视觉测量pdf

Ⅰ 机器视觉测量系统中工业相机的分辨率怎么选择

首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择工业相机分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。
若单视野为5mm长而理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。
其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别分猜斗辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能工业相机的分辨率高也是有帮助的。

分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels），像素点数越多，分辨率越高，图像越清晰，细节还原越好。
Regem Marr 研祥金码的R-3000系列结构紧凑，部署简单，集成百万像素Sensor和高樱兆顷性能处理芯片，具备超强运算能力。有什么不清楚的您随时随地拨打4000-697-797服务热线，均可获得产品介绍、购买咨询、售后处理等人脊陆工服务，您反馈的任何问题，都将得到专业贴心的解答。

Ⅱ 请问一套视觉系统包含哪些坐标系啊

一般包括三个坐标系：世界坐标系——就是物体在客观世界的位置；相机坐标系——物体在世界坐标系中相对相机的位置；图像坐标系——物体在图像中的坐标，结果是像素值。耐手御一般来说薯旁，视觉定位、视觉测量等检测项目都需昌岩要把像素坐标转换到相机坐标系中，也就是把像素值转换成实际尺寸，需要提前标定。

Ⅲ 摄影测量的基础原理来自测量的 方法

摄影测量是一门通过摄影对所获得的影像进行测量（特别是测绘国家基本比例尺地形图）的学科。其基本原理来自测量的交会方法。

Ⅳ 计算机视觉——相机内外参、相机标定

一直在做图像处理，也经常听到相机内参相机外参，我却没深入理解什么是相机内外参，什么是相机标定。

1、 相机内参数 是与相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等；

摄像机 内参矩阵 反应了相机自身的属性，各个相机是不一样的，需要标定才能知道这些参数。作用：告诉我们摄像机坐标的点在1的基础上，是如何继续经过摄像机的镜头、并通过针孔成像和电子转化而成为像素点的。

摄像机内参 （Camera Intrinsics） 矩阵：（需要注意的是，真实的镜头还会有径向和切向畸变，而这些畸变是属于相机的内参的）

           fx   s    x0

    K =  0    fy   y0

            0   0    1

其中，fx，fy为焦距，一般情况下，二者相等，x0、y0为主点坐标（相对于成像平面）， s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0 。

内参矩阵的参数含义：

f：焦距，单位毫米

dx：像素x方向宽度，单位毫米，1/dx：x方向1毫米内有多少个像素（dx、dy为一个像素的长和高）

f/dx：使用像素来描述x轴方向焦距的长度

f/dy：使用像素来描述y轴方向焦距的长度

u0,v0,主点的实际位置，单位也是像素（原点的平移量）

2、 相机外参数 是在世界坐标系中的参数，比如相机的位置、旋转方向等。相比于不变的内参，外参会随着相机运动发生改变。

摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动，或者在相机固定时，运动物体的刚性运动。因此， 在图像拼接或者三维重建中，就需要使用外参来求几幅图像之间的相对运动，从而将其注册到同一个坐标系下面来 。（最近我在研究多幅图像的图像拼接）

摄像机 外参矩阵 ：包括旋转矩阵和平移矩阵。作用：告诉我们现实世界点(世界坐标)是怎样经过旋转和平移，然后落到另一个现实世界点(摄像机坐标)上。

旋转矩阵和平移矩阵共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系。

旋转矩阵 ：描述了世界坐标系的坐标轴相对于摄像机坐标轴的方向

平移矩阵：描述了在摄像机坐标系下，空间原点的位置

摄像机 外参（Camera Extrinsics） 矩阵：

其中， R是旋转矩阵，t是平移向量.

3、相机标定（或摄像机标定）：一句话就是世界坐标到像素坐标的映射，其中世界坐标是人为定义的。

相机标定的目的是确定相机的一些参数的值。通常，这些参数可以建立定标板确定的三维坐标系和相机图像坐标系的映射关系，换句话说， 你可以用这些参数把一个三维空间中的点映射到图像空间，或者反过来。相机需要标定的参数通常分为内参和外参两部分。

标定就是已知标定控制点的世界坐标和像素坐标我们去解算这个映射关系，一旦这个关系解算出来了我们就可以由点的像素坐标去反推它的世界坐标，当然有了这个世界坐标，我们就可以进行测量等其他后续操作了。上述标定又被称作隐参数标定，因为它没有单独求出相机的内部参数，如相机焦距，相机畸变系数等。

一般来说如果仅仅只是利用相机标定来进行一些比较简单的视觉测量的话，那么就没有必要散做单独标定出相机的内部参数了。至于相机内部参数如何解算，相关论文讲的很多。

在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，冲仔衡这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。

无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。

4、畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的一种偏移。简单来说直线投影戚闹是场景内的一条直线投影到图片上也保持为一条直线。畸变简单来说就是一条直线投影到图片上不能保持为一条直线了，这是一种光学畸变（optical aberration）,可能由于摄像机镜头的原因。

     畸变矩阵：告诉我们为什么像素点并没有落在理论计算该落在的位置上，还产生了一定的偏移和变形！！！

参考链接：

计算机视觉-相机内参数和外参数_liulina603的专栏-CSDN博客_相机参数

https://blog.csdn.net/paulkg12/article/details/121393602

https://blog.csdn.net/weixin_40787463/article/details/105785593

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/102502213

https://blog.csdn.net/weixin_41480034/article/details/121759128

旋转矩阵(Rotate Matrix)的性质分析 - caster99 - 博客园 (cnblogs.com)

SLAM入门之视觉里程计(2)：相机模型（内参数，外参数） - Brook_icv - 博客园 (cnblogs.com)

Ⅳ 研究生论文视觉测量能达到精度能达到0.001么

能。物型
1、孔径检测、孔间距检测、轮廓测量毁散，检测精度最高0.001MM，采用CCD视觉非接触式检测技术，每秒可以测量20次。
2、所以纤蚂氏研究生论文视觉测量能达到精度能达到0.001。

Ⅵ 机器视觉-相机标定

相机标定中所要确定的几何模型参数分为内参和外参两种类型。

求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。

机器视觉应用中常用的有两种不同类型的镜头：普通镜头和远心镜头。将摄像机与普通镜头的组合称为针孔摄像机模型（默认为面阵图像传感器），摄像机与远心镜头的组合为远心摄像机模型。

相机内参的作用是确定相机从三维空间到二维图像的投影关系。

对于针孔摄像机模型，该投影是透视投影：

相机内参共有6个参数（f,κ,Sx,Sy,Cx,Cy)，其中：

f为焦距；

k为径向畸变量级（k<0为桶形畸变；k>0为枕形畸变）；

Sx,Sy为缩放比例因子（对于针孔摄像机表示图像传感器水平和垂直方向相邻像素之间的距离）；

Cx,Cy是图像的主点（对于针孔相机表示投影中心在成像平面上的垂直投影，也是径蠢瞎向畸变中心）。

相机外参也称为摄像机位姿的作用是确定相机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。

摄像机外参共有6个参数（α,β,γ,Tx,Ty,Tz），其中：

R =R(α,β,γ)是旋转矩阵，分别为绕绕x,y,z轴旋转角度；

T= (Tx,Ty,Tz)是平移向量

从世界坐标系到摄像机坐标系的变换属于刚性变换（由平移和旋转组成），相机坐标Pc与世界坐标Pw的关系可以表述为：Pc= RPw + T

畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的一种偏移。直线投影是场景内的一条直线投影到图片上也保持为一条直线。带哪空畸变就是由于某种原因（如镜头）一条直线投影到图片上不能保持为一条直线了，这是一种光学畸变（optical aberration）。

在视觉测量中，首先需要定义三个坐标系，即 世界坐标系、摄像机坐标系 、 图像坐标系。

目标物体位置的参考系，用来描述三维空间中的物体和相机之间的坐标位置。

以相机的光心作为原点，Zc轴与光轴重合，并垂直于成像平面，且取摄影方向为正方向，Xc、Yc轴与图像物理坐标系的u、v轴平行。世界坐缓薯标系下的物体需先经历刚体变化转到摄像机坐标系（旋转和平移），然后再和图像坐标系发生关系。

是以图像的左上角为原点的图像坐标系（u，v），以像素为单位。用于指定物体在照片中的位置

张正友相机标定流程

1. 打印棋盘标定纸，附加到一个平坦的表面上；

2. 通过移动相机或者平面拍摄标定板各种角度的图片，一般拍摄20张；

3. 检测图片中的特征点；

4. 计算5个内部参数和所有的外部参数；

5. 通过最小二乘法先行求解径向畸变系数；

6. 通过求最小参数值，优化所有参数；

张正友的平面标定方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，它既避免了传统方法设备要求高，操作繁琐等缺点，又较自标定方法精度高，符合通用的桌面视觉系统(DVS)的标定要求。该方法的缺点是确定模板上点阵的物理坐标以及图像和模板之间的点的匹配，专业性要求比较高。

Ⅶ 视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点

视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。
首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。
不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。

Ⅷ 视觉测量：产品尺寸1±0.2mm，其精度是多少

产品的测量仪器必须满足测量精度的1/10以上，最低不得大于1/3
是业界的一个经验值:
从经验出发，在仔拆一般测量中，测量不确定度应为被测工件尺寸公差带的1/含顷5～1/3。例如某一被测箱体上二孔的孔距为500mm，公差带为15um，则所选用的测量机在500mm长度上的测量不确定度谈戚陆应不大于3um～5um。对于精密测量及复杂的形位测量要求还高，一般应为被测尺寸公差带的1/10～1/5。重要的是重复精度必须满足要求，因为系统误差还可以通过一定方法补偿，而重复精度应由测量机本身保证。
所以，你的测量工具不满足精度要求。

Ⅸ 视觉测量和机器视觉有什么区别

机器视觉就是用机器代替橡袜人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的衡如带图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作咐芦。

视觉测量、视觉检测、视觉识别、视觉判断等都是常见的应用类型，所以视觉测量属于机器视觉中的一个分支，通过模拟人眼进行智能测量，将所测数据传导和储存，是实现自动化工艺流程的关键。

Ⅹ 双目视觉原理进行表面形貌测量需要经历哪些主要步骤每个步骤的主要任务是什么

1. 什么是视觉

视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。

人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。

2. 什么是计算机双目立体视觉

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。

双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

3、总结

经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

以视觉系统为基础的三维非接触式高速测量是一个重要的研究方向，双目立体视觉方法是其中一种最常用的方法。为了能够将这些技术应用在实际的无人机项目中，需要尽可能提高算法的效率与精度。（俊鹰无人机）