一种视觉测量网络组网规划方法技术

本发明专利技术视觉测量网络组网规划方法属于光学测量与视觉检测领域；该方法包括以下步骤：确定组网规划问题中的决策变量；基于三维空间下的摄像机覆盖模型分析视觉测量网络覆盖率；建立摄像机的视球模型，得出空间点位误差的数学关系式；总结归纳摄像机规划问题的影响因素，确定摄像机空间位姿的多个约束条件，通过权系数法将所述多个约束条件合成综合约束条件；根据决策变量，规划目标和综合约束条件，建立完整的组网规划数学模型；利用遗传算法求解组网规划数学模型中的最优解；本发明专利技术方法通过将测量覆盖率和测量系统精度设定为视觉测量网络组网规划目标，同时兼顾测量效率与测量精度，解决了当前视觉测量网络规划目标不全面的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种视觉测量网络组网规划方法
本专利技术属于光学测量与视觉检测领域，具体涉及一种视觉测量网络组网规划方法。
技术介绍
近年来，机器视觉技术与视觉检测技术在许多领域得到了广泛应用，如航空测绘、医学成像、大尺寸复杂曲面的三维检测、机械零件的自动识别与几何测量等领域。视觉检测不但可以提高检测精度，更是很多常规检测方法无法实现时的有效解决途径。在通常的大型结构视觉测量研究中，研究重心主要放在被测目标与测量精度，而摄像机的站位姿态一般会根据人为经验而定，存在盲目性，不够合理和成熟。多摄像机站位构成的测量网络不仅直接关系到所获得的图像质量的高低，而且对三维信息的结算精度等也会产生一定得影响。因此，在视觉测量中，有必要对摄影组网测量进行有目的的网络规划，为用户提供一个合理的站位组合信息，以提高系统测量效率与测量精度。摄像机网络规划隶属于传感器规划的范畴。传感器规划已成为一个比较活跃的研究领域，相关的研究方法主要有产生—测试方法、合成方法、专家系统方法等。产生—测试方法是先产生传感器的参数，然后相对于任务约束进行估计；合成方法是用解析函数的方式对约束进行建模。本专利技术将产生—测试方法与合成方法结合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a、确定组网规划问题中的决策变量；步骤b、通过建立三维空间下的摄像机覆盖模型，对视觉测量网络覆盖率进行分析；步骤c、建立摄像机的视球模型，根据Helmet点位误差估计公式，得出空间点位误差的数学关系式；步骤d、总结归纳摄像机规划问题的影响因素，确定摄像机空间位姿的多个约束条件，通过权系数法将所述多个约束条件合成综合约束条件；步骤e、根据决策变量，规划目标和综合约束条件，建立完整的组网规划数学模型；步骤f、确定遗传算法中个体编码与解码方法；步骤g、规划目标确定遗传算法中的适应度函数；步骤h、设计遗传算子，所述遗传算子包括选择算子、交叉算...

【技术特征摘要】
1.一种视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a、确定组网规划问题中的决策变量；步骤b、通过建立三维空间下的摄像机覆盖模型，对视觉测量网络覆盖率进行分析；步骤c、建立摄像机的视球模型，根据Helmet点位误差估计公式，得出空间点位误差的数学关系式；步骤d、总结归纳摄像机规划问题的影响因素，确定摄像机空间位姿的多个约束条件，通过权系数法将所述多个约束条件合成综合约束条件；步骤e、根据决策变量，规划目标和综合约束条件，建立完整的组网规划数学模型；步骤f、确定遗传算法中个体编码与解码方法；步骤g、规划目标确定遗传算法中的适应度函数；步骤h、设计遗传算子，所述遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子；步骤i、利用遗传算法求解组网规划数学模型中的最优解。2.根据权利要求1所述的视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，所述步骤a具体为：确定视觉测量网络中摄像机的位置信息和姿态信息，采用离散法对几何模型进行建模，将摄像机模型离散为定位模型和视球模型，其中，定位模型确定视点的位置信息，视球模型确定摄像机的姿态信息；采用直角坐标(xi,yi,zi)表示视觉测量网络中第i个摄像机的布局位置，通过节点的直角坐标确定任意两个摄像机间的基距B；采用视球坐标(ri,αi,βi)表示第i个摄像机的站位姿态，r为坐标系原点到待测目标点P的距离，α为光轴与基线间的夹角，也称为摄像机的方位角，β为摄像机的高低角，最终确定视觉测量网络组网规划问题中的决策变量为[xi,yi,zi,ri,αi,βi]。3.根据权利要求1所述的视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，所述步骤b具体为：视觉测量网络中摄像机的视点方向向量为有：摄像机光轴方向向量为有：摄像机节点i的空间位置坐标为(xi,yi,zi)，目标点P的位置坐标为(xp,yp,zp)，dip为目标点与摄像机节点间的距离，有：定义：待测目标点P与摄像机节点i间的距离dip在摄像机测量范围之内，且视点方向与光轴方向间的夹角ρ小于最大入射角，则该待测目标点P被摄像机覆盖；定义：区域内被覆盖目标点数Np-cover和总目标点数Np之比为视觉测量网络覆盖率，有：其中，CR为视觉测量网络覆盖率。4.根据权利要求1所述的视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，所述步骤c具体为：在关系式中，摄像机视球坐标测量值为(ri,αi,βi)，其中，r近似为模型中的观测距离，αi为视觉测量网络中第i个摄像机的水平角度，且有αi∈(0,90°)，βi为视觉测量网络中第i个摄像机的垂直测量角度，且有βi∈(0,90°)；Oic为摄像机光心，其坐标为(xi,yi,zi)，P为空间待测点，σi为摄像机空间点位总误差，σix为x方向上的误差分量，σiy为y方向上的误差分量，σiz为z方向上的误差分量，σr、σα和σβ均为对应坐标下的测量标准差，且σr、σα和σβ均为常数，n为整个测量网络中摄像机的个数；(xi,yi,zi)与(ri,αi,βi)之间的关系为：σix、σiy和σiz与σr、σα、σβ、ri、αi和βi之间的关系为：根据Helmet点位误差估计公式，得出空间点位误差的数学关系式为：其中，σi为第i个摄像机的空间点位误差。5.根据权利要求1所述的视觉测量网络组网规划方法，其特征在于，所述步骤d具体为：可见性约束：P为待测物体表面上的任意离散目标点，为目标点P处的法向量，为摄像机视点方向向量，若摄像机视点方向向量与目标点法向量间的夹角小于等于90°，则目标点P即为可见；通过以上分析可知，可见性约束条件为：视场约束：从可见性的角度出发，要求从每一个目标特征点返回的光线必须都能够被摄像机所接收到，所以可见性约束则为要求所有特征表面完全位于摄像机的视野范围之内；为摄像机的光轴方向向量；为摄像机视点方向向量；ρ为所述视场角；通过上述分析可知，视场约束条件为：入射角约束：在实际的视觉测量过程中，为了减少二维成像后的像点误差值，不希望一些视...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔玉晶，谭世征，皮彦超，高胜彪，曹岩，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23