一种四象限混合双目视觉三维测量系统及方法技术方案

本发明专利技术属于测量技术领域，将提供一种四象限混合双目视觉三维测量系统及方法。四象限混合双目视觉三维测量系统由四象限混合双目视觉传感器和计算机组成，四象限混合双目视觉传感器由主相机、右下辅相机、左下辅相机、左上辅相机和右上辅相机组成。本发明专利技术测量方法利用四象限混合双目视觉传感器采集图像在计算机中进行处理，主相机图像的四个象限分别与四个辅相机构成双目对，四个双目对构成四象限混合双目测量模型，提取特征点的图像坐标，计算出被测对象的三维坐标。本发明专利技术首次构建了主相机象限图像与辅相机图像组成的混合双目结构，在保证测量精度和测量范围的前提下缩小了传统多相机视觉传感器的体积，可拓宽视觉精密测量在受限空间内的应用范围。受限空间内的应用范围。受限空间内的应用范围。

【技术实现步骤摘要】
一种四象限混合双目视觉三维测量系统及方法


[0001]本专利技术属于视觉测量
，具体涉及一种四象限混合双目视觉三维测量系统及方法。

技术介绍

[0002]精密管道作为传感器载体及走向约束设备，被广泛应用作国民经济的支柱产业及国防安全等领域中重型装备的关键部件，例如用于石油勘探的钻铤钻杆、核反应堆蒸汽管道、武器装备的炮管、船舶水油气输送动力管路等。这类型的关键部件口径较小，而长度在数米之上，内部空间受限，且其内表面的参数包括内径、同轴度、阶梯孔的过渡区域形貌都有严格的高精度设计要求，但加工初期缺乏有效手段对其进行精密检测。因此研究适用于精密管道等受限空间内的三维测量方法具有重要意义。
[0003]现有的视觉三维测量方法一般采用单个相机或多个相机采集图像。单个相机通常需要结合反射镜或者旋转装置提供不同视点的图像，这种方法的硬件结构复杂，且对于反射镜和旋转装置的加工精度要求很高，由于不同视点的图像重叠区域有限导致不同视点图像有效匹配点数量有限，传感器视野和测量范围小，三维重建精度不高。利用多个相机的视觉三维测量方法虽然能够保证比单个相机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种四象限混合双目视觉三维测量系统，其特征在于，所述测量系统包括四象限混合双目视觉传感器(1)和计算机(9)；四象限混合双目视觉传感器(1)包括主相机(2)和四个辅相机，四个辅相机分别为右下辅相机(3)、左下辅相机(4)、左上辅相机(5)和右上辅相机(6)；所述四象限混合双目视觉传感器(1)将拍摄图像传入计算机(9)中进行储存和处理；所述四象限混合双目视觉传感器(1)的结构设置为主相机(2)位于中间位置，四个辅相机分布在主相机(2)周围，主相机(2)图像的四个象限分别与四个辅相机图像构成四象限双目对；计算机(9)基于四象限双目对，建立四象限混合双目测量模型；同时采用匹配点搜索算法对四象限双目对进行立体匹配，得到四个象限匹配点点集；再根据四象限混合双目测量模型和四个象限匹配点点集中特征点的图像坐标，计算特征点在主相机坐标系下的三维坐标，实现被测对象的三维测量。2.根据权利要求1所述的四象限混合双目视觉三维测量系统，其特征在于：所述主相机与每个辅相机的距离为100～200mm，每个辅相机的光轴与主相机的光轴夹角为0
°
～30
°
；主相机分辨率为每个辅相机分辨率的2～4倍。3.根据权利要求1所述的四象限混合双目视觉三维测量系统，其特征在于：所述建立四象限混合双目测量模型的实现为：(1)建立主相机坐标系O
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‑
x
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、右下辅相机坐标系O
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、左下辅相机坐标系O
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z
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、左上辅相机坐标系O
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‑
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z
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和右上辅相机坐标系O
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‑
x
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y
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z
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，O
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,x
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,z
c0
分别表示主相机坐标系的坐标原点、x轴、y轴和z轴，O
c1
,x
c1
,y
c1
,z
c1
分别表示右下辅相机坐标系的坐标原点、x轴、y轴和z轴，O
c2
,x
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,y
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,z
c2
分别表示左下辅相机坐标系的坐标原点、x轴、y轴和z轴，O
c3
,x
c3
,y
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,z
c3
分别表示左上辅相机坐标系的坐标原点、x轴、y轴和z轴，O
c4
,x
c4
,y
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,z
c4
分别表示右上辅相机坐标系的坐标原点、x轴、y轴和z轴；(2)确定四象限混合双目模型中象限坐标系的建立规则为，象限坐标系原点为按象限分割后主相机图像的左上角；(3)确定四象限混合双目模型的参数为第一象限双目、第二象限双目、第三象限双目和第四象限双目的结构参数，所述结构参数包括主相机坐标系O
c0
‑
x
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z
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到右下辅相机坐标系O
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‑
x
c1
y
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z
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、左下辅相机坐标系O
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x
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、左上辅相机坐标系O
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‑
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、右上辅相机坐标系O
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‑
x
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z
c4
的旋转矩阵和平移矢量。4.根据权利要求1所述的四象限混合双目视觉三维测量系统，其特征在于：所述匹配点搜索算法实现为：(1)分割主相机图像为四个象限图像，提取主相机象限图像和辅相机图像中的特征点；(2)利用极线约束搜索第一象限图像和右下辅相机图像中的特征点，进行立体匹配，构建第一象限匹配点点集；(3)利用极线约束搜索第二象限图像和左下辅相机图像中的特征点，进行立体匹配，构建第二象限匹配点点集；(4)利用极线约束搜索第三象限图像和左上辅相机图像中的特征点，进行立体匹配，构建第三象限匹配点点集；(5)利用极线约束搜索第四象限图像和右上辅相机图像中的特征点，进行立体匹配，构建第四象限匹配点点集；
上述第一、第二、第三和第四个象限匹配点点集，构成四个...

【专利技术属性】
技术研发人员：周富强，杨乐淼，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
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