CN103743352B - 一种基于多相机匹配的三维变形测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多相机匹配的三维变形测量方法，在构件上粘贴标志点，并采用多个相机(≥3)同时拍摄构件表面标志点的变形图像，采用摄影测量技术和立体视觉技术，计算出每帧中标志点的三维坐标，从而获得每个标志点在受载时的位移和变形。

Description

一种基于多相机匹配的三维变形测量方法

技术领域

本发明涉及近景摄影测量技术，尤其涉及一种基于多相机匹配的三维变形测量方法。

背景技术

在现代工业中，许多针对机器设备的构件的运动分析绝大多数都是基于理论模拟来进行的。然而，在实际的生产过程中，构件形与应变情况多变，这些都会直接影响到设备的安全性能和工作能力。因此，通过快速，高精度的在线测量方获取构件的变形情况，具有重大的意义。

目前三维变形测量的方法有多种，按相机的数量可以分为单目测量、双目测量、多目测量等。单目测量和双目测量的优点在于其结构简单、相机标定也简单，因此应用比较广泛。单目测量由于只有一个相机采集图像，因此类似于点到面的匹配，容易引起歧义。在双目测量进行相关点匹配时，仅考虑两幅图片，也很容易产生歧义，即沿某一极线搜索时有多个像点会被选为对应像点，类似于点到线的匹配。现有单目、双目三维测量系统仅适合应用于稀疏、散乱的编码点，对于密集阵列排布的非编码点测量效果不理想的缺陷，如图1、2所示。为了提高像点的匹配率，在双相机立体摄影测量的基础上，可以考虑增加一台或多台相机组成多相机立体摄影测量系统，如图3所示，从多个不同角度下拍摄被测物体，利用多个约束即可消除或大大降低匹配出错的可能性，类似于点到点的匹配，这时候出现误匹配的概率就会非常低。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于多相机匹配的三维变形测量方法，可消除非编码标志点的误匹配，改进测量结果。

为了达到上述目的，本发明是采取如下操作步骤予以实现的：

一种基于多相机匹配的三维变形测量方法，应用于机器构件的变形测量，包括以下步骤：

第一步、在机器构件表面设置阵列的非编码标志点；

第二步、进行相机标定，确定多相机之间空间坐标的转换参数；

第三步、设置相机每秒拍摄帧数，利用计算机控制多相机同时对构件进行图像采集；

第四步、对多相机所采集的每帧图像进行分析计算，将各个相机所采集的每帧图像中的相关点进行匹配；

第五步、根据采集图像以及多相机匹配的结果进行三维重建，得到构件上各个点的三维坐标，通过分析构件上的点在变形过程中的变化情况，得到构件表面关键点的变形。

本发明方法具有以下优点：

1.在线数据测量，可离线数据计算；

2.不仅可以测量稀疏、散乱的编码点，还可以测量密集阵列的非编码标志点；

3.匹配精度很高，能准确匹配相机拍摄到的非编码点并重建出来。

4.由于能有效地消除非编码标志点的误匹配，计算精度高。

附图说明

参照下面的说明，结合附图，可以对本发明有最佳的理解。在附图中，相同的部分可由相同的标号表示。

图1单目匹配示意图；

图2双目匹配的示意图；

图3多目匹配的示意图；

图4本发明的基于多相机匹配的三维变形测量方法流程图；

图5构件与相机的位置关系示意图；

图6多相机匹配流程图；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及示例性实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的示例性实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的适用范围。

如图4所示，本发明提出的基于多相机匹配的三维变形测量方法流程如下。

第一步、机器构件表面设置阵列的非编码标志点。

应当注意：(1)标志点应遍布构件表面，并且在关键点处以及容易识别的位置处较为密集。(2)一般直接粘贴在构件表面，与构件表面直接接触，防止滑动。(3)标志点粘贴完成后，不得随意增减标志点。

第二步、进行相机标定，得到相机三维坐标之间的转换参数。

相机标定的实质就是确定相机之间的空间坐标的转换参数。标定借助于标定装置，利用软件算法计算出扫描头的所有内外部结构参数，以此正确计算测量点的坐标。多相机与构件的示意图如图5所示。在本特定实施例中，相机数目为三个。然而，本领域技术人员应当明了，相机数目也可以为三个以上，本发明对此不作限定。

相机标定的主要思路为：1.利用已知坐标的三维标定板在三相机公共视场内自由移动，拍摄多张高质量的标定相片。2.图像处理得到相应像点的坐标。3.多组标定相片通过迭代优化，得到相机三维坐标之间的转换参数。

考虑到标定过程要简单化，可操作性强，在本实施例中，可以通过平移平面标定板来建立大尺寸三维标定场。具体方法如下：

将二维平面标定板人工托举在三相机摄影测量系统前方，手持标定板在三相机公共视场范围内的上、中、下、左、中、右(从上往下3个位置，从左至右3个位置)，共9个位置通过平移、旋转拍摄9组共27张不同姿态的照片。只要照片质量合格，对平移、旋转操作无特殊要求。这样就建立了一个大范围标定场。通过这些拍摄的照片，利用系统标定软件完成对相机的标定。

第三步、设置相机每秒拍摄帧数，利用计算机控制多相机同时对构件进行图像采集。

获得所要求的帧数，或者达到规定拍摄时间之后，由计算机控制停止图像采集。多相机与构件的相对位置如图5所示。采集过程中，应注意：多相机的对应图像应为同一时刻拍下的图像，相机所采集的图像应当清晰，并且在整个采集过程中，多个相机的相对位置不能发生变化，如人为碰撞等。

第四步、对多相机所采集的每帧图像进行分析计算，将各个相机所采集的每帧图像中的相关点进行匹配。

假定多相机的数目为N(N≥3)，参见图6(图6中以三相机为例)，则多相机匹配的具体步骤为：

(1)遍历N个相机所拍摄的每一帧图像中所有像素点的组合；

(2)遍历相机1中的所有像素点，并在相机2、相机3……相机N中寻找其匹配点；

(3)进行匹配结果判定，匹配成功则累加成功匹配点的个数，否则重复步骤(2)；

(4)匹配结果判定完毕之后，判断成功匹配点的个数是否保持不变，若是，则结束匹配，否则重复步骤(1)。

其中，所述匹配结果判定的判定条件为：

(1)每个非编码标志点必须在至少N帧图像上出现并且两两符合外极线约束条件；

(2)N个图像点两两三维重建获得的N个物体点在空间里的聚集度小于给定值Ea，并且所述重建获得的N个物体点在每帧图像上的重投影误差小于给定值Er。

第五步、根据采集图像以及多相机匹配的结果进行三维重建，得到构件上各个点的三维坐标，通过分析构件上的点在变形过程中的变化情况，得到构件表面关键点的变形。

三维重建是本领域的现有技术，业内存在诸多成熟的三维重建和分析应用软件。在本实施例中，可以采用XJTUDIC软件进行三维计算和分析，由于三维重建是现有技术，在此不再赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于多相机匹配的三维变形测量方法，应用于机器构件的变形测量，包括以下步骤：

第一步、在机器构件表面设置阵列的非编码标志点；

第二步、进行相机标定，确定多相机之间空间坐标的转换参数；

第三步、设置相机每秒拍摄帧数，利用计算机控制多相机同时对构件进行图像采集；

第四步、对多相机所采集的每帧图像进行分析计算，将各个相机所采集的每帧图像中的相关点进行匹配；

第五步、根据采集图像以及多相机匹配的结果进行三维重建，得到构件上各个点的三维坐标，通过分析构件上的点在变形过程中的变化情况，得到构件表面关键点的变形，

其中，所述第三步中，当获得所要求的帧数，或者达到规定拍摄时间之后，停止图像采集，多相机的对应图像为同一时刻拍下的图像，在整个采集过程中，多个相机的相对位置不发生变化；

所述第四步中，假定多相机的数目为N，其中N≥3，则多相机匹配的具体步骤为：

(1)遍历N个相机所拍摄的每一帧图像中所有像素点的组合；

(2)遍历相机1中的所有像素点，并在相机2、相机3......相机N中寻找其匹配点；

(3)进行匹配结果判定，匹配成功则累加成功匹配点的个数，否则重复步骤(2)；

(4)匹配结果判定完毕之后，判断成功匹配点的个数是否保持不变，若是，则结束匹配，否则重复步骤(1)，

其中，所述匹配结果判定的判定条件为：

(1)每个非编码标志点必须在至少N帧图像上出现并且两两符合外极线约束条件；

(2)N个图像点两两三维重建获得的N个物体点在空间里的聚集度小于给定值Ea，并且所述重建获得的N个物体点在每帧图像上的重投影误差小于给定值Er。