CN106931906A - 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法 - Google Patents

一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106931906A
CN106931906A CN201710141383.8A CN201710141383A CN106931906A CN 106931906 A CN106931906 A CN 106931906A CN 201710141383 A CN201710141383 A CN 201710141383A CN 106931906 A CN106931906 A CN 106931906A
Authority
CN
China
Prior art keywords
emin
point
dimensional
sqrt
infrared
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710141383.8A
Other languages
English (en)
Inventor
熊才华
周勇
刘瑜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Sci Tech University ZSTU
Original Assignee
Zhejiang Sci Tech University ZSTU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Sci Tech University ZSTU filed Critical Zhejiang Sci Tech University ZSTU
Priority to CN201710141383.8A priority Critical patent/CN106931906A/zh
Publication of CN106931906A publication Critical patent/CN106931906A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

公开了一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，包括手持式三维扫描仪，所述的手持式三维扫描仪包括机壳和安装在所述的机壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括电源模块，进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的第一红外摄像头和第二红外摄像头，设置在所述的机壳的前部，以固定间距进行水平放置，用于采集红外视觉信息，与所述的处理器连接的红外结构光发生器，设置在所述的第一红外摄像头和第二红外摄像头之间，用于发射网状主动红外光，与所述的处理器连接的人机界面，包括按键和LCD显示器，用于指令输入和信息显示，所述的处理器内部设置环境深度计算算法和物体三维尺寸测量算法，所述的物体三维尺寸测量算法可以智能识别拍摄角度，实现从多个角度测量物体的三维尺寸，提高使用的便捷度和可靠性。

Description

一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法
技术领域
本发明涉及一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，属于测量设备领域。
背景技术
物体的几何尺寸信息对于运输和仓储是非常重要的，可以用于解决货物堆放的最优化问题。在实际操作过程中，为了满足扫描的拍摄要求，需要操作人员围绕货物选择角度，或者搬动货物以获得需要的拍摄角度，对于实际操作带来很大的困难。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法。该方案利用立体视觉技术快速测量商品的三维尺寸，采用智能识别算法，自动识别拍摄角度，基于对应特征点进行计算，测量精度高，自动化程度好。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，包括手持式三维扫描仪，所述的手持式三维扫描仪包括机壳和安装在所述的机壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括电源模块，进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的第一红外摄像头和第二红外摄像头，设置在所述的机壳的前部，以固定间距进行水平放置，用于采集红外视觉信息，与所述的处理器连接的红外结构光发生器，设置在所述的第一红外摄像头和第二红外摄像头之间，用于发射网状主动红外光，与所述的处理器连接的人机界面，包括按键和LCD显示器，用于指令输入和信息显示，所述的处理器内部设置环境深度计算算法和物体三维尺寸测量算法，所述的物体三维尺寸测量算法包括以下步骤：
(1)首先，将所述的手持式三维扫描仪对准物体进行拍摄，所述的环境深度计算算法输出当前场景的深度信息f(X，Y)＝(x，y，z)，其中X，Y为图像坐标，X∈(0，U)，Y∈(0，V)，x，y，z是以所述的第一红外摄像头为原点的世界坐标；
(2)利用边缘搜索算法提取物体顶部的边缘点fE(XE，YE)，并从边缘点中提取两侧的端点A：fA(XA，YA)，和端点B：fB(XB，YB)，以及中间点M：fM(XM，YM)，其中XA＝max(XE)，XB＝min(XE)，XM＝(XA+XB)/2；
(3)沿着端点A，向下搜索物体的端点C：fC(XC，YC)满足|fC(XC，YC)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XC＝XA，YC＜YA；沿着端点B，向下搜索物体的端点D：fD(XD，YD)，满足|fD(XD，YD)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XD＝XB，YD＜YB；
(4)取端点A和端点C的中间点E：fE(XA，(YA+YC)/2)，沿着中间点E向左搜索极值点G：fG(XG，YG)，满足YG＝YE，同时，|fG(XG，YG)|＞|fG(XG+1，YG)|和|fG(XG，YG)|＞|fG(XG-1，YG)|，然后进入步骤(5)；如果搜索到中间点F：fF(XB，(YA+YC)/2)，还没找到极值点则进入步骤(6)；
(5)计算边长LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，LAG＝SQRT((xA-xG)2+(yA-yG)2+(zA-zG)2)，LCG＝SQRT((xC-xG)2+(yC-yG)2+(zC-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边AC的垂直距离LG⊥AC＝LAG*sin(arcos((L2 AC+L2 AG-L2 CG)/2 LAC*LAG))，同样计算，边长LBD＝SQRT((xB-xD)2+(yB-yD)2+(zB-zD)2)，LBG＝SQRT((xB-xG)2+(yB-yG)2+(zB-zG)2)，LDG＝SQRT((xD-xG)2+(yD-yG)2+(zD-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边BD的垂直距离LG⊥BD＝LBG*sin(arcos((L2 BD+L2 BG-L2 DG)/2 LBD*LBG))，即得到物体的长L＝LG⊥AC，宽W＝LG⊥BD，高H＝LAC，结束测量；
(6)中间点M与端点A和端点B组成三角形，计算边长LAB＝SQRT((xA-xB)2+(yA-yB)2+(zA-zB)2)，LAM＝SQRT((xA-xM)2+(yA-yM)2+(zA-zM)2)，LBM＝SQRT((xB-xM)2+(yB-yM)2+(zB-zM)2)，利用余弦定理计算中间点M到边AB的垂直距离LM⊥AB＝LAM*sin(arcos((L2 AB+L2 AM-L2 BM)/2LAB*LAM))；如果LM⊥AB＞5％*LAB，则物体的长L＝LM⊥AB，宽W＝LAB，高H＝LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，结束测量；如果LM⊥AB＜5％*LAB，进入步骤(7)；
(7)通过所述的人机界面，提示重新选择角度进行测量，并返回步骤(1)。
所述的边缘搜索算法包括以下步骤：
(2-1)沿着y轴从下到上，沿着x轴从左向右搜索，如果abs(|f(X，Y)|-|f(X，Y+1)|)＞TEdge，则标记为边缘点fe(Xe，Ye)，TEdge为经验阈值；
(2-2)在边缘点fe(Xe，Ye)中搜索距离最小点，femin(Xemin，Yemin)：|femin(Xemin，Yemin))|＝min|fe(Xe，Ye)|＝min(xe 2+ye 2+ze 2)1/2，如果femin(Xemin，Yemin)的左侧是边缘点，即fEmin(XEmin-1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin-1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向左继续搜索边缘点，或者femin(Xemin，Yemin)的右侧是边缘点fEmin(XEmin+1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin+1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向右继续搜索边缘点，这些相邻的边缘点标记为fE(XE，YE)；如果femin(Xemin，Yemin)的两侧没有边缘点，则将femin(Xemin，Yemin)从边缘点fe(Xe，Ye)中删除，重新执行步骤(2-2)。
本发明的有益效果主要表现在：1、自动识别拍摄角度，并进行物体三维尺寸测量；2、测量精度高，自动化程度好。
附图说明
图1是小件物体的侧面测量示意图；
图2是大件物体的侧面测量示意图；
图3是小件物体的正面测量示意图；
图4是大件物体的正面测量示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述：
参照图1-4，一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，包括手持式三维扫描仪，所述的手持式三维扫描仪包括机壳和安装在所述的机壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括电源模块，进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的第一红外摄像头和第二红外摄像头，设置在所述的机壳的前部，以固定间距进行水平放置，用于采集红外视觉信息，为三维信息计算提供原始数据，与所述的处理器连接的红外结构光发生器，设置在所述的第一红外摄像头和第二红外摄像头之间，用于发射网状主动红外光，增加环境物体的表面纹理，与所述的处理器连接的人机界面，包括按键和LCD显示器，用于指令输入和信息显示，所述的处理器内部设置环境深度计算算法和物体三维尺寸测量算法，所述的环境深度计算算法提取环境的深度信息，可采用成熟算法，所述的物体三维尺寸测量算法包括以下步骤：
(1)首先，将所述的手持式三维扫描仪对准物体进行拍摄，所述的环境深度计算算法输出当前场景的深度信息f(X，Y)＝(x，y，z)，其中X，Y为图像坐标，X∈(0，U)，Y∈(0，V)，x，y，z是以所述的第一红外摄像头为原点的世界坐标；
其中，U，V为图像的最大宽度和最大高度。
(2)利用边缘搜索算法提取物体顶部的边缘点fE(XE，YE)，并从边缘点中提取两侧的端点A：fA(XA，YA)，和端点B：fB(XB，YB)，以及中间点M：fM(XM，YM)，其中XA＝max(XE)，XB＝min(XE)，XM＝(XA+XB)/2；
在测量的时候，物体是单独放置的，因此与背景之间存在隔开的距离，物体成像以后与背景存在深度差，很容易找到物体与背景的边界，这个边界就成为物体测量的首要特征。
(3)沿着端点A，向下搜索物体的端点C：fC(XC，YC)满足|fC(XC，YC)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XC＝XA，YC＜YA；沿着端点B，向下搜索物体的端点D：fD(XD，YD)，满足|fD(XD，YD)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XD＝XB，YD＜YB；
由于物体是放置在地面或者平台上，在物体与地面或者平台的交界处存在一个极值点，也就是局部最大点，这个也是物体测量的重要特征
(4)取端点A和端点C的中间点E：fE(XA，(YA+YC)/2)，沿着中间点E向左搜索极值点G：fG(XG，YG)，满足YG＝YE，同时，|fG(XG，YG)|＞|fG(XG+1，YG)|和|fG(XG，YG)|＞|fG(XG-1，YG)|，然后进入步骤(5)；如果搜索到中间点F：fF(XB，(YA+YC)/2)，还没找到极值点则进入步骤(6)；
对于可以同时观测到两个侧面的情况，比如图1和图2，在交界的边线上存在局部的极值点；而对于图3和图4的情况，只能观测到1个侧面，则不存在局部的极值点，只能寻找其他的特征。
(5)计算边长LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，LAG＝SQRT((xA-xG)2+(yA-yG)2+(zA-zG)2)，LCG＝SQRT((xC-xG)2+(yC-yG)2+(zC-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边AC的垂直距离LG⊥AC＝LAG*sin(arcos((L2 AC+L2 AG-L2 CG)/2 LAC*LAG))，同样计算，边长LBD＝SQRT((xB-xD)2+(yB-yD)2+(zB-zD)2)，LBG＝SQRT((xB-xG)2+(yB-yG)2+(zB-zG)2)，LDG＝SQRT((xD-xG)2+(yD-yG)2+(zD-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边BD的垂直距离LG⊥BD＝LBG*sin(arcos((L2 BD+L2 BG-L2 DG)/2 LBD*LBG))，即得到物体的长L＝LG⊥AC，宽W＝LG⊥BD，高H＝LAC，结束测量；
对于图1和图2的情况，基于两点间的距离公式和余弦定理，可以计算出物体的长宽高。
(6)中间点M与端点A和端点B组成三角形，计算边长LAB＝SQRT((xA-xB)2+(yA-yB)2+(zA-zB)2)，LAM＝SQRT((xA-xM)2+(yA-yM)2+(zA-zM)2)，LBM＝SQRT((xB-xM)2+(yB-yM)2+(zB-zM)2)，利用余弦定理计算中间点M到边AB的垂直距离LM⊥AB＝LAM*sin(arcos((L2 AB+L2 AM-L2 BM)/2LAB*LAM))；如果LM⊥AB＞5％*LAB，则物体的长L＝LM⊥AB，宽W＝LAB，高H＝LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，结束测量；如果LM⊥AB＜5％*LAB，进入步骤(7)；
对于图3的情况，物体的顶面是可见的，同样可以利用两点间的距离公式和余弦定理计算物体的长宽高；但是对于图4，属于只能观测到一个面的情况，不能计算出物体的所有参数。
在步骤(6)中，通过中间点M到边AB的垂直距离LM⊥AB来判断顶面的可见程度，如果太小而影响测量精度，也是建议重新调整拍摄角度。
(7)通过所述的人机界面，提示重新选择角度进行测量，并返回步骤(1)。
在步骤(2)中所使用的边缘搜索算法包括以下步骤：
(2-1)沿着y轴从下到上，沿着x轴从左向右搜索，如果abs(|f(X，Y)|-|f(X，Y+1)|)＞TEdge，则标记为边缘点fe(Xe，Ye)，TEdge为经验阈值；
(2-2)在边缘点fe(Xe，Ye)中搜索距离最小点，femin(Xemin，Yemin)：|femin(Xemin，Yemin))|＝min|fe(Xe，Ye)|＝min(xe 2+ye 2+ze 2)1/2，如果femin(Xemin，Yemin)的左侧是边缘点，即fEmin(XEmin-1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin-1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向左继续搜索边缘点，或者femin(Xemin，Yemin)的右侧是边缘点fEmin(XEmin+1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin+1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向右继续搜索边缘点，这些相邻的边缘点标记为fE(XE，YE)；如果femin(Xemin，Yemin)的两侧没有边缘点，则将femin(Xemin，Yemin)从边缘点fe(Xe，Ye)中删除，重新执行步骤(2-2)。
最终提取出物体上部与背景的边界，以及三个特征点。
在实际使用时，只需将所述的手持式三维扫描仪对准待扫描的物体，物体的三维尺寸就自动进行测量和计算，极个别的情况下，由于拍摄角度的原因无法测量，再根据提示进行位置和角度的调整，完成测量。

Claims (2)

1.一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，包括手持式三维扫描仪，所述的手持式三维扫描仪包括机壳和安装在所述的机壳内部的电子控制装置，所述的电子控制装置包括电源模块，进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的第一红外摄像头和第二红外摄像头，设置在所述的机壳的前部，以固定间距进行水平放置，用于采集红外视觉信息，与所述的处理器连接的红外结构光发生器，设置在所述的第一红外摄像头和第二红外摄像头之间，用于发射网状主动红外光，与所述的处理器连接的人机界面，包括按键和LCD显示器，用于指令输入和信息显示，所述的处理器内部设置环境深度计算算法和物体三维尺寸测量算法，其特征在于：所述的物体三维尺寸测量算法包括以下步骤：
(1)首先，将所述的手持式三维扫描仪对准物体进行拍摄，所述的环境深度计算算法输出当前场景的深度信息f(X，Y)＝(x，y，z)，其中X，Y为图像坐标，X∈(0，U)，Y∈(0，V)，x，y，z是以所述的第一红外摄像头为原点的世界坐标；
(2)利用边缘搜索算法提取物体顶部的边缘点fE(XE，YE)，并从边缘点中提取两侧的端点A：fA(XA，YA)，和端点B：fB(XB，YB)，以及中间点M：fM(XM，YM)，其中XA＝max(XE)，XB＝min(XE)，XM＝(XA+XB)/2；
(3)沿着端点A，向下搜索物体的端点C：fC(XC，YC)，满足|fC(XC，YC)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XC＝XA，YC＜YA；沿着端点B，向下搜索物体的端点D：fD(XD，YD)，满足|fD(XD，YD)|＝max|f(X，Y)|＝max(x2+y2+z2)1/2，其中XD＝XB，YD＜YB；
(4)取端点A和端点C的中间点E：fE(XA，(YA+YC)/2)，沿着中间点E向左搜索极值点G：fG(XG，YG)，满足YG＝YE，同时，|fG(XG，YG)|＞|fG(XG+1，YG)|和|fG(XG，YG)|＞|fG(XG-1，YG)|，然后进入步骤(5)；如果搜索到中间点F：fF(XB，(YA+YC)/2)，还没找到极值点则进入步骤(6)；
(5)计算边长LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，LAG＝SQRT((xA-xG)2+(yA-yG)2+(zA-zG)2)，LCG＝SQRT((xC-xG)2+(yC-yG)2+(zC-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边AC的垂直距离LG⊥AC＝LAG*sin(arcos((L2 AC+L2 AG-L2 CG)/2LAC*LAG))，同样计算，边长LBD＝SQRT((xB-xD)2+(yB-yD)2+(zB-zD)2)，LBG＝SQRT((xB-xG)2+(yB-yG)2+(zB-zG)2)，LDG＝SQRT((xD-xG)2+(yD-yG)2+(zD-zG)2)，利用余弦定理计算极值点G到边BD的垂直距离LG上BD＝LBG*sin(arcos((L2 BD+L2 BG-L2 DG)/2LBD*LBG))，即得到物体的长L＝LG⊥AC，宽W＝LG⊥BD，高H＝LAC，结束测量；
(6)中间点M与端点A和端点B组成三角形，计算边长LAB＝SQRT((xA-xB)2+(yA-yB)2+(zA-zB)2)，LAM＝SQRT((xA-xM)2+(yA-yM)2+(zA-zM)2)，LBM＝SQRT((xB-xM)2+(yB-yM)2+(zB-zM)2)，利用余弦定理计算中间点M到边AB的垂直距离LM⊥AB＝LAM*sin(arcos((L2 AB+L2 AM-L2 BM)/2LAB*LAM))；如果LM⊥AB＞5％*LAB，则物体的长L＝LM⊥AB，宽W＝LAB，高H＝LAC＝SQRT((xA-xC)2+(yA-yC)2+(zA-zC)2)，结束测量；如果LM⊥AB＜5％*LAB，进入步骤(7)；
(7)通过所述的人机界面，提示重新选择角度进行测量，并返回步骤(1)。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法，其特征在于：所述的边缘搜索算法包括以下步骤：
(2-1)沿着y轴从下到上，沿着x轴从左向右搜索，如果abs(|f(X，Y)|-|f(X，Y+1)|)＞TEdge，则标记为边缘点fe(Xe，Ye)，TEdge为经验阈值；
(2-2)在边缘点fe(Xe，Ye)中搜索距离最小点，femin(Xemin，Yemin)：|femin(Xemin，Yemin))|＝min|fe(Xe，Ye)|＝min(xe 2+ye 2+ze 2)1/2，如果femin(Xemin，Yemin)的左侧是边缘点，即fEmin(XEmin-1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin-1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向左继续搜索边缘点，或者femin(Xemin，Yemin)的右侧是边缘点fEmin(XEmin+1，YEmin)∈fe(Xe，Ye)或者fEmin(XEmin+1，YEmin±1)∈fe(Xe，Ye)，则向右继续搜索边缘点，这些相邻的边缘点标记为fE(XE，YE)；如果femin(Xemin，Yemin)的两侧没有边缘点，则将femin(Xemin，Yemin)从边缘点fe(Xe，Ye)中删除，重新执行步骤(2-2)。
CN201710141383.8A 2017-03-03 2017-03-03 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法 Pending CN106931906A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710141383.8A CN106931906A (zh) 2017-03-03 2017-03-03 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710141383.8A CN106931906A (zh) 2017-03-03 2017-03-03 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106931906A true CN106931906A (zh) 2017-07-07

Family

ID=59433099

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710141383.8A Pending CN106931906A (zh) 2017-03-03 2017-03-03 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106931906A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110895746A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 菜鸟智能物流控股有限公司 物流对象管理方法、装置、设备和存储介质
CN111322963A (zh) * 2018-12-17 2020-06-23 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于双目图像处理的零部件动态排列方法
WO2020192484A1 (zh) * 2019-03-26 2020-10-01 华为技术有限公司 一种物体尺寸测量方法和电子设备
CN111836033A (zh) * 2020-08-05 2020-10-27 北京控制与电子技术研究所 一种lvds接口的双目立体相机
CN112902836A (zh) * 2019-12-03 2021-06-04 阿丹电子企业股份有限公司 箱体的体积测量装置及体积测量方法
CN114159049A (zh) * 2021-12-01 2022-03-11 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于立体红外相机的动物体尺测量系统及方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06194602A (ja) * 1992-12-24 1994-07-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 両眼立体視装置
CN101667303A (zh) * 2009-09-29 2010-03-10 浙江工业大学 一种基于编码结构光的三维重建方法
CN101908230A (zh) * 2010-07-23 2010-12-08 东南大学 一种基于区域深度边缘检测和双目立体匹配的三维重建方法
CN102999939A (zh) * 2012-09-21 2013-03-27 魏益群 坐标获取装置、实时三维重建系统和方法、立体交互设备
CN104063868A (zh) * 2014-06-30 2014-09-24 中国科学院自动化研究所 一种多边形工件检测定位方法
CN105469401A (zh) * 2015-11-25 2016-04-06 浙江工业大学 一种基于计算机视觉的船槽定位方法
CN106247951A (zh) * 2016-08-29 2016-12-21 上海交通大学 一种基于深度图像的物体测量方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06194602A (ja) * 1992-12-24 1994-07-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 両眼立体視装置
CN101667303A (zh) * 2009-09-29 2010-03-10 浙江工业大学 一种基于编码结构光的三维重建方法
CN101908230A (zh) * 2010-07-23 2010-12-08 东南大学 一种基于区域深度边缘检测和双目立体匹配的三维重建方法
CN102999939A (zh) * 2012-09-21 2013-03-27 魏益群 坐标获取装置、实时三维重建系统和方法、立体交互设备
CN104063868A (zh) * 2014-06-30 2014-09-24 中国科学院自动化研究所 一种多边形工件检测定位方法
CN105469401A (zh) * 2015-11-25 2016-04-06 浙江工业大学 一种基于计算机视觉的船槽定位方法
CN106247951A (zh) * 2016-08-29 2016-12-21 上海交通大学 一种基于深度图像的物体测量方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110895746A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 菜鸟智能物流控股有限公司 物流对象管理方法、装置、设备和存储介质
CN111322963A (zh) * 2018-12-17 2020-06-23 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于双目图像处理的零部件动态排列方法
WO2020192484A1 (zh) * 2019-03-26 2020-10-01 华为技术有限公司 一种物体尺寸测量方法和电子设备
CN112902836A (zh) * 2019-12-03 2021-06-04 阿丹电子企业股份有限公司 箱体的体积测量装置及体积测量方法
CN112902836B (zh) * 2019-12-03 2022-08-02 阿丹电子企业股份有限公司 箱体的体积测量装置及体积测量方法
CN111836033A (zh) * 2020-08-05 2020-10-27 北京控制与电子技术研究所 一种lvds接口的双目立体相机
CN114159049A (zh) * 2021-12-01 2022-03-11 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于立体红外相机的动物体尺测量系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106931906A (zh) 一种基于双目立体视觉的物体三维尺寸简便测量方法
US9912862B2 (en) System and method for assisted 3D scanning
US10528616B2 (en) Systems and methods for automatically generating metadata for media documents
US9396215B2 (en) Search device, search method, recording medium, and program
US9842122B2 (en) Method and apparatus for searching images
CN101065785B (zh) 自动3d成像的方法
CN106705837B (zh) 一种基于手势的物体测量方法及装置
US9129435B2 (en) Method for creating 3-D models by stitching multiple partial 3-D models
US10313657B2 (en) Depth map generation apparatus, method and non-transitory computer-readable medium therefor
US20150146971A1 (en) Mesh reconstruction from heterogeneous sources of data
CN110322457A (zh) 一种2d与3d视觉结合的拆垛方法
US10560683B2 (en) System, method and software for producing three-dimensional images that appear to project forward of or vertically above a display medium using a virtual 3D model made from the simultaneous localization and depth-mapping of the physical features of real objects
JP6380685B2 (ja) 寸法計測装置
WO2021238070A1 (zh) 三维图像的生成方法、装置及计算机设备
CN103530861B (zh) 一种岩心图像拼接融合方法
US10957070B2 (en) Information processing apparatus, information processing system, operation object, and information processing method
CN110880161B (zh) 一种多主机多深度摄像头的深度图像拼接融合方法及系统
KR20160125715A (ko) 3차원 스캐너 및 스캐닝 방법
KR101772820B1 (ko) 열 이미지 생성 방법 및 이를 수행하는 전자 기기
CN104769486B (zh) 使用偏振差摄像机的图像处理系统
CN103995586B (zh) 基于虚拟触摸屏的非穿戴指势人机交互方法
US20230298364A1 (en) Systems and methods for identifying changes in a space
US12033285B2 (en) Object identification device and object identification method
CN105872319B (zh) 一种景深测量方法
US20230290077A1 (en) Object identification device and object identification method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170707

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication