CN109269473B - 一种基于四目视觉定位系统的定位方法 - Google Patents

一种基于四目视觉定位系统的定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109269473B
CN109269473B CN201810904192.7A CN201810904192A CN109269473B CN 109269473 B CN109269473 B CN 109269473B CN 201810904192 A CN201810904192 A CN 201810904192A CN 109269473 B CN109269473 B CN 109269473B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vision positioning
data
binocular vision
positioning systems
groups
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.)
Active
Application number
CN201810904192.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109269473A (zh
Inventor
郑伟峰
郑鹏
陈炯宇
康品春
阮育娇
谢汉斌
欧伟彬
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.)
XIAMEN INSTITUTE OF MEASUREMENT AND TESTING
Original Assignee
XIAMEN INSTITUTE OF MEASUREMENT AND TESTING
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 XIAMEN INSTITUTE OF MEASUREMENT AND TESTING filed Critical XIAMEN INSTITUTE OF MEASUREMENT AND TESTING
Priority to CN201810904192.7A priority Critical patent/CN109269473B/zh
Publication of CN109269473A publication Critical patent/CN109269473A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109269473B publication Critical patent/CN109269473B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying

Abstract

本发明公开了一种基于四目视觉定位系统的定位方法，其中所述四目视觉定位系统包括四个平行排列的CCD相机，其中两两CCD相机构成一组双目视觉定位系统，则四个CCD相机公共构成有六组双目视觉定位系统，六组双目视觉定位系统的三维基准坐标相同；所述一种基于四目视觉定位系统的定位方法包括数据测量、测量数据的均值求取、测量不确定度求取、异常数据剔除以及被测点的最佳空间坐标数据求取。本发明通过多组双目视觉定位系统来获取被检点的多组空间坐标数据，并从这多组空间坐标数据获取被测点的最佳空间坐标数据，从而提高对被测点的定位准确性。

Description

一种基于四目视觉定位系统的定位方法
技术领域
本发明涉及视觉定位系统，特别是指一种基于四目视觉定位系统的定位方法。
背景技术
传统的双目视觉定位系统通过两个CCD相机对物体上一个特征点摄像，以分别获得该点在两部相机像平面上的坐标，只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
但是双目视觉定位系统的测量结果容易受到外界因素的干扰：如被检对象本身的反收、辐射和遮光导致的受光量的变化；检测环境的明暗变化、温湿度和振动情况；CCD相机本身图形处理结果的重复性；CCD的工作电压变化；被测对象的运动精度和定位精度。这些干扰因素都会给测量结果引入不确定分量，测量结果不确定度越大，说明测量的数据结果质量越差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于四目视觉定位系统的定位方法，其通过多组双目视觉定位系统来获取被检点的多组空间坐标数据，并从这多组空间坐标数据获取被测点的最佳空间坐标数据，从而提高对被测点的定位准确性。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
一种基于四目视觉定位系统的定位方法，其中所述四目视觉定位系统包括四个平行排列的CCD相机，其中两两CCD相机构成一组双目视觉定位系统，则四个CCD相机公共构成有六组双目视觉定位系统，六组双目视觉定位系统的三维基准坐标相同；
所述一种基于四目视觉定位系统的定位方法包括：
数据测量：通过四目视觉定位系统中的六组双目视觉定位系统对同一被测点进行n次测量以使得每组双目视觉定位系统获得n组测量数据，其中n为大于等于10的正整数；
测量数据的均值求取：对每组双目视觉定位系统获得n组测量数据进行计算以获取每组双目视觉定位系统的测量数据均值，各组双目视觉定位系统的测量数据均值分别为：(X1，Y1，Z1)、(X2，Y2，Z2)、(X3，Y3，Z3)、(X4，Y4，Z4)、(X5，Y5，Z5)、(X6，Y6，Z6)；
测量不确定度求取：然后对六组双目视觉定位系统的测量数据进行计算以求取各组双目视觉定位系统的测量不确定度，各组双目视觉定位系统的测量不确定度分别为U1(Ux1，Uy1，Uz1)、U2(Ux2，Uy2，Uz2)、U3(Ux3，Uy3，Uz3)、U4(Ux4，Uy4，Uz4)、U5(Ux5，Uy5，Uz5)、U6(Ux6，Uy6，Uz6)；
异常数据剔除：将X1、X2、X3、X4、X5、X6以及Ux1、Ux2、Ux3、Ux4、Ux5、Ux6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000021
Figure BDA0001760205490000022
将Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6以及Uy1、Uy2、Uy3、Uy4、Uy5、Uy6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000031
Figure BDA0001760205490000032
将Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6以及Uz1、Uz2、Uz3、Uz4、Uz5、Uz6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000033
Figure BDA0001760205490000034
其中i为1到6的正整数；对于大于等于1的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除，若EXn都小于1，则将最大的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除，若EYn都小于1，则将最大的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除，若EZn都小于1，则将最大的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除；
被测点的最佳空间坐标数据求取：将剔除异常数据剩下的Xi及其所对应的Uxi带入公式
Figure BDA0001760205490000035
将剔除异常数据剩下的Yi及其所对应的Uyi带入公式
Figure BDA0001760205490000036
将剔除异常数据剩下的Zi及其所对应的Uzi带入公式
Figure BDA0001760205490000037
最终被测点的最佳空间坐标数据为(X，Y，Z)；其中Uxu为剔除异常数据剩下的Xi中任意一个所对应的Uxi，Uyu为剔除异常数据剩下的yi中任意一个所对应的Uyi，Uzu为剔除异常数据剩下的zi中任意一个所对应的Uzi。
各组所述双目视觉定位系统的测量不确定度均为A类不确定度。
采用上述方案后，本发明通过四目视觉定位系统中的六组双目视觉定位系统对同一被测点进行多次测量以获取多组测量数据，其次将对这些测量数据进行均值计算以获取测量数据均值，然后测量数据均值对进行筛选以剔除异常数据，最后将筛选后的数据进行加权算术求平均，从而得到被测点的最佳空间坐标数据，提高了对被测点的定位准确性。
具体实施方式
为了进一步解释本发明的技术方案，下面通过具体实施例来对本发明进行详细阐述。
本发明揭示了一种基于四目视觉定位系统的定位方法，其中所述四目视觉定位系统包括四个平行排列的CCD相机，其中两两CCD相机构成一组双目视觉定位系统，则四个CCD相机公共构成有六组双目视觉定位系统，六组双目视觉定位系统的三维基准坐标相同。
本发明是通过四目视觉定位系统中的六组双目视觉定位系统对同一被测点进行多次测量以获取多组测量数据，其次将对这些测量数据进行均值计算以获取测量数据均值，然后测量数据均值对进行筛选以剔除异常数据，最后将筛选后的数据进行加权算术求平均，从而得到被测点的最佳空间坐标数据，提高了对被测点的定位准确性。
具体的，所述一种基于四目视觉定位系统的定位方法包括如下步骤：
数据测量：通过四目视觉定位系统中的六组双目视觉定位系统对同一被测点进行n次测量以使得每组双目视觉定位系统获得n组测量数据，其中n为大于等于10的正整数；
测量数据的均值求取：对每组双目视觉定位系统获得n组测量数据进行计算以获取每组双目视觉定位系统的测量数据均值，各组双目视觉定位系统的测量数据均值分别为：(X1，Y1，Z1)、(X2，Y2，Z2)、(X3，Y3，Z3)、(X4，Y4，Z4)、(X5，Y5，Z5)、(X6，Y6，Z6)；
测量不确定度求取：然后对六组双目视觉定位系统的测量数据进行计算以求取各组双目视觉定位系统的测量不确定度，各组双目视觉定位系统的测量不确定度分别为U1(Ux1，Uy1，Uz1)、U2(Ux2，Uy2，Uz2)、U3(Ux3，Uy3，Uz3)、U4(Ux4，Uy4，Uz4)、U5(Ux5，Uy5，Uz5)、U6(Ux6，Uy6，Uz6)；其中各组所述双目视觉定位系统的测量不确定度可均为A类不确定度；
异常数据剔除：将X1、X2、X3、X4、X5、X6以及Ux1、Ux2、Ux3、Ux4、Ux5、Ux6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000051
Figure BDA0001760205490000052
将Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6以及Uy1、Uy2、Uy3、Uy4、Uy5、Uy6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000053
Figure BDA0001760205490000054
将Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6以及Uz1、Uz2、Uz3、Uz4、Uz5、Uz6分别带入以下公式
Figure BDA0001760205490000055
Figure BDA0001760205490000056
其中i为1到6的正整数；对于大于等于1的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除，若EXn都小于1，则将最大的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除，若EYn都小于1，则将最大的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除，若EZn都小于1，则将最大的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除；
被测点的最佳空间坐标数据求取：将剔除异常数据剩下的Xi及其所对应的Uxi带入公式
Figure BDA0001760205490000061
将剔除异常数据剩下的Yi及其所对应的Uyi带入公式
Figure BDA0001760205490000062
将剔除异常数据剩下的Zi及其所对应的Uzi带入公式
Figure BDA0001760205490000063
最终被测点的最佳空间坐标数据为(X，Y，Z)；其中Uxu为剔除异常数据剩下的Xi中任意一个所对应的Uxi，Uyu为剔除异常数据剩下的yi中任意一个所对应的Uyi，Uzu为剔除异常数据剩下的zi中任意一个所对应的Uzi。

Claims (1)

1.一种基于四目视觉定位系统的定位方法，其特征在于：所述四目视觉定位系统包括四个平行排列的CCD相机，其中两两CCD相机构成一组双目视觉定位系统，则四个CCD相机公共构成有六组双目视觉定位系统，六组双目视觉定位系统的三维基准坐标相同；
所述一种基于四目视觉定位系统的定位方法包括：
数据测量：通过四目视觉定位系统中的六组双目视觉定位系统对同一被测点进行n次测量以使得每组双目视觉定位系统获得n组测量数据，其中n为大于等于10的正整数；
测量数据的均值求取：对每组双目视觉定位系统获得n组测量数据进行计算以获取每组双目视觉定位系统的测量数据均值，各组双目视觉定位系统的测量数据均值分别为：(X1，Y1，Z1)、(X2，Y2，Z2)、(X3，Y3，Z3)、(X4，Y4，Z4)、(X5，Y5，Z5)、(X6，Y6，Z6)；
测量不确定度求取：然后对六组双目视觉定位系统的测量数据进行计算以求取各组双目视觉定位系统的测量不确定度，各组双目视觉定位系统的测量不确定度分别为U1(Ux1，Uy1，Uz1)、U2(Ux2，Uy2，Uz2)、U3(Ux3，Uy3，Uz3)、U4(Ux4，Uy4，Uz4)、U5(Ux5，Uy5，Uz5)、U6(Ux6，Uy6，Uz6)，各组所述双目视觉定位系统的测量不确定度均为A类不确定度；
异常数据剔除：将X1、X2、X3、X4、X5、X6以及Ux1、Ux2、Ux3、Ux4、Ux5、Ux6分别带入以下公式
Figure FDA0002665321510000011
Figure FDA0002665321510000012
将Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6以及Uy1、Uy2、Uy3、Uy4、Uy5、Uy6分别带入以下公式
Figure FDA0002665321510000021
Figure FDA0002665321510000022
将Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6以及Uz1、Uz2、Uz3、Uz4、Uz5、Uz6分别带入以下公式
Figure FDA0002665321510000023
Figure FDA0002665321510000024
其中i为1到6的正整数；对于大于等于1的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除，若EXn都小于1，则将最大的EXn所对应的Xi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除，若EYn都小于1，则将最大的EYn所对应的Yi标记为异常数据并剔除；对于大于等于1的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除，若EZn都小于1，则将最大的EZn所对应的Zi标记为异常数据并剔除；
被测点的最佳空间坐标数据求取：将剔除异常数据剩下的Xi及其所对应的Uxi带入公式
Figure FDA0002665321510000025
将剔除异常数据剩下的Yi及其所对应的Uyi带入公式
Figure FDA0002665321510000026
将剔除异常数据剩下的Zi及其所对应的Uzi带入公式
Figure FDA0002665321510000027
最终被测点的最佳空间坐标数据为(X，Y，Z)；其中Uxu为剔除异常数据剩下的Xi中任意一个所对应的Uxi，Uyu为剔除异常数据剩下的yi中任意一个所对应的Uyi，Uzu为剔除异常数据剩下的zi中任意一个所对应的Uzi。
CN201810904192.7A 2018-08-09 2018-08-09 一种基于四目视觉定位系统的定位方法 Active CN109269473B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810904192.7A CN109269473B (zh) 2018-08-09 2018-08-09 一种基于四目视觉定位系统的定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810904192.7A CN109269473B (zh) 2018-08-09 2018-08-09 一种基于四目视觉定位系统的定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109269473A CN109269473A (zh) 2019-01-25
CN109269473B true CN109269473B (zh) 2021-01-12

Family

ID=65153278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810904192.7A Active CN109269473B (zh) 2018-08-09 2018-08-09 一种基于四目视觉定位系统的定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109269473B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113758415A (zh) * 2021-06-30 2021-12-07 广东食品药品职业学院 一种基于深度学习的机器视觉定位支架及系统及定位方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102506830A (zh) * 2011-11-21 2012-06-20 奇瑞汽车股份有限公司 视觉定位方法及装置
CN104729534A (zh) * 2015-03-12 2015-06-24 北京空间飞行器总体设计部 合作目标的单目视觉误差测量系统及误差限量化方法
WO2018044191A1 (en) * 2016-08-31 2018-03-08 Limited Liability Company "Topcon Positioning Systems" Apparatus and method for providing vehicular positioning

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102506830A (zh) * 2011-11-21 2012-06-20 奇瑞汽车股份有限公司 视觉定位方法及装置
CN104729534A (zh) * 2015-03-12 2015-06-24 北京空间飞行器总体设计部 合作目标的单目视觉误差测量系统及误差限量化方法
WO2018044191A1 (en) * 2016-08-31 2018-03-08 Limited Liability Company "Topcon Positioning Systems" Apparatus and method for providing vehicular positioning

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《基于双目视觉的脱靶量测量系统设计及其精度分析》;张辉,等;《计算机与数字工程》;20161231;第44卷(第12期);第2348-2352,2430页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109269473A (zh) 2019-01-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103020952B (zh) 信息处理设备和信息处理方法
CN102782721B (zh) 用于相机校准误差的运行时测定的系统和方法
CN102072706B (zh) 一种多相机定位与跟踪方法及系统
CN110345921B (zh) 立体视场视觉测量及垂轴像差和轴向像差校正方法及系统
CN111667536A (zh) 一种基于变焦相机深度估计的参数标定方法
EP3332387B1 (en) Method for calibration of a stereo camera
CN109272555B (zh) 一种rgb-d相机的外部参数获得及标定方法
CN114714356A (zh) 基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法
CN109269473B (zh) 一种基于四目视觉定位系统的定位方法
CN111890373A (zh) 车载机械臂的感知定位方法
CN103903263A (zh) 基于Ladybug全景相机图像的360度全方位测距算法
CN116630444B (zh) 一种相机与激光雷达融合校准的优化方法
CN112388635A (zh) 机器人多传感器融合感知与空间定位的方法、系统及装置
Lemkens et al. Multi RGB-D camera setup for generating large 3D point clouds
CN104641395B (zh) 图像处理设备及图像处理方法
CN108332662B (zh) 一种物体测量方法和装置
CN114047358A (zh) 一种基于单目视觉的线角振动校准方法
Franceschini et al. Multivariate control charts for monitoring internal camera parameters in digital photogrammetry for LSDM (Large-Scale Dimensional Metrology) applications
JP2014202661A (ja) 測距装置
JP4829066B2 (ja) タイヤの３次元形状測定方法
CN116577072A (zh) 设备的标定方法、装置、系统和存储介质
CN106780335A (zh) 使用拼接方式得到大范围表面流场图像的方法
CN105783733B (zh) 摄影测量中长度测量相对误差的绝对评价方法
Pedra et al. Camera calibration using detection and neural networks
RU2321888C1 (ru) Способ калибровки дисторсии оптико-электронного устройства

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant