CN116977403A - 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法 - Google Patents

一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116977403A
CN116977403A CN202311213866.6A CN202311213866A CN116977403A CN 116977403 A CN116977403 A CN 116977403A CN 202311213866 A CN202311213866 A CN 202311213866A CN 116977403 A CN116977403 A CN 116977403A
Authority
CN
China
Prior art keywords
circle
breadth
line
pixel points
film
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.)
Granted
Application number
CN202311213866.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116977403B (zh
Inventor
郭华
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.)
Shandong University of Science and Technology
Original Assignee
Shandong University of Science and Technology
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 Shandong University of Science and Technology filed Critical Shandong University of Science and Technology
Priority to CN202311213866.6A priority Critical patent/CN116977403B/zh
Publication of CN116977403A publication Critical patent/CN116977403A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116977403B publication Critical patent/CN116977403B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/03—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring coordinates of points
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C37/00—Component parts, details, accessories or auxiliary operations, not covered by group B29C33/00 or B29C35/00
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C55/00—Shaping by stretching, e.g. drawing through a die; Apparatus therefor
    • B29C55/28—Shaping by stretching, e.g. drawing through a die; Apparatus therefor of blown tubular films, e.g. by inflation
    • 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
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/028—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring lateral position of a boundary of the object
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85—Stereo camera calibration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C37/00—Component parts, details, accessories or auxiliary operations, not covered by group B29C33/00 or B29C35/00
    • B29C2037/90—Measuring, controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C37/00—Component parts, details, accessories or auxiliary operations, not covered by group B29C33/00 or B29C35/00
    • B29C2037/90—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2037/903—Measuring, controlling or regulating by means of a computer
    • 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
    • G06T2207/10024—Color image
    • 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
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，属于薄膜生产技术领域，其步骤为：在膜泡的冷却线上方位置，距离膜头中心线L米处，放置双目相机和十字激光发射器；采用十字发射激光器发射一束激光到膜泡上，在膜泡上形成十字线图案；采用边缘检测算法获取十字线轮廓；采用双目视觉定位算法获取十字线横轴上所有像素点的深度值；选取N个像素点，将所述N个像素点的深度值转换成坐标值；通过最小二乘拟合算法，拟合出经过N个像素点的圆，从而计算出圆的周长即为幅宽值；采用PID算法使实际幅宽和设定幅宽的差值稳定在规定范围内。本发明方法不仅精度高，而且不受膜泡晃动的影响，能实时准确的测量出膜泡的实际大小。

Description

一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法
技术领域
本发明涉及薄膜生产技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法。
背景技术
塑料薄膜不仅可以降低天气变化对农作物生长的影响，而且还能增加产量，提高生产效率，经过几十年的发展，塑料薄膜已经是我国农业生产正常进行的必不可少的环节。随着农业大棚的技术的发展，对塑料薄膜的幅宽稳定性也提出了较高的要求。因而必须实时在线高精度检测薄膜的幅宽，并能根据实际幅宽，及时动态进行调整，使幅宽始终保持在要求的正常范围内。
目前，国内的幅宽检测技术，主要是采用超声波测距探头，探测薄膜到探头的距离，然后再根据探头到中心的距离，反计算出膜泡的大小。具体原理如图1和图2所示，在薄膜膜泡1的四周布置1-4个超声波测距传感器2，超声波测距传感器到膜泡中心的距离为L，当采用1个超声波测距传感器时，设超声波测距为x0，则膜泡的半径r=L-x0。当采用2个超声波测距传感器时，一般为对称布置，则膜泡的半径r=2L-x0-x1；考虑到膜泡的中心，收到外界因素影响，并不会与模头的中心重合，因此为了减少误差，一般会采用4个传感器，以增加检测的精度。
测出实际的膜泡大小r后，与设定的理想大小R进行差运算，err=R-r；得到实际膜泡大小和理想大小的差值err，根据差值，可以采用PID等控制算法，控制进风和出风量，使实际膜泡大小r无限趋近于理想大小R。
现有方法存在的问题为：
（1）对超声波测距传感器的测距精度要求高，一般为0.1mm的高精度要求才能符合要求。而国产超声波测距传感器还很难达到这个精度要求，因此目前市面上，薄膜幅宽在线检测基本上都是被国外产品垄断。价格高，造成成本居高不下。
（2）超声波的传播速度收到空气温度和湿度的影响较大，虽然现在的超声波传感器都对温度进行了补偿，但对湿度的变化一般都是未加补偿手段。
（3）这种检测方法，实际上是采样了膜泡上的1-4个点，样本较少，实际生产过程中，膜泡并非处于理想状态，反倒是经常处于摇晃状态，这都不利于精确测量膜泡的实际大小。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，设计合理，解决了现有技术的不足，具有良好的效果。
为了实现发明目的，采用以下技术方案：
一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，包括以下步骤：
S1、在膜泡的冷却线上方位置，距离膜头中心线L米处，放置双目相机和十字激光发射器；
S2、采用十字发射激光器发射一束激光到膜泡上，在膜泡上形成十字线图案；
S3、采用边缘检测算法，获取十字线轮廓；采用双目视觉定位算法，获取十字线横轴上所有像素点的深度值；
S4、建立直角坐标系，选取N个像素点，将所述N个像素点的深度值转换成坐标值；
S5、通过最小二乘拟合算法，拟合出经过N个像素点的圆，从而计算出圆的半径R，圆的周长即为幅宽值；
S6、根据实际测出的幅宽值和设定幅宽，采用PID算法，动态调整进气量和出气量，使实际幅宽和设定幅宽的差值稳定在规定范围内。
进一步地，在S3中，像素点的深度值为：
；
其中，表示第个像素点的深度值，，，为十字线横轴上所有 像素点的数量，和分别为像素点在左右两个图像中像素点的横坐标，为左右两个相 机视差，，为焦距，为基线距离，和的值通过对双目相机标定获得。
进一步地，在S4中，以双目相机中心点为原点，在与纵轴垂直的平面上建立直角坐 标系，最小深度值对应的像素点与双目相机中心点的连线为y轴，与相机面平行的方向 为x轴，选取N个像素点，记第个像素点的坐标为，，和的表达式为：
；
；
其中，为x轴与第个像素点与双目相机中心点连线的夹角，为相邻两个像素点 与双目相机中心点连线的夹角，，为横轴两端点与双目相机中心点连线的夹角， 为横轴两端点之间的距离，为的最大值。
进一步地，在所述S5包括以下子步骤：
S51、确定待定系数；
设圆的圆心为（A,B），半径为，则圆的方程为：
；
令a=-2A，b=-2B，c=A2+B2-R2，则圆的曲线方程为：
；
由于：
；
；
；
只需要求出参数、、，即可得到圆心及半径：
S52、确定距离和；
个像素点中第个像素点到圆心的距离记为：
；
则与半径之间的误差为：
；
所有像素点的误差和为：
；
求参数、、使误差和最小；
S53、求解；
分别对参数、、求偏导，令偏导数为0，其表达式为：
；
；
；
令得：
；
令得：
；
令：
；
；
；
；
；
其中，为中间变量，得：
；
；
；/>；
；
即求得参数a、b、c；
S53、带入公式求得半径R；
求得圆的周长为：
F=2лR。
本发明具有的有益效果是：
本发明提出了一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，不仅提高了检测精度，而且不受膜泡晃动等因素的影响，能实时准确的测量出膜泡的形状和实际大小，成本低，能够实现精准测量。
附图说明
图1是采用超声波测距探头进行幅宽检测的布置图。
图2是图1的俯视图。
图3是本发明中幅宽检测的布置图。
图4是本发明中膜泡上形成的十字线图案示意图。
图5是本发明中双目测距原理图。
图6是本发明中建立的直角坐标系示意图。
图7是本发明中像素点到圆心的距离示意图。
其中，1-膜泡；2-超声波测距传感器；3-冷却线；4-膜头；5-双目相机；6-十字激光发射器；7-横轴；8-纵轴；9-进风管；10-出风管。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，包括以下步骤：
S1、在膜泡1的冷却线3上方位置，距离膜头4中心线L米处，放置双目相机5和十字激光发射器6，如图3所示；
S2、采用十字激光发射器6发射一束激光到膜泡1上，比如红色激光或绿色激光等，在膜泡上能形成显眼的十字线图案，如图4所示，十字线图案包括横轴7和纵轴8，纵轴为竖向直线，由于膜泡为圆柱形，故横轴为横向弧线；
S3、十字激光亮度和颜色与生产的薄膜有很明显的区别，因此采用边缘检测算法获取十字线轮廓，边缘检测算法包括canny算子等，通过双目视觉定位算法，获取十字线横轴上所有像素点的深度值；
双目测距的原理是模拟生物双眼测距，通过双目相机得到左、右两张图片，将这两张图片传送给计算机分析计算视差，进而得到目标物体的三维空间信息；
在理想情况下，双目测距是由两个完全相同且平行的相机获取目标图片，并计算出目标距离信息，其原理图如图5所示，假设P是任意一个像素点，、/>是左、右相机的光心，T 是左右相机的光心距离，也被称为基线距离，f 是相机焦距，/>、/>是P 点在左、右相机图像坐标系的坐标，Z是P点到相机的垂直距离，即深度值；
由三角形∽三角形/>，可得公式：
；
像素点的深度值为：
；
这个公式基于三角形相似关系，利用了相似三角形的边长比例，通过测量视差，可以根据相机参数计算出物体距离；
其中，表示第个像素点的深度值，，为十字线横轴上所有像素点的 数量，和分别为像素点在左右两个图像中像素点的横坐标，为左右两个相机视差，。焦距和基线距离可通过相机标定得到，因此只需要获得视差就可以求得 像素点深度信息；
视差是指左右两个相机在拍摄同一场景时，同一点在两个图像中的像素位置之间的像素位移，根据视差原理，图像上的一个点与两个相机中心的连线在图像平面上的投影位置会有差异，这个差异就是视差。
需要注意的是，双目测距还需要进行相机标定，以获得准确的相机参数（如焦距和基线长度），同时还需要对图像进行特征匹配和视差计算。
S4、建立直角坐标系，选取N个像素点，将所述N个像素点的深度值转换成坐标值；
根据S3测得的所有像素点的深度值，可获得最小深度值和最大深度值， 以双目相机中心点为原点O，在与十字线纵轴垂直的平面上建立直角坐标系，最小深度值对应的像素点与双目相机中心点的连线OB为y轴，与相机面平行的方向为x轴，如图6所 示；
点A和E分别为横轴的两个端点，点F为线段AE的中点，点B为膜泡上距离双目相机最近的像素点，Pi为N个像素点中的任意一个；由于激光照射发出的十字激光图案是固定的，因此线段AE的长度为固定且已知的，记为M；
进而可求得A点坐标为：
；
记十字线横轴两端点与双目相机中心点连线的夹角为，，记相 邻两个像素点与双目相机中心点连线的夹角为，，Pi 的坐标记为，， 角BOPi为y轴与第个像素点与双目相机中心点连线的夹角，记为，其表达式为：
；
和的表达式为：
。
S5、通过最小二乘拟合算法，拟合出经过N个像素点的圆，从而计算出圆的半径R，圆的周长即为幅宽值；
在所述S5包括以下子步骤：
S51、确定待定系数；
设圆的圆心为（A,B），半径为，则圆的方程为：
；
令a=-2A，b=-2B，c=A2+B2-R2，则圆的曲线方程为：
；
由于：
；
；
；
只需要求出参数、、，即可得到圆心及半径：
S52、确定距离和；
如图7所示，个像素点中第个像素点到圆心的距离记为：
；
则与半径之间的误差为：
；
所有像素点的误差和为：
；
求参数、、使误差和最小；
S53、求解；
分别对参数、、求偏导，令偏导数为0，其表达式为：
；
；
；
令得：
；
令得：
；
令：
；
；
；
；
；
其中，为中间变量，得：
；
；
；
；
；
即求得参数a、b、c；
S53、带入公式求得半径R；
求得圆的周长为：
F=2лR。
S6、根据实际测出的幅宽值和设定幅宽，采用PID算法，动态调整进风管9和出风管10处的进气量和出气量，使实际幅宽和设定幅宽的差值稳定在规定范围内。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在膜泡的冷却线上方位置，距离膜头中心线L米处，放置双目相机和十字激光发射器；
S2、采用十字发射激光器发射一束激光到膜泡上，在膜泡上形成十字线图案；
S3、采用边缘检测算法，获取十字线轮廓；采用双目视觉定位算法，获取十字线横轴上所有像素点的深度值；
S4、建立直角坐标系，选取N个像素点，将所述N个像素点的深度值转换成坐标值；
S5、通过最小二乘拟合算法，拟合出经过N个像素点的圆，从而计算出圆的半径R，圆的周长即为幅宽值；
S6、根据实际测出的幅宽值和设定幅宽，采用PID算法，动态调整进气量和出气量，使实际幅宽和设定幅宽的差值稳定在规定范围内。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，其特征在于，在S3中，像素点的深度值为：
；
其中，表示第/>个像素点的深度值，/>，/>为十字线横轴上所有像素点的数量，和/>分别为像素点在左右两个图像中的横坐标，/>为左右两个相机视差，/>，/>为焦距，/>为基线距离，/>和/>的值通过对双目相机标定获得。
3.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，其特征在于，在S4中，以双目相机中心点为原点，在与纵轴垂直的平面上建立直角坐标系，最小深度值对应的像素点与双目相机中心点的连线为y轴，与相机面平行的方向为x轴，选取N个像素点，记第/>个像素点的坐标为/>，/>，/>和/>的表达式为：
；
；
其中，为x轴与第/>个像素点与双目相机中心点连线的夹角，/>为相邻两个像素点与双目相机中心点连线的夹角，/>，/>为横轴两端点与双目相机中心点连线的夹角，/>为横轴两端点之间的距离，/>为/>的最大值。
4.根据权利要求3所述的一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法，其特征在于，在所述S5包括以下子步骤：
S51、确定待定系数；
设圆的圆心为（A,B），半径为，则圆的方程为：
；
令a=-2A，b=-2B，c=A2+B2-R2，则圆的曲线方程为：
；
由于：
；
；
；
只需要求出参数、/>、/>，即可得到圆心及半径：
S52、确定距离和；
个像素点中第/>个像素点到圆心的距离记为/>：
；
则与半径之间的误差为：
；
所有像素点的误差和为：
；
求参数、/>、/>使误差和/>最小；
S53、求解；
分别对参数、/>、/>求偏导，令偏导数为0，其表达式为：
；
；
；
令得：
；
令得：
；
令：
；
；
；
；
；
其中，为中间变量，得：
；
；
；
；
；
即求得参数a、b、c；
S53、带入公式求得半径R；
求得圆的周长为：
F=2лR。
CN202311213866.6A 2023-09-20 2023-09-20 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法 Active CN116977403B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311213866.6A CN116977403B (zh) 2023-09-20 2023-09-20 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311213866.6A CN116977403B (zh) 2023-09-20 2023-09-20 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116977403A true CN116977403A (zh) 2023-10-31
CN116977403B CN116977403B (zh) 2023-12-22

Family

ID=88476950

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311213866.6A Active CN116977403B (zh) 2023-09-20 2023-09-20 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116977403B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150229911A1 (en) * 2014-02-13 2015-08-13 Chenyang Ge One method of binocular depth perception based on active structured light
US20170292916A1 (en) * 2014-09-18 2017-10-12 Zhejiang University Surface defects evaluation system and method for spherical optical components
CN109269430A (zh) * 2018-08-12 2019-01-25 浙江农林大学 基于深度提取模型的多株立木胸径被动测量方法
CN109949245A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 长沙智能驾驶研究院有限公司 十字激光检测定位方法、装置、存储介质及计算机设备
CN110648367A (zh) * 2019-08-15 2020-01-03 大连理工江苏研究院有限公司 一种基于多层深度与彩色视觉信息的几何体目标定位方法
CN111724341A (zh) * 2020-05-12 2020-09-29 华中科技大学 一种基于双目立体测量的航发叶片气膜孔质量检测方法
CN113155084A (zh) * 2021-05-03 2021-07-23 吕若罡 基于激光十字标准线辅助的双目视觉测距装置及方法
CN114119553A (zh) * 2021-11-28 2022-03-01 长春理工大学 一种以十字激光为基准的双目视觉异面圆孔检测方法
CN115330684A (zh) * 2022-07-13 2022-11-11 河海大学 基于双目视觉与线结构光的水下构筑物表观缺陷检测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150229911A1 (en) * 2014-02-13 2015-08-13 Chenyang Ge One method of binocular depth perception based on active structured light
US20170292916A1 (en) * 2014-09-18 2017-10-12 Zhejiang University Surface defects evaluation system and method for spherical optical components
CN109269430A (zh) * 2018-08-12 2019-01-25 浙江农林大学 基于深度提取模型的多株立木胸径被动测量方法
CN109949245A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 长沙智能驾驶研究院有限公司 十字激光检测定位方法、装置、存储介质及计算机设备
CN110648367A (zh) * 2019-08-15 2020-01-03 大连理工江苏研究院有限公司 一种基于多层深度与彩色视觉信息的几何体目标定位方法
CN111724341A (zh) * 2020-05-12 2020-09-29 华中科技大学 一种基于双目立体测量的航发叶片气膜孔质量检测方法
CN113155084A (zh) * 2021-05-03 2021-07-23 吕若罡 基于激光十字标准线辅助的双目视觉测距装置及方法
CN114119553A (zh) * 2021-11-28 2022-03-01 长春理工大学 一种以十字激光为基准的双目视觉异面圆孔检测方法
CN115330684A (zh) * 2022-07-13 2022-11-11 河海大学 基于双目视觉与线结构光的水下构筑物表观缺陷检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FANG TIYU ET AL.: "Positioning and Pressing Elevator Button by Binocular Vision and Robot Manipulator", 《2018 INTERNATIONAL CONFERENCE ON SECURITY, PATTERN ANALYSIS, AND CYBERNETICS (SPAC)》 *
常治学;王培昌;逄凌滨;张秀峰;: "基于抛物线拟合的十字激光图像屋脊边缘检测", 光电工程, no. 05 *
张如如;葛广英;申哲;秦腾飞;董腾;: "基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量", 计算机测量与控制, no. 01 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116977403B (zh) 2023-12-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109242908B (zh) 用于水下双目视觉测量系统的标定方法
CN113137920B (zh) 一种水下测量的设备与水下测量方法
CN104331896B (zh) 一种基于深度信息的系统标定方法
CN101839692B (zh) 单相机测量物体三维位置与姿态的方法
CN112669394B (zh) 一种用于视觉检测系统的自动标定方法
TWI517101B (zh) 三維掃描器校正系統及其校正方法
CN112070841A (zh) 一种毫米波雷达与摄像头快速联合标定方法
CN112991467B (zh) 基于相机的激光投影标识自动引导定位与实时校正方法
CN111829434B (zh) 一种料流计量检测方法及系统
CN110223355B (zh) 一种基于双重极线约束的特征标志点匹配方法
CN112258583B (zh) 基于等畸变量分区的近景图像畸变标定方法
CN109934878A (zh) 一种基于相机坐标系的线性标定系统及其方法
US11259000B2 (en) Spatiotemporal calibration of RGB-D and displacement sensors
CN216898747U (zh) 一种在线物体尺寸测量装置
CN116977403B (zh) 一种基于双目视觉的薄膜生产幅宽检测和控制方法
CN105809685B (zh) 一种基于单幅同心圆图像的摄像机定标方法
CN108286960B (zh) 聚焦式光管阵列装置以及摄影检测方法
CN108550144B (zh) 基于灰度信度的激光光条序列图像质量评价方法
CN116091488A (zh) 一种发动机摇摆试验的位移测试方法及位移测试系统
TWI395933B (zh) 雷射光學影像水位量測裝置及其方法
CN114170321A (zh) 一种基于测距的相机自标定方法及系统
CN102338618A (zh) 一种图像测量系统的现场标定和校正方法
CN112116665A (zh) 一种结构光传感器标定方法
CN112781470B (zh) U型槽多维度间隙测量方法及系统
CN109239727B (zh) 一种结合固态面阵激光雷达与双ccd相机的测距方法

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