JPH076769B2 - 物体計測装置 - Google Patents
物体計測装置Info
- Publication number
- JPH076769B2 JPH076769B2 JP63186954A JP18695488A JPH076769B2 JP H076769 B2 JPH076769 B2 JP H076769B2 JP 63186954 A JP63186954 A JP 63186954A JP 18695488 A JP18695488 A JP 18695488A JP H076769 B2 JPH076769 B2 JP H076769B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dimensional coordinate
- coordinate values
- feature point
- predetermined value
- dimensional
- 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.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、既知の３次元物体の位置及び姿勢を求める物
体計測装置に関する。
体計測装置に関する。
（従来の技術） 近年、３次元物体の位置・姿勢を自動認識するシステム
が種々開発されている。これらのシステムは、通常、二
眼式カメラでとらえた２枚の画像の視差に相当するずれ
に基づいて３次元物体の各特徴点の３次元位置を把握
し、その位置・姿勢を求めるものであった。
が種々開発されている。これらのシステムは、通常、二
眼式カメラでとらえた２枚の画像の視差に相当するずれ
に基づいて３次元物体の各特徴点の３次元位置を把握
し、その位置・姿勢を求めるものであった。
しかしながら、二眼式カメラを用いた従来の物体計測シ
ステムにおいは、左右のカメラによって得られた２フレ
ーム分の画像に特徴点抽出等の同様の画像処理をそれぞ
れ独立に施さなければならないため、画像処理に要する
時間が長くなるという問題があった。また、２台のカメ
ラが必要なため、二眼の校正を行なうのに事前に校正治
具等を撮像して複雑な校正計算を行なう必要があるう
え、２台のカメラの位置関係を固定しておく必要がある
という問題もあった。
ステムにおいは、左右のカメラによって得られた２フレ
ーム分の画像に特徴点抽出等の同様の画像処理をそれぞ
れ独立に施さなければならないため、画像処理に要する
時間が長くなるという問題があった。また、２台のカメ
ラが必要なため、二眼の校正を行なうのに事前に校正治
具等を撮像して複雑な校正計算を行なう必要があるう
え、２台のカメラの位置関係を固定しておく必要がある
という問題もあった。
（発明が解決しようとする課題） このように、従来の二眼式の物体計測装置では、特徴点
抽出のための画像処理に時間がかかるうえ、２台のカメ
ラの位置関係の固定が必要になる点、及びそれらの校正
作業に手間がかかる点等の問題があった。
抽出のための画像処理に時間がかかるうえ、２台のカメ
ラの位置関係の固定が必要になる点、及びそれらの校正
作業に手間がかかる点等の問題があった。
本発明は、上記問題点に鑑みなされたもので、特徴点抽
出のための画像処理を短時間に行うことができ、手間の
かかるカメラの校正作業や位置関係の固定を必要としな
い物体認識装置を提供することを目的とする。
出のための画像処理を短時間に行うことができ、手間の
かかるカメラの校正作業や位置関係の固定を必要としな
い物体認識装置を提供することを目的とする。
［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、対称物を構成する少なくとも３個の特徴点の
３次元位置関係を、該対称物のモデル系における各特徴
点の３次元座標値として記憶したモデルデータ記憶手段
と、 カメラ系での位置及び姿勢が未知の前記対象物を撮像す
る単眼式カメラと、 この単眼式カメラで得られた前記対象物の２次元画像か
ら該対象物の各特徴点の２次元座標値を夫々抽出する特
徴点抽出手段と、 前記カメラ系における前記モデル系の原点の概略位置及
び概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶手
段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値に
対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を夫
々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定され
た２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出され
た２次元座標値との差の２乗和が最小となる移動量を最
小二乗法で求め、前記概略位置に対する該移動量位置を
前記原点の新たな位置とする処理を移動量が所定値以下
となるまで繰返し、移動量が所定値以下となった場合の
新たな位置を前記カメラ系での該対象物の位置として出
力する位置計算手段と、 前記移動量が所定値以下となった場合の新たな位置及び
前記概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶
手段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値
に対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を
夫々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定さ
れた２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出さ
れた２次元座標値との差の２乗和が最小となる回転量を
最小二乗法で求め、前記概略回転角に対する該回転量を
前記モデル系の新たな回転角とする処理を回転量が所定
値以下となるまで繰返し、回転量が所定値以下となった
場合の新たな回転角を前記カメラ系での該対象物の姿勢
として出力する姿勢計算手段と、 を具備したことを特徴とする。
３次元位置関係を、該対称物のモデル系における各特徴
点の３次元座標値として記憶したモデルデータ記憶手段
と、 カメラ系での位置及び姿勢が未知の前記対象物を撮像す
る単眼式カメラと、 この単眼式カメラで得られた前記対象物の２次元画像か
ら該対象物の各特徴点の２次元座標値を夫々抽出する特
徴点抽出手段と、 前記カメラ系における前記モデル系の原点の概略位置及
び概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶手
段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値に
対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を夫
々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定され
た２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出され
た２次元座標値との差の２乗和が最小となる移動量を最
小二乗法で求め、前記概略位置に対する該移動量位置を
前記原点の新たな位置とする処理を移動量が所定値以下
となるまで繰返し、移動量が所定値以下となった場合の
新たな位置を前記カメラ系での該対象物の位置として出
力する位置計算手段と、 前記移動量が所定値以下となった場合の新たな位置及び
前記概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶
手段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値
に対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を
夫々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定さ
れた２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出さ
れた２次元座標値との差の２乗和が最小となる回転量を
最小二乗法で求め、前記概略回転角に対する該回転量を
前記モデル系の新たな回転角とする処理を回転量が所定
値以下となるまで繰返し、回転量が所定値以下となった
場合の新たな回転角を前記カメラ系での該対象物の姿勢
として出力する姿勢計算手段と、 を具備したことを特徴とする。
（作用） 本発明によれば、事前に作成された３次元対象物の各特
徴点の位置関係を示すモデルデータを移動・回転させな
がら、各位置・各回転角で観測される各特徴点の２次元
座標値を求め、この２次元座標値と、単眼式カメラで観
測された対象物の各特徴点の２次元座標値とを最小二乗
法によって比較するようにしている。そして、この比較
は、両者の差がある値以下に収束するまで反復的に行わ
れ、最終的に収束したときの前記モデルデータの位置・
回転量が求める対象物体の計測値として出力される。
徴点の位置関係を示すモデルデータを移動・回転させな
がら、各位置・各回転角で観測される各特徴点の２次元
座標値を求め、この２次元座標値と、単眼式カメラで観
測された対象物の各特徴点の２次元座標値とを最小二乗
法によって比較するようにしている。そして、この比較
は、両者の差がある値以下に収束するまで反復的に行わ
れ、最終的に収束したときの前記モデルデータの位置・
回転量が求める対象物体の計測値として出力される。
本発明によれば、単眼式カメラを使用して３次元物体の
位置・姿勢を把握できるので、特徴点抽出等の画像処理
は二眼式の半分で済むとともに、面倒な二眼の校正作業
や位置の固定等が不要になる。
位置・姿勢を把握できるので、特徴点抽出等の画像処理
は二眼式の半分で済むとともに、面倒な二眼の校正作業
や位置の固定等が不要になる。
なお、本発明において、モデルデータを移動させて対象
物の位置を決定した後に、これを回転させてその角度を
求めるようにすると、マッチングの収束を迅速かつ確実
に行えるという利点がある。
物の位置を決定した後に、これを回転させてその角度を
求めるようにすると、マッチングの収束を迅速かつ確実
に行えるという利点がある。
（実施例） 以下、図面に基づいて本発明の一実施例について説明す
る。
る。
第１図は本発明の一実施例に係る物体認識装置の構成を
示す図である。
示す図である。
なお、ここで計測対象となる対象物１は、それを構成す
る各特徴点P0,P1,P2,P3の３次元位置関係が既知の物体
である。
る各特徴点P0,P1,P2,P3の３次元位置関係が既知の物体
である。
本装置は、この対象物１の位置及び姿勢を測定するた
め、ビデオカメラ2,画像処理部３、モデルデータ記憶部
４及び位置・姿勢計算部５を備えている。
め、ビデオカメラ2,画像処理部３、モデルデータ記憶部
４及び位置・姿勢計算部５を備えている。
ビデオカメラ２は、位置及び姿勢が未知の上記対象物１
を撮像して、その２次元画像を得る単眼式カメラであ
る。
を撮像して、その２次元画像を得る単眼式カメラであ
る。
画像処理部３は、このビデオカメラ２で得られた対象物
１の２次元画像を処理して該対象物１の各特徴点P0〜P4
の２次元座標値を抽出する。
１の２次元画像を処理して該対象物１の各特徴点P0〜P4
の２次元座標値を抽出する。
モデルデータ記憶部４は、前記対象物１の各特徴点P1〜
P3の３次元座標値を記憶した外部メモリである。
P3の３次元座標値を記憶した外部メモリである。
位置・姿勢計算部５は、モデルデータ記憶部４からモデ
ルデータの３次元座標値を抽出し、これらを順次移動・
回転させながら、各々の位置・回転角度で観測される該
モデルデータの各特徴点の２次元座標値と、前記画像処
理部３で抽出された各特徴点の２次元座標値との差の二
乗和を算出する。そして、その値が最小になる移動・回
転量を出力する。
ルデータの３次元座標値を抽出し、これらを順次移動・
回転させながら、各々の位置・回転角度で観測される該
モデルデータの各特徴点の２次元座標値と、前記画像処
理部３で抽出された各特徴点の２次元座標値との差の二
乗和を算出する。そして、その値が最小になる移動・回
転量を出力する。
次のこのように構成された本実施例に係る物体認識装置
による測定原理について説明する。
による測定原理について説明する。
いま、第２図に示すように、対象物１のモデル系でのモ
デル上の３次元座標値（Xm,Ym,Zm）は、カメラ系では、
次式中の（X,Y,Z）で表される。
デル上の３次元座標値（Xm,Ym,Zm）は、カメラ系では、
次式中の（X,Y,Z）で表される。
ここで（X0,Y0,Z0）は、カメラ系でのモデル系の原点、
Ｒは次式で示す回転角（α，β，γ）の回転マトリクス
である。
Ｒは次式で示す回転角（α，β，γ）の回転マトリクス
である。
但し、Ｓθ＝sin（θ）,Cθ＝cos（θ）である。
この点（X,Y,Z）は、ビデオカメラ２の撮像面上では、
第３図に示すように、（x,y）の点に結像される。ここ
でx,yは、 ｘ＝xc＋μ・X/Z ｙ＝yc＋μ・Y/Z …（３） ここで、（xc,yc）は、撮像面と光軸との交点で、μは
比例定数である。これらは別の方法で求められる。
第３図に示すように、（x,y）の点に結像される。ここ
でx,yは、 ｘ＝xc＋μ・X/Z ｙ＝yc＋μ・Y/Z …（３） ここで、（xc,yc）は、撮像面と光軸との交点で、μは
比例定数である。これらは別の方法で求められる。
モデル上の点（Xmi,Ymi,Zmi）（但し、ｉ＝1,2,…,n）
が撮像面上の（xi,yi）で観測されているとき、（Xmi,Y
mi,Zmi）の撮像面上での推定位置を（fi,gi）として、 で示す評価関数（二乗和）Ｑを最小にする移動量（X0,Y
0,Z0）と、回転量（α，β，γ）を求めると、これが求
める測定値となる。
が撮像面上の（xi,yi）で観測されているとき、（Xmi,Y
mi,Zmi）の撮像面上での推定位置を（fi,gi）として、 で示す評価関数（二乗和）Ｑを最小にする移動量（X0,Y
0,Z0）と、回転量（α，β，γ）を求めると、これが求
める測定値となる。
そこで、本装置では、第４図に示すように、まずカメラ
本体でとらえた画像（同図（ａ））に、モデルデータを
初期値（同図（ｂ））から移動させながら評価関数Ｑを
最小にする点を見付けることにより移動推定を行ない
（同図（ｃ））、この移動推定がなされたらその位置で
モデルデータを回転させながら評価関数Ｑを最小にする
点を見付けることにより回転推定を行なう（同図
（ｄ））。
本体でとらえた画像（同図（ａ））に、モデルデータを
初期値（同図（ｂ））から移動させながら評価関数Ｑを
最小にする点を見付けることにより移動推定を行ない
（同図（ｃ））、この移動推定がなされたらその位置で
モデルデータを回転させながら評価関数Ｑを最小にする
点を見付けることにより回転推定を行なう（同図
（ｄ））。
この処理を第５図及び第６図に示す。なお、第５図は移
動推定、第６図は回転推定をそれぞれ示す流れ図であ
る。
動推定、第６図は回転推定をそれぞれ示す流れ図であ
る。
移動推定処理（第５図）では、まず対象物１の概略位置
（▲Ｃ(0) 1▼，▲Ｃ(0) 2▼，▲Ｃ(0) 3▼）＝（▲Ｘ(0) 0
▼，▲Ｙ(0) 0▼，▲Ｚ(0) 0▼）を初期値とし、かつ回転
量を最良推定量に固定して、反復法により移動推定量
（▲Ｘ(T+1) 0▼，▲Ｙ(T+1) 0▼，▲Ｚ(T+1) 0▼）＝（▲
Ｃ(T+1) 1▼，▲Ｃ(T+1) 2▼，▲Ｃ(T+1) 3▼）を求める。
すなわち、 ▲Ｃ(T+1) j▼＝▲Ｃ(T) j▼＋δCj …（５） （ｊ＝１〜３） として、▲Ｃ(T) j▼の値に対するδCjを求める。
（▲Ｃ(0) 1▼，▲Ｃ(0) 2▼，▲Ｃ(0) 3▼）＝（▲Ｘ(0) 0
▼，▲Ｙ(0) 0▼，▲Ｚ(0) 0▼）を初期値とし、かつ回転
量を最良推定量に固定して、反復法により移動推定量
（▲Ｘ(T+1) 0▼，▲Ｙ(T+1) 0▼，▲Ｚ(T+1) 0▼）＝（▲
Ｃ(T+1) 1▼，▲Ｃ(T+1) 2▼，▲Ｃ(T+1) 3▼）を求める。
すなわち、 ▲Ｃ(T+1) j▼＝▲Ｃ(T) j▼＋δCj …（５） （ｊ＝１〜３） として、▲Ｃ(T) j▼の値に対するδCjを求める。
Ｄ＝｛δCj｝ｔ とすると、 Ａ・Ｄ＝Ｎ …（９） となり、これを最小二乗法で解くと、Ｑを最小にする未
知数Ｄが求められる。このＤを（５）式に代入すると、
新しい▲Ｃ(T+1) j▼（ｊ＝１〜３）が求められる。この
操作を、 ｜δCj|＜ε …（10） （εは微小定数）となるまで繰返すと、現在最良の移動
推定量（▲Ｘ(T+1) 0▼，▲Ｙ(T+1) 0▼，▲Ｚ(T+1) 0▼）
が求められる。
知数Ｄが求められる。このＤを（５）式に代入すると、
新しい▲Ｃ(T+1) j▼（ｊ＝１〜３）が求められる。この
操作を、 ｜δCj|＜ε …（10） （εは微小定数）となるまで繰返すと、現在最良の移動
推定量（▲Ｘ(T+1) 0▼，▲Ｙ(T+1) 0▼，▲Ｚ(T+1) 0▼）
が求められる。
次に、移動推定量を上記の処理で求めた値に固定し、第
６図に示すように、回転推定量 （α(T+1),β(T+1),γ(T+1)）＝（▲Ｃ(T+1) 1▼，▲Ｃ
(T+1) 2▼，▲Ｃ(T+1) 3▼）とし、対象物の概略の回転量
C1 (0),C2 (0),C3 (0)＝（α(0),β(0),γ(0)）を初期値と
して、上記（５）〜（10）式と同様の処理を行えば、現
在最良の回転推定量 （α(T+1),β(T+1),γ(T+1)）が求められる。
６図に示すように、回転推定量 （α(T+1),β(T+1),γ(T+1)）＝（▲Ｃ(T+1) 1▼，▲Ｃ
(T+1) 2▼，▲Ｃ(T+1) 3▼）とし、対象物の概略の回転量
C1 (0),C2 (0),C3 (0)＝（α(0),β(0),γ(0)）を初期値と
して、上記（５）〜（10）式と同様の処理を行えば、現
在最良の回転推定量 （α(T+1),β(T+1),γ(T+1)）が求められる。
回転推定量が変化すると、移動推定量も変化する可能性
があるので、回転推定量が変化した場合は、移動推定量
の計算を再度行なう。同様に移動推定量が変化した場合
は、回転推定量の計算を行なう。両者の変化が微小にな
ったときの値が最終的な値である。
があるので、回転推定量が変化した場合は、移動推定量
の計算を再度行なう。同様に移動推定量が変化した場合
は、回転推定量の計算を行なう。両者の変化が微小にな
ったときの値が最終的な値である。
この装置では、対象物の位置を求めた後、その姿勢を求
めるようにしているので、収束性が極めて良いという効
果がある。しかし、本発明は、このような処理に限定さ
れるものではなく、たとえば、位置と姿勢を示す６つの
パラメータを同時に求めるようにしても良い。
めるようにしているので、収束性が極めて良いという効
果がある。しかし、本発明は、このような処理に限定さ
れるものではなく、たとえば、位置と姿勢を示す６つの
パラメータを同時に求めるようにしても良い。
また、対象物の特徴点の位置は、画像処理で求めずに、
オペレータの入力操作によって指示しても良い。また、
最小二乗法の解法は、上述した行列の方法でなくても良
い。
オペレータの入力操作によって指示しても良い。また、
最小二乗法の解法は、上述した行列の方法でなくても良
い。
［発明の効果］ 以上述べたように、本発明によれば、単眼式カメラによ
って３次元対象物の位置姿勢を求められるので、画像処
理コストが少なく、かつカメラの構成作業や位置決め作
業を必要としないという効果を奏する。
って３次元対象物の位置姿勢を求められるので、画像処
理コストが少なく、かつカメラの構成作業や位置決め作
業を必要としないという効果を奏する。
第１図は本発明の一実施例に係る物体計測装置のブロッ
ク図、第２図は同装置における座標径のとり方を説明す
るための図、第３図は同装置における空間内の点とカメ
ラ画像内の点との対応を示す図、第４図は同装置におけ
る位置・姿勢計算部の四処理の過程を示す図、第５図及
び第６図は同位置・姿勢計算部における処理の流れを示
す流れ図である。 １……対象物、２……ビデオカメラ、３……画像処理
部、４……モデルデータ記憶部、５……位置・姿勢計算
部。
ク図、第２図は同装置における座標径のとり方を説明す
るための図、第３図は同装置における空間内の点とカメ
ラ画像内の点との対応を示す図、第４図は同装置におけ
る位置・姿勢計算部の四処理の過程を示す図、第５図及
び第６図は同位置・姿勢計算部における処理の流れを示
す流れ図である。 １……対象物、２……ビデオカメラ、３……画像処理
部、４……モデルデータ記憶部、５……位置・姿勢計算
部。
Claims (1)
- 【請求項１】対称物を構成する少なくとも３個の特徴点
の３次元位置関係を、該対称物のモデル系における各特
徴点の３次元座標値として記憶したモデルデータ記憶手
段と、 カメラ系での位置及び姿勢が未知の前記対象物を撮像す
る単眼式カメラと、 この単眼式カメラで得られた前記対象物の２次元画像か
ら該対象物の各特徴点の２次元座標値を夫々抽出する特
徴点抽出手段と、 前記カメラ系における前記モデル系の原点の概略位置及
び概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶手
段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値に
対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を夫
々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定され
た２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出され
た２次元座標値との差の２乗和が最小となる移動量を最
小二乗法で求め、前記概略位置に対する該移動量位置を
前記原点の新たな位置とする処理を移動量が所定値以下
となるまで繰返し、移動量が所定値以下となった場合の
新たな位置を前記カメラ系での該対象物の位置として出
力する位置計算手段と、 前記移動量が所定値以下となった場合の新たな位置及び
前記概略回転角を初期値として、前記モデルデータ記憶
手段に記憶された前記対象物の各特徴点の３次元座標値
に対し前記単眼式カメラの撮像面上での２次元座標値を
夫々推定し、前記対象物の各特徴点について夫々推定さ
れた２次元座標値と前記特徴点抽出手段より夫々抽出さ
れた２次元座標値との差の２乗和が最小となる回転量を
最小二乗法で求め、前記概略回転角に対する該回転量を
前記モデル系の新たな回転角とする処理を回転量が所定
値以下となるまで繰返し、回転量が所定値以下となった
場合の新たな回転角を前記カメラ系での該対象物の姿勢
として出力する姿勢計算手段と、 を具備したことを特徴とする物体計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63186954A JPH076769B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 物体計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63186954A JPH076769B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 物体計測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0238804A JPH0238804A (ja) | 1990-02-08 |
| JPH076769B2 true JPH076769B2 (ja) | 1995-01-30 |
Family
ID=16197632
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63186954A Expired - Lifetime JPH076769B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 物体計測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH076769B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5802202A (en) * | 1993-12-24 | 1998-09-01 | Mazda Motor Corporation | Method of determining three dimensional position of object and apparatus therefor |
| JP3329450B1 (ja) | 2001-09-28 | 2002-09-30 | ティーディーケイ株式会社 | 誘電体装置 |
| JP2007533963A (ja) * | 2003-09-26 | 2007-11-22 | マイクロ−エプシロン・メステヒニク・ゲーエムベーハー・ウント・コンパニー・カー・ゲー | 物体の３ｄ位置の非接触式光学的測定方法及び測定装置 |
| JP4602704B2 (ja) * | 2004-06-29 | 2010-12-22 | 学校法人東京理科大学 | 単眼視３次元位置計測装置および方法 |
| DE102007016056B4 (de) | 2007-04-03 | 2011-08-25 | Sauer GmbH LASERTEC, 87437 | Verfahren und Vorrichtung zur Werkstückeinmessung und Werkstückbearbeitung |
| JP5461377B2 (ja) * | 2010-12-08 | 2014-04-02 | 株式会社ブリヂストン | 角度測定装置、角度の測定方法、及びプログラム |
-
1988
- 1988-07-28 JP JP63186954A patent/JPH076769B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0238804A (ja) | 1990-02-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hartley | Self-calibration of stationary cameras | |
| CN104794718A (zh) | 一种单图像ct机房监控摄像机标定的方法 | |
| JPS60200111A (ja) | ３次元物体認識装置 | |
| CN111524174A (zh) | 一种动平台动目标双目视觉三维构建方法 | |
| Bui et al. | Distance and angle measurement using monocular vision | |
| JP3696336B2 (ja) | カメラのキャリブレーション方法 | |
| Bok et al. | Accurate motion estimation and high-precision 3d reconstruction by sensor fusion | |
| JPH076769B2 (ja) | 物体計測装置 | |
| US7046839B1 (en) | Techniques for photogrammetric systems | |
| JP2021038939A (ja) | キャリブレーション装置 | |
| CN113405532B (zh) | 基于视觉系统结构参数的前方交会测量方法及系统 | |
| JP3512894B2 (ja) | 相対的移動量算出装置及び相対的移動量算出方法 | |
| JP2697917B2 (ja) | 三次元座標計測装置 | |
| JP2970835B2 (ja) | 三次元座標計測装置 | |
| JP3608305B2 (ja) | カメラ姿勢の検出装置 | |
| JP3340599B2 (ja) | 平面推定方法 | |
| Coudron et al. | Multi-view tof fusion for object detection in industrial applications | |
| Szpytko et al. | Stereovision 3D type workspace mapping system architecture for transport devices | |
| JPH0663733B2 (ja) | 多重孔の検出方法 | |
| CN117274326B (zh) | 基于距离估计和姿态参数的机器视觉图像配准方法和系统 | |
| Kearney et al. | Camera calibration using geometric constraints | |
| CN117406185B (zh) | 雷达与相机间的外参标定方法、装置、设备及存储介质 | |
| JPH06221832A (ja) | カメラの焦点距離較正方法及び装置 | |
| Habibnejad Korayem et al. | Application of Stereo Vision and ARM Processor for Motion Control | |
| JP2626780B2 (ja) | セグメント対応による三次元画像計測方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |