發(fā)布時間：2017-09-28 02:35

  本文關鍵詞：雙目系統(tǒng)全視域采樣的SVM標定模型分析

  更多相關文章： 雙目系統(tǒng) 全視域采樣 支持向量機 間接標定 標定模型 六角晶格標定板

【摘要】：目的為改善攝像機間接標定采樣不全、模型表達模糊問題,實現(xiàn)小視場下檢測視域完備采樣,提出一種基于雙目系統(tǒng)全視域采樣的支持向量機(SVM)標定方法。方法該方法利用六角晶格標定板靶點序號可讀特點為基礎,采集整個雙目系統(tǒng)有效視域中檢測點的視差坐標、世界坐標并建立完備的樣本集。選取SVM對該樣本集進行訓練,將SVM算法得到的模型參數(shù)代入其決策函數(shù)中進行求解,獲得公式化的標定模型。由于六角晶格標定板的四角和中心分布了5個互為非中心對稱的多邊形,可在標定板部分區(qū)域被采集的情況下獲取標定板位姿信息,進而讀取采集的各靶點序號。通過上下移動標定板,利用HALCON算子獲取圖像中各靶點的序號,建立雙目視覺系統(tǒng)檢測區(qū)域的完備樣本集。最后,利用SVM算法訓練樣本獲得標定模型,可以明確表達出標定模型的數(shù)學形式。結果與傳統(tǒng)采樣建立的模型進行對比分析,實驗結果表明該方法建立模型的標定誤差減小了24.51%,降低了標定模型在傳統(tǒng)方法未采樣區(qū)域的標定誤差,證明了該方法的可行性。結論提出一種基于雙目系統(tǒng)全視域采樣的支持向量機標定方法,通過非中心對稱的多邊形確定標定板上靶點的序號,實現(xiàn)雙目視覺系統(tǒng)檢測視域的完備采樣。實驗結果表明該方法提高了攝像機間接標定的精度,具有良好的適用性和魯棒性,適用于小視域內(nèi)雙目視覺系統(tǒng)的間接標定。
【作者單位】： 西南科技大學制造科學與工程學院;西南科技大學制造過程測試技術教育部重點實驗室;西南科技大學理學院;
【關鍵詞】： 雙目系統(tǒng) 全視域采樣 支持向量機 間接標定 標定模型 六角晶格標定板
【基金】：國家重大科學儀器設備開發(fā)專項基金項目(2012YQ130226) 制造過程測試技術省部共建教育部重點實驗室開放基金項目(12ZXZK05) 西南科技大學研究生創(chuàng)新基金項目(15ycx136)~~
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 0引言 機器視覺3維重建技術操作便捷、成本低、應用前景廣泛[1],其基礎技術的攝像機標定是實現(xiàn)圖像采集的目標準確映射到實際場景點位置的關鍵[2]。傳統(tǒng)線性、非線性標定方法需要對攝像機的畸變系數(shù)進行估計,其過程較為復雜,胡立華等人[3]通過單應矩陣對單幅圖像的畸變誤差進

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 許華榮;;關于分層三維重建中模約束的一點討論[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2016年02期

2 馮亮;謝勁松;李根;霍慶立;;攝像機標定的原理與方法綜述[J];機械工程師;2016年01期

3 陳健飛;蔣剛;楊劍鋒;;改進ABC-SVM的參數(shù)優(yōu)化及應用[J];機械設計與制造;2016年01期

4 張博洋;;支持向量機理論與應用研究綜述[J];無線互聯(lián)科技;2015年19期

5 胡立華;張繼福;張素蘭;李曉明;;基于單幅圖像的攝像機畸變參數(shù)估計方法[J];計算機輔助設計與圖形學學報;2015年09期

6 尹曉艮;張曉芳;張偉超;李碩豐;賈紀元;臧華平;田勇志;梁二軍;劉曉e，

本文編號：933367