双目视觉测量系统的参数选择和误差分析(精) .pdfVIP

双目视觉测量系统结构参数设计及误差分析

摘要：通过对双目视觉测量系统的研究，建立了双目视觉测量系统的误差模

型，并分析了系统结构参数对测量结果的影响。在理论上对系统结构参数(两光轴

夹角、基线距离等参数与测量精度之间的关系进行了系统、详尽的分析，得出了测

量系统的位置误差对距离方向上的精度影响较大；光轴夹角的变化对测量误差影响

不大，而距离方向的误差随着基线距离的增加而减小的结沦。本文建立的误差模型

对具体的双目视觉测量系统的设计具有指导作用。

关键词：光学测量；双目视觉；误差分析；结构参数。

0引言

近来，由于传统的测量方法低速低效，不能满足发展迅速的先进工艺制造的需

求。因此，高效、智能、高精度的视觉测量方法的研究越来越受到关注。根据国内

外研究，视觉测量技术将会在未来军用民用领域得到广泛应用。但是，目前视觉测

量技术仍不能避免一些干扰因素，诸如视线噪声、相机性能、透镜畸变、特征提取

和计算机视觉结构的影响，测量精度难以满足工业要求。因此，如何提高测量精度

是工业视觉测量方法面临的最大问题。

由于图像一点的三维坐标不能反应一个相机拍摄图片的所有信息，而两个相机

拍摄一点图片不能用三角函数的方法进行三维计算。因此，常常在视觉系统中加入

镜面或结构光来实现双目视觉的功能。双目视觉系统具有柔性结构，易于安装并且

价格低廉，被广泛应用。但是，当视觉系统选择不同的结构参数，测量精度会受到

很大影响。目前，大多数视觉结构根据仿真实验确定，很少有理论依据。而且大多

数视觉系统强调物体识别而不是测量精度。为了提高测量精度和扩展应用范围，对

于结构参数的综合分析十分必要。

本文确立了双目测量系统结构参数的数学模型，通过分析结构参数和测量点

的特征关系，明确结构参数的误差分布曲线。根据matlab的仿真结果，确定了在

误差最小的范围内的最有价值的结构参数分布。

1双目视觉系统的数学模型

1.1双目视觉系统的三维结构模型

双目视觉系统的结构参数主要包括扩：两个相机的光轴与基线形成的夹角(α1,

α2，基线是两台照相机物镜光学中心的连线（用B表示）；两台照相机的焦点

(f1,f2和物距。这些参数中一个变化就会引起其他几个参数的变化。

根据Fig.1.所示，根据立体视差原理，双目测量系统中测量点的图像坐标采用

两个相机图像的三维完全坐标。测量系统结构参数的数学模型如Fig.1所示。

假设两个相机CCD水平放置，且CCD1和CCD2分别成像。两个相机所成图

像坐标系由O1-X1Y1和O2-X2Y2表示，O1o1和O2o2分别表示左右两相机的

光轴。两光学中心o1、o2的连线用B表示。物体P在左右镜头中成像，分别用p1

(X1,Y1和p2(X2,Y2表示

假设系统的测量坐标o1–xyz如Fig.1所示。基线用B表示，两光轴与基线的夹角

用(α1,α2表示，相机焦点用(f1,f2表示，P点对水平面的投影用w1、w2表示，P

点对垂直平面的的投影用1和2表示。在两个相机的共同视角内，被测点的水

平、垂直投影全部在相机视野内。

1.2三维结构模型的三角函数表达

根据Fig.1所示几何关系，P点可用结构参数和投影角度表示出来。假设P’是P在

水平面上的投影点。在△o1o2P’中有：

Z为P点在测量坐标中z轴的数值，即物距。在△PP’o1中，可得：

整理上式，P点的三维坐标可悲表示为：

2

其中，

系统误差模型

系统的结构参数是关键数据，结构参数的位置关系如Fig.1.所示，(1式可被表示

为矢量方程：

根据综合分布误差理论，测量系统的整体误差分别可表示为x,y,z轴的测量误

差：

I表示的误差参数因子，

表示各因子的误差传递函数。

因此，根据(1式，图像各坐标点的误差传递函数可表示为：

其中，

A.夹角(α1,α2和视角对测量精度的影响

1当时，

两光轴与基线的夹角(α1,α2是用来限制两相机相关定位和姿势的关键参数。任意

一个夹角对测量精度的影响直接关系到其他参数。为简