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一种空间曲面特征的微分几何视觉识别方法及系统 

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摘要:本发明公开了一种空间曲面特征的微分几何视觉识别系统,包含:Frenet相机标定系统,包括基于活动标架理论的相机非线性模型,以及以相机和标定板的相对位置关系为依据的相机内外参数求取方法;曲面图像采集系统,包括两台相机构成的双目立体视觉测量系统,用于采集空间立体实物图像;曲面特征参数计算模块,包括基于微分几何工具的曲面特征计算,并通过曲率特征分析空间曲面和奇异曲面的几何性质。本发明将曲面活动正交标架场和曲面基本公式运用于模式识别领域,一方面在保证标定精度的前提下降低了相机标定的复杂性;另一方面为以机器视觉工具分析曲面几何特性提供了新途径,简单易行。

主权项:1.一种空间曲面特征的微分几何视觉识别方法,其特征在于,包含以下顺序的步骤:步骤1:通过构建Frenet活动正交标架场,并依附在相机和标定板上,利用标架间的相对位置关系及相机非线性模型,求解得到相机内参数矩阵Q和外参数矩阵所述步骤1具体包括:步骤1.1:以相机和标定板的初始相对位置关系,构建Frenet活动正交标架场,并在初始位置采集一幅标定板图像,图像中包含n个角点;步骤1.2:根据相机非线性模型AM=0求解单应矩阵M初值,并考虑噪声的影响,进行非线性优化;步骤1.3:令相机沿旋转面轨迹运动,在旋转面上取相距不等的3个以上的定点,由Frenet标架的运动公式构建各定点上活动标架间的相对位置关系;将各定点的相对位置参数代入相机非线性模型AM=0,得到多个单应矩阵Mj,其中j≥3;步骤1.4:通过多个单应矩阵Mj求解方程vb=0,将中间矩阵B=bij进行分解得到相机内参数矩阵Q及外参数矩阵步骤1.5:综合3个相机位置点的3n个角点求解方程D[k1k2]=d,得到相机畸变参数;最终通过非线性最小二乘法,优化内参数矩阵Q、外参数矩阵及畸变参数k1、k2;步骤2:利用已完成标定的两台相同相机组成双目立体视觉测量系统,采集空间实物曲面图像;步骤3:在空间曲面上构建Frenet活动正交标架场,基于曲面两种基本形式和曲面基本公式求取法曲率kn、高斯曲率K及平均曲率H分析曲面的局部曲面几何特性;所述步骤3具体包括:步骤3.1:构建曲面上的Frenet活动正交标架场,并求取曲面的第一基本形式和第二基本形式;步骤3.2:结合曲面的基本公式,计算得到曲面的三个曲率特征:法曲率kn、高斯曲率K和平均曲率H;步骤3.3:通过曲面的三个曲率特征定义曲面几何特征参数ξ=kn×K×H,定量分析曲面局部表面几何性质。

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百度查询: 华南理工大学 广州现代产业技术研究院 一种空间曲面特征的微分几何视觉识别方法及系统

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