双目视觉传感器系统

双目视觉传感器系统

视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。

双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。

这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。

双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。

半导体激光器作为光源,它发射出一点光源射到一柱状透镜上后变成一条直线。该线激光投射到工件表面,作为测量标志线。激光波长为650 nm,其扫描激光线宽约为1mm。 2个普通CCD摄像机呈一定角度放置,构成深度测量的传感器。 CCD镜头焦距长短会影响镜头光轴与线激光的夹角、探头与待测物体的距离以及测量景深。

视觉测量属于一种非接触式测量,它是基于激光三角法测量原理。激光器1发出的光线经柱状透镜单方向扩展后变成一光条,投射在被测物体表面,由于物体表面曲度或深度的变化,使光条变形,由CCD摄像机摄取此变形光条的图像,这样就可以由激光束的发射角和激光束在CCD内成像位置,通过三角几何关系获得被测点的距离或位置等数据。

与人类使用双眼观察物体的远近类似,双目视觉测量传感器是通过2个CCD摄像机同时摄取一个光条的图像,再通过两幅图像的匹配,得到光条上所有像素点分别在两幅图像中的位置,利用视差,即可计算该点的位置以及深度信息的。如果配合扫描机构得到的扫描线某一坐标值,可得到被扫描物体所有的轮廓信息(即三维坐标点)。

一般来说,双目传感器的视差(x2-x1)越大,则其测量精度越高。通过实验发现,增大基线长度可以提高视觉测量的精度。但对某一焦距的镜头,过大的基线长度会造成双目轴线夹角增大,使图像产生较大畸变,不利于CCD的标定及特征匹配,反而使测量精度下降。选择2

个焦距为8mm的镜头,通过实验,找到与之相匹配的基线长度,可保证在镜头的景深范围内,双目视觉传感器有较高的测量精度。

摄像机标定的目的是建立有效的成像模型,并确定摄像机的内外部属性参数,以便正确建立空间坐标系中物点与它在图像平面上像素之间的对应关系。由小孔成像原理,若考虑透镜径向一阶畸变,其摄像机模型如图所示。三维物点(实际坐标系的坐标Pw=(xw,yw,zw))与其平面像点(成像平面二维坐标系的坐标Pu=(xu,yu))之间的转换关系为

式中ρ= x2d+ y2d为像点到像面中心的距离;k为径向畸变参数。(xu,yu)表示没有畸变时P点在成像平面二维坐标系中的理想坐标。(xd,yd)表示没有存在畸变时P点在成像平面二维坐标系中的实际坐标。

当扫描轮廓确定后,双目视觉测量传感器将按照设定的扫描速度沿某一方向扫描,扫描过程中,可设置左右图像采集速率为每秒25帧,这些图像保存在计算机内存中。采集的图像可进行实时处理,包括特征提取、立体匹配。

图像中的激光扫描线是需要提取的特征。由于激光光条宽度约为1mm,其在摄取的图像中所占的像素数目不止一个像素,所以,激光光条图像必须做中心线搜寻处理,即激光光条需进行细化处理。细化时,采用高斯分布算法。

采用极线约束条件[4],可以搜索左图像中激光光条上某一点在右图像激光光条中的对应点,得到相应的视差后,可以计算出光条上所有点的深度信息,从而恢复工件三维信息。

在双目视觉的硬件结构中，目前通常采用两个 CCD 摄像机作为视频信号的采集设备，通过专用的图像采集卡与计算机连接，把采集到的模拟信号经过采样、滤波、量化，最终提供给计算机图像数据，如图所示。双目视觉硬件系统由视觉传感器、云台、图像采集设备及控制主机等设备构成。

图像传感器是测定图像的输入装置，通常选用CCD(电荷耦合器)传感器。来自被测对象的光通过光学系统，由CCD 器件转换成电信号(时间序列的输出信号)，然后将传感器的电荷逐步移出，形成像素。现在比较流行的图像传感器还有 CMOS 传感器。与 CCD 传感器相比，它具有功耗低、摄像系统尺寸小、可将信号处理电路与 MOS 图像传感器集成在一个芯片上的优点。但其图像质量(特别是低照度环境下)与系统灵活性与 CCD 相比相对较低。适用于小尺寸、低价格、摄像质量无过高要求的保安用小型微型像机、手机、计算机视频网络中等。但对于图像质量要求较高的系统中，通常会选用价格稍为昂贵的 CCD 传感器。

所谓视频采集即将视频转换成PC机可使用的数字格式。一些专业图像采集卡是将视频信号经过AD 转换后，经过 PCI总线实时传到内存和显存。在采集过程中，由于采集卡传送数据采用 PCI Master Burst 方式，图像传送速度可以达到 33 帧/秒，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不占用 CPU 时间，留给 CPU 更多的时间去做图像的运算与处理。

图像采集卡主要包括图像存储器单元、显示查找表单元、CCD 摄像头接口(A/D)、监视器接口(D/A)和 PC 总线接口单元。工作过程如下：摄像头实时或准时采集图像数据，经 A/D 变换后将图像存放在图像存储单元的一个或三个通道中，D/A 变换电路自动将图像显示在监视器上。通过主机发出指令，将某一帧图像静止在存储通道中，即采集或捕获一帧图像，然后可以对图像进行处理或存盘。高档的采集卡还包括卷积滤波、FFT 等图像处理专用软件包，并能够实时显示彩

色活动图像。

云台作为 CCD 摄像机的支架，用以控制摄像机左右摇摆或上下俯仰。

控制主机作为图像传输及处理，是视觉系统的关键设备。由于图像处理的数据量较大，运行时间也较长，要想实现实时控制，除了在尽量优化算法的基础上，还应该尽可能的提高控制主机的硬件设备要求。对于不同的传感器和采集卡，对主机要求也不同。

图所示为 CCD 图像传感器工作原理框图。器件完成曝光后光子通过像元转换为电子电荷包，电荷包顺序转移到共同的输出端，通过输出放大器将大小不同的电荷包(对应不同强弱的光信号)转换为电压信号，缓冲并输出到芯片外的信号处理电路。

在选取器材过程中考虑性价比，最终选用松下 WV-CP470 摄像头。主要原因是该摄像头具有同步锁定功能，对于双目视觉系统要求在同一时刻采集左右两幅视图，尤其是在进一步研究动态物体时，所以要求具有同步功能。该摄像头的 CCD 传感器为 753×582 像素，逐行变换，扫描面积是4.8 × 3.6mm，相当于 1/3 英寸传感器的扫描面积，水平分辨率为 480 线(彩色)，每秒钟可传送 25 帧图像，在使用焦距为 14mm 的镜头时，彩色模式下最小照度为 0.8lx。选择这款镜头完全达到本实验的性能要求，并能够达到为进一步作动态实验研究的性能要求。

图像采集卡工作原理是将输入的模拟信号经过 A/D 转换，或将数字

摄像机的输出信号，通过计算机总线传输到计算机内存或显存，计算机可以对现场采集的图像进行处理和存储。本实验选取了大恒

DH-CG300 彩色图形采集卡。

DH-CG300 是基于 PCI总线的视频/音频采集卡，其基本结构及工原理见图。视频图像经多路切换器、数字解码器、A/D 转换器，将数字化的图像数据送到数据缓存区。经比例缩放、裁剪、数据格式转换等处理后，由内部 RISC 控制图像覆盖与数据传输，数据传输目标位置由软件确定可以通过 PCI 总线传输到VGA 卡上实现实时显示，也可传送到计算机内存中实时存储。

图像处理的主要特点是数据量大、运算时间长，因而对系统硬件要求较高。对于显卡的主要要求是 DMA 传输速率、显存的读写速率。目前对主板的要求是提供符合 PCI2.1 标准的扩展槽，扩展槽同时提供 5V 电源，支持奔腾以上 CPU。PC 机图像处理系统的最小配置如下：奔腾以上 CPU，VGA 显卡，内存容量 128MB，硬盘至少 10G。

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(BiｎoculａｒStereo Viｓｉoｎ)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Dｉｓpａrity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点Ａ（X,Y,Z)在左右摄像机的成像面ＣL和CＲ上的像点分别为ａl(ｕl,vl)和ａr(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Oｒ的连线，即投影线ａlOl和arＯr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1:立体视觉系统 ３.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图2所示为简单的平视双目立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图２所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图２中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uｖ的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和ｙ轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原

Baumer 堡盟视觉传感器应用

——新一代视觉传感器可靠的自动化技术用视觉传感器

视觉传感器 应用于自动化技术 Fig. showing original size 就位与完整性检查 目标定位与位置检测 读取数字和字符读取条形码和矩阵码 应用 友好的用户界面 n 所有 视觉传感器均采用全新的直观用户界面n 结构简单，4步完成参数设置 功能强大 n 使用 实现全新的强大的360°目标定位功能n 灵活的12针连接器，带5个数字输入和5个数字输出 安全可靠 n 防护等级为IP 67，坚固金属外壳 n 通过用户等级 / 密码保护，确保安全操作

CS-系列 —— 便捷的检查和分选应用解决方案 新型视觉传感器 系列 —— 功能强大，用于完成复杂的检测任务 ID-100 读取一维和二维码 ID-110 读取文本、一维和二维码 CS-100 就位与完整性检查 XF-100 目标定位与位置检测 XF-200 质量检查与识别 Identi?kation ID 系列 —— 可靠完成识别任务的读码器

为您带来的好处 n 即使在不同的照明条件下也能可靠 运行 n 高处理允差，可轻松检测不同材质表面和不同颜色 n 许多任务即便在没有特殊照明的情况下也能轻松完成 强大的360°目标定位功能全新的 技术，确保可靠的目标识别 轮廓处理 —— 采用 图像处理器 即使在苛刻条件下也能够稳定可靠地进行目标识别 即使在结构背景、光照变化以及零件被部分覆盖等苛刻条件下，也能够实现较高的识别率。 为您带来的好处 n 零件无需机械引导 n 快速实施检查任务 n 目标定位功能允许同时检测多个产 品特征 14:0020:00 ?????㏎ ????? ???㏎? 8:00

基于HALCON的双目立体视觉系统实现

图1双目立体成像原理图图3一般双目立体视觉系统原理图 由此可计算出空间中某点P在左摄像机坐标系中的坐标为: 因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数，就可以确定这个点的三维坐标。 1．2双目立体视觉的系统结构以及精度分析 由上述双目视觉系统的基本原理可知，为了获得三维空间中某点的三维坐标，需要在左右两个摄像机像面上都存在该点的相应点。立体视觉系统的一般结构为交叉摆放的两个摄像机从不同角度观测同一被测物体。图3为原理图。这样通过求得两个图像中相应点的图像坐标，便可以由双目立体视觉测量原理求取三维空间坐标。事实上，获取两幅图像也可以由一个摄像机实现，如一个摄像机通过给定方式的运动，在不同位置观测同一个静止的物体，或者通过光学成像方式将两幅图像投影到一个摄像机，都可以满足要求。 各种双目视觉系统结构各有优缺点，这些结构适用于不同的应用场合。对要求大测量范围和较高测量精度的场合，采用基于双摄像机的双目立体视觉系统比较合适；对测量范围要求比较小，对视觉系统体积和质量要求严格，需要高速度实时测量对象，基于光学成像的单摄像机双目立体视觉系统便成为最佳选择。 基于双摄像机的双目立体视觉系统必须安装在一个稳定的平台上，在进行双目视觉系统标定以及应用该系统进行测量时，要确保摄像机的内参(比如焦距)和两个摄像机相对位置关系不能够发生变化，如果任何一项发生变化，则需要重新对双目立体视觉系统进行标定。 视觉系统的安装方法影响测量结果的精度。测量的精度可由下式得出: 上式中⊿z表示测量得出的被测点与立体视觉系统之间距离的精度，z指被测点与立体视觉系统的绝对距离，f指摄像机的焦距，b表示双目立体视觉系统的基线距，⊿d表示被测点视差精度。 为了得到更高的精度，应该使摄像机的焦距以及基线长度增大，同时应该使被测物体尽可能的靠近立体视觉系统。另外这个精度和视差的精度有直接的关系。在HALCON中一般情况下视差结果可以精确到1/5~1/10个像素，如果一个像素代表7.4μm那么视差的精度可以达到1μm。图4表示深度测量的精度和各个参数之间的关系（假设视差精度为1μm）。 如果b和z之间的比值过大，立体图像对之间的交迭区域将非常小，这样就不能够得到足够的物体表面信息。b/z可以取的最大值取决于物体的表面特征。一般情况下，如果物体高度变化不明显，b/z可以取的大一些；如果物体表面高度变化明显，则b/z的值要小一些。无论在任何情况下，要确保立体图像对之间的交迭区域足够大并且两个摄像机应该大约对齐，也就是说每个摄像机绕光轴旋转的角度不能太大。

BumbleBee2 双目视觉系统技术说明

本文所包含的内容： 讲述了bumblebee 立体视觉的原理 讲述了bumblebee Demo 程序中各项参数的含义及如何调整 讲述了为什么在深度图像和重构的3D 图像中有无效的像素 本文的阅读方法： 红色字体是关键的地方 立体视觉 本文将试着去阐述立体视觉技术。阅读完本文后你将对数据如何在系统中流动和其间所有可调整的参数有一个更深入的了解。这将使你可以量身定做自己的系统来完成特殊的任务。 立体视觉的基本原理 立体视觉的任务是完成空间的测量，这种测量是基于空间上存在偏移的相机所采集到的图像的。立体视觉的处理过程可分为如下三步： 建立从不同观测角度所获得的同一场景图像特征的相关。 计算每幅图像中相同特征的相对位移 根据相机的几何结构，决定特征相对于相机的3D 位置 考虑如下两幅图片。这两幅图片取自一对存在水平偏移的Triclops 相机模型。我们可以在两幅图片中分别定义两个点A 和B 。点left A 对应于点right A ，同样的，点left B 对应于点right B 。 使用一把尺子，如果你测量一个点到图像边缘的水平距离，你会发现左图的这个距离比右图中对应点到图像边缘的水平距离要大。例如，左图中边缘到电话听筒的距离要大于右图中边缘到电话听筒的距离。我们就可以根据这个距离（也被叫做视差）来确定电话听筒到相机模型的距离。 我们把左图和右图中相同特征在各自坐标系中的值的差定义为视差。你会发现在两幅图中，图像上端到所匹配的特征的距离完全相同，这是因为相机是水平排列的，因此只有水平的位移。

于是特征A 的视差被定义成D(A) = x(A left ) – x(A right )，B 的则为D(B) = x(B left ) – x(B right )，其中x(A left )是A left 点的x 轴坐标。 如果你去计算D(A) 和D(B)，你会发现 D(A)

浅谈视觉传感器

浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视

双目视觉成像原理讲解学习

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。

图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目 立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b 。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f 处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv 的u 轴和v 轴与和摄像机坐标系的x 轴和y 轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P 在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P 图像坐标的Y 坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: c c 1z x f u = c c 2z ）b -x （f u = v 1 c c 21z y f v v ==

双目视觉原理

Bumblebee 双目测量基本原理 一．双目视觉原理： 双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 图 双目立体成像原理 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为f 。 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(,,)c c c P x y z ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,)left left left p X Y =，(,)right right right p X Y =。 现两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P 的图像坐标Y 坐标相同，即 left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到： () c left c c rig h t c c c x X f z x B X f z y Y f z ?=???-=???=? ? (1-1) 则视差为：left right D isparity X X =-。由此可计算出特征点P 在相机坐标系下的三维坐标为： left c c c B X x D isp a rity B Y y D isp a rity B f z D isp a rity ? =???= ?? ?= ?? (1-2) 因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，

就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。 二．立体视觉测量过程 1．图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系（一直线上、一平面上、立体分布） 2．相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。 (1)内部参数：相机内部几何、光学参数 (2)外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3．图像预处理和特征提取 预处理：主要包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、滤波和图像的增强、伪彩色处理等； 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。 立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复场景3－D信息。 三．Triclops库中的数据流程 Triclops库中的数据流程如下图所示。系统首先从相机模型中获得raw格式的图像，最终将其处理成深度图像。在系统中有两个主要的处理模块。第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。最后的处理结果就是一幅深度图像。 1．预处理（Pre-processing）

DFRobot的二哈识图HuskylensAI视觉传感器

二哈识图AI视觉传感器，一款简便易用适用于AI教育教学和STEAM教 育、创客的智能摄像头 二哈识图AI视觉传感器是什么？ 二哈识图AI视觉传感器，英文名HUSKYLENS，是国内著名开源硬件和创客教育企业DFRobot旗下新研发的一款简单易用价格实惠的智能传感器。其采用AI芯片内置机器学习技术,可识别多种目标物体如人脸识别、物体识别和追踪、颜色识别、巡线和二维码标签识别等,检测结果通过UART或I2C端口直接输出,与主流控制器无缝对接;体积小、性能强、算法本地处理，可快速搭建原型，被广泛应用于AI教育、STEAM教育和创客领域。

二哈识图(HUSKYLENS)AI视觉传感器的独特优势： 1. 简单易用：简单易用：二哈识图AI视觉传感器拥有智能设计，采用AI芯片，内置多种算法，您只需一键操作，便可让二哈识图智能识别更多新事物。 2. 智能学习：二哈识图AI视觉传感器内置强大机器学习技术，使其具有人脸识别、颜色识别、标签识别和物体识别和追踪等能力，比普通传感器更智能更强大。 3. 小巧快捷:二哈识图AI视觉传感器自带2.0寸IPS显示屏，体积小巧，调参无需电脑辅助，本地处理所有算法直接输出结果，快捷，识别率更高。 4. 性能高效：二哈识图AI视觉传感器采用新一代AI专用芯片Kendryte K210,其神经网络算法运行时速度要比STM32H743快了1000倍，性能更高效。 5.功能强大: 二哈识图板载UART/I2C接口，可以连接到Arduino、Raspberry Pi、LattePanda、micro:bit、STM32等主流控制器，实现硬件无缝对接，直接输出识别结果给控制器，无需折腾复杂的算法，就能制作非常有创意的项目。

视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧

视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。 什么是视觉传感器？ 视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。 图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。 视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。 2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。 智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。

浅谈机器视觉传感器

浅谈机器视觉传感器 机器视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,它的选择取决于准确性、输出、灵敏度、机器视觉系统的成本以及对应用要求的充分理解。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围，找到合适的传感器。 大多数的机器视觉系统的用户认识到相机是系统的关键要素，经常把它当作视觉系统的“芯片”。相机本身是一个复杂的系统：包括镜头、信号处理器、通讯接口，以及最核心的部分——把光子转换成电子的器件：图像传感器。镜头和其它的部件共同配合来支持相机的功能，传感器最终决定相机的最高性能。 业内的许多讨论都集中在加工技术上，以及CMOS和CCD传感器孰优孰劣。这两种技术都有其优势和不足之处，所加工的传感器有着不同的性能。最终用户关心的不是传感器是“如何”被制造出来的，而是其在最终应用中的表现。 在指定的应用中，三个关键的要素决定了传感器的选择：动态范围、速度和响应度。动态范围决定系统能够抓取的图像的质量，也被称作对细节的体现能力。传感器的速度指的是每秒种传感器能够产生多少张图像和系统能够接收到的图像的输出量。响应度指的是传感器将光子转换为电子的效率，它决定系统需要抓取有用的图像的亮度水平。传感器的技术和设计共同决定上述特征，因此系统开发人员在选择传感器时必须有自己的衡量标准，详细的研究这些特征将有助于做出正确的判断。 正确理解动态范围 传感器的动态范围是最容易使人疑惑和误解的地方，这是因为机器视觉系统是数字的。图像的动态范围包括两部分：一是传感器能够工作的曝光范围（亮度的倍数）；其次是传感器能够数字化像素信号的电平的数量，用位数表示。这两部分通常是紧密相关的。 曝光的动态范围表示传感器能够正常工作的亮度水平。当光子撞击图像传感器的活动像素区域时产生电子，传感器将其捕获并存储起来以备系统读取。撞击活动区域的光子数越多，产生的电子数就越多，在读取的间隔中，该过程持续的时间越长，被存储的电子就越多。决定传感器曝光动态范围的参数之一就是填充存储阱的曝光。制造传感器的半导体加工工艺和电路设计共同决定阱的容量或深度。 电子噪音是传感器能够工作的最低曝光水平，尽管没有任何光子撞击活动的像素区域，图像传感器也将以热量发射的形式产生电子。要产生可识别的信号，必须有足够的光子撞击活动的像素区域，以便在存储阱中有比暗电流噪音所产生的电子数更多的电子。传感器的最低曝光率是产生至少与噪音电子同样多的光电子数。只有在超过噪音等量的曝光水平时，传感器才能产生有用的信息。 传感器的曝光动态范围是由其物理和电路设计所决定的功能，而数字动态范围只是由电路设计所决定的功能。图像传感器的数字动态范围只是说明它能够提供给视觉系统的明显

双目视觉传感器系统

双目视觉传感器系统 视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。 双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。 这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。 双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。

视觉传感器在包装机械上的应用

视觉传感器在包装机械上的应用 作者：余舒彤指导老师：江庆 （安徽农业大学工学院 2007级机械设计制造及其自动化专业合肥 230036） 摘要：工业自动化生产技术的飞速发展，对现代生产的检测技术提出了新的要求，现在生产同时提出实时，在线，非接触检测以控制生产过程，提高生产效率及产品的合格率，这是许多传统的检测方法无法提供的。现代工业生产的制造精度也大大提高，需要相应的高精度的检测方法，传统的检测手段早已经无法满足现在化生产检测的要求，需要新型产品检测技术来适应现代生产的要求，视觉传感器的检测技术是近年来发展的一门新兴检测技术，采用自动化与智能化，通过计算机识别和控制，测量过程只需要很少的人工干预就可以完成，视觉传感器的检测技术具有非接触，测量速度快，自动化程度高，精度高等优点，很适合现在花先进制造业高度自动化的要求。而我们知道绝大多数的产品，包装都是必不可少的最后一道工序，对产品的质量起着至关重要的影响。包装不仅直接对产品的安全起了保护作用，而却在一定程度上对企业进行了宣传，更代表着公司的形象。所以包装是非常重要的一道工序。 关键词：视觉传感器包装检测 1 绪论 现代工业生产技术的不断发展，加快了现代化工业大生产的节拍，为了使视觉检测系统满足于现代大生产的告诉生产节拍，视觉检测系统在检测速度方面还有待进一步的提高，传统的视觉检测系统中，由图像传感器将图像数据传送到计算机，由计算机中的图像采集卡对图像进行采集，并利用高级语言编写的程序对图像进行处理，这种方法除了成本高，开发周期长以外，还不利于集成化设计，而随着微电子技术和集成电路制造技术的发展，这种视觉检测系统也发生了一定的变化，由主要依托计算机视觉检测系统转变为将图像的采集，处理与通信功能集成与单一相机内的视觉传感器，其具有多功能，模块化，搞可靠性，易于实现的特点。同时，由于应用了最新的DSP,FPGA以及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，使其可以完成大多数的视觉检测任务。 2 视觉传感器的工作原理 视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素能力，它的主要部件就是照相机或者摄像机，通过镜头图像传感器（一般是CCD和CMOS类型）采

双目立体视觉

双目立体视觉 双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。 双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。 HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi 语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。 一．双目立体视觉相关基本理论说明 1．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: 上式中（xc，yc，zc）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。 视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差: 图1 双目立体成像原理图图3 一般双目立体视觉系统原理图

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1、引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)就是机器视觉得一种重要形式,它就是基于视差原理并利用成像设备从不同得位置获取被测物体得两幅图像,通过计算图像对应点间得位置偏差,来获取物体三维几何信息得方法。融合两只眼睛获得得图像并观察它们之间得差别,使我们可以获得明显得深度感,建立特征间得对应关系,将同一空间物理点在不同图像中得映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场得在线、非接触产品检测与质量控制。对运动物体(包括动物与人体形体)测量中,由于图像获取就是在瞬间完成得,因此立体视觉方法就是一种更有效得测量方法。双目立体视觉系统就是计算机视觉得关键技术之一,获取空间三维场景得距离信息也就是计算机视觉研究中最基础得内容。 2、双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示,图中分别以下标L与r标注左、右摄像机得相应参数。世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机得成像面C L与C R上得像点分别为al(ul,vl)与ar(ur,vr)。这两个像点就是世界空间中同一个对象点A得像,称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点,分别作它们与各自相机得光心Ol与Or得连线,即投影线alOl与arOr,它们得交点即为世界空间中得对象点A(X,Y,Z)。这就就是立体视觉得基本原理。 图1:立体视觉系统 3、双目立体视觉相关基本理论说明 3.1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量就是基于视差原理,图2所示为简单得平视双目立体成像原理图,两摄像机得投影中心得连线得距离,即基线距为b。摄像机坐标系得原点在摄像机镜头得光心处,坐标系如图2所示。事实上摄像机得成像平面在镜头得光心后,图2中将左右成像平面绘制在镜头得光心前f处,这个虚拟得图像平面坐标系O1uv得u轴与v轴与与摄像机坐标系得x轴与y轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系得

双目立体视觉技术简介

双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉 视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。 2. 什么是计算机双目立体视觉 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。 图一、视差（Disparity）图像 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。 双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系

机器人视觉传感器的应用

机器人视觉传感器应用 庞浜 学号19920141152889 （厦门大学物理与机电工程学院，福建厦门 361005） 摘要：传感器是自动控制特别是机器人技术中一个很重要的部分。它类似人的五感(眼、耳、鼻、舌、身)对对象物，周围环境，系统内部状态进行快速、准确的感觉、检测、识别。本译文介绍了几种类似人视觉功能的传感器(红外线传感器，视觉—位置传感器，色识别传感器)，及其原理、特点、应用及主要技术指标。在机器人发展日益成熟的今天，视觉传感器的重要作用日益显现。 关键词：视觉传感器，图像处理，机器人 Abstract:Sensor is a very important part of automatically controlled in particular robotics. It is similar to one of the five senses (eyes,ears,nose, tongue,body) to the object, the surroundings, the internal state of the system for fast, accurate feeling, detection, identification.The translation introduces several features similar to human vision sensors (infrared sensors, vision - position sensors,color recognition sensor),and its principles，characteristics,applications and main technical indicators.In today's increasingly sophisticated robot development, the important role of the visual sensor becomes increasingly obvious. 1引言 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量 大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强藕合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。计算机视觉应用多采用光电传感器、视觉传感器或者视觉系统来实现。光电传感器结构简单，价格

双目立体视觉

计算机双目立体视觉 双目立体视觉技术是仿照人类利用双目线索感知深度信息的方法，实现对三维信息的感知。为解决智能机器人抓取物体、视觉导航、目标跟踪等奠定基础。 双目立体视觉（Binocular Stereo Vision ）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点之间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获取的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作为视差（Disparity ）图像。 双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成，如图，世界空间中的一点A(X,Y ,Z)在左右摄像机的成 像面1C 和r C 上的像点分别为）（111,v u a 和） （r r r v u a ,。这两个像点是世界空间中同一个对象点A 的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心1O 和r O 的连线，即投影线11O a 和r r O a ，它们的交点即为世界空间中的对象点A 。这就是立体视觉的基本原理。 双目立体视觉智能视频分析技术 恢复场景的3D 信息是立体视觉研究中最基本的目标，为实现这一目标，一个完整的立体视觉系统通常包含六个模块：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维恢复和视频

分析（运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理）。 图像获取（Image Acquisition ） 数字图像的获取是立体视觉的信息来源。常用的立体视觉图像一般为双目图像，有的采用夺目图像。图像的获取方式有很多种，主要有具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求，而且考虑视点差异、光照条件、摄像机的性能和场景特点等方面的影像。 摄像机标定（Camera Calibration ） 图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置则与空 间物体表面相应点的几何位置有关。这些位置的相互关系由摄像机成像几何模型来决定。该几何模型的参数称为摄像机参数，这些参数必须由实验与计算来确定，实验与计算的过程称为摄像机定标。 立体视觉系统摄像机标定是指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置）（111,v u a 和） （r r r v u a ,与其世界空间坐标A （X, Y , Z ）之间的映射关系的确立，是实现立体视觉三维模型重构中基本且关键的一步。 特征提取（Feature Acquisition ） 特征提取的目的是获取匹配得以进行的图像特征，图像特征的性质与图像匹配的方法选择有着密切的联系。目前，还没有建立起一种普遍适用的获取图像特征的理论，因此导致了立体视觉研究领域中匹配特征的多样化。像素相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映着信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的一直作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。或者是像素的集合，也可以是它们的抽象表达，如图像的结构、图像的目标和关系结构等。常用的匹配特征主要有点状特征、线装特征和区特征等几种情形。 一般而言，尺度较大的图像特征蕴含较多的图片信息，且特征本身的数目较少，匹配效率高；但特征提取和描述过程存在较大的困难，定位精度也较差。而对于尺度较小的图像特征来说，对其进行表达和描述相对简单，定位的精度高；但由于特征本身数码较多，所包含的图像信息少，在匹配时需要采用较为严格的约束条件和匹配策略，一尽可能的减少匹配歧义和提高匹配效率。总的来说，好的匹配特征应该具有要可区分性、不变性、唯一性以及有效解决匹配歧义的能力。 图像匹配（Image Matching ） 在立体视觉中，图像匹配是指将三维空间中一点A （X, Y , Z ）在左右摄像机的成像面1C 和r C 上的像点）（111,v u a 和） （r r r v u a ,对应起来。图像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，一直是立体视觉研究的焦点。当空间三维场景经过透视投影（Perspective Projection ）变换为二维图像时，同一场景在不同视点的摄像机图像平面上成像会发生不同程度的扭曲和变形，而且场景中的光照条件、被测对象的几何形状和表面特性、噪声干扰和畸变、摄像机特性等诸多因素的影响都被集中体现在单一的图像灰度值中。显然，要包含了如此之多不利因素的图像进行精准的匹配是很不容易的。