1、r * *2.（, '導L « M M * * * A2011年春季學期研究牛課程考核（閱讀報告、研究報告）考學所核在科目：院（系）:視覺測量系統動化學院電氣工程及自學生所在學科：儀器科學與技術學 生 姓學學生 類考核結名：* * *號：1 0 S 0 0 1 * * *別：工學碩士果: 閱 卷 人 : 視覺測量系統課程報告第一部分視覺測量系統發展現狀綜述機器視覺自起步發展到現在，已有15年的發展歷史。應該說機器視覺作為一種應用系統，其功能特點是隨著工業自動化的發展而逐漸完善和發展的。目前全球整個視覺市場總量大概在 6070億美元，是按照每年8.8%的增長速度增長的。 而在中

2、國，這個數字目前看來似乎有些龐大， 但是隨著加工制造業的發展， 中國對于機器視 覺的需求將承上升趨勢。一、機器視覺的定義及特點簡言之，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給 專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量

3、工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。正是由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理， 也易于同設計信息以及加工控制信息集成， 因此，在現代自動化生產過程中， 人們將機器視覺系統廣泛地用于 工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。在中國，這種應用也在逐漸被認知，且帶來最直接 的反應就是國內對于機器視覺的需求將越來越多。二、機器視覺在國內外的應用現狀在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%50%都集中在半導體行業。具體如 P

4、CB印刷電路：各類生產印刷電路板組裝技術、設備；單、雙面、 多層線路板，覆銅板及所需的材料及輔料；輔助設施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件；電 子封裝技術與設備；絲網印刷設備及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝：SMT工藝與設備、焊接設備、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等；再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備。電子生 產加工設備：電子元件制造設備、半導體及集成電路制造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。除此之外，機器視覺還用于其他各個領

5、域。而在中國，以上行業本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各行業的應用幾乎空白，即便是有，也只是低端方面的應用。目前在我國隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業對采用圖像和機器視覺技術的工業自動化、智 能化需求開始廣泛出現，國內有關大專院校、研究所和企業近兩年在圖像和機器視覺技術領 域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業現場的應用。其主要應用于制藥、印刷、 礦泉水瓶蓋檢測等領域。這些應用大多集中在如藥品檢測分裝、印刷色彩檢測等。真正高端的應用還很少，因此，以上相關行業的應用空間還比較大。當然、其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發展空間。三、中國

6、機器視覺未來發展趨勢在機器視覺賴以普及發展的諸多因素中，有技術層面的，也有商業層面的，但制造業的需求是決定性的。制造業的發展，帶來了對機器視覺需求的提升；也決定了機器視覺將由過去單純的采集、分析、傳遞數據，判斷動作，逐漸朝著開放性的方向發展，這一趨勢也預示 著機器視覺將與自動化更進一步的融合。需求決定產品，只有滿足需求的產品才有生存的空間，這是不變的規律。機器視覺也是如此。未來，中國機器視覺發展主要表現為以下一些特性：1 .隨著產業化的發展對機器視覺的需求將呈上升趨勢機器視覺發展空間較大的部分在半導體和電子行業，而據我國相關數據顯示， 全球集成電路產業復蘇跡象明顯；與此同時，全球經濟衰退使我國

7、集成電路產業獲取了市場優勢、成本優勢、人才回流等優勢；國家加大對集成電路產業這一戰略領域的規劃力度，“信息化帶動工業化”，走“新興工業化道路”為集成電路產業帶來了巨大的發展機遇，特別是高端產 品和創新產品市場空間巨大，設計環節、國家戰略領域、3c應用領域、傳統產業類應用領域成為集成電路產業未來幾年的重點投資領域。此外，中國已成為全球集成電路的一個重要需求市場。據相關數據顯示，2002年我國集成電路市場需求規模為 1135.5億元人民幣，占世界市場規模的9.76%。2002年中國集成電路市場總銷量為 283.2億塊，總銷售額為1135.5億元，同比增長 26.2%。中國已成為近年 來世界半導體投

8、資的熱點。在全國許多地區，特別是長江三角洲地區，都有新的IC制造線和封裝測試線投資興建，IC設計公司的數量每年成倍增長。在產業政策的引導下，上海、 北京、天津和深圳等地出現投資 IC的好勢頭：天津Motorola投資15億美元，月投2.5萬片 的8英寸芯片生產線和上海中芯國際投資14億美元，月投8英寸芯片硅片4.2萬片的項目已經投入運行。另外，中國半導體行業協會最新調研數據表明，2000年6月到2002年8月兩年間，中國IC產業的投資總額約 300億元，相當于過去 40年的投資總和。全國IC設計 單位數量兩年之間翻兩番，已激增到389家，收入過億元的達 78家；專業測試公司已有10家左右，我國

9、的IC測試業初具雛形。就以上數據顯示，中國的半導體和電子市場已初具規模，而如此強大的半導體產業將需要高質量的技術做后盾。同時他對于產品的高質量、高集成度的要求將越來越高。恰巧，機器視覺將能幫助他們解決以上的問題，因此該行業將是機器視覺最好的用武之地。同時，對于機器視覺的需求將蒸蒸日上。2 .統一開放的標準是機器視覺發展的原動力目前國內有近數家機器視覺產品廠商，與國外機器視覺產品相比， 國內產品最大的差距并不單純是在技術上， 而且還包括品牌和知識產權上。另一現狀是目前國內的機器視覺產品主要以代理國外品牌為主，以此來逐漸朝著自主研發產品的路線靠近，起步較晚。未來，機器視覺產品的好壞不能夠通過單一因

10、素來衡量，應該逐漸按照國際化的統一標準判定，隨著中國自動化的逐漸開放， 將帶領與其相關的產品技術也逐漸開放。因此，依靠封閉的技術難以促進整個行業的發展，只有形成統一而開放的標準才能讓更多的廠商在相同的平臺上開發 產品，這也是促進中國機器視覺朝國際化水平發展的原動力。3 .基于嵌入式的產品將取代板卡式產品從產品本身看，機器視覺會越來越趨于依靠pc技術，并且與數據采集等其他控制和測量的集成會更緊密。且基于嵌入式的產品將逐漸取代板卡式產品，這是一個不斷增長的趨勢。主要原因是隨著計算機技術和微電子技術的迅速發展，嵌入式系統應用領域越來越廣泛，尤其是其具備低功耗技術的特點得到人們的重視。另外，嵌入式操作

11、系統絕大部分是以c語言為基礎的，因此使用 C高級語言進行嵌入式系統開發是一項帶有基礎性的工作，使用高 級語言的優點是可以提高工作效率，縮短開發周期，更主要的是開發出的產品可靠性高、可維護性好、便于不斷完善和升級換代等。因此，嵌入式產品將會取代板卡式產品。4 .標準化、一體化解決方案也將是機器視覺的必經之路另外，由于機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬件產品正逐漸成為協作生產制造過程中不同階段的核心系統，無論是用戶還是硬件供應商都將機器視覺產品作為生產線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產品大量采用“標準化技術”，直觀的說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據用

12、戶的需求進行二次開發。 當今，自動化企業正在倡導軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來 5-6年內也應該不單純是只提供產品的供應商，而是逐漸向一體化解決方案的系統集成商邁進。在未來的幾年內，隨著中國加工制造業的發展，對于機器視覺的需求也逐漸增多；隨著機器視覺產品的增多， 技術的提高，國內機器視覺的應用狀況將由初期的低端轉向高端。由于機器視覺的介入，自動化將朝著更智能、更快速的方向發展。另外，由于用戶的需求是多樣化的，且要求程度也不相同。那么，個性化方案和服務在競爭中將日益重要，即用特殊定制的產品來代替標準化的產品也是機器視覺未來發展的一個取向。機器視覺的應用也將進一步促進自動化技術向智能化發

13、展。第二部分圖像傳感器（相機）及其產品的發展現狀綜述目前主流的影像傳感器（圖像傳感器）主要有 CCD和CMOS兩種。是數碼 相機、數碼攝像頭等產品的核心部件。CCD是電荷藕合器件圖像傳感器的簡稱， CMOS是互補性氧化金屬半導體的簡稱，它們都采用高感光度的半導體材料制 成。能把光線轉變成電荷，然后轉為信號。兩者的生產工藝和所使用的設備和計 算機芯片差不多，所以目前很多主流 CMOS/CCD的廠商同時也是芯片制造商。隨著近幾年半導體制造工藝的成熟，CCD/CMOS產品成本逐漸降低，主要 體現在制造工藝上從5.2微米逐步向45nm演進，使得單位面積的CCD/CMOS 能夠承載更多的像素單位，目前市

14、場上 800萬像素的數碼相機已經很常見。在 成本上跟電腦內存差不多，容量18個月翻一番，價格卻在持續下降。最近幾年數碼影像產品的價格已經跌倒普通消費者能夠接受的水平，向一般家庭普及。傳統相機由于技術的局限，已經無法取得突破性的進步，在成本和性 能都被采用影像傳感器的新興影像設備所取代，目前傳統影像設備已經逐漸從市場上消失，僅在高端市場上堅守最后一塊陣地。目前影像傳感技術已經普及到國民經濟的各個部門，比如醫療影像、軍事偵查、衛星拍攝、氣象預報、安防產業、光學檢測、工業自動化控制、指紋檢查等。 和現代電子計算機技術、軟件技術、光學技術的有機結合將促進影像傳感器的進 一步普及，更多的新應用將呈現在人

15、們的眼前。CMOS技術發展迅速有可能成為未來主流當前CCD在成像質量上優于CMOS ,所以在數碼相機、醫療影像、衛星拍 攝等對分辨率要求較高的領域 CCD是主流，而另一方面由于 CMOS采用標準 的半導體生產工藝，生產成本低，耗電少，普遍用在手機和電腦攝像頭。由于技 術差異，CCD較多得用于靜態影像，如拍照；CMOS則擅長于動態影像，如視 頻監控；另外CMOS還可以把一些周邊電路集成到芯片中，在便攜式設備中大 量使用。對比兩種技術的未來發展趨勢，筆者認為未來 CMOS將是主流。我們可以 從以下幾個方面來進行思考：一、CMOS影像傳感器技術演進速度遠遠快于 CCD技術。CCD技術的像 素從5.2

16、微米演進至1.7微米耗時12年之久，而CMOS技術完成這一變化則只 用了 3年時間。二、從市場的擴張速度來看，CMOS也高于CCD, 2006年預計圖像傳感 器市場交貨總額為7.12億美元，總體市場份額中CCD出貨量從40%減少到30% 左右0三、CMOS已經在成像的通透性、對實物的色彩還原能力等方面迎頭趕上， 總體性能的超越似乎只是時間問題。四、目前CMOS已經主導手機拍照市場。CCD在過去三十年已經是成熟的 技術，由于其技術的獨特性，改進困難，在成本上已經很難與 CMOS競爭，由 于其必須采用高于10伏的電壓，功率較高，很難集成到一些便捷式產品中。五、CCD技術主要掌握在日本人的手中，阻礙

17、了技術的傳播，而幾乎一般 的半導體制造商都可以制造 CMOS,所以成本下降很快，也有利于技術進步。因此，CMOS取彳t CCD是市場的發展趨勢，06年的時候，美光影像集團 新市場開發總監Paul Gallagher更是斷言，CMOS技術將最終取代CCD技術， 在未來45年內，CCD市場將不斷下滑，預計在10年后CCD市場份額將僅 剩10%左右。全球市場競爭格局和近幾年發展趨勢目前CCD市場的主要廠商為索尼、夏普、松下等日本廠商，后來進入圖像 傳感器領域的廠商基本上都采用 CMOS技術，因為它采用標準的半導體工藝， 技術門檻相對校低，并且技術進步快，被大多數公司看好。索尼牢牢占據著CCD 第一大

18、供應商的位置。跟CCD濃重的日本色彩不同，CMOS廠商則散布于美歐日等發達國家， 以 2007年為例，CMOS供應商按產值的排名如下：美國OmniVision、美國美光半 導體、歐洲意法半導體、日本東芝、日本索尼。根據表二所示，去年OmniVision 以7.25億美元的銷售收入躍居第一位，增長了 34% o美光、意法半導體、東芝 均出現了不同程度的下滑。索尼在積極補課CMOS ,索尼的熊本新廠于07年開 始完工并量產，把索尼拉進了 CMOS前五。2006年9月日本的調查公司 TechnoSystemResearch 統計指出，2005年 CMOS傳感器的全球市場規模達 4億3440萬個，為2

19、004年的2.2倍；金額則 為13億2300萬美元（約1480億日圓），為2004年的1.7倍。其市場規模在 數量上已超越CCD。根據市場調研公司In-Stat 07年提供的數據，雖然數碼相 機增長強勁，但手機仍是圖像傳感器的主要市場，占總出貨量的 75%以上。據 市場調研公司IC Insights數據，2006年可拍照手機的出貨量將從2005年的3.65 億部增長到4.75億部，而且可拍照手機在總體手機市場中所占的比例也在不斷上升。據IC Insights的報告，2006年可拍照手機占總體手機出貨量的比例將達 54%左右，而2005年是45%。自2002至2007年全球圖像傳感器市場大約以3

20、5%的速度在發展，主要得 益于拍照手機的全面普及，還有數碼相機需求的飆漲。于是乎，在這種形勢下， 各大廠商紛紛增加產量，而 2007年卻迎來了市場的寒冬。2007年，CCD和 CMOS圖像傳感器合并銷售下降7%,主要由于上半年攝像手機庫存清理， 市場 需求增長放緩，以及工業和辦公設備應用中的銷售疲軟，比如制造系統中圖像機器、復印機和掃描儀等。CMOS銷售下滑12%, CCD增長為零。ICInsights公司今年四月份發布的分析報告指出，2008年圖像傳感器市場 將出現反彈。預計2008年圖像傳感器市場規模將達 76億美元，比2007年增長 10% o ICInsights分析員RobLineb

21、ack表示,預計2008年CMOS圖像傳感器 銷售將上升19% ,達到44億美元；同時，預計2008年CCD市場下降1%,為 32億美元。不過該報告在撰寫的時候可能沒考慮到下半年歐美會出現嚴重金融 危機，全球需求萎縮的情況，實際情況要等明年的分析報告。根據信產部提供的 數據今年整體手機銷量嚴重下滑，多家國產手機廠商生存艱難，國外品牌也被迫 降價，深圳山寨機庫存嚴重，一系列消息，都讓人對今年的CMOS市場感到擔憂。國內現狀與思考中國在圖像傳感器領域目前還處于起步階段， 仍有很長的路要走，由于圖像 傳感器屬于半導體產業的一部分，因此，影像傳感器的發展取決于國內芯片制造 技術的進步。目前具有臺灣背景

22、的中芯國際、 和艦科技、臺積電等廠商在大陸的 芯片廠已經頗具規模，歐美的因特爾、意法半導體也相繼在中國大連和深圳設廠。 根據最新的消息今明兩年臺灣有可能開放 12英寸晶圓及0.13微米制程甚至90 納米制程技術到大陸投資，勢必會進一步促進中國芯片產業的發展。在技術選擇方面，無疑CMOS必選的方向，CCD技術一直掌握日本人手中， 歐美發達國家廠商多年來都無法在該領域分一杯羹，我們應該吸取教訓，選對方 向。2007年舊M向中芯國際授權45納米大批量CMOS技術，2008年10月中 芯國際宣布成功開發0.11微米CMOS圖像傳感器工藝技術，在此工藝下生產 的器件，其分辨率、暗光噪聲和相對照度都將得到

23、增強。無疑，中國本土廠商進 軍影像傳感器產業的號角已經吹響！第三部分攝像機模型的Matlab實現在機器視覺中，剛體變換經常用于計算一個經過旋轉和平移后的新坐標。比較常用的旋轉矩陣的表示形式有歐拉角表示法和四元素表示法。一、歐拉角表示法用旋轉矩陣表示剛體的旋轉變換簡化了許多運算，但它需要9個元素來完全描述這種旋轉變換。被稱為歐拉角的三個角度能很好描述剛體的旋轉變換。相應 的Matlab程序如下：x=0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3;y=0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3;z=1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1;

24、%定義任意16個點坐標p=x；y；z；wx=pi/6;wy=pi/6;wz=pi/6; %分別設定偏轉、俯仰、側傾角度值r11=cos(wz)*cos(wy);門2=cos(wz)*sin(wy)*sin(wx)-sin(wz);r13=cos(wz)*sin(wy)*cos(wx)-sin(wz)*sin(wx);r21=sin(wz)*cos(wy);r22=sin(wz)*sin(wy)*sin(wx)+cos(wz)*cos(wx);r23=sin(wz)*sin(wy)*cos(wx)+cos(wz)*sin(wx);r31=-sin(wy);r32=cos(wy)*sin(wx);

25、r33=cos(wy)*cos(wx);R=r11,r12,r13;r21,r22,r23;r31,r32,r33;%求解歐拉角表示法的旋轉矩陣t=0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; %設定平移量pz=R*p+t;xz=pz(1),pz(4),pz,pz(10),pz(13),pz(16),pz(19),pz(22),pz(25),pz(28),pz( 31),pz(34),pz(37),pz(40),pz(43),pz(46);yz=p

26、z(2),pz(5),pz(8),pz(11),pz(14),pz(17),pz(20),pz(23),pz(26),pz(29),pz( 32),pz(35),pz(38),pz(41),pz(44),pz(47);zz=pz(3),pz(6),pz(9),pz(12),pz(15),pz(18),pz(21),pz(24),pz(27),pz(30),pz(33),pz(36),pz(39),pz(42),pz(45),pz(48);%經坐標變換后的坐標figure;subplot(1,2,1);grid,stem3(x,y,z);axis(-1 4 -1 4 -1 4);subplot(

27、1,2,2);grid,stem3(xz,yz,zz);axis(-1 4 -1 4 -1 4);首先定義16個點的三維坐標,分別為001 , 102 , 203 , 301 , 012, 113 , 211 , 312 , 023 , 121 , 222 , 323 , 031 , 132 , 233, 333。而后設定偏轉、俯仰、側傾角度值，本程序將三個角度值都設為 30度, 平移量設為0。程序仿真后的圖形如下：左側圖為原坐標，右側圖為經變換后的坐標 得出變換后的16個點坐標分別為0.1250, 0.6495, 0.7500, 1.0000, 1.7321, 1.0000, 1.8750,

28、 2.8146, 1.2500, 2.3750, 1.9486, -0.7500 , -0.0335 , 2.1740, 1.9330, 0.8415, 3.2566, 2.1830, 1.3415, 2.3905, 0.1830, 2.2465, 3.4731, 0.4330, -0.1920 , 3.6986, 3.1160, 0.3080, 2.8325, 1.1160, 1.1830, 3.9151, 1.3360, 2.0580, 4.9976, 1.6160, -0.7255 , 3.2745, 2.0490, 0.1495, 4.3571, 2.2990, 1.0245, 5.4

29、396, 2.5490 ,1.5245 4.5736 0.5490。二、四元素表示法四元素是一個四元矢量，可用來描述坐標旋轉，實踐證明，對于旋轉與定位 求解問題，用四元素法可以很好的數值解。由以上16個點的前后變換坐標，可得出四元素法的變換矩陣。程序如下：t1呻(1),t(4),t(7);t(2),t(5),t(8);t(3),t(6),t(9);p1=p(1),p(4),p(7);p(2),p(5),p(8);p(3),p(6),p(9);pz1=pz(1),pz(4),pz(7);pz(2),pz(5),pz(8);pz(3),pz(6),pz(9);Rq=(pz1-t1)*pinv(p1

30、);%求逆矩陣為口入噪聲干擾變換后的坐標pz1pz2=pz1(1),pz1(2),pz1(3),pz1(4),pz1(5),pz1(6),pz1(7),pz1(8),pz1(9);pz3=pz2+rand(1,9);pz4=pz3(1),pz3(4),pz3(7);pz3(2),pz3(5),pz3(8);pz3(3),pz3(6),pz3(9);Rq1=(pz4-t1)*pinv(p1);0.75000.2835 0.1250歐拉角法的變換矩陣為0.43300.87500.64950.50000.43300.75000.75000.2835 0.1250四元素法求得的變換矩陣同樣為0.433

31、00.87500.64950.50000.43300.7500對空間坐標加入rand產生的隨機噪聲后，將程序運行 3次，求得的變換矩 陣分別為0.51790.29831.07510.98860.54150.56970.66300.27890.97120.76310.43860.88070.49440.97361.26500.58950.64571.17470.42240.46271.35680.80780.80331.54190.59150.83910.9526由數據可分析出，噪聲誤差對變換矩陣的影響還是很大的， 因此在用變換坐標求相應的變換矩陣時，應盡量提高測量精度，減少誤差帶來的影響。三、

32、攝像機線性模型攝像機通過成像透鏡將三維場景投影到攝像機二維像平面上，這個投影可用成像變換描述，即攝像機成像模型。攝像機模型可將空間點的世界坐標變換為圖 像坐標及像素坐標。線性模型程序如下：U=1316;V=1035;dX=0.0000068;dY=0.0000068;u0=U/2;v0=V/2;%設定像素 UV 像素尺寸 dXdY及u0v0%合出空間點的世界坐標Xw=5;Yw=5;Zw=5;%合出外部參數wx=0;wy=0;wz=0;%分別設定偏轉、俯仰、側傾角度值r11=cos(wz)*cos(wy);門2=cos(wz)*sin(wy)*sin(wx)-sin(wz);r13=cos(wz

33、)*sin(wy)*cos(wx)-sin(wz)*sin(wx);r21=sin(wz)*cos(wy);r22=sin(wz)*sin(wy)*sin(wx)+cos(wz)*cos(wx);r23=sin(wz)*sin(wy)*cos(wx)+cos(wz)*sin(wx);r31=-sin(wy);r32=cos(wy)*sin(wx);r33=cos(wy)*cos(wx);R=r11,r12,r13;r21,r22,r23;r31,r32,r33;t=0；0；0；M2=R,t;0 0 0 1;%求攝像機坐標系下的齊次坐標camora_xyz=M2*Xw;Yw;Zw;1;煙定編巨，

34、求圖像坐標f=0.012;P=f 0 0 0;0 f 0 0;0 0 1 0;image_xyz=P*camora_xyz;%求空鬲點的圖像坐標一X=image_xyz(1)/image_xyz(3);Y=image_xyz(2)/image_xyz(3);煙定內頭,求像素坐疝M1=1/dX 0 u0;0 1/dY v0;0 0 1;pixel_xyz=M1*X;Y;1;u=pixel_xyz(1);v=pixel_xyz(2);給出空間點世界坐標，設定外部參數(歐拉角表示法三角均為 0度，位移為0),便可求得點的圖像坐標及像素坐標。給定9個點的空間世界坐標分別為1 , 2, 3 , 2 ,

35、2, 3 , -1 , -3 , 3 , 1 , -2 , 4,卜5 ,5, 5,0.5 , 0.6, 0,7 , 30, 31, 32, 0, 0, 40, 100, 120, 130。運行程序后，得相應的圖像坐標分別為0,0040 , 0.0080 , 0,0080 , 0.0080 , -0,0024 , -0.0072,0,0030 , -0.0060 , -0,0120 , 0.0120 , 0,0086 , 0.0103,0,0113 , 0.0116 , 0, 0, 0,0092 , 0.0111。像素坐標分別為1246.2 , 1694.0 , 1834.5 , 1694.0

36、, 350.0588 , -541.3235, 1099.2 , -364.8529 , -1106.7 , 2282.2 , 1918.5 , 2030.1, 2312.4 , 2227.1 , 658, 517.5 , 2015.5 , 2146.5。四、攝像機非線性模型實際上，由于實際的鏡頭并不是理想的透視成像，而是帶有不同程度的畸變,加入畸變參數的模型即為非線性模型。程序如下：U=1316;V=1035;dX=0.0000068;dY=0.0000068;u0=U/2;v0=V/2;%設定像素 UV 像素尺寸 dXdY及u0v0%合出空間點的世界坐標Xw=5;Yw=5;Zw=5;%合出

37、外部參數wx=0;wy=0;wz=0;%分別設定偏轉、俯仰、側傾角度值r11=cos(wz)*cos(wy);門2=cos(wz)*sin(wy)*sin(wx)-sin(wz);r13=cos(wz)*sin(wy)*cos(wx)-sin(wz)*sin(wx);r21=sin(wz)*cos(wy);r22=sin(wz)*sin(wy)*sin(wx)+cos(wz)*cos(wx);r23=sin(wz)*sin(wy)*cos(wx)+cos(wz)*sin(wx);r31=-sin(wy);r32=cos(wy)*sin(wx);r33=cos(wy)*cos(wx);R=r11

38、,r12,r13;r21,r22,r23;r31,r32,r33;t=0;0;0;M2=R,t;0 0 0 1;%求攝像機坐標系下的齊次坐標camora_xyz=M2*Xw;Yw;Zw;1;煙定冊巨，求圖像坐標f=0.012;P=f 0 0 0;0 f 0 0;0 0 1 0;image_xyz=P*camora_xyz;%求空鬲點的圖像坐標一fale_X=image_xyz(1)/image_xyz(3);fale_Y=image_xyz(2)/image_xyz(3);喻口又非線性標影響k1=0.001;r2=fale_XA2+fale_YA2;derta_x=fale_X*k1*r2;d

39、erta_y=fale_Y*k1*r2;X=fale_X+derta_x;Y=fale_Y+derta_y;煙定丙參，求稼素坐標M1=1/dX 0 u0;0 1/dY v0;0 0 1;pixel_xyz=M1*X;Y;1;u=pixel_xyz(1);v=pixel_xyz(2);設畸變系數k=0.001 ,上述9個點的圖像坐標分別為：0.0040 , 0.0080 , 0.0080 , 0.0080 , -0.0024 , -0.0072,0.0030 , -0.0060 , -0.0120 , 0.0120 , 0.0086 , 0.0103, 0.0113 , 0.0116 , 0,

40、0, 0.0092 , 0.0111。像素坐標分別為1246.2 , 1694.0 , 1834.5 , 1694.0 , 350.0588 , -541.3235,1099.2 , -364.8529 , -1106.7 , 2282.2 , 1918.5 , 2030.1,2312.4 , 2227.1 , 658, 517.5 , 2015.5 , 2146.5。由數據可得，當畸變系數較小時，對坐標幾乎沒有影響，但畸變系數較大或 圖像處于透鏡邊緣時，對坐標還是有影響的。第四部分單目運動系統光點排序問題一、問題描述基于立體靶標單目運動系統中，靶標上有 LED光點11個，沿光軸方向呈高 低分

41、布，其中6個低點、5個高點，且垂直投影到像面為一條直線，從左至右6個低點的編號分別為(1) (2) (3)、(9) (10) (11), 5個高點為(4) (5) (6) (7) (8),要現實的功能是：正常情況下，11個光點均可見，快速搜索光點并 排序。非正常情況下，即一個或多個光點被暫時遮擋，快速搜索光點并排序。二、光點搜索及排序依據的基本原理系統基于濾光攝像機完成，因此攝入的圖像背景為黑色，只光點可見。解決 方案中光點搜索采用灰度值方式，即以像素為單位進行搜索，背景灰度值為0,當搜索到不為0的像素時，則認為找到了某個光點，而后再做進一步處理。排序基于像素坐標值，找到光點后，以其像素坐標值

42、的大小來排列光點。 如 規定像素坐標系從左向右水平方向為 X軸正方向，從下向上垂直方向為Y軸正方 向，則11個點中X軸坐標最小的為(1)號點，最大的為(11)號點(此種情況 僅為初始位置時及剛體旋轉角在180度以內時)。以上為光點無遮擋時，當光點遮擋時，11個點不完整，排序不能靠坐標值。 本解決方案采用直線與距離雙定位法來完成排序。空間兩個點可確定一條直線，設第三個空間點同樣在這條直線上，已知空間 兩個點的坐標及第三個點分別到兩個點的距離， 運用空間解析幾何的知識，便可 求得第三個點的坐標。三、具體排序過程由于本問題基于快速攝像系統來完成，相鄰兩幀圖像的光點運動不會太快， 下一幀的目標可在前一

43、幀目標的周圍進行搜索，不必全局搜索。1、初始狀態的光點搜索及排序初始狀態時，光點不動，排列為一直線，對光點采用全局搜索，即以像素為 單位，從像素坐標系的原點開始，沿 X軸正方向搜索，當搜索完一行后，將 Y 軸坐標值加1,再進行行搜索，直到將整個像平面搜索完畢。搜索過程中，灰度值不為0的區域有11個，將區域中亮度最大的像素點坐 標標定為光點的坐標，存儲坐標值為X , Y。11個坐標值全都搜索存儲后，按X 軸坐標的大小排序，從左至右依次為（1）至（11）號點。初始狀態時還需要將各點間的相互距離數值存儲，目的是在光點被遮擋后， 用來估計被遮擋點的大概坐標位置， 進而采用局部搜索的方法，當光點重新出現

44、 時，可快速定位排序。11個光點之間的距離互不相同，將相鄰兩點間距離及相 隔1個點的兩點間距離計算存儲，即如（1）（2） （3） （4）四個點，將（1）（2 ）間距、（2 ） （ 3 ）間距、（3 ） （ 4 ）間距及（1 ） （ 3 ）間距、（2 ） （ 4 ） 間距存儲。如11個點，共存儲19個間距數值。2、正常無遮擋情況下的光點搜索及排序當剛體運動后，高速攝像系統拍攝每秒100幀左右的圖像，由于拍攝速度很 高，相對的光點運動位移很小，因此搜索光點時不用全局搜索， 僅在前一幀光點 周圍搜索即可。具體方法是以前一幀光點為圓心， 向四周搜索，此時設定一個邊 界域值，例如可設域值為10個像素（域

45、值根據實際運動速度及拍攝速度調整）， 搜索范圍在圓心以外上、下、左、右 10個像素的矩形區域內。無遮擋時下一幀 光點必在這一區域內，搜索到新的光點后同樣以灰度值最高的為新的光點坐標， 存儲坐標值。新光點與原光點的序號相同，不存在重新排序問題。3、非正常有遮擋情況下的光點搜索及排序當剛體處于非正常情況下，即有部分光點被遮擋后，需要特殊的處理。上面 提到的無遮擋時在原光點周圍搜索新光點，當在規定的區域內搜索達到最大域 值，仍搜索不到新光點時，則認為光點被遮擋，此時停止對本序號光點的搜索， 坐標值存儲為0,表明此點暫時丟失。11個光點區域搜索完成后，可得到被遮擋 光點的序號，例如（4 ）（5）號光點

46、區域沒有搜索到灰度值，判斷（4 ）（5）號光點被遮擋，其它光點有灰度值，判斷末被遮擋。此時進行運算處理時應參考 末被遮擋的光點數值參數，被遮擋光點的參數要剔除掉。在當前幀判斷光點被遮擋后，下一幀末被遮擋的光點仍然按照局部搜索的方 法定位。被遮擋點由于在當前幀無真實坐標值， 因此要用其它點的坐標值來估計 被遮擋點的坐標值，而后在估計的位置進行搜索，判斷光點是否重新出現。例如 上述，（4） （5）號光點被遮擋，首先通過（2）（3）號光點坐標求出各光點所在的直線方程，而后通過（3 ）（4）間距及（2 ） （ 4 ）間距，計算出（4 ）號光點的估計坐標值，以估計坐標值為圓心，向周圍進行搜索。同理應用（

47、3） 點坐標值及（4）點坐標估計值來估計（5）號光點的坐標值。以估計坐標值搜 索后，如達到最大搜索域值仍末發現光點， 則認為光點繼續被遮擋，在下一幀以 同樣方法估計坐標值再進行搜索；如以估計坐標值搜索到灰度值變化，則認為光 點重新出現，此時將搜索到的精確坐標值存儲，此點的參數重新可用。四、總結本方案通過全局搜索與局部搜索相結合的方法，依據高速攝影系統各幀差異較小的特點，僅在初始位置時采用全局搜索，當確定參考點后采用局部搜索方法 進行光點搜索定位排序，且當光點被遮擋時，運用直線及距離法估計坐標值，仍 可在局部較小區域內搜索光點，直到被遮擋光點重新出現。此方法可較好的提高 搜索參考點的速度，且在初

48、始位置光點排序后，根據光點序號進行局部搜索，無 遮擋及有遮擋情況下，均不必再進行排序運算，節省時間及運算資源。第五部分高速運動視覺捕捉系統演示實驗一、實驗系統介紹及組成本實驗裝備采用瑞典Qualisys公司的一套視覺捕捉設備，本設備由四個高 速相機、L型坐標架、T型坐標架、電腦及相應軟件組成。其中高速相機參數為： 400萬像素，180幀/s,如果降像素應用，速度可以達到 10000幀/s。L型坐標 架上有四個高反光點，用于整個系統的世界坐標系建立。T型坐標架有兩個高反光點，用于系統外部參數及姿態的校準優化。二、世界坐標系的建立及參數校準1、世界坐標系建立首先將四個高速相機安放在以實驗平臺為中心

49、的四個方位上，連接好電纜及電腦，將應用軟件打開。此時，在電腦屏幕上會分別顯示四個畫面，即四個相機 所拍攝到的視場。將L型坐標架水平放于實驗平臺上，四個相機可在不同的角度 對坐標架進行拍攝，拍攝的速度是可調節的。軟件會根據拍攝到的四個畫面中的 光點位置自動確定整個系統的坐標系，后續實驗都以這個坐標系為基準。2、參數校準四個相機的內部參數在出廠時已經標定給出， 要做的是標定外部參數及對參 數的優化處理。將T型坐標架放于系統視場中，在三維空間內晃動，軟件會自動 捕捉T型坐標架上的兩個高反光點。由于兩個高反光點的間距是已知的(750.6mn),系統會用測量數據與已知的標準數據進行比較， 而后調整優化參

50、數， 最終使系統達到最 高精度。實驗中校 準優化后得 出的系 統測量標準 差為 0.15137mm三、運動捕捉實驗運動捕捉實驗在多功能轉臺上完成， 轉臺可以左右、前后擺動，也可以上下 移動。在轉臺上安裝一個圓桶形剛體，在剛體表面不同位置安裝八個高反光點， 用以測量剛體的姿態變化。1、直線運動捕捉演示實驗為剛體沿Z軸方向做向上平移運動，具體參數為：初始位置加速度 * *+ + * +*10mm/s,速度達到30mm/s后，以此速度勻速運動 300mm而后以-10mm/s2的加 速度減速至停止運動，具間相機以100幀/s的拍攝速度連續拍攝20s。而后得到 八個高反光點的三維坐標數據。理論上X軸、Y

51、軸的坐標是不變的，只有Z軸的坐標發生變化，但由于系統 原理或其它因素，導致X軸、Y軸坐標有變化，八個點的X軸變化量分別為16.382、 16.261、16.281、16.379、15.992、15.952、16.494、16.492,單位為 mm 平 均值為 16.27913mm Y軸變化量分別為 2.935、3.03、2.94、3.1、3.728、3.794、 3.325、3.284 ,單位為mm平均值為3.267mm由Z軸的坐標變化量可求得剛體運動的總位移，八個點的位移量分別為 300.077、299.245、300.04、299.703、299.449、299.733、299.516、299.55, 單位為mm平均值為299.6641mm方差為0.0821mm 標準差為0.2866mm由于Matlab軟件處理能力有限，實驗數據共2000組，采用每200組運算一 次，并從中抽取5個特征點，共用50個特征點數據來近似表示速度與加速度曲 線。0