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多相机系统优化布置系统设计文献综述

 2020-04-30 04:04  

1.目的及意义

视觉测量系统就是采用机器视觉的方法来完成目标测量的系统,由主机、视觉传感器(主要是摄像机)、图像采集系统以及图像处理系统等模块组成。主机主要负责控制其它模块的正常运行并进行相关的运算和显示分析的结果;视觉传感器(主要是摄像机)是视觉测量系统图像信息或目标物像素坐标信息的来源,主要功能是获取足够的原始信息;图像采集系统将视觉传感器获取的原始信息转换为图像并传输给主机或图像处理系统进行分析处理;图像处理系统可以快速完成各种图像处理,从而完成从二维图像信息获取被测目标在三维场景中几何信息的运算。

大体积定位系统(lsvls)被广泛应用于工业。具有摄像机网络的大规模体积定位系统具有准确、准确、成本高等特点,是工业和生活中计量和定位的一种很有前途的系统。在大工作空间中,最优摄像机放置对降低移动机器人的成本和促进目标的自动控制具有重要意义。作者优化摄像机位置的相对定位算法(RPA)。最佳的相机配置的结果大大提高了在lsvls相机配置效率和验证模型的磁场绕组移动车辆。大体积定位系统(lsvls)被广泛应用于工业。具有摄像机网络的大规模体积定位系统具有准确、准确、成本高等特点,是工业和生活中计量和定位的一种很有前途的系统。在大工作空间中,最优摄像机放置对降低移动机器人的成本和促进目标的自动控制具有重要意义。作者优化摄像机位置的相对定位算法(RPA)。最佳的相机配置的结果大大提高了在lsvls相机配置效率和验证模型的磁场绕组移动车辆。

大体积定位系统(lsvls)被广泛应用于工业。具有摄像机网络的大规模体积定位系统具有准确、准确、成本高等特点,是工业和生活中计量和定位的一种很有前途的系统。在大工作空间中,最优摄像机放置对降低移动机器人的成本和促进目标的自动控制具有重要意义。作者优化摄像机位置的相对定位算法(RPA)。最佳的相机配置的结果大大提高了在lsvls相机配置效率和验证模型的磁场绕组移动车辆。

无论是移动机器人,移动机器人的位置都可以精确地检测到。任何地方的大型体积必须被“看到”有三个或更多的相机,所以几十个甚至几百个摄像头可以用来“看”正是在这样的空间移动机器人。但如何安排如此多的摄像机,以减少相邻相机之间的重叠,避免相机丢失的点。所以优化相机布局是降低成本和保证移动机器人的自动控制和自动相机的位置显著,是设置相机在合适的地方,以减少所花费的时间来组装lsvls必不可少。

题多相机优化布置设计,是要Wiimote的视场数学模型和Wiimote在任意位置、任意姿态时的视场数学模型,提出了在构建基于Wiimote的视觉测量系统时确定在不同环境下Wiimote的最佳布置方案(包括Wiimote的位置和姿态)的方法,设计基于MATLAB的GUI操作界面并编写了相关程序,因此更加注重定位系统的研究。

视觉系统可以快速获取大量信息,而且可以自动处理,另外机器视觉技术可以在设计过程中可以为人们提供各种文件信息,以及产品在加工过程中的控制信息,为人们日常设计提供方便。

视觉测量系统研究现状及分析

目前市场中主流的视觉测量系统主要有V-STARS系统、Metronor系统、MetrisK600系统和XJTUDP系统,它们的主要性能如下所述:

V-STARS系统由美国大地测量公司(GSI)开发,主要有三种配置(V-STARS/S8、V-STARS/E4X及V-STARS/M8)。V-STARS系统中的摄像机采用智能量测型相机INCA3,测量精度达到5um 5um/m;V-STARS/E4X系统是前者的简化版,摄像机采用的是Nikon D2Xs相机,相机的像素为1200万,,该系统拥有8um 8um/m的测量精度;V-STARS/M8系统拥有10um 10um/m的测量精度。

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