双目系统全视域采样的SVM标定模型分析

发布时间：2017-09-28 02:35

  本文关键词：双目系统全视域采样的SVM标定模型分析

  更多相关文章： 双目系统 全视域采样 支持向量机 间接标定 标定模型 六角晶格标定板

【摘要】：目的为改善摄像机间接标定采样不全、模型表达模糊问题,实现小视场下检测视域完备采样,提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机(SVM)标定方法。方法该方法利用六角晶格标定板靶点序号可读特点为基础,采集整个双目系统有效视域中检测点的视差坐标、世界坐标并建立完备的样本集。选取SVM对该样本集进行训练,将SVM算法得到的模型参数代入其决策函数中进行求解,获得公式化的标定模型。由于六角晶格标定板的四角和中心分布了5个互为非中心对称的多边形,可在标定板部分区域被采集的情况下获取标定板位姿信息,进而读取采集的各靶点序号。通过上下移动标定板,利用HALCON算子获取图像中各靶点的序号,建立双目视觉系统检测区域的完备样本集。最后,利用SVM算法训练样本获得标定模型,可以明确表达出标定模型的数学形式。结果与传统采样建立的模型进行对比分析,实验结果表明该方法建立模型的标定误差减小了24.51%,降低了标定模型在传统方法未采样区域的标定误差,证明了该方法的可行性。结论提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机标定方法,通过非中心对称的多边形确定标定板上靶点的序号,实现双目视觉系统检测视域的完备采样。实验结果表明该方法提高了摄像机间接标定的精度,具有良好的适用性和鲁棒性,适用于小视域内双目视觉系统的间接标定。
【作者单位】： 西南科技大学制造科学与工程学院;西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室;西南科技大学理学院;
【关键词】： 双目系统 全视域采样 支持向量机 间接标定 标定模型 六角晶格标定板
【基金】：国家重大科学仪器设备开发专项基金项目(2012YQ130226) 制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室开放基金项目(12ZXZK05) 西南科技大学研究生创新基金项目(15ycx136)~~
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 0引言 机器视觉3维重建技术操作便捷、成本低、应用前景广泛[1],其基础技术的摄像机标定是实现图像采集的目标准确映射到实际场景点位置的关键[2]。传统线性、非线性标定方法需要对摄像机的畸变系数进行估计,其过程较为复杂,胡立华等人[3]通过单应矩阵对单幅图像的畸变误差进

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 许华荣;;关于分层三维重建中模约束的一点讨论[J];计算机辅助设计与图形学学报;2016年02期

2 冯亮;谢劲松;李根;霍庆立;;摄像机标定的原理与方法综述[J];机械工程师;2016年01期

3 陈健飞;蒋刚;杨剑锋;;改进ABC-SVM的参数优化及应用[J];机械设计与制造;2016年01期

4 张博洋;;支持向量机理论与应用研究综述[J];无线互联科技;2015年19期

5 胡立华;张继福;张素兰;李晓明;;基于单幅图像的摄像机畸变参数估计方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2015年09期

6 尹晓艮;张晓芳;张伟超;李硕丰;贾纪元;臧华平;田勇志;梁二军;刘晓e，

本文编号：933367