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        基于平行激光測(cè)距的圖像自標(biāo)定方法

        2022-08-05 11:29:26李得睿
        關(guān)鍵詞:物面激光測(cè)距照相機(jī)

        為從照相機(jī)拍攝的圖像中測(cè)算出物體在空間中的位置和形狀等,計(jì)算機(jī)視覺需要確定空間內(nèi)物體表面某點(diǎn)在實(shí)際場景中的幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,進(jìn)而建立照相機(jī)成像的幾何模型.照相機(jī)標(biāo)定就是求解成像模型參數(shù)的過程,一般要通過試驗(yàn)和計(jì)算才能求得這些參數(shù),是一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié).照相機(jī)標(biāo)定的結(jié)果準(zhǔn)確性、實(shí)施方便性以及運(yùn)算穩(wěn)定性是開展攝影測(cè)量工作的重要前提,也是相關(guān)科學(xué)研究的重點(diǎn)所在.

        國內(nèi)外對(duì)標(biāo)定技術(shù)的研究取得了一定的成果,但也存在一定的局限.以針孔模型為基礎(chǔ),照相機(jī)標(biāo)定的方法總體上可以分為3種:傳統(tǒng)照相機(jī)標(biāo)定方法、基于主動(dòng)視覺的照相機(jī)標(biāo)定方法和自標(biāo)定方法.傳統(tǒng)照相機(jī)標(biāo)定方法需要使用尺寸確定的標(biāo)定物,通過建立標(biāo)定物上的已知點(diǎn)與其圖像點(diǎn)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來計(jì)算成像參數(shù).該方法包括經(jīng)典的基于徑向約束的Tsai兩步標(biāo)定法,以及被廣泛使用的基于平面標(biāo)定目標(biāo)到圖像平面單應(yīng)性求解標(biāo)定參數(shù)的張正友標(biāo)定法.該方法通常具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性,但算法復(fù)雜且需要使用專門的標(biāo)定物,在應(yīng)用場景上具有一定的局限性.基于主動(dòng)視覺的照相機(jī)標(biāo)定方法需要控制照相機(jī)做旋轉(zhuǎn)或平移等高精度特殊運(yùn)動(dòng),利用特殊運(yùn)動(dòng)對(duì)參數(shù)方程提供的新約束進(jìn)行求解.該方法的算法較為簡單,但實(shí)驗(yàn)條件要求的高精度標(biāo)定平臺(tái)成本高,不適用于運(yùn)動(dòng)參數(shù)未知或無法控制運(yùn)動(dòng)的情形.照相機(jī)自標(biāo)定方法不需要特定的定標(biāo)物,而是利用拍攝場景中的特征點(diǎn)、平行線、平面等特殊的場景特征對(duì)照相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定.文獻(xiàn)[9]提出的照相機(jī)自標(biāo)定方法主要基于Kruppa方程對(duì)標(biāo)定參數(shù)進(jìn)行求解,但該方法和文獻(xiàn)[10]提出的方法均針對(duì)內(nèi)參進(jìn)行標(biāo)定,缺少簡易便捷的外參標(biāo)定方法.文獻(xiàn)[11]利用絕對(duì)二次曲面標(biāo)定照相機(jī)內(nèi)外參數(shù),文獻(xiàn)[12]基于圖像特征分布優(yōu)化標(biāo)定外參,文獻(xiàn)[13]利用雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定內(nèi)外參,但上述3個(gè)標(biāo)定方法均需借助圖像特征進(jìn)行標(biāo)定,且求解過程較為復(fù)雜.

        照相機(jī)標(biāo)定應(yīng)用場景存在較大的復(fù)雜性和多樣性.文獻(xiàn)[14]以嚴(yán)格的正交三面體場景角作為標(biāo)定條件,在深度照相機(jī)與二維激光雷達(dá)標(biāo)定的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了單目照相機(jī)的標(biāo)定.文獻(xiàn)[15]提出了基于二維激光雷達(dá)的可見光照相機(jī)外參標(biāo)定,借助鏤空標(biāo)定板定位激光雷達(dá)數(shù)據(jù)點(diǎn)在圖像中的具體位置,且其外參標(biāo)定估計(jì)的是兩個(gè)或者更多傳感器之間的剛體變換過程.文獻(xiàn)[16]借助鋼軌等物體的特征約束,采用線激光輔助標(biāo)定求得關(guān)鍵點(diǎn)的世界坐標(biāo),進(jìn)而測(cè)量鐵路侵限異物的尺寸,不針對(duì)一般平面和圖像之間映射關(guān)系的確定.文獻(xiàn)[17]采用線激光移動(dòng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了圖像特征無關(guān)的線結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)自標(biāo)定,但該標(biāo)定方法需借助較復(fù)雜的機(jī)械裝置及線激光儀器,不便于工程現(xiàn)場的實(shí)地標(biāo)定.文獻(xiàn)[18]借助三點(diǎn)激光測(cè)距輔助標(biāo)定,測(cè)量結(jié)構(gòu)表面裂縫尺寸,但該方法假設(shè)照相機(jī)光軸與被測(cè)平面垂直,實(shí)際應(yīng)用時(shí)滿足該條件有一定難度,需要考慮進(jìn)行標(biāo)定修正.以上研究均采用激光、激光雷達(dá)輔助與外部場景、圖像特征相結(jié)合的方式進(jìn)行標(biāo)定.

        對(duì)于平面和圖像之間映射關(guān)系的確定,可以利用單應(yīng)性矩陣簡化標(biāo)定.文獻(xiàn)[19-21]分別在2017年、2014年和2015年采用單應(yīng)性矩陣進(jìn)行照相機(jī)標(biāo)定,并將其應(yīng)用于結(jié)構(gòu)位移監(jiān)測(cè),借助結(jié)構(gòu)中的連接螺栓等圖像特征點(diǎn)或人工標(biāo)定物,獲取求解單應(yīng)性矩陣的至少4組點(diǎn)坐標(biāo).

        本文提出一種基于平行激光測(cè)距的圖像自標(biāo)定方法,該方法原理清晰、硬件結(jié)構(gòu)簡單,且不依賴于外部圖像特征以及照相機(jī)標(biāo)定時(shí)的特殊位姿,能夠推廣應(yīng)用于多場景下的實(shí)時(shí)二維標(biāo)定.通過對(duì)標(biāo)定原理、計(jì)算過程和實(shí)施方法進(jìn)行詳細(xì)介紹,并研制專用裝置開展不同情景下的圖像標(biāo)定試驗(yàn),驗(yàn)證本文自標(biāo)定方法的準(zhǔn)確性和有效性.

        1 激光測(cè)距自標(biāo)定方法

        圖像自標(biāo)定方法也稱為單目照相機(jī)自標(biāo)定方法,其目的在于自動(dòng)標(biāo)定得到單目照相機(jī)像面至物面的單應(yīng)性矩陣,該矩陣表示像面至物面的映射關(guān)系.

        1.1 基本原理

        照相機(jī)攝像時(shí),空間中的物體在照相機(jī)感光元件所在的像面形成圖像.照相機(jī)成像可用針孔成像模型來描述,該模型包括4個(gè)坐標(biāo)系,世界坐標(biāo)系-是一個(gè)位置可自由確定的三維直角坐標(biāo)系,照相機(jī)坐標(biāo)系-是一個(gè)原點(diǎn)為照相機(jī)光心的三維直角坐標(biāo)系,圖像坐標(biāo)系是一個(gè)位于成像平面的二維直角坐標(biāo)系,像素坐標(biāo)系是一個(gè)同樣位于成像平面且單位為像素的二維直角坐標(biāo)系.該模型的數(shù)學(xué)表達(dá)如下式所示:

        判斷一個(gè)企業(yè)內(nèi)部審計(jì)的有效程度,最好的標(biāo)準(zhǔn)就是企業(yè)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)是否能夠發(fā)揮其應(yīng)有的作用。例如,當(dāng)企業(yè)的資金鏈出現(xiàn)問題,導(dǎo)致企業(yè)資金流動(dòng)性大大降低,可能有破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn),這就表示企業(yè)內(nèi)部審計(jì)沒有發(fā)揮好它對(duì)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的監(jiān)督作用,導(dǎo)致資金危機(jī)的出現(xiàn)。當(dāng)上述關(guān)于資金鏈問題出現(xiàn)的時(shí)候,企業(yè)應(yīng)該采取措施盡量降低相關(guān)的財(cái)務(wù)融資風(fēng)險(xiǎn),其中尤為重要的措施是完善內(nèi)部審計(jì),讓內(nèi)審發(fā)揮其對(duì)財(cái)務(wù)投融資部門的監(jiān)督作用,保證企業(yè)能夠重回正軌。由上述的例子我們可以得出結(jié)論,企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)系統(tǒng)采取的各種監(jiān)督、管控手段,在很大程度上決定了一個(gè)企業(yè)是否能夠規(guī)避相關(guān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

        (1)

        式中:[1]為物點(diǎn)在世界坐標(biāo)系中的齊次坐標(biāo)向量;[1]為像點(diǎn)在像素坐標(biāo)系中的齊次坐標(biāo)向量;為只與照相機(jī)有關(guān)的內(nèi)部參數(shù)矩陣;分別為旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣,兩陣合為外部參數(shù)矩陣,其對(duì)每幅圖像均為唯一確定;為尺度因子.可見,式(1)描述的是物點(diǎn)與像點(diǎn)之間的變換關(guān)系,包括旋轉(zhuǎn)、平移、放縮等一系列變換.

        另外有些地區(qū)對(duì)于環(huán)保并不重視,有把餐廚垃圾作為牲畜飼料的習(xí)慣,一些垃圾的細(xì)菌、重金屬會(huì)通過牲畜的內(nèi)臟危害人體的健康;更有甚者,有一些不法商販則從餐廚垃圾油脂中提煉地溝油以牟取暴利,長期食用會(huì)造成腫瘤等慢性疾病的發(fā)生。餐廚垃圾具有典型的廢棄物和資源雙重特性,合理處理餐廚垃圾極為重要。

        將決策設(shè)計(jì)為多種檢測(cè)模式,每一模式又分別對(duì)應(yīng)于某一特定的過程狀態(tài),通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別判斷出檢測(cè)參數(shù)的變化模式,然后利用模式識(shí)別的結(jié)果,根據(jù)一定的規(guī)則來確定對(duì)模式成員函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)和修改,進(jìn)而達(dá)到改善和提高在線模式識(shí)別可靠性的目的。另外針對(duì)溫度、pH值等檢測(cè)參數(shù)與發(fā)酵后白酒的產(chǎn)出率和質(zhì)量等參數(shù)檢測(cè)聯(lián)動(dòng)模型,綜合評(píng)價(jià)各參數(shù)發(fā)酵過程中的變化對(duì)發(fā)酵后結(jié)果造成的影響,進(jìn)行專家學(xué)習(xí),模式狀態(tài)細(xì)分,保證檢測(cè)平臺(tái)的可靠性和精度要求。本研究設(shè)計(jì)的專家決策模式見圖5。

        設(shè)物面位于世界坐標(biāo)系的=0平面,則式(1)可轉(zhuǎn)化為

        (2)

        1.1調(diào)查對(duì)象:于2016年6月到9月,對(duì)北京市大興區(qū)龐各莊地區(qū)年齡40歲以上高血壓患者進(jìn)行調(diào)查,1473人完成了血漿HCY水平測(cè)定。其中男626人、女832人,男性平均年齡為63.15±9.14歲,女性平均年齡為63.85±8.50歲。

        1.2 物面方程求解

        在照相機(jī)坐標(biāo)系-中,設(shè)物面的平面方程為

        ++=1

        (3)

        式中:、、為物面方程系數(shù);、、為物面上一般點(diǎn)的照相機(jī)坐標(biāo)值.

        從岳西的實(shí)際看,由于建立了應(yīng)急會(huì)商機(jī)制、預(yù)報(bào)預(yù)警機(jī)制、人員轉(zhuǎn)移機(jī)制、重點(diǎn)防控機(jī)制、應(yīng)急搶險(xiǎn)機(jī)制、應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制、宣傳動(dòng)員機(jī)制等七個(gè)工作機(jī)制,通過應(yīng)對(duì)多次暴雨和臺(tái)風(fēng)災(zāi)害,各工作組之間協(xié)調(diào)有序,縣、鄉(xiāng)、村各級(jí)防汛組織提升了應(yīng)急反應(yīng)效能,效果明顯。

        照相機(jī)攝像時(shí),從同個(gè)平面內(nèi)的不少于3個(gè)點(diǎn)發(fā)射平行于光軸的激光,對(duì)激光發(fā)射點(diǎn)至被測(cè)物面的距離進(jìn)行連續(xù)測(cè)量以圖1中的第個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)(,, 0)為例,從其發(fā)射激光并照射在物面上形成點(diǎn),設(shè)激光測(cè)距值為,激光發(fā)射平面與照相機(jī)光心之間的距離為,則坐標(biāo)為(,,+),將其代入式(3)可得:

        (4)

        自標(biāo)定裝置負(fù)責(zé)對(duì)被測(cè)物面進(jìn)行圖像獲取和激光測(cè)距,由照相機(jī)、激光測(cè)距儀、組合模塊、底座等硬件組成,如圖4所示.其中,照相機(jī)采用星光級(jí)高清工業(yè)照相機(jī),具備通用串行總線 (USB)2.0接口和互補(bǔ)性氧化金屬半導(dǎo)體 (CMOS)感光芯片,其他參數(shù)為分辨率 1 920 像素×1 080 像素,像素個(gè)數(shù)為2×10,像元尺寸為2.9 μm×2.9 μm,幀率為 30 Hz,焦距為6 mm;3個(gè)小型激光測(cè)距儀采用非球面準(zhǔn)直聚焦鏡,發(fā)射標(biāo)準(zhǔn)2級(jí)激光,并以聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)高透光接收鏡片接收,測(cè)量精度為±3 mm、測(cè)量范圍為0.03~40 m、測(cè)量時(shí)間為 0.1~3 s,具備電子水平功能、自助校準(zhǔn)和連續(xù)測(cè)距功能;底座采用鋁合金三腳支架,可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定支撐,并靈活調(diào)節(jié)裝置位姿;組合模塊由高韌性樹脂材料以0.01 mm的高精度指標(biāo)3D打印而成,組合模塊的安裝槽表面與照相機(jī)光軸保持平行.高精度組合模塊將照相機(jī)與激光測(cè)距儀高精度地組合為整體,并使照相機(jī)光軸與激光方向平行.照相機(jī)光心在激光發(fā)射平面上的投影點(diǎn)與3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)、、之間的位置關(guān)系如圖5所示.

        將線性方程組式(4)簡化表示為

        政策五:6月11日,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部組織制定了《畜禽養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)化示范創(chuàng)建活動(dòng)工作方案(2018-2025年)》,提出在2018-2025年,以生豬、奶牛、蛋雞、肉雞、肉牛和肉羊規(guī)模養(yǎng)殖場為重點(diǎn),兼顧其他特色畜禽規(guī)模養(yǎng)殖場,每年要?jiǎng)?chuàng)建100個(gè)左右現(xiàn)代化的畜禽養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)化示范場,共創(chuàng)建1000個(gè)。示范場要達(dá)到以下要求:生產(chǎn)高效、環(huán)境友好、產(chǎn)品安全、管理先進(jìn)。

        本文通過層次分析法(AHP)來確定各個(gè)子集因素的權(quán)重。一般AHP 分析結(jié)構(gòu)模型的步驟包括:建立遞階層次的結(jié)構(gòu)模型;構(gòu)造判斷矩陣;層次單排予及一致性檢驗(yàn);層次總排予及一致性檢驗(yàn)。

        =

        (5)

        且有

        (6)

        解得系數(shù)矩陣,即可求得方程參數(shù)、、,完成物面方程求解.物面方程求解示意如圖1所示,其中:激光發(fā)射平面為激光發(fā)射點(diǎn)所在平面.

        1.3 單應(yīng)性矩陣求解

        由于以任意尺度縮放齊次坐標(biāo)并不改變其表示的實(shí)際點(diǎn)位,所以單應(yīng)性矩陣的9個(gè)參數(shù)中實(shí)際僅包含8個(gè)未知量,通過解至少8個(gè)方程可得.由式(2)可知,通過物面與像面上的1組對(duì)應(yīng)點(diǎn)的二維坐標(biāo)可得到2個(gè)方程,因此求解單應(yīng)性矩陣需要獲取物面與像面上至少4組對(duì)應(yīng)點(diǎn)的二維坐標(biāo).

        式中:[1]為物面上點(diǎn)在世界坐標(biāo)系中的齊次坐標(biāo)向量;能夠?qū)⑽锩嫔细鼽c(diǎn)的世界坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為點(diǎn)在像面上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像素坐標(biāo).要完成圖像自標(biāo)定,需要求解單應(yīng)性矩陣.

        (7)

        基于單應(yīng)性矩陣,可實(shí)現(xiàn)物面上世界坐標(biāo)系的任意布置.假設(shè)將世界坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)角度,并平移Δ和Δ,可得:

        (8)

        設(shè)像面上存在兩個(gè)像點(diǎn)、,經(jīng)過′或映射至物面后,其物點(diǎn)間距分別為′與,此時(shí)則有:

        1.4 方法流程

        本文基于平行激光測(cè)距的圖像自標(biāo)定流程如圖3所示.首先采用照相機(jī)獲取物面的圖像信息,同時(shí)通過激光測(cè)距儀連續(xù)測(cè)量得到物面的實(shí)時(shí)位置信息,并求解物面方程;選取物面和像面的計(jì)算點(diǎn),獲取兩個(gè)平面上至少4組對(duì)應(yīng)點(diǎn)的二維坐標(biāo),求解單應(yīng)性矩陣,實(shí)現(xiàn)標(biāo)定結(jié)果可視化,完成實(shí)時(shí)圖像自標(biāo)定.該方法在無需借助標(biāo)定物、無需照相機(jī)做高精度特殊運(yùn)動(dòng)的情況下,可快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)照相機(jī)圖像自標(biāo)定.

        2 標(biāo)定試驗(yàn)設(shè)計(jì)

        2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)

        自主研制一套圖像自標(biāo)定試驗(yàn)系統(tǒng),對(duì)本文提出的激光測(cè)距自標(biāo)定方法進(jìn)行驗(yàn)證.該試驗(yàn)系統(tǒng)由自標(biāo)定裝置和計(jì)算程序兩部分組成.

        式中:∈[1, 2, …,]且≥3

        計(jì)算程序則基于Windows平臺(tái)的Visual Studio開發(fā)環(huán)境,根據(jù)本文圖像自標(biāo)定算法編寫而成,實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的處理分析,快速完成圖像標(biāo)定.

        2.2 測(cè)試場景

        為避免誤差耦合,采用靜態(tài)試驗(yàn)進(jìn)行標(biāo)定精度驗(yàn)證.通過對(duì)已知長度線段進(jìn)行測(cè)量,以最基礎(chǔ)的方式開展圖像自標(biāo)定試驗(yàn).設(shè)計(jì)了如圖6所示的由5條線段1237、48、59、610組成的圖案,每條線段的實(shí)際長度均為96.0 mm.采用本文提出的自標(biāo)定方法,將由拍攝圖像計(jì)算得到的線段測(cè)量長度,與線段真實(shí)長度進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證激光測(cè)距自標(biāo)定方法的準(zhǔn)確性.試驗(yàn)過程中,通過調(diào)整被測(cè)物與激光測(cè)距儀之間的距離,實(shí)現(xiàn)了5種不同場景下的拍攝測(cè)量,以全面驗(yàn)證本文方法的有效性.圖7為標(biāo)定試驗(yàn)場景圖.

        3 標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果

        對(duì)于5種不同試驗(yàn)場景,激光測(cè)距儀與被測(cè)物面之間的距離分別設(shè)計(jì)為245、345、445、545、645 mm,各激光測(cè)距儀的實(shí)測(cè)距離如表1所示,其中:、、為3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)、、的激光測(cè)距值.由表1可知,測(cè)量誤差基本在1 mm以內(nèi),個(gè)別點(diǎn)位的測(cè)量誤差為2 mm.

        進(jìn)入新世紀(jì),隨著互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的到來,數(shù)字化e技術(shù)催生著生產(chǎn)、生活、標(biāo)準(zhǔn)的不斷變化?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”的時(shí)代也隨之而來,新興教育業(yè)態(tài)也不斷呈現(xiàn),如微課教育、翻轉(zhuǎn)課堂、慕課、STEM融合教育。這些新興教育技術(shù)、理念與傳統(tǒng)教育的融合(而不是取代)勢(shì)必會(huì)助推教育改革,確保立德樹人培養(yǎng)目標(biāo)更好地實(shí)現(xiàn),促進(jìn)學(xué)生核心素養(yǎng)更全面養(yǎng)成,有利于新一輪課程更好接地。

        表2為各條線段長度的測(cè)量值與真實(shí)值比較結(jié)果.由表2可以看出,所有測(cè)量值均與真實(shí)值96 mm非常接近,測(cè)量誤差介于-0.49%~0.15%,平均誤差僅為-0.14%,可見本文自標(biāo)定方法具有很好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性.

        4 誤差分析

        本文自標(biāo)定方法在實(shí)際使用過程中,由于硬件裝置不可避免地存在制作安裝偏差,可能導(dǎo)致物面方程和標(biāo)定結(jié)果不準(zhǔn)確.經(jīng)分析,可能引起標(biāo)定誤差的因素主要有3類,即激光測(cè)距誤差、激光傾角誤差和偏置誤差.因此,通過數(shù)學(xué)建模對(duì)這3類誤差的定量影響情況進(jìn)行分析.誤差分析模型中,設(shè)定3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)為等邊三角形排列,三角形的邊長為 60 mm,三角形重心與照相機(jī)光心重合,被測(cè)物面上有一條長度為140 mm的水平線段,照相機(jī)光軸與被測(cè)物面垂直且通過該水平線段的中點(diǎn),激光測(cè)距儀與被測(cè)物面之間的距離為300 mm,設(shè)Δ、Δ、Δ分別為3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)對(duì)應(yīng)的測(cè)距誤差,其他條件與試驗(yàn)一致.將以上數(shù)據(jù)代入式(4),可得:

        (9)

        (10)

        式中:Dist函數(shù)所求為歐氏距離.

        (11)

        由式(34)可知,連通系數(shù)集成了連通分支最短距離加權(quán)平均數(shù)與連通分支數(shù)兩個(gè)因素,從而能夠更好地反映現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的連通性。同時(shí),由式(32)可知,連通子圖數(shù)量越少、各個(gè)連通子圖的平均最短路徑越小,則網(wǎng)絡(luò)的連通性越好。特別地,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)為全連通無權(quán)網(wǎng)絡(luò)時(shí),即=1且dw(i,j)=1時(shí),網(wǎng)絡(luò)連通性NC取最大值1。

        由此可得,誤差模型為

        (12)

        基于標(biāo)定結(jié)果,可以由像面中線段端點(diǎn)坐標(biāo)求得物面中對(duì)應(yīng)線段端點(diǎn)坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)線段長度的測(cè)量.將3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)對(duì)應(yīng)測(cè)距誤差Δ、Δ、Δ為0的無誤差情況下的線段真實(shí)值與有誤差情況下的線段測(cè)量值對(duì)比并進(jìn)行誤差分析.實(shí)際誤差分析過程中,前述誤差模型的解析表達(dá)式較為復(fù)雜,本文采用編程方式求解數(shù)值誤差.

        4.1 激光測(cè)距誤差

        激光測(cè)距誤差主要取決于激光測(cè)距儀的測(cè)量精度,當(dāng)求解物面方程所用的激光測(cè)距值不準(zhǔn)確時(shí),必然導(dǎo)致標(biāo)定結(jié)果產(chǎn)生誤差.考慮3個(gè)激光測(cè)距點(diǎn)出現(xiàn)測(cè)距誤差的不同組合,得到測(cè)距誤差值對(duì)標(biāo)定結(jié)果的定量影響規(guī)律如圖8所示.其中:、、為單個(gè)激光測(cè)距儀出現(xiàn)測(cè)距誤差;、、為兩個(gè)激光測(cè)距儀出現(xiàn)同等測(cè)距誤差;為3個(gè)激光測(cè)距儀均出現(xiàn)同等測(cè)距誤差.由圖8可見,在相同測(cè)距誤差水平下,或或的標(biāo)定誤差最小,的標(biāo)定誤差最大,可見產(chǎn)生測(cè)距誤差的激光發(fā)射點(diǎn)越少,則標(biāo)定結(jié)果越準(zhǔn)確.明顯地,或產(chǎn)生正誤差的影響比負(fù)誤差大,這是由拍攝視角固定時(shí)距離越遠(yuǎn)拍攝范圍越大所導(dǎo)致的.無論何種誤差組合方式,標(biāo)定結(jié)果誤差均隨激光測(cè)距誤差值的增大而增長.因此,采用高精度的激光測(cè)距儀,將有效提升標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性.

        4.2 激光傾角誤差

        當(dāng)激光發(fā)射方向未與照相機(jī)光軸完全平行而發(fā)生傾角偏差后,將導(dǎo)致激光測(cè)距值產(chǎn)生誤差,因此激光傾角誤差的影響實(shí)質(zhì)仍在于激光測(cè)距誤差.計(jì)算機(jī)模擬中,同樣考慮3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)出現(xiàn)傾角誤差的不同組合,得到線段標(biāo)定誤差結(jié)果隨激光傾角誤差值的變化規(guī)律如圖9所示.類似地,存在傾角誤差的激光發(fā)射點(diǎn)越多,標(biāo)定得到的線段長度誤差值也越大,且標(biāo)定結(jié)果誤差隨傾角誤差增大而呈現(xiàn)非線性增長規(guī)律.對(duì)比圖8和9可以發(fā)現(xiàn),10°傾角誤差與5 mm測(cè)距誤差所引起的標(biāo)定結(jié)果誤差較為相當(dāng).通常情況下,激光傾角誤差可通過高精度組合模塊控制在較低水平,其可能引起的標(biāo)定結(jié)果誤差也較為可控.

        在水稻綠色高產(chǎn)創(chuàng)建過程中,農(nóng)技人員要廣泛深入到基層一線,深入到農(nóng)田示范區(qū)開展技術(shù)指導(dǎo)。結(jié)合水稻生長情況,開展水稻調(diào)查,及時(shí)就田間病蟲害發(fā)生情況作出預(yù)警,采用科學(xué)的管理措施,提高水稻病蟲害防治效果。同時(shí),在水稻生長關(guān)鍵時(shí)期,農(nóng)機(jī)人員還要積極深入田間地頭,對(duì)種植戶進(jìn)行現(xiàn)場技術(shù)指導(dǎo),確保技術(shù)能夠更好的在基層地區(qū)推廣應(yīng)用。在農(nóng)閑季節(jié),通過定期舉辦培訓(xùn)、現(xiàn)場培訓(xùn)等多種培訓(xùn)模式,對(duì)各個(gè)村集體的種糧大戶、專業(yè)合作社、科技示范戶進(jìn)行系統(tǒng)化培訓(xùn),大力推廣優(yōu)質(zhì)品種,實(shí)現(xiàn)機(jī)械化生產(chǎn),推廣測(cè)土配方施肥技術(shù),病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治防治技術(shù)。

        4.3 偏置誤差

        偏置誤差由激光測(cè)距儀的位置誤差所引起,主要包括兩類:第1類為激光發(fā)射點(diǎn)所在平面與照相機(jī)光心之間沿照相機(jī)光軸方向上的偏差,即圖1中的距離;第2類為3個(gè)激光發(fā)射點(diǎn)在其自身平面內(nèi)的位置偏差.

        理想情況下,當(dāng)照相機(jī)光軸和激光方向平行且均與物面相垂直時(shí),第2類偏置誤差不會(huì)引起激光測(cè)距值的變化,其對(duì)標(biāo)定結(jié)果沒有影響,因此不再進(jìn)行單獨(dú)分析.對(duì)于第1類偏置誤差,其影響機(jī)理與激光測(cè)距誤差相類似,且相當(dāng)于3點(diǎn)同時(shí)出現(xiàn)同等測(cè)距誤差的情形,因此第1類偏置誤差的影響不能忽略.但對(duì)于組裝完成的自標(biāo)定系統(tǒng),實(shí)際的值也是固定的,因此可對(duì)儀器系統(tǒng)進(jìn)行一次初始標(biāo)定,計(jì)算確定實(shí)際值,并在后續(xù)拍攝測(cè)量時(shí)將此值代入式(4),從而完成圖像自標(biāo)定.總之,偏置誤差僅與標(biāo)定裝置的構(gòu)造相關(guān),裝置固化之后只需對(duì)偏置誤差修正一次.

        5 結(jié)語

        本文提出了一種基于平行激光測(cè)距的圖像自標(biāo)定方法.該方法在拍攝圖像的同時(shí),采用高精度激光測(cè)距儀對(duì)物面距離進(jìn)行連續(xù)測(cè)量,完成物面方程和單應(yīng)性矩陣的求解,實(shí)現(xiàn)不依賴外部圖像信息、無需借助標(biāo)定物、無需照相機(jī)做高精度特殊運(yùn)動(dòng)的圖像自標(biāo)定.

        盡管服務(wù)量不斷增長,但是因?yàn)楣芾硇侍嵘?,醫(yī)院的檢查預(yù)約時(shí)間逐步實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化。過去,患者的候檢時(shí)間往往是“上午來或下午來”,比較模糊;如今,時(shí)間精確到更具體的時(shí)間段,患者只需要提前30分鐘到醫(yī)院即可。

        ATLAS求解器基于開源代碼Adventure二次開發(fā)。Adventure結(jié)構(gòu)力學(xué)分析軟件基于高速并行原理開發(fā),計(jì)算收斂速度提升相當(dāng)明顯,求解速度較常規(guī)有限元軟件求解速度快一個(gè)數(shù)量級(jí)以上。

        通過研制激光測(cè)距自標(biāo)定裝置系統(tǒng)并開展不同測(cè)試場景下的標(biāo)定試驗(yàn),驗(yàn)證了方法的準(zhǔn)確性和有效性,同時(shí)對(duì)標(biāo)定誤差來源進(jìn)行了量化分析.與現(xiàn)有其他標(biāo)定方法相比,本文方法在準(zhǔn)確性、方便性、穩(wěn)定性等方面具有明顯優(yōu)勢(shì),且標(biāo)定過程可實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化,適合在機(jī)器視覺測(cè)量中推廣應(yīng)用.

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