单目视觉程序 通过对摄像机进行简单标定求出世界坐标犀利图像坐标系转换的必要参数，进而实现对固定平面内物体的位置定位及长度测量。针对该方法的特点，本文选取了4个点为标定点.

人工智能-机器学习-服务机器人智能空间中机器视觉测量技术及其应用研究.pdf

与平面目标面相比，在曲面目标面产生均匀的照度分布时，LED阵列的设计更复杂。通过优化LED阵列排布，使其在复杂曲面的目标面上产生了均匀的照度分布。构建了反映照度均匀性的目标函数，目标函数以阵列中各LED的位置坐标为变量，利用模拟退火算法对阵列中各LED的位置进行优化，使目标函数获得最小值。为了验证算法的可行性，针对圆柱形目标面、抛物线形柱状面以及正弦形柱状面，优化设计了3种不同排布的LED阵列，优化后的LED阵列在相应目标面上的照度分布均匀性分别达到99.0%、99.3%和97.0%。分析了LED阵列中各LED的装配公差对目标面照度均匀性的影响，模拟结果表明：装配公差在0.2 mm以内，目标的均匀度下降不超过0.3%，说明这种设计方法具有一定的实用价值。

北京科技大学研究生2020年《视觉测量技术》期末考试试卷，包括填空题，判断题和简答题，文档为word格式，下载后可直接使用，欢迎需要的同学下载使用。

双目立体视觉测量系统是工业测量中的重要手段，三维重建是双目立体视觉测量体统中非常重要的一环。基于视差原理的传统三维重建模型是对双目立体视觉系统的一种理想化抽象。通过分析由平面到三维点的实际映射过程，提出了一种更加符合实际数据的三维重建模型，异面直线公垂线三维重建方法。该方法通过计算两摄像机光心与其各自像点构成的两条空间直线的公垂线，即两条异面直线的最小距离点来定位三维空间点，且其最小距离参数可有效判断误匹配点。通过实验对该方法进行了验证。结果表明该方法可达到传统视觉三维重建方法的测量精度，并可有效判断匹配点是否为误匹配点。

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立体视觉中的匹配技术主要采用极线约束，但一般极线为斜线，交与极点，直接利用这些极线进行匹配，其复杂度依然很高。该程序可以将极线校正到相互平行，降低匹配搜索的复杂度。

提出了一种基于视觉的新型直线位移测量方法。建立了图像各像素点灰度值与直线运动位移间的映射函数模型, 通过数值方法解算了直线运动平台的位移。通过蒙特卡罗仿真对所提方法进行分析, 证明了其可行性与合理性。分析了检测点拓扑结构对测量精度的影响。实验结果表明, 在10 mm的位移测量范围内, 所提方法的测量误差标准差为4 μm。

在应用机器视觉技术进行测量时，测量系统的像素当量、系统误差和光源强度等因素均会对测量精度造成影响，因此必须对像素当量和系统误差进行标定，并分析光源强度对工件图像边缘位置的影响。提出一种基于点阵标定板的视觉测量系统综合标定方法，在提取标定圆圆心坐标的基础上，计算圆心距物理尺寸和像素尺寸的比值,得到像素当量；建立圆心实际坐标和理论坐标的二元三次误差模型，并利用最小二乘法拟合求解误差模型系数；通过确定光源强度引起的图像边缘位置误差补偿量，实现测量系统的综合标定。实验结果表明，该方法可以有效提高系统的测量精度。

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