立体视觉驱动的高精度平面圆参数测量新法

本文主要探讨了一种基于立体视觉的平面圆参数高精度测量算法，针对现有测量方法存在的局限性，特别是对于平面圆圆心和半径测量的不精确性，该研究在2010年由林国余、陈旭和张为公三位学者合作完成，他们分别来自东南大学仪器科学与工程学院和南京信息工程大学信息与控制学院。论文的核心内容包括以下几个步骤： 1. 边缘分组与椭圆特征提取：首先，作者采用边缘分组算法来识别并区分双目图像中的不同边缘，这是椭圆特征检测的基础。接着，利用二次曲线椭圆拟合判别算法，从这些边缘中挑选出可能代表平面圆的椭圆特征。 2. 分段立体匹配获取三维坐标：通过分段立体匹配技术，对平面圆特征上的特定点进行三维坐标定位。这种方法能够更准确地处理立体视觉中的深度信息，提高测量的精度。 3. 三维平面拟合与坐标转换：获取到一部分三维点后，通过三维平面拟合技术确定平面圆所在的平面，并将二维坐标转化为三维空间中的坐标系。 4. 平面圆拟合与坐标反变换：进一步进行平面圆拟合，得到最佳拟合圆的方程，然后通过坐标反变换，计算出圆心的精确位置和半径值。这种方法能有效减小由于透视投影带来的畸变误差。 5. 实验验证：实验结果显示，这种基于立体视觉的方法显著提高了平面圆参数的测量精度，证明了其在实际应用中的优势。 关键词方面，本文关注于“立体视觉”、“平面圆”以及“圆参数测量”，这表明研究重点在于将立体视觉技术应用于提高测量精度，特别是在工业自动化、机器人导航或精密机械制造等领域有潜在的应用价值。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，不仅提升了平面圆参数测量的准确性，而且为立体视觉在精密测量中的应用开辟了新的途径。