基于神经网络的三目摄像机立体视觉标定方法

"该文是2007年发表在吉林大学学报(工学版)上的一篇工程技术论文，作者包括唐新星、赵丁选、黄海东、艾学忠和冯石柱。文章主要探讨了如何改进工程机器人的立体视觉标定方法，以提高摄像机标定的准确性和系统灵活性。研究中，作者们针对传统线性标定的不准确性和非线性标定的计算复杂度问题，提出了一种基于神经网络的三目立体视觉摄像机标定新方法，并构建了改进的BP神经网络模型。通过对两种不同标定方法的像素点对均方根误差的对比分析，结果显示，改进的BP神经网络模型可以避免非线性建模，从而提升标定精度，增强系统的适应性，对于实际应用更具价值。该研究涉及自动控制技术、工程机器人、立体视觉、图像处理以及神经网络等领域，具有重要的理论和实践意义。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 立体视觉标定：立体视觉标定是机器人视觉系统中的关键技术，它涉及到将摄像头捕捉到的二维图像映射到三维空间的过程，以实现精确的定位和导航。 2. 摄像机标定问题：标定通常分为线性和非线性两种，线性标定可能无法完全捕捉到摄像头的复杂特性，而非线性标定虽然更精确，但计算复杂度高，增加了实施难度。 3. 神经网络应用：文中提出的基于神经网络的标定方法利用已知的三维信息来推导二维像素点对，通过训练神经网络模型来优化标定过程，降低了非线性建模的需求。 4. 改进的BP神经网络：BP（Back Propagation）神经网络是一种常用于图像处理和模式识别的深度学习模型，改进的BP网络旨在提高标定精度和系统灵活性。 5. 误差分析：通过比较传统的标定方法与改进的神经网络方法的像素点对均方根误差，证明了新方法的有效性，即在减少计算复杂性的同时提高了标定的准确性。 6. 实际意义：这种改进的方法对于工程机器人领域的应用有显著优势，能提高机器人在复杂环境下的视觉感知能力，有助于实现更精确的机器人操作和自主导航。 7. 研究领域：该研究涵盖了多个学科领域，包括自动控制技术，涉及到如何通过算法控制机器人行为；工程机器人，关注机器人在实际工程中的应用；立体视觉，研究如何建立3D视觉模型；图像处理，处理和解析图像信息；以及神经网络，用以模拟人脑的学习和处理机制。 8. 学术贡献：论文不仅提出了新的技术解决方案，还进行了实证研究，提供了对比分析，对工程机器人视觉系统的研究和发展有积极的推动作用。