基于双目测距与运动视觉的深度信息获取技术

"运动视觉-基于PLC大棚温湿自动控制系统" 本文主要探讨了两种用于获取深度信息的技术：双目测距和运动视觉，并结合PLC（可编程逻辑控制器）在大棚温湿自动控制系统的应用。双目测距是通过模拟人眼观察的方式，利用两个相机从不同角度捕获图像，通过计算图像中同一物体在两个相机中的视差来确定物体的距离。运动视觉则是通过物体与相机间的相对运动来恢复物体的深度信息。 在双目测距的原理中，两个相机C1和C2平行放置，利用三角测量法，通过公式(1.1)和(1.2)计算物体的深度Z。这些公式表明，视差d与深度Z成反比，因此测量视差可以得到物体的精确距离。双目测距的实现依赖于相机参数，包括焦距f和相机之间的距离T。 运动视觉技术则是另一种获取深度信息的方法，它利用物体与相机的相对运动，通过分析连续帧间的图像变化来推断物体深度。这种方法在动态场景中有其独特的优势，尤其适用于物体运动快速的情况。 此外，标签提到了"激光散斑"，这可能是指一种深度图获取算法的研究。激光散斑技术通常涉及使用激光照射物体，通过分析散射的光斑模式来获取物体表面的三维信息。在计算机应用技术领域，这种技术可能被用于创建高精度的深度图像，从而提升目标识别和场景理解的效率。 论文内容显示，这是一篇工学硕士论文，由侯旭阳撰写，指导教师是张绍阳教授，研究主题为基于激光散斑的深度图获取算法。论文详细研究了激光散斑图像的成像原理、成像系统和散斑成像光栅，并对散斑图像的自相关性和互相关性进行了实验分析，旨在改进国内在深度成像技术上的不足，特别是在实时检测、大范围和低成本应用方面。 这篇摘要涵盖了视觉感知领域的关键技术，包括双目测距、运动视觉和激光散斑技术，这些都是现代自动化系统，如大棚温湿自动控制系统，实现智能感知和控制的重要手段。同时，也展示了学术研究如何推动这些技术的发展和创新。