全球评估法提升条纹反向视觉测量精度：基于正弦条纹的摄像机位姿与测头测量

本文主要探讨了一种创新的机器视觉测量方法——基于全局位姿评估的条纹反向视觉测量。这种方法的核心在于利用带有测头的摄像机对二维正弦条纹进行拍摄，通过傅里叶分析提取出平面特征点，然后采用全局优化策略来评估摄像机的位姿。在传统的条纹反向视觉测量中，位姿评估是至关重要的环节，因为它直接影响到测头标定和物体坐标测量的精度。 摄像机的位姿评估误差函数通常包含重投影误差和物空间误差两个方面。在基于平面的评估方法中，由于这两个误差项的存在，误差函数会形成两个局部极小值，这可能导致计算结果落入错误的解。而全球位姿评估算法则通过搜索整个可能的位姿空间，有效地避免了局部极小值的陷阱，从而实现更高精度的摄像机定位。 在实验中，作者展示了这一方法的有效性，它能够以高精度测量出物体的三维坐标，这对于工业自动化、精密测量以及机器人导航等领域具有重要意义。这种全局位姿评估结合正弦条纹和傅里叶分析的技术，不仅提高了测量的可靠性，还简化了复杂的数学模型，使得条纹反向视觉测量技术在实际应用中更具优势。 关键词如机器视觉、反向视觉测量、全局位姿评估、正弦条纹和傅里叶分析，都突出了论文的核心内容和研究方法。总体而言，这篇论文提供了一个创新的解决方案，提升了条纹反向视觉测量的精度和鲁棒性，对于推动机器视觉领域的发展有着积极的贡献。