基于双目视觉的线段长度计算误差研究

摘要

基于双目视觉的线段长度测量是一种非接触式测量技术，具有效率高、精度高、非损伤性等特点，在工业测量中具有广泛的应用前景。但在实际应用中，在各个步骤中的误差累积会影响最终目标物体的三维重建。
　　在农田垄行结构识别中，线段为基本一维度量对象。为提高系统测量精度，本文以线段长度检测为对象，提出通过线性回归修正系统误差的方法。即从实际应用角度，研究双目视觉系统误差与摄像头拍摄角度、摄像头与目标距离、摄像头高度以及线段自身长度的内在关系。本文首先分析误差的来源，从误差的数学模型入手，结合多元线性回归理论，提出使用线性回归方法对误差数据进行修正的方法。
　　本文共设定18组实验，共获取3420个实验数据。结合统计分析理论，采用线性回归进行分析。对程序计算出的原始数据误差进行处理后得到误差的线性回归方程，然后采用该线性方程的近似方程校正原始计算结果。使误差从原始计算值（-10，10）毫米提高到校正后的（-5，5）毫米，提高计算值的准确性。

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摘要

图表目录

第一章 绪论

1．1 研究背景、目的和意义

1．2 国内外研究发展与现状

1．3 本文主要工作和章节安排

第二章 双目视觉理论

2．1 摄像头标定方法

2．2 世界坐标系，摄像头坐标系，图像坐标系

2．3 双目视觉三维重建的基本原理

2．4 最小二乘法解线性方程组

2．5 双目视觉中的数字图像处理

2．5．1 图像分割

2．5．2 图像的立体匹配

2．6 双目测量系统

2．7 本章小结

第三章 双目视觉测量系统的误差来源及校正原理

3．1 双目视觉测量系统的误差数学模型

3．2 标定过程引进的误差

3．3 量化误差

3．4 双目匹配误差

3．5 误差校正原理

3．6 本章小结

第四章 基于线段长度测量误差校正实验方案

4．1 实验概况

4．1．1 双目摄像头的标定

4．1．2 输入数据

4．1．3 计算世界坐标的程序

4．2 线段长度计算方法

4．3 实验误差数据获取

4．4 误差修正

4．5 实验结果的验证与分析

4．6 结论与不足之处

4．7 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

附录

致谢