定 價(jià)：22 元
叢書名：武漢大學(xué)學(xué)術(shù)叢書
- 作者：張永軍
- 出版時(shí)間：2008/12/1
- ISBN：9787307066540
- 出 版 社：武漢大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TH13-39 TP302.7
- 頁(yè)碼：148
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
本書系統(tǒng)地總結(jié)和闡述了基于序列圖像的工業(yè)零件的視覺檢測(cè)理論、方法及其應(yīng)用，簡(jiǎn)要回顧了攝影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展；分析了序列圖像幾何處理中所涉及的若干關(guān)鍵技術(shù)及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀；介紹了相機(jī)的線性和非線性模型，討論了基本矩陣和三視張量的幾何意義及其計(jì)算方法；闡述了基于最小二乘模板匹配的影像特征點(diǎn)和直線段的高精度提取算法；提出基于二維直接線性變換和平面控制場(chǎng)的非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定理論和算法；重點(diǎn)闡述了附加剛體變換的點(diǎn)、線攝影測(cè)量模型，提出利用點(diǎn)線混合攝影測(cè)量技術(shù)重建鈑金零件的精確三維模型；詳細(xì)討論了基于廣義點(diǎn)攝影測(cè)量的空間目標(biāo)三維重建理論與方法；最后介紹了序列圖像在工業(yè)零件三維重建與視覺檢驗(yàn)中的具體應(yīng)用，并就檢驗(yàn)的精度和效率等方面的問題進(jìn)行了深入的分析。
本書共分八章：第1章簡(jiǎn)要回顧了攝影測(cè)量及計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程與應(yīng)用現(xiàn)狀；第2章介紹了工業(yè)零件視覺檢測(cè)所涉及的數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定、三維重建與視覺檢測(cè)等領(lǐng)域的研究與發(fā)展現(xiàn)狀；第3章闡述了相機(jī)的線性與非線性模型、多視幾何的性質(zhì)及其計(jì)算方法；第4章討論了常用的點(diǎn)特征和線特征提取方法，并著重論述了基于最小二乘模板匹配的點(diǎn)、線特征高精度提取方法；第5章全面細(xì)致地分析了基于同形矩陣和二維直接線性變換并結(jié)合自檢校光束法平差的非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)高精度標(biāo)定理論和算法，并利用模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)分析；第6章重點(diǎn)闡述了附加剛體變換的點(diǎn)、線攝影測(cè)量模型，提出利用點(diǎn)線混合攝影測(cè)量技術(shù)重建鈑金零件的精確三維模型，并討論了粗差剔除、方差分量估計(jì)、病態(tài)矩陣無偏解算等相關(guān)問題；第7章詳細(xì)討論了基于廣義點(diǎn)攝影測(cè)量的空間直線段、圓（含圓角矩形）及數(shù)學(xué)曲線等復(fù)雜形狀的三維重建理論與方法；第8章介紹了序列圖像在工業(yè)零件三維重建與視覺檢測(cè)中的應(yīng)用試驗(yàn)，并就精度和效率等方面的問題進(jìn)行了深入分析。
序列圖像一般是指利用一臺(tái)傳感器采集被測(cè)物的一組隨時(shí)間（空間）變化的圖像，相應(yīng)的攝站外方位元素一般是時(shí)間（空間）的函數(shù)。序列圖像具有重疊度高、同名特征的冗余觀測(cè)值多等突出優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)自動(dòng)化、飛行目標(biāo)跟蹤、生物醫(yī)學(xué)影像分析及數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量處理等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著制造加工工藝的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代制造業(yè)對(duì)質(zhì)量檢測(cè)手段的要求也越來越高，質(zhì)量檢測(cè)的自動(dòng)化程度、檢測(cè)速度和精度是決定產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的重要因素。利用序列圖像進(jìn)行高精度三維重建及視覺檢測(cè)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量等領(lǐng)域的重要研究方向，可以在零件識(shí)別與定位、三維量測(cè)、產(chǎn)品質(zhì)量控制等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用�；谛蛄袌D像的工業(yè)零件視覺檢測(cè)主要涉及傳感器標(biāo)定、影像特征的高精度提取、三維幾何模型的精確重建及自動(dòng)化誤差檢測(cè)與質(zhì)量控制等關(guān)鍵技術(shù)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者都在從事相關(guān)的研究工作，并取得了豐碩的成果。
CAD技術(shù)的迅猛發(fā)展為建立物體的幾何模型提供了基礎(chǔ)，充分利用工業(yè)零件的CAD設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)作為參考來評(píng)價(jià)產(chǎn)品的幾何精度是提高質(zhì)量檢測(cè)自動(dòng)化程度的可行途徑。本書充分利用序列圖像的優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合工業(yè)零件的CAD設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，提出采用平面控制場(chǎng)進(jìn)行非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)的高精度標(biāo)定；并利用圖像中提取的點(diǎn)、線觀測(cè)值進(jìn)行混合區(qū)域網(wǎng)平差，對(duì)工業(yè)鈑金件進(jìn)行高精度三維重建以檢測(cè)其尺寸制造誤差或使用中所產(chǎn)生的尺寸變形。
張永軍，武漢大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。1975年3月出生于內(nèi)蒙古。1997年本科畢業(yè)于原武漢測(cè)繪科技大學(xué)，2002年獲武漢大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位。2003年曾在德國(guó)漢諾威大學(xué)進(jìn)行客座研究，2004年破格晉升為副教授，2006年破格晉升為教授。2002年獲“王之卓創(chuàng)新人才獎(jiǎng)”一等獎(jiǎng)，2003獲“湖北省第五屆優(yōu)秀博士學(xué)位論文”獎(jiǎng)，2006年獲“湖北省優(yōu)秀自然科學(xué)論文”二等獎(jiǎng)，2007年入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”，2008年獲“湖北省自然科學(xué)三等獎(jiǎng)”。主要從事數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量與遙感、計(jì)算機(jī)視覺等方面的教學(xué)和研究工作，在多源影像數(shù)據(jù)聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差、衛(wèi)星遙感影像的幾何處理與三維信息提取、低空攝影測(cè)量、數(shù)碼城市三維建模、工業(yè)零件高精度視覺檢測(cè)等方面取得了較好成果。獨(dú)立研制的GPS/IMU輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差系統(tǒng)達(dá)到國(guó)際著名同類軟件相同水平。
主持和參加國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技支撐計(jì)劃及國(guó)家973計(jì)劃等多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目。以第一作者公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI/EI/ISTP等收錄20余篇。國(guó)家863計(jì)劃和國(guó)家自然科學(xué)基金通訊評(píng)審專家，IEEE TGRS、IJGIS及CVIU等國(guó)際著名期刊及《測(cè)繪學(xué)報(bào)》、《武漢大學(xué)學(xué)，報(bào)（信息科學(xué)版）》、《遙感學(xué)報(bào)》等國(guó)內(nèi)核心期刊通訊評(píng)審人。
第1章 緒論
1.1 攝影測(cè)量的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.2 計(jì)算機(jī)立體視覺的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 研究目標(biāo)
1.4 本書的主要內(nèi)容
第2章 相機(jī)標(biāo)定、三維重建與視覺檢測(cè)研究進(jìn)展
2.1 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定研究進(jìn)展
2.2 三維重建研究概述
2.3 視覺檢測(cè)研究與應(yīng)用
第3章 相機(jī)模型與多視幾何
3.1 線性相機(jī)模型
3.2 非線性相機(jī)模型
3.3 雙視幾何
3.3.1 極線幾何概述
3.3.2 基本矩陣的計(jì)算
3.3.3 基本矩陣的性質(zhì)
3.4 三視幾何
3.4.1 三視張量概述
3.4.2 利用一般投影矩陣計(jì)算三視張量
3.4.3 三視張量的性質(zhì)
第4章 影像特征的自動(dòng)提取
4.1 邊緣檢測(cè)概述
4.2 點(diǎn)特征提取算子
4.2.1 Moravec算子
4.2.2 Forstner算子
4.2.3 Harris算子
4.3 線特征提取算子
4.3.1 基于一階微分的邊緣檢測(cè)算子
4.3.2 基于二階微分的邊緣檢測(cè)算子
4.3.3 高斯一拉普拉斯算子（LOG算子）
4.3.4 Canny算子
4.3.5 Hough變換
4.4 基于模板匹配的格網(wǎng)點(diǎn)提取
4.5 基于模板匹配的直線段提取
第5章 基于平面控制場(chǎng)的數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定
5.1 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定的基本流程
5.2 利用同形矩陣分解數(shù)碼相機(jī)參數(shù)初值
5.2.1 同形矩陣的計(jì)算
5.2.2 內(nèi)方位元素的求解
5.2.3 外方位元素的求解
5.2.4 外方位元素的變換
5.3 利用二維DLT分解數(shù)碼相機(jī)參數(shù)初值
5.3.1 二維DLT及內(nèi)方位元素初值的求解
5.3.2 外方位元素初值的求解
5.4 光束法平差的數(shù)學(xué)模型
5.5 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定的幾個(gè)相關(guān)問題
5.5.1 格網(wǎng)純繞z軸旋轉(zhuǎn)時(shí)主點(diǎn)無法計(jì)算的證明
5.5.2 利用基本矩陣剔除粗差格網(wǎng)點(diǎn)
5.5.3 光束法平差的快速算法
5.6 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定試驗(yàn)與結(jié)果分析
5.6.1 同形矩陣數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定算法試驗(yàn)
5.6.2 二維DLT數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定算法試驗(yàn)
第6章 點(diǎn)線混合攝影測(cè)量與視覺檢測(cè)
6.1 點(diǎn)、線混合攝影測(cè)量基本流程
6.2 附加剛體變換的點(diǎn)攝影測(cè)量模型
6.2.1 物體坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系間的旋轉(zhuǎn)平移變換
6.2.2 系統(tǒng)參數(shù)較大時(shí)的數(shù)學(xué)模型
6.2.3 系統(tǒng)參數(shù)較小時(shí)的數(shù)學(xué)模型
6.3 附加剛體變換的直線攝影測(cè)量模型
6.3.1 誤差方程式的基本形式
6.3.2 基于距離的誤差方程式改化形式
6.3.3 直線攝影測(cè)量按間接平差的數(shù)學(xué)模型
6.4 點(diǎn)、線混合攝影測(cè)量的相關(guān)問題
6.4.1 外方位元素初值的傳遞
6.4.2 利用三視張量剔除粗差直線段
6.4.3 方差分量估計(jì)
6.4.4 系統(tǒng)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
6.4.5 病態(tài)矩陣的無偏解算方法
6.4.6 圖形條件較差像片的自動(dòng)剔除
第7章 復(fù)雜形狀的三維重建
7.1 基于物方直接解的圓匹配與重建
7.1.1 旋轉(zhuǎn)角初值的解算
7.1.2 物方直接解的數(shù)學(xué)模型
7.2 基于廣義點(diǎn)攝影測(cè)量的復(fù)雜形狀三維重建
7.2.1 廣義點(diǎn)攝影測(cè)量的數(shù)學(xué)模型
7.2.2 直線段的三維重建
7.2.3 圓（圓�。┑娜S重建
7.2.4 圓角矩形的三維重建
7.2.5 數(shù)學(xué)曲線的三維重建
第8章 工業(yè)鈑金件視覺檢測(cè)系統(tǒng)試驗(yàn)
8.1 視覺檢測(cè)系統(tǒng)的基本功能
8.2 數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定試驗(yàn)
8.3 線框模型的視覺檢測(cè)試驗(yàn)
8.4 復(fù)雜形狀的視覺檢測(cè)試驗(yàn)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于單面控制場(chǎng)的數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定
檢查和校準(zhǔn)相機(jī)（或攝像機(jī)）的內(nèi)方位元素和光學(xué)畸變參數(shù)的過程稱為標(biāo)定，對(duì)于廣泛使用的非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)（或攝像機(jī)）來說，標(biāo)定是從二維圖像獲取三維信息必不可少的步驟。計(jì)算機(jī)視覺界提出的基于主動(dòng)視覺的相機(jī)自標(biāo)定算法，在無法布設(shè)控制場(chǎng)的情況下有獨(dú)特的作用，不過大多需要進(jìn)行比較耗時(shí)的非線性最優(yōu)化或者需要部分已知相機(jī)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，而且少數(shù)情況下，自標(biāo)定技術(shù)得到的解不唯一。自標(biāo)定技術(shù)的另一個(gè)缺點(diǎn)是其精度水平無法與傳統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定方法尤其是光束法平差相比。
本章主要討論兩種基于平面控制場(chǎng)的非量測(cè)數(shù)碼相機(jī)（包括數(shù)字?jǐn)z像機(jī)）標(biāo)定方法及其數(shù)據(jù)試驗(yàn)結(jié)果。5．1節(jié)給出數(shù)碼相機(jī)標(biāo)定的基本流程。5．2節(jié)討論基于同形矩陣的相機(jī)標(biāo)定模型的改進(jìn)，以適應(yīng)取用不同內(nèi)方位元素作為未知數(shù)時(shí)相機(jī)的高精度標(biāo)定。5．3節(jié)將重點(diǎn)討潞利用二維DLT參數(shù)分解相機(jī)內(nèi)外方位元素初值的實(shí)用算法。5，4節(jié)將討論利用自檢校光束法串差進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定的數(shù)學(xué)模型，此時(shí)相機(jī)參數(shù)的初值可以直接使用5．2節(jié)或5．3節(jié)分解的相機(jī)參數(shù)。5．5節(jié)將論述幾個(gè)與相機(jī)標(biāo)定相關(guān)的實(shí)際問題，包括純繞Z軸旋轉(zhuǎn)時(shí)（臨界運(yùn)動(dòng)序列）主點(diǎn)無法計(jì)算的證明；粗差點(diǎn)觀測(cè)值的剔除及光束法平差的快速算法等。5．6節(jié)將給出基于同形矩陣和光束法平差的標(biāo)定方法應(yīng)用實(shí)際數(shù)據(jù)的標(biāo)定結(jié)果，并與基于二維DLT和光束法平差的標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行比較，同時(shí)將利用模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)基于二維DLT的相機(jī)標(biāo)定方法進(jìn)行大量試驗(yàn)，以期驗(yàn)證算法的正確性并評(píng)價(jià)其精度水平。
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