基于双目测距的牙齿热压模型激光切割教学实验平台开发

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域得到了广泛应用。

其中，测距技术作为双目立体视觉的核心技术之一，其准确性和实时性直接影响到整个系统的性能。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，以提高测距的准确性和稳定性。

二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉通过模拟人眼立体视觉的原理，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。

其基本原理包括摄像机标定、图像获取、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。

三、测距算法研究现状目前，基于双目立体视觉的测距算法主要包括基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。

其中，基于特征匹配的测距算法通过提取图像中的特征点，然后利用立体匹配技术计算特征点在两个相机中的视差，从而得到物体的距离信息。

而基于深度学习的测距算法则通过训练深度学习模型，从图像中直接学习出距离信息。

四、本文提出的测距算法本文提出了一种基于特征匹配和深度学习的混合测距算法。

该算法首先通过摄像机标定获取相机的内外参数，然后利用特征提取算法提取图像中的特征点。

接着，采用一种改进的立体匹配算法对特征点进行匹配，得到视差图。

最后，结合深度学习模型对视差图进行优化，得到更加准确的距离信息。

五、算法实现与实验结果在算法实现方面，我们采用了OpenCV等开源库进行图像处理和摄像机标定。

在特征提取和立体匹配方面，我们使用了一种改进的SIFT算法和基于区域的立体匹配算法。

在深度学习模型方面，我们采用了卷积神经网络（CNN）对视差图进行优化。

在实验方面，我们使用了多种场景下的实际图像进行测试。

实验结果表明，本文提出的混合测距算法在各种场景下均能取得较好的测距效果，且准确性和稳定性均优于传统的基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。

六、结论与展望本文提出了一种基于双目立体视觉的混合测距算法，通过结合特征匹配和深度学习的优势，提高了测距的准确性和稳定性。

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在自动化技术、智能驾驶和机器人技术等应用领域中，精确的测距算法是关键技术之一。

双目立体视觉作为一种有效的视觉测距技术，在三维空间信息的获取中得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，为相关领域提供理论依据和技术支持。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于人类双眼的视觉感知机制。

通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算视差，从而得到场景的三维信息。

双目立体视觉的测距原理主要依赖于视差计算和三角测量法。

三、双目立体视觉测距算法研究1. 算法流程基于双目立体视觉的测距算法主要包括图像获取、相机标定、图像预处理、特征提取、特征匹配和视差计算等步骤。

首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像；然后，进行相机标定和图像预处理，包括去除噪声、灰度化等；接着，提取左右图像中的特征点；通过特征匹配算法，找到对应点对；最后，利用三角测量法计算视差，得到目标物体的深度信息。

2. 关键技术（1）相机标定：通过标定板获取相机的内外参数，为后续的图像处理提供基础。

（2）特征提取与匹配：提取左右图像中的特征点，并采用合适的匹配算法找到对应点对。

特征提取与匹配是双目立体视觉测距算法的关键步骤，直接影响测距精度。

（3）视差计算与三角测量法：根据对应点对计算视差，然后利用三角测量法得到目标物体的深度信息。

视差计算需要精确的匹配和算法优化，以提高测距精度。

四、算法优化与实验分析为了提高双目立体视觉测距算法的精度和鲁棒性，本文从以下几个方面进行了优化：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更加稳定的特征提取与匹配算法，提高对应点对的准确性。

2. 引入机器学习与深度学习技术：利用机器学习和深度学习技术对双目立体视觉测距算法进行优化，提高算法的鲁棒性和适应性。

3. 实验分析：通过实验验证了本文提出的双目立体视觉测距算法的有效性和准确性。

实验结果表明，本文算法在各种场景下均能实现较高的测距精度。

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域，双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，深入探讨其原理、应用及其优缺点，并通过实验分析验证其有效性。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉过程，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。

其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。

三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤：1. 图像获取与预处理：首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以便后续处理。

2. 特征提取与匹配：在预处理后的图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法。

然后，通过立体匹配算法找到对应点，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。

3. 计算视差：通过立体匹配得到的对应点计算视差，即同一物体在不同相机图像中的位置差异。

视差反映了物体在空间中的深度信息。

4. 深度信息恢复与测距：根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息，从而得到物体的三维坐标。

再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。

四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性，可以采取以下措施对算法进行优化和改进：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更先进的特征提取与匹配算法，如深度学习算法等，提高匹配精度和速度。

2. 引入约束条件：利用先验知识或已知信息引入约束条件，如顺序一致性约束、极线约束等，以减少错误匹配的概率。

3. 深度学习算法的融合：将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合，通过大量数据训练得到更准确的模型。

4. 多重校正技术：在图像获取阶段引入多重校正技术，以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。

五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。

基于双目立体视觉的3D检测系统的开题报告一、选题背景近年来，随着机器视觉技术的快速发展，基于双目立体视觉实现的3D检测系统越来越受到人们的关注。

3D检测系统可以提供更加真实、准确的物体信息，广泛应用于工业自动化、安防监控、智能物流等领域。

本项目旨在开发基于双目立体视觉的3D检测系统，实现对三维物体的实时检测和识别。

二、项目概述本项目主要包括双目立体视觉硬件平台的设计与搭建、双目立体视觉算法的开发、3D检测系统的实时检测和识别等几个方面。

首先，需要设计和搭建一个双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像头、同步触发电路、硬件连接等。

其次，需要对于双目图像进行处理，包括对于图像的矫正、匹配、深度计算等。

算法的实现可以选择基于特征点的立体匹配算法、基于相位移动法的双目计算机视觉算法等。

最后，将算法应用于实时检测与识别系统中，能够提供对于物体的实时跟踪、姿态估计、面积计算等功能。

开发完整的3D检测系统，并做实验验证其准确度和鲁棒性。

三、项目意义本项目所开发的基于双目立体视觉的3D检测系统在工业、车联网、智能家居、医疗行业等领域具有广泛的应用和推广价值。

此外，该系统还可用于机器人、自动化生产、安防监控等领域，提高产品质量，降低生产成本，提升设备安全性能。

四、预期成果预计本项目将通过以下方面达到项目目标：1. 设计搭建双目立体视觉硬件平台；2. 完成双目立体视觉算法的开发，并发布相应的程序库；3. 搭建3D检测系统实时检测和识别平台；4. 对于系统进行实际环境下的测试，并且调试系统。

五、研究方案1. 大量学习相关文献，了解双目视觉系统的基本原理和常见算法。

2. 设计和搭建双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像机和同步触发电路。

3. 进行双目图像处理和相关算法测试。

4. 搭建基于Python的3D检测系统实时检测和识别平台。

5. 对于系统进行实际环境下的测试，并根据测试结果进行系统调整和优化。

六、可行性分析1. 目前，双目视觉技术已经相对成熟，各种算法相继提出，相应的程序库也不断完善，能够支撑本项目的研究。

基于双目测距的牙齿热压模型激光切割教学实验平台开发张立军;张天力;王晓强;缪俊杰;李增辉;张军伟;王旱祥【摘要】为了加深学生对现代切削技术的认识与理解,体会现代切削装备的发展趋势,开发了基于双目测距原理的多自由度牙齿热压模型激光切割教学实验平台.该实验平台将机械设计、机械电子、计算机图像处理等学科的理论知识有机地结合在一起,实现了对牙齿热压模型表面牙龈曲线空间坐标的提取,并控制激光切割手臂按切割曲线进行切割,使得切割过程更加直观,加深了学生对\"切削原理与刀具\"及\"现代制造技术\"等课程的认识与理解,提高了对机械加工理论的学习兴趣,达到了良好的实验教学效果.【期刊名称】《实验技术与管理》【年(卷),期】2019(036)003【总页数】8页(P18-25)【关键词】激光切割;牙齿热压模型;双目测距;教学实验平台【作者】张立军;张天力;王晓强;缪俊杰;李增辉;张军伟;王旱祥【作者单位】中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛266580;中国石油大学(华东)机电工程学院 ,山东青岛 266580【正文语种】中文【中图分类】G642.0切削技术作为机械制造技术中的基础技术,在“切削原理与刀具”“机械加工概论”“现代制造技术”等专业课中均有讲述。

近年来,随着切削技术与计算机技术的不断结合,切削装备不断朝着多自由度化、智能化的方向发展。

因此,不仅要让学生掌握切削加工基础知识,还要让其认识和掌握与切削技术有关的新兴技术。

在与切削技术相关的教学实践中,学生通常接触到的切削装备大多只具有三个自由度,很少有与计算机技术、图像处理等相结合的多自由度切削装备。