机器视觉与双目相机技术概述

机器视觉

机器视觉通常由相机、镜头、光源、图像处理单元和执行机构等组成。相机负责采集图像，镜头用于成像，光源提供合适的照明条件，图像处理单元对图像进行分析和处理，执行机构根据处理结果执行相应的动作。

关键技术

图像采集：包括相机选型、镜头选择、光源设计等。例如，根据检测对象的特点选择合适分辨率、帧率、传感器类型的相机；根据视场范围和工作距离选择合适焦距的镜头；根据检测需求设计合适的光源，如选择同轴光源用于反光表面检测，环形光源用于增强边缘对比度。
图像处理与分析：涉及图像滤波、特征提取、目标识别与定位等算法。如利用SIFT算法进行尺度不变特征匹配，HOG特征用于目标检测，采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和目标检测等。
相机标定：确定相机的内部参数（如焦距、像素间距等）和外部参数（如相机的位置和姿态），以便将图像中的像素坐标转换为实际的世界坐标，提高测量和定位的精度。

工业应用

质量检测：用于检测产品表面的缺陷、尺寸偏差等。例如，在电子制造行业，检测电路板上的元件缺失、焊接不良等问题；在汽车制造行业，检测车身表面的划痕、凹陷等缺陷。
尺寸测量：对物体的尺寸进行精确测量，如机械零件的尺寸测量、纸张的宽度测量等。
目标定位与识别：在工业自动化生产中，实现对物体的定位和识别，以便机器人进行抓取、装配等操作。例如，机器人通过机器视觉识别工件的位置和姿态，实现准确抓取和装配。

双目相机

双目相机由两个相互平行的摄像头组成，基于三角测量法和立体视觉原理工作。两个摄像头捕捉到稍有差异的图像，通过对比分析图像中的视差，计算出场景中的深度信息，进而得出物体的距离和空间位置。

系统搭建

硬件选择：要根据具体应用场景和精度要求选择相机，包括分辨率、帧率、感光度等参数。例如在工业检测中，可能需要高分辨率、高帧率的相机；在室内环境监测中，对感光度有一定要求。同时，还需考虑镜头的焦距、畸变等因素，以及选择合适的图像采集卡和计算机硬件来处理图像数据。
相机标定：通过标定可以确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（如相机之间的相对位置和姿态），这是后续精确测量和三维重建的基础。常用的标定方法有张正友标定法等，可以使用专门的标定板进行标定。
同步与触发：为了确保两个相机拍摄的图像能够准确对应，需要实现相机的同步触发。一些相机可以通过硬件触发信号实现同步，也可以使用软件同步的方式，但要注意同步的精度和稳定性。

图像处理与算法

图像预处理：包括灰度化、去噪、滤波等操作，以提高图像质量，减少噪声对后续处理的影响，为特征提取和匹配提供更好的图像基础。
特征提取：提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，常用的算法有SIFT、SURF、Harris角点检测等。这些特征点将用于后续的立体匹配。
立体匹配：通过匹配左右图像中的特征点，计算出视差图。常见的匹配算法有基于区域的匹配（如SSD、NCC算法）和基于特征的匹配（如RANSAC算法）、半全局立体匹配算法等。
深度计算与三维重建：根据视差图和相机的参数，计算出场景中物体的深度信息，并通过三维重建算法生成三维点云或三维模型。

应用领域

无人机领域：帮助无人机实现环境感知、避障、精准悬停和三维重建等功能，使其能够在复杂环境中自主飞行。
汽车辅助驾驶与无人驾驶：用于车前行人检测、目标识别与跟踪、距离测量等，提高驾驶安全性和自动化程度。
工业检测：可以对工业零部件进行三维测量、缺陷检测、装配验证等，提高生产质量和效率。
物流与配送：在无人机物流配送中，辅助无人机识别地面障碍物和安全区域，确保包裹安全投递。