1) stereo vision sensor
立体视觉传感器
1.
The mathematical model of a stereo vision sensor is analyzed.
实验结果表明,该方法适合双目立体视觉传感器的现场标定,在6000mm×4500mm的范围内可以得到0。
2) binocular stereo visual sensor
双目立体视觉传感器
1.
Accuracy analysis of binocular stereo visual sensors and the design method;
双目立体视觉传感器精度分析与参数设计
3) stereo visual sensor calibration
立体视觉传感器标定
4) Vision sensor
视觉传感器
1.
Development of economic seam tracking vision sensor;
经济型焊缝跟踪视觉传感器的研制
2.
Binocular vision sensor modeling based on neural network;
基于神经网络的双目视觉传感器建模
3.
Embedded vision sensor system based on Windows CE.NET;
基于WindowsCE.NET的嵌入式视觉传感器系统的研究
5) visual sensor
视觉传感器
1.
Design of multiple visual sensor CAN bus measuring system;
多视觉传感器CAN总线检测系统的设计
2.
A novel visual sensor for intelligent spherical tank welding robot;
新型智能球罐焊接机器人视觉传感器的研究
3.
2-D Robot seam tracking system based on structured-light visual sensor
线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统
补充资料：立体视觉
立体视觉
stereo vision
点P(x刁，:)在I一及Jr上的位置PI(x一沙l)及l，:(xr，夕r)，即可由公式一。生粉黑笋一占左晋岁普梦二一。厂共下 、JI一工r夕计算得到有关P点的三维坐标值x，y，z。如果三维物体表面的许多点都可按上面方法求得其三维坐标，那么，有关此物体的三维信息就可以认为是得到了。‘! Q一yx右镜头左镜头左图象右图象Pl(xI，”》P:(x，，多) 图1立体视觉原理图 立体视觉技术中最困难的问题之一是所谓“对应点匹配”。空间点P在图象上的位置九及Pr是两个点，它们对应于同一空间点，故称为对应点。如何从一幅图象上的点PI(或Pr)寻找在另一幅图象上相对于同一物点的点Pr(或Pl)的技术问题，称为对应点匹配问题。 解决对应点匹配问题的方法一般可分两类。一为相关匹配方法:在待匹配的图象中选取一批候选的匹配对应点，从中选出对应点图象邻域间相关系数为最大的点，作为被匹配的对应点。二为搜索匹配，它是根据摄象机和物体的位置关系，物体本身的几何形状特征等约束条件，在两幅图象中搜索满足最优约束条件的点，作为对应点。尽管原理比较简单，但由于实际图象中需要计算的对应点的数量比较大，计算量及搜索的范围迅速增长，造成计算时间长，容易错配或失配的现象，因而对应点匹配仍是一个需要研究的问题。 除了对应点匹配之外，还可以作对应边线的匹配、对应曲面投影边的匹配。通过获得点、线、边的1 ltl sh一Jue立体视觉(ster的vision)摹仿人体双眼视觉原理，利用相隔一定距离的两个(有时可用三个)摄象镜头摄取两幅(或三幅)数字图象，通过对同一物体在两幅图象上相对位置的差异，计算获得所摄空间景物的三维信息，并由此对景物进行定位、自动识别或理解的技术总称。 立体视觉的基本原理可由图1说明:设三维空间中物体为A，左右镜头拍摄的数字图象为11，Ir，镜头相间距离为b，焦距为f;那么利用物体A上某匹配，其它面上的点，需要通过一定的计算来获取其三维信息。 综上所述，完成立体视觉需要四个步骤，即:①摄取两幅(或以上)图象;②求取对应点的匹配;③利用前述公式，求取对应点的三维坐标，获取物体的全面三维信息;④根据三维信息对物体进行分割、建模、识别及理解。
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参考词条