清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

High precision calibration of line structured light sensors based on linear transformation over triangular domain

三角测量 校准 失真(音乐) 束流调整 针孔(光学) 光学 近似误差 转化(遗传学) 直线(几何图形) 计算机科学 摄像机切除 线性地图 计算机视觉 数学 算法 人工智能 几何学 摄影测量学 物理 统计 基因 化学 放大器 生物化学 纯数学 计算机网络 带宽(计算)
作者
Yuehua Li,Jingbo Zhou,Fengshan Huang
出处
期刊:Proceedings of SPIE [SPIE]
卷期号:9684: 968407-968407 被引量:5
标识
DOI:10.1117/12.2242945
摘要

With the advantages of easy data processing and fast measuring speed, line structured light sensors (LSLSs) have gained more and more applications. CCD camera is a core component of the sensor. The distortion of its lens will severely degrades the measuring accuracy. To enhance the measuring quality, a numerical calibration method is brought out that is based on linear transformation over triangular domain. Based on the pinhole imaging principle, a linear transformation model was established which is easy to compute the profile's world coordinates according to its pixel coordinates over each triangular domain. The triangle domains are achieved using Delaunary triangulation via the centers of target dots. The triangle number that each center point of the laser stripe locates is determined by T-search method. A linear approximation error model to the lens distortion is also established and the approximation errors are getting larger when the interval spacing of the calibration dots increases. Measuring results show that the relative error of this proposed method in horizontal and vertical direction can reach 0.0630% and 0.0802%, respectively. The calibration error grows with the increasing of the target's dot interval that corresponds with the trends of the linear approximation error. This further validates the proposed calibration method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
口腔飞飞完成签到 ,获得积分10
18秒前
零度空间完成签到,获得积分10
39秒前
健壮的绿凝完成签到,获得积分10
39秒前
前方的菜鸟完成签到 ,获得积分10
45秒前
无限的画板完成签到 ,获得积分10
48秒前
神通广大的MOMO完成签到,获得积分10
1分钟前
mengdi发布了新的文献求助10
1分钟前
nhzz2023完成签到 ,获得积分0
1分钟前
MrCoolWu完成签到,获得积分10
1分钟前
情怀应助mengdi采纳,获得10
1分钟前
姚老表完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
vuvcud完成签到 ,获得积分10
2分钟前
大阳发布了新的文献求助10
2分钟前
Kao应助大阳采纳,获得10
2分钟前
Kao应助大阳采纳,获得10
2分钟前
刘文锦发布了新的文献求助10
2分钟前
董日甫完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
mengdi发布了新的文献求助10
3分钟前
mengdi关注了科研通微信公众号
4分钟前
mengdi发布了新的文献求助10
4分钟前
Xcd完成签到 ,获得积分10
4分钟前
xiaoyan完成签到,获得积分10
4分钟前
张来完成签到 ,获得积分10
5分钟前
senli2018发布了新的文献求助10
5分钟前
北欧森林完成签到,获得积分10
5分钟前
直率的笑翠完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
ZikiGao发布了新的文献求助10
5分钟前
Jayzie完成签到 ,获得积分0
5分钟前
我是老大应助ZikiGao采纳,获得10
5分钟前
斯文败类应助xuan采纳,获得50
6分钟前
乐研客完成签到,获得积分10
6分钟前
xmsyq完成签到 ,获得积分10
7分钟前
7分钟前
xuan发布了新的文献求助50
7分钟前
7分钟前
菊爱花发布了新的文献求助10
7分钟前
共享精神应助菊爱花采纳,获得10
8分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7297930
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916403
关于积分的说明 18879317
捐赠科研通 6963207
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210641
关于科研通互助平台的介绍 2379958
邀请新用户注册赠送积分活动 2187108