提出一种基于二维轮廓数据的旋转扫描系统标定方法。分别对每个传感器采集的二维轮廓数据提取关键特征,通过建立特征间的匹配关系来实现多传感器相对位姿的精确标定;利用激光平面、标靶和转轴三者的几何约束关系来求解转轴的初始解,同时根据标靶的几何尺寸建立目标优化函数,迭代求解出转轴的精确解。实验结果表明,系统测量精度可达0.08 mm,测量时间为20 s,所提方法不仅可替代人工检测,实现车轮尺寸的在线测量,还可以推广应用到其他大型回转体三维测量中。

提出了一种基于多传感器的三维目标位姿测量方法, 该方法利用多传感器技术, 充分发挥深度相机和高分辨率电荷耦合器件(CCD)相机各自的优势, 提高了测量的稳健性和效率。利用物体与其固定平面之间的关系, 在点云中粗略定位出目标区域, 通过预先标定信息将目标区域转换至灰度图像空间。在灰度图像中, 利用线段检测器(LSD)算法外加特征约束, 筛选出4条目标直线, 利用透视4点(P4P)算法求解出目标的六维位姿。实验验证了该算法的有效性, 其测量效率远优于经典模板匹配方法。