线结构光传感器重复性测试与精度评估：实例与关键技术

本资源是一份关于线结构光视觉传感器重复性测试和测量精度评价的考博真题数据，来源于2010年北京邮电大学的计算机网络课程。线结构光视觉传感器是一种利用激光扫描目标物体表面，通过获取反射光线的分布来重建三维形状的技术。测试部分提供了六个不同位置的三维坐标数据，以及对应的重复性误差，结果显示其误差均小于0.0345毫米，显示出良好的重复性。 重复性测试部分的数据表明，传感器能够在多次测量中保持稳定的性能，这对于确保在实际应用中的精度和一致性至关重要。这种传感器在工业自动化、精密测量等领域有着广泛应用，重复性误差的控制对于保证产品质量和生产效率具有重要意义。 测量精度评价实验则是通过电子经纬仪构成的三坐标测量系统来验证传感器的性能。实验中，电子经纬仪作为标准参考，用来测量结构光平面上四个共线点的距离，然后与线结构光视觉传感器的测量结果进行比较。结果显示，传感器在某些情况下（如d1和d2）与标准测量值存在较小偏差，但总体上，其平均偏差（RMS误差）为0.1153毫米，这证明了传感器具有较高的测量精度。 该章节的内容涵盖了机器视觉的基本理论和实践，如空间几何变换、摄像机模型、图像特征提取、摄像机标定等核心概念，这些都是理解线结构光视觉传感器工作原理和技术的关键。此外，还讨论了结构光三维视觉这一关键技术，它是机器视觉中用于三维重建的重要手段。 本书作为一本针对信息处理、计算机、机器人、人工智能和自动化等专业的研究生教材，不仅包含深入的理论知识，还提供了实际应用案例，如双目立体视觉和小型构件内表面三维形貌视觉检测等。它反映了机器视觉技术的最新发展和研究成果，对于研究生和相关领域的研究人员具有很高的参考价值。同时，由于机器视觉在工业、科研和国防等多个领域的广泛应用，掌握这些知识将有助于推动科技进步和产业升级。