相机标定实验报告
相机标定
一、实验原理
相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程。
相机的标定主要有两种：传统的摄像头标定方法和摄像头自标定方法，典型的有：（1）Tsai（传统的标定方法）；（2）张正友（介于传统和自标定之间）。1999年，微软研究院的张正友提出了基于移动平面模板的相机标定方法。此方法是介于传统标定方法和自标定方法之间的一种方法，传统标定方法虽然精度高设备有较高的要求，其操作过程也比较繁琐，自标定方法的精度不高，张正友标定算法克服了这两者的缺点同时又兼备二者的优点，因此对办公、家庭的场合使用的桌面视觉系统(DVS)很适合。张正友标定方法由于简单、效果好而得到广泛使用。
张正友标定法的标定步骤：
1、打印一张模板并贴在一个平面上；
2、从不同角度拍摄若干张模板图像；
3、检测出图像中的特征点；
4、求出摄像机的外参数（单应性矩阵）和内参数（最大似然估计）；
5、求出畸变系数；
6、优化求精。
张正友标定方法的主要思想是：
1、相机内参矩阵
其中，
q的坐标系是默认的OpenCV的像素坐标系，Q的坐标系是标定板坐标系，Z
轴为0，原点在标定板的某个内角点上（标定板上角点的坐标均为[*,*,0]的形式），在OpenCV 3.0中使用的是（[i ?Squres_Size ，j ?Square_Size ，0]的形式）。其中fx 和fy 表示相机x 轴和y 轴的焦距，s 表示成像平面x 轴和y 轴的不正交性。
2、基础公式
对于不同位置的棋盘格到相机的成像，可以使用下面的公式进行表示：
其中，[R|t]表示棋盘格坐标系相对于相机坐标系的位姿。把矩阵R 和M ~
写
开，如下式所示：
进行化简得：
其中[u v 1]是已知量，[X Y 1]也是已知量，A 和[r1 r2 t]是未知量。其中H=A[r1 r2 t]又叫做单应性矩阵，可以使用下面的3中所述的方法求解。
3、单应矩阵求解
这里使用的方法基于最大似然准则：假设提取的m 存在均值为0，噪声协方差矩阵为的高斯白噪声。
则优化目标为
其中
其中i h 是矩阵H 的第i 列，并且假设i i m i M m I ,,2σ=Λ已知，求解上面的非线性优化问题可以使用LM 算法。 初始值求解：
令[]
321,,x =，则M H m s ~~=可以重写为
对于n个点，对应n个方程，Lx=0，其中x是1×9的，L是2n×9的。x的解对应于L的最小奇异值的右奇异向量。
4、求解相机内参
利用约束条件求解内参矩阵A：
在公式中，由于r1和r2是单位向量且是正交的，所以存在下面的关系：
上面的公式写成方程组的形式如下所示：
上面的等式是一个最小二乘问题，可以使用SVD求解.由于A有5个参数：α，β，u0，v0，γ一个单应性矩阵对应两个约束，所以求解A需要3个单应性矩阵，也就是最小需要3幅图像（超定方程）。当然，也可以使用两个单应性矩阵，此时需要令γ=0。算出了b之后，可以用下面的公式求A。
5、求解相机外参
在上面求解了相机的内参之后，可以求出棋盘格的位姿，公式如下：
在OpenCV中，上面的公式是用来求解优化参数的初始值的，最终的结果是使用优化的方法得到的。
由于存在误差，还是需要迭代求解以提高精度（问题描述如下）：
给定棋盘格的n个图像和m个角点，并假设图像点被独立同分布的噪声影响。
似然函数如下所示：
其中旋转矩阵R 用向量r 表示（罗巨格公式）。
6、相机的畸变参数求解
记(u,v)为理想的像素坐标，
为实际观测得到的像素坐标（受到畸变）。
同样的，有归一化的相机坐标系(x ，y)和
。
对于径向畸变：
用像素坐标表示则为：
写成如下形式：
给定n 个图像中的m 个点，可以得到2mn 个方程，记为Dk=d 。 则()
d D D
D k T T 1
-=
最小二乘方法求解：
如果求解了畸变参数k1和k2，则可以求解出没有畸变的坐标，从而使用上面的方法求解位姿和内参。（畸变参数k1和k2初始化可以简单的设为0。）
OpenCV 的模型还包括了切向畸变，并且镜像畸变有三项。因此，OpenCV 中一共有五个参数[k1,k2,p1,p2,k3]。
7、OpenCV 的标定步骤
1、初始化参数求解； a 、求解单应性矩阵；
b 、根据理论的第4步求解相机内参的初始值；
c 、根据理论的第5步求解相机外参的初始值；
d 、畸变参数设置为0。
2、迭代求解总体最小二乘问题，也就是上面6所示的最小二乘问题。
二、实验结果
此处只显示一张图片为例，下图为原图片、校正后的图片以及标定的图片：
运行结果如下：
每幅图像的标定误差：
第1幅图像的平均误差：0.0659641像素第2幅图像的平均误差：0.064092像素第3幅图像的平均误差：0.0626566像素第4幅图像的平均误差：0.06671像素
第5幅图像的平均误差：0.0679925像素第6幅图像的平均误差：0.0671491像素第7幅图像的平均误差：0.0658722像素第8幅图像的平均误差：0.0622518像素第9幅图像的平均误差：0.0598439像素第10幅图像的平均误差：0.0597705像素
总体平均误差：0.0642303像素
相机内参数矩阵：
[4647.519111875004, 0, 936.3966456915516;
0, 4672.655609872659, 397.6431398815363;
0, 0, 1]
畸变系数：
[-0.03490484218080629, -3.960345879900159, -0.01107630076788155, -0.006547187271713956, -2.224948187478699]
第1幅图像的旋转向量：
[-20.75017314309292;
-4.484167435853328;
556.6954023094822]
第1幅图像的旋转矩阵：
[-0.5057361118315893, 0.861284872044086, -0.04918693299514142;
-0.8603807668570445, -0.5077302640246805, -0.04421442090440898;
-0.06305490632734467, 0.0199586618146247, 0.9978104682787302]
第1幅图像的平移向量：
[-0.1470392111668472;
-3.139232896018378;
-0.04121913110947828]
第2幅图像的旋转向量：
[-20.73617167770193;
-4.481114007558208;
556.6471225514971]
第2幅图像的旋转矩阵：
[-0.5470912939554095, 0.8355236059055473, -0.05090599230726645;
-0.8345957673179489, -0.5491378079309527, -0.04356114180955369;
-0.06435076730824343, 0.01865400427200083, 0.997752978883782]
第2幅图像的平移向量：
[-0.1465234029496155;
-3.138856852621159;
-0.04222551390139223]
第3幅图像的旋转向量：
[-20.74887860969298;
-4.474639433402478;
556.8082716236654]
第3幅图像的旋转矩阵：
[-0.4058075595012663, 0.9128475849885876, -0.04505009691587029;
-0.9120056682526959, -0.4076687585652097, -0.0452972887141638; -0.05971503769219046, 0.02270396155748794, 0.9979572357586353] 第3幅图像的平移向量：
[-0.1468173977857457;
-3.141123377435706;
-0.0427073517501458]
第4幅图像的旋转向量：
[-20.72640696849341;
-4.474060436294295;
556.599996980735]
第4幅图像的旋转矩阵：
[-0.586107880750257, 0.8085261998110076, -0.05256364087097773; -0.8075767453768992, -0.5882046127985406, -0.04283846179514141; -0.06555419474676973, 0.01734121396239316, 0.9976983160502044] 第4幅图像的平移向量：
[-0.1464490252377377;
-3.139753*********;
-0.04300810501325393]
第5幅图像的旋转向量：
[-20.73172643909561;
-4.473657404249217;
556.6579056082325]
第5幅图像的旋转矩阵：
[-0.5382579978592557, 0.8412640341775744, -0.05052872984568273; -0.8403432612158349, -0.5402921650675931, -0.04367584796781208; -0.06404319690396747, 0.01895260314165515, 0.9977671410526976] 第5幅图像的平移向量：
[-0.1465703123589403;
-3.139755216642065;
-0.04362990844397591]
第6幅图像的旋转向量：
[-20.7513187837344;
-4.482799122681538;
556.9558619067801]
第6幅图像的旋转矩阵：
[-0.267245543110148, 0.9628199441867522, -0.03946612172460388; -0.9620599398746359, -0.2689225206452732, -0.04605811522635869; -0.05495900086586333, 0.02565994867515947, 0.9981588426988031] 第6幅图像的平移向量：
[-0.1467338112280252;
-3.141296442203932;
-0.04083980247648675]
第7幅图像的旋转向量：
[-20.73750187032778;
-4.469918511835682;
556.7265394661864]
第7幅图像的旋转矩阵：
[-0.4792442979678552, 0.8763645053830694, -0.04806408815306319; -0.8754797685693511, -0.48120124695038, -0.04450319942605047; -0.06212952350576181, 0.02075123220647965, 0.9978523481311549] 第7幅图像的平移向量：
[-0.1465803780311733;
-3.140388407577689;
-0.04302370816301927]
第8幅图像的旋转向量：
[-20.7411534889429;
-4.480154696601399;
556.9693059185084]
第8幅图像的旋转矩阵：
[-0.2546881115151184, 0.9662384528437538, -0.03895148391232243; -0.9654868280971227, -0.256346781499902, -0.04605987826296011; -0.05448991304654329, 0.02587624124077471, 0.9981789766947758] 第8幅图像的平移向量：
[-0.146685554929184;
-3.142630538083987;
-0.04166887155581439]
第9幅图像的旋转向量：
[-20.68322524374374;
-4.784019805522751;
556.8437555183575]
第9幅图像的旋转矩阵：
[-0.373119263002548, 0.9267845161120396, -0.04304040277934512; -0.9259082203247999, -0.3749122076659641, -0.04620394007003018; -0.05895746866510918, 0.02261188267274245, 0.9980043685528623] 第9幅图像的平移向量：
[-0.1456536357808763;
-3.141097817861718;
-0.04251664085240466]
第10幅图像的旋转向量：
[-20.67032218655698;
-4.788707379609274;
556.7951650623063]
第10幅图像的旋转矩阵：
[-0.418009397122598, 0.9073354787707457, -0.04483829703572415;
-0.906430055574474, -0.4198586341428947, -0.0458615491116337;
-0.06043755677108479, 0.02147222157869379, 0.997941002981648]
第10幅图像的平移向量：
[-0.1457976684119461;
-3.139896892052373;
-0.03898955537567755]
三、感想
通过对本次实验的完成，我对相机标定的研究有了直观的认识，这个过程充分锻炼了我分析问题的能力，对理论知识的学习能力以及编程解决实际问题的能力。我也学会了如何找出自己设计中的不足，继而去排除解决问题，这就是一个自我学习的过程。当我通过实验去学习理论知识时，自己动手得出的结论，不仅能加深我对相机标定的理解，更能加深我对此的记忆。
流量计(中国石油大学流体力学实验报告)
中国石油大学（华东）流量计实验报告 实验日期：成绩： 班级：学号：姓名：教师： 同组者： 实验三、流量计实验 一、实验目的（填空） 1．掌握孔板、文丘利节流式流量计的工作原理及用途； 2．测定孔板流量计的流量系数 ，绘制流量计的矫正曲线； 3．了解两用式压差计的结构及工作原理，掌握其使用方法。 二、实验装置 1、在图1-3-1下方的横线上正确填写实验装置各部分的名称： 本实验采用管流综合实验装置。管流综合实验装置包括六根实验管路、电磁流量计、文丘利流量计、孔板流量计，其结构如图1-3-1示。 F1——文丘利流量计；F2——孔板流量计；F3——电磁流量计； C——量水箱；V——阀门；K——局部阻力试验管路 图1-3-1 管流综合实验装置流程图
说明：本实验装置可以做流量计、沿程阻力、局部阻力、流动状态、串并联等多种管流实验。其中V8为局部阻力实验专用阀门，V10为排气阀。除V10外，其它阀门用于调节流量。 另外，做管流实验还用到汞-水压差计（见附录A ）。 三、实验原理 1．文丘利流量计 文丘利管是一种常用的量测有压管道 流量 的装置，见图1-3-2属压差式流量计。它包括收缩段、喉道和扩散段三部分，安装在需要测定流量的管道上。在收缩段进口断面1-1和喉道断面2-2上设测压孔，并接上比压计，通过量测两个断面的 测压管水头差 ，就可计算管道的理论流量 Q ，再经修正得到实际流量。 2．孔板流量计 如图1-3-3，在管道上设置孔板，在流动未经孔板收缩的上游断面1-1和经孔板收缩的下游断面2-2上设测压孔，并接上比压计，通过量测两个断面的 测压管水头差 ，可计算管道的理论流量 Q ，再经修正得到实际流量。孔板流量计也属压差式流量计，其特点是结构简单。 图1-3-2 文丘利流量计示意图 图1-3-3 孔板流量计示意图 3．理论流量 水流从1-1断面到达2-2断面，由于过水断面的收缩，流速增大，根据恒定总流能量方程，若不考虑 水头损失 ，速度水头的增加等于测压管水头的减小（即比压计液面高差h ?），因此，通过量测到的h ?建立了两断面平均流速v 1和v 2之间的一个关系： 如果假设动能修正系数1210.αα==，则最终得到理论流量为： 式中 2K A g =，2221 1( )()A A A A μ= -，A 为孔板锐孔断面面积。 4．流量系数 （1）流量计流过实际液体时，由于两断面测压管水头差中还包括了因 粘性 造成的水头损失，流量应修正为： 其中 1.0α<，称为流量计的流量系数。
遥感实验报告
遥感原理与应用 实验报告 姓名：学号：学院：专业： 年月日 实验一： erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理（data dataprep） 2.图像解译（image interpreter） 主成份变换 色彩变换 3.图像分类（image classification） 非监督分类 4. 空间建模（spatial modeler） 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正 四、实验流程
基于OpenCV的CCD摄像机标定方法_雷铭哲_孙少杰_陈晋良_陶磊_魏坤
ＭｅｔｈｏｄｏｆＣＣＤＣａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＯｐｅｎＣＶ ＬＥＩＭｉｎｇ－ｚｈｅ１，ＳＵＮＳｈａｏ－ｊｉｅ２，ＣＨＥＮＪｉｎ－ｌｉａｎｇ１，ＴＡＯＬｅｉ１，ＷＥＩＫｕｎ１ （１．North Automation Control Technology Institute ，Taiyuan ０３０００６，China ； ２．Navy Submarine Academy ，Qingdao ２６６０４２，China ）Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ｍｉｌｉｔａｒｙ，ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｒｅａａｎｄｓｏｏｎ．Ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄａｌｓｏｔｈｅｋｅｙｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＣＣＤｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｉｎ－ｈｏｌｅｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｅｎｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙ，ｂｏｔｈｒａｄｉａｌａｎｄｔａｎｇｅｎｔｉａｌｌｅｎｓｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｈａｖｅｂｅｅｎｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｄｕｒｉｎｇｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＯｐｅｎＣＶ．Ｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｇｏｏｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｎｅｅｄｏｆｖｉｓｕａｌｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｒｏｔｈｅｒｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｗｅｌｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｐｉｎ－ｈｏｌｅｍｏｄｅｌ，ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｌｅｎｓｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ＯｐｅｎＣＶ摘要： 计算机视觉在工业，农业，军事，交通等领域都有着广泛应用。摄像机标定是视觉系统的重要环节，也是研究的关键领域。以摄像机标定技术为研究对象，选取针孔成像模型，简述了世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系及其相互间的位置关系，对标定过程进行了深入研究。特别地，为提高标定精度，充分考虑了透镜径向和切向畸变影响及其求解方法，制作了棋盘格平面标定模板，基于开放计算机视觉函数库（ＯｐｅｎＣＶ）实现了摄像机标定。该标定算法能够充分发挥ＯｐｅｎＣＶ函数库功能，对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。实验结果表明该方法取得了较高精度，能够满足视觉检测或其他计算机视觉系统的应用需要。 关键词：针孔模型，摄像机标定，透镜畸变，ＯｐｅｎＣＶ中图分类号：Ｓ２１９ 文献标识码：Ａ 基于ＯｐｅｎＣＶ的ＣＣＤ摄像机标定方法 雷铭哲1，孙少杰2，陈晋良1，陶 磊1，魏坤1 （１．北方自动控制技术研究所，太原０３０００６；２．海军潜艇学院，山东青岛２６６０４２ ）文章编号：１００２－０６４０（２０１４） 增刊－００４９－０３Ｖｏｌ．３９，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ Ｊｕｌ，２０１４ 火力与指挥控制 ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ第３９卷增刊 引言 摄像机标定是计算机视觉系统的前提和基础，其目的是 确定摄像机内部的几何和光学特性（内部参数）以及摄像机 在三维世界中的坐标关系（外部系数） ［１］ 。考虑到摄像机标定在理论和实践应用中的重要价值，学术界近年来进行了广泛的研究。 摄像机标定方法可以分为线性标定和非线性标定，前者简单快速，精度低，不考虑镜头畸变；后者由于引入畸变参数而使精度提高，但计算繁琐，速度慢，对初值选择和噪声敏感。本文将两者结合起来，采用由粗到精策略，以实现精确标定。 １摄像机模型 本文选取摄像机模型中常用的针孔模型［２－３］，分别建立三维世界坐标系（O w X w Y w Z w ），摄像机坐标系（O c X c Y c Z c ）及图像平面坐标系（O １xy ） 如下页图１所示。其中摄像机坐标系原点O c 为摄像机光心，Z c 轴与光轴重合且与图像平面垂直，O c O １为摄像机焦距f 。图像坐标系原点O １为光轴与图像平面的交点，x ，y 轴分别平行于摄像机坐标系X c 、Y c 轴。设世界坐标系中物点P 的三维坐标为（X w ，Y w ，Z w ），它在理想的针孔成像模型下图像坐标为P （X u ，Y u ），但由于透镜畸变引起偏离［４－５］，其实际图像坐标为P （X d ，Y d ）。图像收稿日期：２０１３－０９－２０修回日期：２０１３－１１－１０ 作者简介：雷铭哲（1977-），男，湖北咸宁人，硕士。研究方向：故障诊断系统。 ４９··
文丘里流量计实验实验报告
文丘里流量计实验实验报告 实验日期：2011.12.22 一、实验目的： 1、学会使用测压管与U 型压差计的测量原理； 2、掌握文丘里流量计测量流量的方法和原理； 3、掌握文丘里流量计测定流量系数的方法。 二、实验原理： 流体流径文丘里管时，根据连续性方程和伯努利方程 Q vA =（常数） H g v p z =++22 γ（常数） 得不计阻力作用时的文丘里管过水能力关系式（1、2断面） h K p z p z g d d d Q ?=?????????? ??+-???? ? ?+???? ??-=γγπ221141222214 1 由于阻力的存在，实际通过的流量Q '恒小于Q 。引入一无量纲系数Q Q '=μ（μ称为流量系数），对计算所得的流量值进行修正。 h K Q Q ?=='μμ h K Q ?' =μ 在实验中，测得流量Q '和测压管水头差h ?，即可求得流量系数μ，μ一般在0.92～0.99之间。 上式中 K —仪器常数 g d d d K 214 141222???? ??-=π h ?—两断面测压管水头差 ??? ? ??+-???? ??+=?γγ2211p z p z h h ?用气—水多管压差计或电测仪测得，气—水多管压差计测量原理如下图所示。
1h ? 2h ? H 3 1H 2H 1z 2z 气—水多管压差计原理图 根据流体静力学方程 γγ22231311 p H h H h H H p = +?-+?--- 得 221121H h h H p p -?+?++=γγ 则 )()(222211212211γγγγp z H h h H p z p z p z +--?+?+++=??? ? ??+-???? ?? + 212211)()(h h H z H z ?+?++-+= 由图可知 )()(4321h h h h h -+-=? 式中，1h 、2h 、3h 、4h 分别为各测压管的液面读数。 三、实验数据记录及整理计算（附表） 文丘里流量计实验装置台号：2 d1=1.4cm d2=0.7cm 水温t=13.1℃ v=0.01226cm 2/s 水箱液面标尺值▽0=38cm 管轴线高程标尺值▽=35.7cm 实验数据记录表见附表 四、成果分析及小结： 经计算 K=17.60cm 2.5/s u=1.064 由实验计算结果看各组数据的相差较大，可以判断实验的精密度不高，实验 与理论值有偏差。误差来源主要有实验测量值的不准确，人为造成的主管因素较大。 五、问题讨论： 为什么计算流量Q 理论与实际流量Q 实际不相等？ 答：因为实际流体在流动过程中受到阻力作用、有能量损失（或水头损失），而计算流量是假设流体没有阻力时计算得到的，所以计算流量恒大于实际流量。
遥感实验报告
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期
目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)
实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验内容 视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示： 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：
裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。
流量计性能测试实验(DOC)
中南大学 仪器与自动检测实验报告 冶金科学与工程院系冶金专业班级 姓名学号同组者同班同学 实验日期2013 年 4 月 08 日指导教师 实验名称：流量计性能测试实验 一、实验目的 1．掌握流量计性能测试的一般实验方法； 2．了解倒U型压差计的使用方法； 3．应用体积法，测定孔板流量计、文丘里流量计的标定曲线; 4．验证孔板流量计、文丘里流量计的孔流系数C0与雷诺数Re的关系曲线。 二、实验原理 流体流过孔板流量计或文丘里流量计时，都会产生一定的压差，而这个压差与流体流过的流速存在着一定的关系。 1．孔板流量计或文丘里流量计的标定 流体在管内的流量可用体积法测量： V= a·?h /τ(1) 式中：V——管内流体的流量，L/s； a——体积系数，即计量筒内水位每增加1cm所增加的水的体积，本实验中a=0.6154 L/cm；
?h ——计量筒液位上升高度，?h = h1- h0，cm ； h1——计量筒内水位的初始读数，cm ； h0——计量筒内水位的终了读数，cm ； τ ——与?h 相对应的计量时间，s 。 测出与V 相对应的孔板流量计（或文丘里流量计）的压差读数R ，即可在直角坐标纸上标绘出对应流量计的V ～R 标定曲线。 其中， R ——孔板流量计（或文丘里流量计）的压差读数，cm 。 2．孔流系数C0与雷诺数Re 关系测定 流体在管内的流量和被测流量计的压差R 存在如下的关系： 3 00102??? ?=ρ P C A V (2) 其中，2 10-???=?g R P ρ （3） 2 00102??= Rg A V C (4) 式中： A0——孔板流量计的孔径（或文丘里流量计喉径）的截面积，m2，本实验中孔板孔d0=17.786mm ，文丘里流量计喉径d0=19.0mm ； C0——孔板流量计（或文丘里流量计）的孔流系数； g ——重力加速度，g=9.807m/s2。 又知 μ ρ du = Re （5） 式中： Re ——雷诺数； d ——水管的内径，m ，本实验中d =0.0238m ； ρ—— 流体的密度，kg/m3； μ—— 流体的粘度，Pa ·s 。 u ——水管内流体流速，m/s,
大学物理实验-温度传感器实验报告
关于温度传感器特性的实验研究 摘要：温度传感器在人们的生活中有重要应用，是现代社会必不可少的东西。本文通过控制变量法，具体研究了三种温度传感器关于温度的特性，发现NTC电阻随温度升高而减小；PTC电阻随温度升高而增大；但两者的线性性都不好。热电偶的温差电动势关于温度有很好的线性性质。PN节作为常用的测温元件，线性性质也较好。本实验还利用PN节测出了波 尔兹曼常量和禁带宽度，与标准值符合的较好。 关键词：定标转化拟合数学软件 EXPERIMENTAL RESEARCH ON THE NATURE OF TEMPERATURE SENSOR 1.引言 温度是一个历史很长的物理量，为了测量它，人们发明了许多方法。温度传感器通过测温元件将温度转化为电学量进行测量，具有反应时间快、可连续测量等优点，因此有必要对其进行一定的研究。作者对三类测温元件进行了研究，分别得出了电阻率、电动势、正向压降随温度变化的关系。 2.热电阻的特性 2.1实验原理 2.1.1Pt100铂电阻的测温原理 和其他金属一样，铂(Pt)的电阻值随温度变化而变化,并且具有很好的重现性和稳定性。利用铂的此种物理特性制成的传感器称为铂电阻温度传感器，通常使用的铂电阻温度传感器零度阻值为100Ω（即Pt100）。铂电阻温度传感器精度高，应用温度范围广，是中低温区（-200℃～650℃）最常用的一种温度检测器，本实验即采用这种铂电阻作为标准测温器件来定标其他温度传感器的温度特性曲线，为此，首先要对铂电阻本身进行定标。 按IEC751国际标准，铂电阻温度系数TCR定义如下： TCR=(R100-R0)/(R0×100) (1.1) 其中R100和R0分别是100℃和0℃时标准电阻值（R100=138.51Ω，R0=100.00Ω），代入上式可得到Pt100的TCR为0.003851。 Pt100铂电阻的阻值随温度变化的计算公式如下： Rt=R0[1+At+B t2+C(t-100)t3] (-200℃ 三维重建综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的（如杨宇师兄做的）2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。 基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIO T Automatic creation of3D facial models1993 CHEN C L Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view1970(该篇文章被引用了376次) 发展：Vogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。 优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年； Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年； Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年； 中国石油大学（华东）工程流体力学实验报告18-19-2 实验日期：成绩： 班级：学号：姓名：教师： 同组者： 实验三、流量计实验 一、实验目的（填空） 1 2 3 文丘利流量计、孔板流量计，其结构如图1-3-1示。 F1——文丘利流量计；F2——孔板流量计；F3——电磁流量计； C——量水箱；V——阀门；K——局部阻力实验管路 图1-3-1 管流综合实验装置流程图 说明：本实验装置可以做流量计、沿程阻力、局部阻力、流动状态、串并联等多种管流实验。其中V8为局部阻力实验专用阀门，V10为排气阀。除V10外，其它阀门用于调节流量。 另外，做管流实验还用到汞-水压差计（见附录A ）。 三、实验原理 1．文丘利流量计 文丘利管是一种常用的量测有压管道 流量 的装置，见图1-3-2属压差式流量计。它1-12 图1-3-2 文丘利流量计示意图 图1-3-3 孔板流量计示意图 3），22 1 2 22 111212()()= 22p p v v h h h z z g g ααγ γ ?=-=+ -+ - 如果假设动能修正系数1210.αα==，则最终得到理论流量为： Q μ= =理 式中 K= μ=，A为孔板锐孔断面面积。 4．流量系数 （1）流量计流过实际液体时，由于两断面测压管水头差中还包括了因黏性造成的水头损失，流量应修正为： Qα = 实 其中 1.0 α<，称为流量计的流量系数。 数 1 2．实验数据记录及处理见表1-3-1。 表1-3-1 实验数据记录及处理表 （4）= 6867.01 cm3/s （5）流量系数：α== = 0.67 实验法三遥感图像的几何校正 一实验目的 通过实验操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。 二实验内容 ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。 几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 图1 Set Geo-Correction Input File对话框 在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况： 其一：首先确定来自视窗（From Viewer），然后选择显示图像视窗。 其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。 2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model） ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下： 表1 几何校正计算模型与功能 模型功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Polynomial 多项式变换（同时作投影变换） Reproject 投影变换（转换调用多项式变换） Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat卫星图像正射校正 Spot Spot卫星图像正射校正 其中，多项式变换（Polynomial）在卫星图像校正过程中应用较多，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数（Order），通常整景图像选择3次方。次方数与所需要的最 流量计实验报告 中国石油大学（华东）工程流体力学实验报告 实验日期：成绩： 班级：学号：姓名：教师：李成华 同组者： 实验三、流量计实验 一、实验目的（填空） 1．掌握孔板、文丘利节流式流量计的工作原理及用途； 2．测定孔板流量计的流量系数 ，绘制流量计的校正曲线； 3．了解两用式压差计的结构及工作原理，掌握其使用方法。 二、实验装置 1、在图1-3-1下方的横线上正确填写实验装置各部分的名称： 本实验采用管流综合实验装置。管流综合实验装置包括六根实验管路、电磁流量计、文丘利流量计、孔板流量计，其结构如图1-3-1示。 F1——文丘里流量计；F2——孔板流量计；F3——电磁流量计；C——量水箱；V——阀门；K——局部阻力实验管路 图1-3-1 管流综合实验装置流程图 说明：本实验装置可以做流量计、沿程阻力、局部阻力、流动状态、串并联等多种管流实验。其中V8为局部阻力实验专用阀门，V10为排气阀。除V10外，其它阀门用于调节流量。 另外，做管流实验还用到汞-水压差计（见附录A）。 三、实验原理 1．文丘利流量计 文丘利管是一种常用的量测有压管道流量的装置，见图1-3-2属压差式流量计。它包括收缩段、喉道和扩散段三部分，安装在需要测定流量的管道上。在收缩段进口断面1-1和喉道断面2-2上设测压孔，并接上比压计，通过量测两个断面的测压管水头差，就可计算管道的理论流量Q ，再经修正得到实际流量。 2．孔板流量计 如图1-3-3，在管道上设置孔板，在流动未经孔板收缩的上游断面1-1和经孔板收缩的下游断面2-2上设测压孔，并接上比压计，通过量测两个断面的测压管水头差，可计算管道的理论流量 实验一应变式传感器的系统标定与测量 一、实验目的 1. 通过对应变式压力传感器标定实验，使学生了解传感器标定系统的一般组成； 2. 了解油压标定机工作原理、使用方法； 3. 熟悉电阻应变仪和电子示波器的使用方法； 4. 掌握传感器静态标定的一般步骤和静态压力测试的步骤； 5. 掌握传感器静态特性中线性度和灵敏度两参数的计算方法，并能根据传感器的静态特性将测试数据转换为压力。 二、实验仪器设备 1.动态电阻应变仪BZ2203； 2.模拟示波器V-1060； 3.拉压力传感器BLR—1型。 三、实验步骤 1.传感器标定系统连接调试 实验用应变式压力传感器的压力测量量程为0-20Mpa,在了解油压标定机工作原理、电阻应变仪和电子示波器使用方法的基础上，将安装于油压标定机上的应变式压力传感器的引线与电阻应变仪和电子示波器连接成一个完整的测试系统，将电阻应变仪和电子示波器的相关旋钮调整到相应位置。连接好后，由实验指导老师检查连接及仪器参数的选择是否正确、合理，然后在传感器的量程范围内进行标定，并记录相关数据。 2.传感器的标定 在压力传感器的量程范围内，根据油压标定机的砝码与压力的转换关系，选择五组砝码组合，依次加在油压标定机上，由电子示波器读出相应的显示电压值，并记录电阻应变仪的增益倍数。 3.实验数据处理 1）绘制校准曲线并计算线性误差 以标定时所记录的输入压力和输出电压分别为横坐标和纵坐标绘制压力传感器的校准曲线，并计算测量值于端基直线的线性误差： 线性误差=100?A B % 其中：B —校准曲线于端基直线的最大偏差； A —输出值的范围。 2）计算相邻两压力之间的灵敏度 传感器在相邻两压力之间的灵敏度s i 由以下公式求得： p U s i i i ??= 其中：U i ?--标定相邻两压力对应的输出电压的差值 p i ?--标定时相邻压力的差值。 3）计算传感器的平均灵敏度 传感器的平均灵敏度S -可由以下公式求得： 111-=∑--n n i S S 其中：n —标定时测量的点数。 根据所计算的平均灵敏度，将压力测量时所记录的电压值转化为压力值。将所测压力与油压标定机的对应压力进行比较，分析出现误差的原因，并提出改进意见。 四、实验数据处理 1.模拟示波器标定 记录数据如下： 铁片数目 格数 序号 铁片数目 示波器格数 1 2 3 2 4 6 3 6 9 4 8 12 5 10 15 摄像机标定方法综述 摘要：首先根据不同的分类方法对对摄像机标定方法进行分类，并对传统摄像机标定方法、摄像机自标定方法等各种方法进行了优缺点对比，最后就如何提高摄像机标定精度提出几种可行性方法。 关键字：摄像机标定，传统标定法，自标定法，主动视觉 引言 计算机视觉的研究目标是使计算机能通过二维图像认知三维环境，并从中获取需要的信息用于重建和识别物体。摄像机便是3D 空间和2D 图像之间的一种映射，其中两空间之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，即通常所称的摄像机参数，是表征摄像机映射的具体性质的矩阵。求解这些参数的过程被称为摄像机标定[1]。近20 多年，摄像机标定已成为计算机视觉领域的研究热点之一，目前已广泛应用于三维测量、三维物体重建、机器导航、视觉监控、物体识别、工业检测、生物医学等诸多领域。 从定义上看，摄像机标定实质上是确定摄像机内外参数的一个过程，其中内部参数的标定是指确定摄像机固有的、与位置参数无关的内部几何与光学参数，包括图像中心坐标、焦距、比例因子和镜头畸变等；而外部参数的标定是指确定摄像机坐标系相对于某一世界坐标系的三维位置和方向关系，可用3 ×3 的旋转矩阵R 和一个平移向量t 来表示。 摄像机标定起源于早前摄影测量中的镜头校正，对镜头校正的研究在十九世纪就已出现，二战后镜头校正成为研究的热点问题，一是因为二战中使用大量飞机，在作战考察中要进行大量的地图测绘和航空摄影，二是为满足三维测量需要立体测绘仪器开始出现，为了保证测量结果的精度足够高，就必须首先对校正相机镜头。在这期间，一些镜头像差的表达式陆续提出并被普遍认同和采用，建立起了较多的镜头像差模型，D.C.Brown等对此作出了较大贡献，包括推导了近焦距情况下给定位置处径向畸变的表达式及证明了近焦距情况下测得镜头两个位置处的径向畸变情况就可求得任意位置的径向畸变等[2]。这些径向与切向像差表达式正是后来各种摄像机标定非线性模型的基础。随着CCD器件的发展，现有的数码摄像机逐渐代替原有的照相机，同时随着像素等数字化概念的出现，在实际应用中，在参数表达式上采用这样的相对量单位会显得更加方便，摄像机标定一词也就代替了最初的镜头校正。 Harbin Institute of Technology 多时相遥感图像配准 实验报告 课程名称：遥感信息处理导论 院系：电子与信息工程学院 姓名： 学号： 授课教师： 哈尔滨工业大学 1. 实验目的 对于通过遥感平台获取的遥感数字影像，由于扫描过程中受地球曲率、地球自转、平台姿态、扫描方式等因素的影响，所获取的图像往往会产生不同程度的几何误差，这些误差如若不经处理，对图像的后续应用如分类、目标检测等会产生很大影响。本实验的目的就是利用多项式映射和重采样等方法对两幅不同时间采集的遥感图像进行几何校正处理，从而方便从配准图像中找到不同时相内发生变化的地物目标信息。 2. 实验原理 图像的配准过程主要可以分为三个过程：控制点对选取（自动或手动）、坐标映射函数拟合、映射后像素重采样。 1) 控制点对选取 对于图像匹配过程，首先要通过控制点对建立两幅图像间的坐标联系。控制点的选取有可分为自动和手动两种方式。对于自动选取，可以采用SIFT 等算法实现；对于手动选取，需要实验人员通过目测观察的方法找到不同时相的遥感图像中的相同目标，这些控制点可以是建筑物的顶点、道路等的交叉点等或其他较容易分辨的位置。 选出控制点后将这些点的坐标信息记录下来，值得注意的是所选控制点的数量、分布情况以及精度会直接影响配准结果的精度和质量。 2) 图像几何校正 图像的配准实质上就是通过图像的几何校正，将产生几何失真的图像转换为标准的数字图像。采用的方法就是通过一定的映射函数将原图像的像素坐标转换为标准图像中的坐标 (,)u f x y = (,)v g x y = 其中(,)x y 表示原图像中的像素坐标值，(,)u v 表示参考图像中的像素坐标值。 映射函数的选择可以有多种形式，一般较为简单常用的是多项式函数，以二次多项式函数为例，映射函数的具体形式为 22 01234522 012345u a a x a y a xy a x a y v b b x b y b xy b x b y ?=+++++?=+++++? 其中，05, ,a a ，05,,b b 分别表示二次多项式横纵坐标映射函数中对应项的系 数，通过选定控制点，可以将这些系数项求解出来。 假设在两幅图像中总共选择了n 对控制点，根据n 对控制点的坐标 (,)~(,)i i i i x y u v 可以得到如下两个方程组， 实验二气体流量测定与流量计标定 一、实验目的 气体属于可压缩流体。气体流量的测量，虽然有一些与用于不可压缩流体相同的测量仪表但也有不少专用于气体的测量仪表，在测量方法和检定方法上也有一些特殊之处。显然，气体流量的测量与液体一样，在工业生产上和科学研究中，都是十分重要的。尤其是在近代，工业生产规摸的大型化和科学实验的微型化，往往这些流量、温度、压力等的检测仪表就成为关键问题。 目前，工业用有LZB 系列转子流量计，实验室用有LZW 系列微型转子流量计，可供选用。对于市售定型仪表，若流体种类和使用条件都按照规格规定，则读出刻度就能知道流量。但从精度上考虑，仍有必要重新进行校正。转子流量计自制是有困难的，因锥形玻璃管的锥度手工难于制作。但是，在科学研究中或其它某种场合，有时，不免还要根据某种特殊需要，创制一些新型测量仪表和自制一些简易的流量计。不论是市售的标准系列产品还是自制的简易仪表，使用前，尤其是使用一段时间后，都需要进行校正，这样才能保证计量的准确、可靠。 气体流量计的标定，一般采用容积法，用标准容量瓶量体积，或者用校准过的流量计作比较标定。在实验室里，一般采用湿式气体流量计作为标准计量器。它属于容积式仪表，事先应经标准容量瓶校准。实验用的湿式流量计的额定流量，一般有 0.2m3h 1和0.5m3h 1两种。若要标定更大流量的仪表，一般采用气柜计量体积。实验室往往又需用微型流量计，现时一般采用皂膜流量计来标定。 本实验采用标准系列中的转子流量计和自制的毛细管流量计来测量空气流量。并用经标准容量瓶直接校准好的湿式流量作为标准，用比较法对上述两种流量计进行检定，标定出流量曲线.，对毛细管流量计标定。通过本实验学习气体流量的测量方法，以及气体流量计的原理、使用方法和检定方法。同时，这些知识和实验方法对学习者在进行以下各项实验时，肯定会有帮助，尤其时对今后所从事的各种实验研究工作，也是有益处的。 二、实验原理 1．湿式气体流量计 该仪器属于容积式流量计。它是实验室常用的一种仪器，其构造主要由圆鼓形壳 温度传感器实验 姓名学号 一、目的 1、了解各种温度传感器（热电偶、铂热电阻、PN 结温敏二极管、半导体热敏电阻、集成温度传感器）的测温原理； 2、掌握热电偶的冷端补偿原理； 3、掌握热电偶的标定过程； 4、了解各种温度传感器的性能特点并比较上述几种传感器的性能。 二、仪器 温度传感器实验模块 热电偶（K 型、E 型） CSY2001B 型传感器系统综合实验台（以下简称主机） 温控电加热炉 连接电缆 万用表：VC9804A，附表笔及测温探头 万用表：VC9806，附表笔 三、原理 （1）热电偶测温原理 由两根不同质的导体熔接而成的闭合回路叫做热电回路，当其两端处于不同温度时则回路中产生一定的电流，这表明电路中有电势产生，此电势即为热电势。 图1中T 为热端，To 为冷端，热电势 本实验中选用两种热电偶镍铬—镍硅（K 分度）和镍铬—铜镍（E 分度）。 （2）热电偶标定 以K 分度热电偶作为标准热电偶来校准E 分度热电偶，被校热电偶热电势与标准热电偶热电势的误差为 式中：——被校热电偶在标定点温度下测得的热电势平均值。 ——标准热电偶在标定点温度下测得的热电势平均值。 ——标准热电偶分度表上标定温度的热电势值。 ——被校热电偶标定温度下分度表上的热电势值。 ——标准热电偶的微分热电势。 （3）热电偶冷端补偿 热电偶冷端温度不为0℃时，需对所测热电势值进行修正，修正公式为： E（T，To）=E(T,t1)+E(T1,T0) 即：实际电动势＝测量所得电势＋温度修正电势 （4）铂热电阻 铂热电阻的阻值与温度的关系近似线性，当温度在0℃≤T≤650℃时， 式中：——铂热电阻T℃时的电阻值 ——铂热电阻在0℃时的电阻值 A——系数（=3.96847×10-31/℃） B——系数（=-5.847×10-71/℃2） 将铂热电阻作为桥路中的一部分在温度变化时电桥失衡便可测得相应电路的输出电压变化值。 （5）PN结温敏二极管 半导体PN 结具有良好的温度线性，根据PN 结特性表达公式 可知，当一个PN 结制成后，其反向饱和电流基本上只与温度有关，温度每升高一度，PN 结正向压降就下降2mv，利用PN 结的这一特性可以测得温度的变化。 （6）热敏电阻 热敏电阻是利用半导体的电阻值随温度升高而急剧下降这一特性制成的热敏元件。它呈负温度特性，灵敏度高，可以测量小于0.01℃的温差变化。图2为金属铂热电阻与热敏电阻温度曲线的比较。 机器视觉中的摄像机定标方法综述 吴文琪,孙增圻 (清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084) 摘要:回顾了机器视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行介绍、分析,并提出了定标方法的发展方向的新思路。 关键词:机器视觉;摄像机定标;三维重建;镜头畸变 中国法分类号:TP387文献标识码:A文章编号:1001-3695(2004)02-0004-03 Overvie w of Camera Calibration Methods for Machine Vision WU Wen-qi,SUN Zeng-qi (State Key L aborato ry o f Intellige nt Tec hnology&Syste ms,Dept.o f Co mpute r Science&Technology,Tsinghua Universit y,Bei jing100084,China) Abstract:In this paper,themethods for camera calibration are reviewed,anal yzed and compared.Furthermore,the develop ment of the camera calibration is discussed. Key w ords:Machine Vision;Camera Calibration;3D Reconstruction;Lens Distortion 1引言 在机器视觉的应用中,如基于地图生成的视觉、移动机器人的自定位、视觉伺服等的应用中,从二维图像信息推知三维世界物体的位姿信息是很重要的。目前已经出现了一些自定标和免定标的方法,这些方法在比较灵活的同时,尚不成熟[1],难以获得可靠的结果。通过摄像机的定标重建目标物三维世界目标物体仍然是重要的方法。 摄像机定标在机器视觉中决定: (1)内部参数给出摄像机的光学和几何学特性% %%焦距,比例因子和镜头畸变。 (2)外部参数给出摄像机坐标相对于世界坐标系的位置和方向,如旋转和平移。 在机器人的视觉应用中,目标物位姿信息获取通常有一定的精度要求,机器人视觉系统的性能很大程度上依赖于定标精度。 随着计算机性能的快速提高,低价位CCD摄像机的大量使用,计算机定标方法也得到了不断的改进。 2摄像机模型 摄像机的投影几何模型可以看作这样一个过程,把三维世界透视投影到一个球面(视球),然后把球面上影像投射到一个平面P,理想情况下,平面P关于光轴中心对称。从图像中心点出发到投射平面点的距离r(A)与光轴夹角A的关系有五种模型,每种都有其自己有用的特性[2]。 其成像简图如图1所示。 图1成像简图 2.1透视模型 透视模型公式为 r(A)=k tan A 理想状况下可以等价为小孔成像。许多最近的算法和判断不同算法的优劣的依据都是基于这个假设。但是,透视投影只是表示了视球的前半部。要是不在光轴的附近,物体的形状和密度都会发生畸变。这种模型符合人的视觉感受,理想情况下,直线投影仍为直线。透视模型在定标方法中被广泛采用,在视角不大的镜头情况下比较符合实际情况。 在视角比较大时,透视模型通过对镜头畸变进行校正来修正模型。根据镜头光学成像原理,畸变的模型为D x (x,y)=k1x(x2+y2)+(p1(3x2+y2)+2p2xy)+s1(x2+y2) D y (x,y)=k2x(x2+y2)+(p2(3x2+y2)+2p1xy)+s2(x2+y2) 式中,D x,D y是非线性畸变值,D x,D y的第一项称为径向畸 # 4 #计算机应用研究2004年 收稿日期:2002-11-18;修返日期:2003-03-22三维重建综述
中国石油大学(华东)流量计实验报告
实验三 遥感图像的几何校正
流量计实验报告
测试技术实验报告应变式传感器的系统标定与测量
摄像机标定方法综述
多时相遥感图像配准实验报告
实验二气体流量测定与流量计标定(精)
温度传感器实验报告
机器视觉中的摄像机定标方法综述