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农用机器人对作业对象的定位、测量和识别等都需要借助视觉系统(相机)来完成,因此相机标定精度至关重要。提出一种可变阶数NURBS曲面的相机标定模型,即在像平面的高失真区域应用较高阶数的NURBS曲面模型作为标定依据,其他区域用较低阶数的NURBS曲面模型,在不过多增加标定计算负担的前提下,提高了整体的标定精度。该模型应用标定误差的预评估方法将像平面进行"区块"划分,依此匹配模型阶数,实现标定精度和计算量的综合优化。由于NURBS曲面隐式标定模型的优越性能,使标定不依赖于相机的光学特性,理论上可校正相机的所有失真。实验结果表明,标定平均误差在0.89 mm以内,可满足农用机器人的应用要求。 相似文献
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