计算机视觉结构综述
计算机视觉技术是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法，本文主要想从视觉的结构讨论下。
计算机视觉系统一般有光源、摄像机、采集卡及PC软件系统等组成，可以完成图像的采集与处理、目标的识别功能，视觉系统的结构一般是从系统的模型的角度理解的，下面针对各种结构的特点、设计要点及工程要点进行简单的阐述。
1、结构光：
结构光视觉系统是一种主动视觉方式，一般用于二维尺寸检测或三维的距离测量等，其中关键点就是光源可控的，而且要特殊设计，如光源可是线形的，也可是多线形的，甚至是网格状光源，由于摄像机主要关心光条上的图像信息，所以数据量剧减，便于应用在快速采集工程中，关键是在系统结构中引入了光源的结构信息，如线结构光的光平面信息，所以可用单摄像机完成三维的测量；系统的数学模型也是基于透视成像模型，但物方空间的点是限制在光平面上的，所以相当于一维测量信息完成三维的测量目的，模型的优化设计主要在光源的结构及光源与摄像机的相对位置关系，如光平面与主光轴的夹角，在多线性结构光系统中主要是多个光平面间的关系；系统标定主要要标定光平面的位置，一般可用四点法，利用经纬仪系统进行全局标定，本人在钢管直线度检测系统中使用了多结构光系统。
2、单目成像：
这类系统应用较多，主要完成二维尺寸测量，一般由一个摄像机、采集卡及pc即可组成，若测量环境允许可不采用光源，否则可采用LED或普通荧光灯即可，像本人做的荫罩板质量视觉评估系统就采用单目结构，可认为是一种被动式系统，对光源的要求主要是平稳性、亮度均匀适中、光谱匹配即可；系统的模型主要是透视成像模型，可参考经典的TSAI模型理论，但由于在应用中被测物一般都位于与光轴垂直的一个平面内，所以在建立模型时可简化TSAI模型结构，如Z是固定的；有一点要注意，在透视模型中f说成是成像透镜的焦距，实际这时有条件的，一为成像的物距较远，所以象距近似为f，另一个方面是在模型中是采用理想的小孔模型，将镜头理想化了，所以将象距考虑成焦距f，实际应用中应该将此f理解为象距。此类系统的标定方法较多，可采用靶标的方式进行，如圆孔形靶标，网格线形靶标；通过透视成像理论可建立物像点间的关系，其中待标定的参数包含系统内参数和外参数两种，内参数表征了摄像机坐标系与图像坐标系间的映射关系，而外参数主要表征了系统摄像机在全局坐标系的位姿，所以一般方程都是非线性的，所以可通过一些物像匹配点建立方程组来求解待标定参数，TSAI两步法是一个很经典的方法，一些文章资料也讨论了多种标定方法，由于方程组是非线性方程组，所以采用最小二乘及迭代法比较多，但效果有时一般，因为可能会收敛于局部极值，所以一般要给个很好的系统初值，这样才有利于解的求解，常用的方法就是通过引入中间变量的方式将其线性化，这样能提高标定的精度。有时可充分的利用物方空间的几何约束关系建立很好的标定条件。利于标定的进行。
3、双目结构：
双目一般采用视差的原理完成三维的测量，双目有很多系统结构的变形，如镜面式双目结构，采用平面镜的成像原理，可用一个摄像机完成双目的测量，此系统一般关注于系统的结构，对其进行优化，以完成观察视场与定位精度的折衷处理，双目应用中主要就是物体匹配点的建立，如空间点A在两个摄像机中成像点的对应建立，虽然可用外极线约束的关系将点的匹配由二维降为一维，但匹配的精度还是很难做高，这样就影响了系统的三维点的定位精度，所以这里是双目结构的一个难点，一般都采用人为目标的方式来建立一些匹配关系；有时可利用被测物上的特征点完成匹配，如角点，但这些信息有时很少，所以不利于系统的精度，如何有有限个对应点(特征点)建立整个图像的对应呢？可采用射影空间的知识，由于在透视成像环境下，两个摄像机的像间关系可看做有个射影变换，在齐次坐标下，射影变换相当于有11个自由度，一个对应点能建立两个方程，所以有6个对应点就可求出射影变换关系，一般为了避免噪声的影响，可多取一些点，采用最小平分误差的方式(最小二乘法)，点也可采用RANSAC方式来处理，这样建立两个图像的射影变换后，就可求出各个图像点的映射关系，当然前提是变换区域是在两个摄像机的公共视场内。
4、线扫描：
以上讨论的结构其摄像机一般都是面阵的，而在一些应用场合中线扫描还是有很大优势的，如高速应用中，如一维尺寸的测量；本人做的薄膜测宽装置、钢板表面缺陷评估系统就是采用的线扫描方案，前者用的比较简单的CCD，后者采用高速CCD，满足钢板的300m/min运行速度；线扫描方案主要设计点在光源与CCD的选取上，其标定方案可参考我的文章《两步法标定线阵CCD》。
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