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从图纸到实物：光学标注的实战应用

📚 共计 30 章节

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课程导论：光学标注的行业价值

从CAD图纸到实物坐标的转换逻辑，课程全景图与学习路径。

行业价值转换逻辑

坐标系基础

世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系及其转换关系详解。

坐标转换数学基础

相机成像模型

针孔相机模型、透镜畸变（径向与切向）、内参矩阵与外参矩阵。

畸变校正内外参

相机标定实战

张正友标定法原理、使用OpenCV进行棋盘格标定、标定结果评估。

OpenCV棋盘格

眼在手上（Eye-in-Hand）与眼在手外（Eye-to-Hand）的数学模型与实操。

机器人坐标变换

结构光系统标定

投影仪标定、相机-投影仪系统联合标定、相位-深度映射。

激光雷达与相机联合标定

点云到像素的投影、外参优化、共视区域对齐。

多传感器融合标定

IMU+相机、IMU+LiDAR、多目相机系统的时空同步。

IMU时空同步

PnP问题与位姿估计

EPnP、UPnP算法原理，OpenCV solvePnP实战。

特征点匹配（SIFT/ORB），利用匹配点求解单应性与基础矩阵。

特征匹配单应性

光束法平差（BA）

稀疏与稠密BA、图优化理论、g2o/Ceres Solver实战。

三维重建基础

SFM（运动恢复结构）流程、三角化、点云生成与滤波。

立体视觉与视差图

双目立体匹配（SGBM/BM），视差图到深度图的转换。

双目深度图

点云处理基础

PCL库入门、点云滤波（直通/体素/统计）、法线估计与特征描述。

ICP算法原理与变体、Point-to-Plane ICP、NDT配准。

CAD模型与点云对齐

基于点对点的粗配准、ICP精配准、误差分析。

光学标注中的坐标系统一

多源数据（CAD/点云/图像）的全局坐标系建立。

全局坐标数据融合

标注工具开发基础

Python + OpenCV + Matplotlib搭建可视化标注工具。

Python可视化

在图像上绘制Bounding Box、多边形、关键点，并导出JSON/COCO格式。

在点云上绘制3D Bounding Box、语义分割标签、实例分割标签。

点云标注语义分割

将3D标注框投影到2D图像，验证标注一致性。

投影一致性

半自动标注策略

利用传统图像处理（边缘检测/阈值分割）辅助标注。

边缘检测半自动

基于深度学习的自动标注

使用预训练模型（Mask R-CNN/YOLO）生成初始标签。

深度学习YOLO

标注质量评估

标注一致性检验（IOU/距离度量）、人工抽检流程设计。

标注数据增强

图像与点云的几何变换、光度变换、Mixup等策略。

数据增强Mixup

标注数据管理

数据集版本控制（DVC）、标注格式转换（JSON/XML/PCD）。

DVC格式转换

从标注到训练

数据加载器（PyTorch/TensorFlow）编写、数据预处理Pipeline。

PyTorchPipeline

工业案例1：机械臂抓取

基于光学标注的物体位姿估计与抓取点生成。

机械臂位姿估计

工业案例2：自动驾驶

多传感器标注融合（相机+LiDAR+Radar）。

自动驾驶多传感器

工业案例3：高精度测量

基于光学标注的尺寸测量与形变检测。

高精度形变检测