基于一维标定物的相机标定技术研究

发布时间：2020-04-12 19:56

【摘要】：由于机器视觉具有非接触性、快速、高柔性的优点,在零部件形位尺寸测量中应用越来越广泛。在机器视觉测量系统中,相机标定是必不可少的关键步骤,相机标定的精度决定着尺寸测量的精度。三维的空间点和二维的图像点之间的关系用相机成像模型描述,而相机标定就是求解成像模型的参数。为了实现更大范围的测量以及避免由于工件的遮挡,需要采用多个相机从不同的角度拍摄测量空间。因为相机标定通常需要已知几何信息的标定物,而测量范围越大所需的标定物越大,而目前最常用的标定物的尺寸有限,所以目前最常用的相机标定方法只适用于小视场的场景,在大视场中难以应用。因此,研究大视场立体视觉标定技术具有重要意义。针对上述问题,本文采用一种结构简单的、大尺寸的标定物,该标定物称为标定杆。在此基础上,首先获得易于处理的标定杆图像。从图像中提取出感兴趣区域,对该区域内的图像进行亚像素边缘检测,并采用椭圆拟合算法由亚像素边缘获得椭圆中心,以椭圆中心近似代替标定杆的特征中心的投影,并实现标定杆的特征与其在图像的投影的匹配以及分析了以椭圆中心代替特征中心的误差。对镜头畸变校正算法进行研究。由标定杆的四个共线点,基于交比不变性获得镜头的一阶径向畸变参数;由相机之间的对极几何约束,非线性优化一阶、二阶径向畸变参数。对多相机标定算法进行研究。提出一种基于归一化算法的由基本矩阵获得射影投影矩阵,最终获得度量投影矩阵的相机分层逐步标定法,并基于对极几何约束优化优化特征点坐标以及采用M估计优化基本矩阵,通过最小化重投影误差优化相机参数。最后编写基于C++和OpenCV的立体视觉标定程序,并对镜头畸变校正算法和多相机标定算法进行实验分析,包括仿真实验和真实实验,验证算法的稳健性、精度能够满足测量要求。
【图文】：

表面形貌,设备,激光跟踪仪,测量法

激光雷达是一种非接触式测量设备，其集成了激光发射、接收和数据处理系统，通过激光测距获取零部件的表面形貌，但是波束较窄易受环境影响[1]。(三)室内 GPS 测量法室内 GPS 测量法需要在测量空间内放置至少两个发射器并设置覆盖全场的接收器，基于三角测量原理判断各个测量点的空间位置，但是该方法使用比较复杂、设备较多而且易受环境影响[2]。(四)激光跟踪仪测量法激光跟踪仪是一种高精度测量设备，其集成了角度编码、激光测距和光学跟踪等模块，在大范围测量中，已经得到了广泛的应用，其缺点是价格昂贵[3]。(五)机器视觉测量法机器视觉凭借着非接触、快速、稳定性高的优点，在测量领域使用越来越广泛。三坐标测量机、激光雷达、激光跟踪仪如图 1-1 所示。

三维形状,扫描仪

华南理工大学工程硕士学位论文基于视觉的三维重建技术广泛地应用于工业领域。零部件表面纹理信息不丰富，如果直接采用双目视觉重建零部件三维形状，那么得到的三维点云是非常稀疏的。过于稀疏的点云在零部件尺寸检测、逆向工程中没有意义。为了获得密集的三维点云，通常采用一个结构光 3D 扫描仪扫描零部件，而双目视觉跟踪 3D 扫描仪并求解扫描仪在每个时刻的位置和姿态，从而把扫描仪在不同时刻获得的点云拼接到一个统一的坐标系。手持式和机器人装配式扫描仪如图 1-2 所示。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TB852.1

【参考文献】