物体表面三维轮廓结构光测量系统的标定方法

摘要

一种物体表面三维轮廓结构光测量系统的标定方法，属于三维测量方法和仪器技术领域。它由以下步骤组成：(1)黑白相机标定；(2)投影仪标定；(3)多平面标定法获得整个系统所需的参数；其特征在于：(4)所述的靶标板为彩色靶标板，并且靶标板上的前景和背景色为两种对黑白相机具有同样反射性能的两种颜色；(5)在第(1)步黑白相机标定时，投射一种彩色光到靶标板上，该彩色光和靶标板前景和背景色两者之一相同。本发明方法相比于传统的使用黑白靶标板具有更高的稳定性、可靠性，提高了标定精度，在物体表面三维轮廓结构光精确测量方面有着重要的作用。

说明书

所属技术领域

一种物体表面三维轮廓结构光测量系统的标定方法，涉及计算机视觉测量领域，属于三维测量方法和仪器技术领域，尤其涉及对结构光测量系统的标定场合。

背景技术

物体的三维测量技术在产品设计与制造、质量检测与控制、机器人视觉等领域中应有很普遍。结构光测量技术是三维测量技术中一个很重要和发展前景的分支，测量系统的精确标定与否是系统能否精确重建的前提和关键条件。测量系统标定就是获取摄像机和投影仪内部的几何和光学特性，即内部参数，及两仪器的坐标系相对于空间坐标系的位置关系，即外部参数。

结构光测量系统的标定包括两部分，一是对相机的标定，二是对投影仪的标定。对相机的标定目前Tsai的基于径向约束一致(RAC)[R.Y.Tsai，″A Versatile CameraCalibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-shelf TVCameras and Lenses，″IEEE Joumal of Robotics Automation.Vol.RA-3.No.4，August 1987.]最为常用，这种方法先由径向准直约束求解摄像机模型的线性参数，然后引入非线性参数，采用迭代法求出整体的参数。对投影仪的标定目前也有了一定的研究，最为广泛的是把投影仪当作相机的逆向模型来进行标定，标定方法和对相机的标定类似。但是对相机和投影仪集成在一起的结构光测量系体进行标定，就会有很多的限制条件。以圆形标志点为靶标图案，具体标定方法为：首先对相机标定，相机采集已知坐标空间靶标点图像，通过对图像的噪声滤除，阈值分割，轮廓提取，椭圆识别，椭圆拟合及中心提取，得到三维靶标点的二维图像坐标，匹配对应各三维二维点对作为输入数据，采用Tsai的标定方法对相机进行标定；然后，对投影仪进行标定：因为投影仪不具有图像采集功能，因此，对投影仪的标定要采用辅助的结构光或其他的编码模式来进行间接获得用于投影仪标定的二维三维靶标点对。方式一，保证用于相机标定的靶标板位置已知，投影仪投射已知坐标的圆形或方形图案到用于相机标定靶标板上，相机采集到投射的图案，检测到圆心坐标，利用标定的相机参数和靶标板Z方向的坐标，重建出投影仪投射的标志图案的空间三维靶标点坐标，匹配对应的二维三维点对作为标定输入数据；方式二，保证用于相机标定的靶标板位置已知，投影仪投射结构光的编码条纹到靶标板上，相机采集到编码条纹，利用(Gray+phase)格雷码+相移技术解码技术得到每个靶标点二维像素坐标的编码值，把每个靶标点的编码值匹配到投影仪内，投影仪内的像素坐标就是三维靶标点的二维像素坐标，实现了投影仪的“抓取”图像的功能。匹配对应的二维三维点对作为输入数据进行投影仪的标定。从以上方法发现，对投影仪的标定中，保证靶标的位置已知，投影仪投射图像，相机采集图像，就是靶标上的靶标点同时用于相机和投影仪的标定，而且用于相机和投影仪的标定图案不同，那么在传统的黑白靶标图案上投射编码模式用于投影仪标定时，采集的靶标图像就会受到用于标定相机的靶标图案的影响，不能得到很好的靶标图案，严重的影响到标定的精度。

发明内容

针对现有方法的不足，提出了一种利用彩色的靶标图案的物体表面三维轮廓结构光测量系统的标定方法，根据光学的特性很好的解决了以上问题，而且保证了采集的靶标图案为对比度很高的黑白图案，使表定更加稳定可靠。

一种物体表面三维轮廓结构光测量系统的标定方法，由以下步骤组成：

(1)、黑白相机标定：相机采集到用于相机标定清晰的靶标图像，利用图像图像处理的方法，提取出靶标点的二维像素坐标，把已知的靶标点三维坐标和对应的二维像素坐标作为靶标板在该空间位置的标定输入数据进行存储；

(2)、投影仪标定：保持靶标板在该空间位置，靶标板在白光的照射下，投影仪投射黑白编码光栅到靶标板上，相机采集带有光栅条纹的靶标图像，利用解码技术获取每个像素点的编码值，根据编码值对应到投影仪内具有相同编码值的像素坐标，获取该点在投影仪内的像素坐标。把该点的三维坐标和在投影仪内对应的一维像素坐标作为靶标板在该空间位置的输入数据进行存储；

(3)、将靶标板沿垂直于靶标板的方向精确移动一定距离重复第(1)、第(2)步骤，至少移动三次，将获得的多组数据作为标定输入数据，使用多平面标定方法进行系统标定，获得相机和投影仪最终所需要标定的参数；

其特征在于：

(4)、所述的靶标板为彩色靶标板，并且靶标板上的前景和背景色为两种对黑白相机具有同样反射性能的两种颜色。投影仪标定时：彩色靶标板在白光的照射下，投影仪投射光栅图案到靶标板上，黑白CCD相机能采集到不受标定板本身图案影响，灰度信息很好的光栅编码条纹图像；

(5)、在第(1)步骤黑白相机标定时，投射一种彩色光到靶标板上，该彩色光和靶标板前景和背景色两者之一相同。黑白相机标定时：因为一种颜色靶标图案只反射与它具有相同颜色的光，那么黑白CCD相机内拍摄的彩色标定图案为黑白对比度很好的黑白图像。其中与投射光颜色相同的靶标图案在黑白图象中呈现白色，与投射光颜色不同的靶标图案在黑白图象中呈现黑色。与该步骤所述的投射彩色光可以利用投影仪完成，以避免了装置的复杂化。

本发明采用两种对黑白相机具有同样发射性的两种颜色分别作为靶标板前景色和背景色。传统黑白靶标板，在投影仪标定时，黑白靶标图像对编码光栅图像的灰度信息采集有干扰，求解相位解码有影响。而采用彩色靶标避免了此问题。

在采用彩色靶标板的基础上，利用光学特性投射一种和靶标板前景或背景色一样的彩色光到彩色靶标板上，在黑白相机内能获得和传统黑白靶标板具有相同质量效果的对比度强烈的黑白图像。

本发明方法相比于传统的黑白靶标板方法具有更高的稳定性、可靠性，提高了标定精度。

附图说明

图1为本发明用于系统标定的圆形彩色靶标示意图，圆形靶标物即前景色为红色，靶标板背景色为蓝色。

图2为本发明彩色靶标板在红光的照射下黑白相机采集到的靶标板图像。

图3为传统靶标板在相机内呈现的光栅条纹靶标图像。

图4为本发明彩色靶标板在白光照射下相机采集到的投影仪投射到靶标板上光栅条纹靶标图像。

图5为本发明靶标板建立空间三维坐标的原理图。

具体实施方案

下面对本发明方法结合附图做进一步详细说明。本发明首次使用简单的彩色平面靶标，对结构光视觉测量系统相机和投影仪两个部件的所有参数进行了标定。

靶标板制作。图1是本发明的彩色靶标，圆形靶标物即前景色为红色，靶标板底色即背景色为蓝色。该靶标是在一个漫反射的玻璃纸上打印彩色靶标圆点，贴在平面度小于0.01的平板上，该靶标点阵列为M×N，行列严格垂直，圆孔的中心距相等且已知(Δx，Δy)，与传统靶标不同之处在于本发明靶标是彩色，在一定的光照下能获得和传统黑白靶标同样效果的黑白灰度靶标图像。靶标图像横向圆心所在的直线为X轴，纵向圆心所在的直线为Y轴，以垂直靶标板方向为Z轴，建立空间坐标系，坐标系符合右手定则。图中中心附近大圆半径是小圆的1.5或2倍，保证能明显区别出两者，以便于检测排序使用。

标定前处理工作。打开相机和投影仪，调整靶标板在相机和投影仪的共同视场和最佳的景深内，投影仪投射红色光源到靶标板上，调整相机镜头使相机能看到一个对比度很好的靶标图案，且靶标图像足够清晰。投影仪投射光栅条纹，通过调整相机光圈使相机能看到一个灰度信息很好的带有光栅条纹靶标图案。

相机标定输入数据获取。投影仪投射红色光源到靶标板上，红色和靶标板中前景色相同，由于光学的特性，因为一种颜色靶标图案只反射与它具有相同颜色的光，那么黑白CCD相机内拍摄的彩色标定图案为黑白两色的。相机采集到黑白对比度好且清晰的靶标图像，对图像噪声滤除，阈值分割，轮廓提取，椭圆识别，椭圆拟合及中心提取，得到靶标板上已知三维坐标的靶标点的二维图像亚像素圆心坐标。把靶标板上标志物的三维和二维坐标对作为标定输入数据存储。采集到的黑白标定图案如图2。

投影仪标定输入数据获取。投影仪不具有采集图像的功能，因此，要通过间接的方法获得标定点在投影仪的像点。投影仪投射编码光栅到靶标物上，利用编码光和相移的方法获得拍摄图像上每一点的编码值，根据编码值找到标定点在投影仪内的像点。为了保证相机标定和投影仪标定两次拍摄的同一像素坐标点对应于同一个三维靶标点，保证靶标板在该空间位置不变，投影仪投射编码光栅条纹光到靶标板上，相机采集编码光栅图案如图4，相机采集到的光栅图像不受底层红蓝相间的用于相机标定的靶标板的影响，得到很好的光栅条纹灰度信息，避免了传统的受黑白底层用于相机标定的靶标图案的影响，通过图像处理对光栅图像进行编解码操作，获得每个象素点的编码值，因为投影仪投射光栅图像时，在投影仪屏幕上对应有相同的编码值，将相机和投影仪内具有相同编码值的像素坐标对应起来，就实现了同一个三维坐标点的像在相机和投影仪内的匹配，使投影仪具有了“抓取”图像的功能，从而获得了三维靶标点在投影仪内的像点。这样就实现了一个位置靶标图像的采集功能。

获取多个位置的标定输入数据。沿着z轴方向即垂直于靶标板的方向移动靶标板(z距离，重复以上的步骤，采集到一个新位置的相机和投影仪的标定输入数据的像点。为了得到更为精确的标定参数，靶标板在空间的位置应尽量覆盖更大的空间区域如图5。

标定获取系统参数。将空间多平面内对应的三维靶标点和对应的像点做为输入数据，使用Tsai的RAC多平面标定方法进行系统标定，获得系统测量所需要的参数。这样就实现了物体表面三维轮廓结构光测量系统的精确标定。