一种视觉系统外部参数标定过程中直线标定物倾斜的补偿方法

摘要

本发明公开了一种视觉系统外部参数传统标定过程中的补偿处理方法，补偿视觉系统标定时标定物倾斜引入的检测误差。采用标定直线标定系统外参数时，单靠人工放置不能够保证标定直线与图像坐标系横向中心线平行。这时视觉系统分别运动到标定直线两个位置采集两幅直线图像，然后通过图像处理和边缘检测方法获得单幅图像内直线边界左右极限点的像素坐标差值ΔQ和两幅图像内的直线边界同侧极值点的像素坐标差值的绝对值ΔP，确定系统采用的CCD摄像机横向分辨率M后，将上述检测到的数据代入标定补偿公式

说明书

技术领域

本发明涉及一种视觉系统外部参数标定过程的补偿方法，属于机器视觉检测领域，用于视觉检测系统外部参数的标定物标定过程。

背景技术

在视觉装配系统中，视觉系统的标定对装配精度有非常重要的意义。视觉系统外部参数的标定确定视觉系统各组成功能模块坐标系之间的平移关系和旋转关系，对于零件精密定位和小误差装配的实现十分关键。

目前，视觉系统外部参数的标定主要有基于标定物的标定方法和系统自标定方法。基于标定物的传统标定法对摄像机类型要求低，标定精度较高，但是标定过程比较复杂，对标定物的制作精度要求很高【孙红，孙明，中国农业工程学会2005年学术年会论文集，2005，358-362】。系统自标定方法通过控制摄像机运动得到图像序列，利用从图像序列的匹配信息中得到的约束关系来计算摄像机模型的参数，但是多参数的计算过程非常复杂，对主动视觉运动平台的运动精度要求非常高，实现起来比较困难，精度相对也较低【裴明涛，贾云得，北京理工大学学报，2006(26)，27-30】。在精密装配领域内，由于装配精度高，摄像机内部参数变化小，因此基于标定物的标定方法使用较为广泛。

例如，基于双摄像机的基点转换方法在待检测坐标系中分别架设摄像机，在空间固定位置安装标定物，双摄像机对标定物特征点成像确定其在各自坐标系内的平移矩阵和旋转矩阵，然后利用三角关系确定待测坐标系之间的夹角关系和平移关系【庄光明，崔建伟，彭作祥，计算机工程与应用，2010(46)，45-47】。但双摄像机架设方式相对成本较大，对系统刚度要求较高，特征点成像的图像处理一致性也比较难以统一。另外一种运动检测方法将标定物固定于待检测坐标系中，运动模块带动标定物运动引起图像上特征信息的变化，以此确定待测坐标系和图像坐标系之间的旋转矩阵和平移矩阵，最终通过相对关系转换确定各待测坐标系之间的空间关系【王兵振，刘文耀，光电工程，2006(33)，119-122】。此外，建立总优化模型，通过计算雅可比阵，利用高斯-牛顿迭代法最小化模型可以较好地提高系统检测精度【毛剑飞，诸静，机器人，2004(26)，139-144】。

综上所述，标定物运动时的特征检测方法实现较为容易。但是其对标定物特征的可判断性要求相对较高，尤其是使用特征直线平移判断法需要将标定物特征直线通过回转平台调整至与图像坐标轴平行；没有回转平台时则需要手工调平，难度非常大，且标定直线和图像坐标轴不平行时会使标定结果引入误差，在工程应用中存在较大的局限性。

发明内容

本发明要解决的技术间题是提供一种视觉系统外部参数的标定物标定过程中的补偿方法，无需对标定物直线与图像坐标轴进行平行度调整，直接通过对直线标定物图像倾斜的情况进行算法补偿，获得正确的视觉系统外部参数。

本发明的技术方案如下：

首先确定摄像机的横向分辨率为M，然后将带有特征直线的标定板固定在待检测模块坐标系的特定位置，以保证特征直线在全局检测范围内不存在视觉遮挡。在标定板固定时，通过视觉系统观察保证特征直线与图像坐标轴平行。标定板固定后，视觉系统运动到特征直线一端并采集第一幅图像，图像处理模块处理特征直线并提取直线边界直线。然后视觉系统运动到距离第一点L距离的特征直线另一端采集第二幅图像，同样进行特征直线边界的提取。检测得到第一幅图像的特征直线左侧极值点和右侧极值点的像素差绝对值为ΔQ＝|Q₁-Q₂|，第一幅图像和第二幅图像同侧极值点的像素差为ΔP＝P₁-P₂，假设需要得到的检测坐标系和视觉坐标系之间的夹角为θ，结合倾斜直线的补偿处理算法等式：得到外参的旋转矩阵角度。

补偿处理算法推导如下：

首先确定CCD摄像机的横向分辨率为M。结合图1所示，图1为视觉系统运动倾角方向和标定直线倾角方向一致。图像1为初始位置时摄像机采集的图像，β＝β′，视觉运动模块沿着平台方向运动距离S到达位置2，并采集图像2。此时标定直线在图像中的位置如图所示。在图像1中标定直线和图像左右边界的交点为A和B。从图中可以看出，直线倾斜角和坐标系夹角β的空间关系存在于梯形BCDE内。数学关系表示如下：

sinβ＝sinβ′＝h/S

同时参数a，b，x，y，h之间存在如下等式关系：

(b+h)＝x＝(a+y)

其中a，b的大小通过图像处理算法对两幅图像的直线边界同侧极值点进行采集获得，标定直线倾斜角可通过图像1内点A和B的像素差值获得，即：

其中P_A，P_B是图像1中标定直线边界左右极值像素坐标值，p_y为单个像素边长代表的空间距离。综合以上等式可以得到：

化简后得到当前状态下待测坐标系和图像坐标系的夹角β为：

$\sin \beta -\frac{\cos \beta \times (P_B-P_A)}{M}=\frac{a-b}{S}$

同样的，如果视觉系统运动倾角方向和标定直线倾角方向相反，则夹角β为：

$\sin \beta +\frac{\cos \beta \times (P_A-P_B)}{M}=\frac{a-b}{S}$

本发明的效果和益处是：提供了一种简单实用、转化为程序自动实现的视觉系统外参的直线标定物标定的补偿方法；使用该方法可以将直线标定物与图像坐标轴的夹角测量得到并进行补偿，克服了人为安放标定物引入的检测误差，减少人工操作的难度，保证标定结果的准确性。

附图说明

图1是本发明的视觉系统外参标定时直线标定物倾斜的补偿处理算法原理图(直线倾斜方向和导轨运动方向一致)。

图2是本发明的视觉系统外参标定时直线标定物倾斜的补偿处理算法原理图(直线倾斜方向和导轨运动方向相反)。

图3是本发明的视觉系统外参标定时直线标定物倾斜的补偿处理算法实现的硬件示意图。

图中：1CCD摄像机；2光学镜头；3视觉系统Z向运动导轨；

4带特征直线的标定物；5待检测运动模块；6视觉系统X向运动导轨；

l标定板上的特征直线；

S采集两幅图像之间视觉系统运动的距离；

单幅图像内标定直线的倾斜角；

β待测坐标系和图像坐标系夹角；

a标定直线边界右侧极值点像素坐标值；

b标定直线边界右侧极值点像素坐标值；

A标定直线边界左侧极值点图像坐标值；

B标定直线边界右侧极值点图像坐标值；

C标定直线边界右侧极值点图像坐标值。

具体实施方式

下面结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施例。

实施例1：补偿处理算法具体推导示例

首先确定系统采用的CCD摄像机的横向分辨率为1280。结合图1所示，图1为视觉系统运动倾角方向和标定直线倾角方向一致。图像1为初始位置时摄像机采集的图像，β＝β′，视觉运动模块沿着平台方向运动距离S到达位置2，并采集图像2。此时标定直线在图像中的位置如图所示。在图像1中标定直线和图像左右边界的交点为A和B。从图中可以看出，直线倾斜角和坐标系夹角β的空间关系存在于梯形BCDE内。数学关系表示如下：

sinβ＝sinβ′＝h/S

同时参数a，b，x，y，h之间存在如下等式关系：

(b+h)＝x＝(a+y)

其中a，b的大小通过图像处理算法对两幅图像的直线边界同侧极值点进行采集获得，标定直线倾斜角可通过图像1内点A和B的像素差值获得，即：

其中P_A，P_B是图像1中标定直线边界左右极值像素坐标值，p_y为单个像素边长代表的空间距离。综合以上等式可以得到：

化简后得到当前状态下待测坐标系和图像坐标系的夹角β为：

$\sin \beta -\frac{\cos \beta \times (P_B-P_A)}{1280}=\frac{a-b}{S}$

同样的，如果视觉系统运动倾角方向和标定直线倾角方向相反，则夹角β为：

$\sin \beta +\frac{\cos \beta \times (P_A-P_B)}{1280}=\frac{a-b}{S}$

实施例2：一种视觉系统外部参数标定过程中直线标定物倾斜的补偿方法

首先，将表面带特征直线的标定物(4)固定在待检测运动模块(5)的无视觉遮挡位置。固定时通过视觉系统观察使特征直线与图像坐标轴平行。并确定系统采用的CCD摄像机横向分辨率为1280。

第二步，视觉系统X向运动导轨(6)和视觉系统Z向运动导轨(3)协调运动至特征直线右侧部分并采集直线边界图像1，经后台图像处理得到图像1中特征直线边界左侧极值点和右侧极值点纵向像素坐标差值的绝对值Δp以及右侧极值点纵向像素坐标值y₁。

第三步，视觉系统X向运动导轨(6)和视觉系统Z向运动导轨(3)协调运动至特征直线左侧部分并采集直线边界图像2，经后台图像处理得到图像2中特征直线边界右侧极值点纵向像素坐标值y₂。

第四步，根据图像1到图像2中特征直线纵向变化方向判断视觉系统运动倾角，同时根据图像1中直线的倾斜方向判断特征直线的倾角。

第五步，如果视觉系统运动倾角和特征直线倾角方向一致，将Δp，y₁，y₂代入补偿计算公式计算得到目标坐标系和图像坐标系之间旋转矩阵的夹角θ₁；如果视觉系统运动倾角和特征直线倾角方向相反，将Δp，y₁，y₂代入补偿计算公式计算得到目标坐标系和图像坐标系之间旋转矩阵的夹角θ₂。