雷經(jīng)發(fā) 王德麾 袁中凡?
(1.四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院,四川成都610065;2.安徽建筑工業(yè)學(xué)院機(jī)械與電氣工程學(xué)院,安徽合肥230061)
在機(jī)械制造、土木工程、飛行器姿態(tài)控制、機(jī)械手抓握等諸多領(lǐng)域,兩平面間的夾角是一個(gè)重要的物理量.目前,測(cè)量角度的方法主要有機(jī)械測(cè)量方法,電磁測(cè)角方法,光學(xué)測(cè)角方法和光電測(cè)角方法等[1].機(jī)械測(cè)角方法主要為接觸式測(cè)量,但其測(cè)量速度較慢;電磁測(cè)角方法是利用電磁感應(yīng)的原理來(lái)測(cè)量角度,雖然在測(cè)量精度、速度上較機(jī)械測(cè)量法有較大改進(jìn),但仍不能應(yīng)用于非接觸式測(cè)量;光學(xué)測(cè)角方法雖具有較高的精度,但對(duì)硬件要求較高,且只限于一維角度測(cè)量;光電測(cè)角方法是把傳統(tǒng)光學(xué)方法與光電接收器件相結(jié)合,具有精度高、體積小、可維護(hù)性好等優(yōu)點(diǎn),但其量程一般較小,故應(yīng)用受到一定的限制[2-3].
隨著計(jì)算機(jī)和CCD相機(jī)性能的提高,機(jī)器視覺(jué)開(kāi)始成為一種重要的測(cè)量方法,由于具有非接觸測(cè)量、僅需使用一臺(tái)或多臺(tái)數(shù)字式相機(jī)、可進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量等特點(diǎn),被迅速地應(yīng)用于幾何量測(cè)量、空間運(yùn)動(dòng)分析等領(lǐng)域中.文中即提出了一種僅使用一臺(tái)數(shù)字式相機(jī),進(jìn)行空間兩平面夾角的測(cè)量方法.
在機(jī)器視覺(jué)測(cè)量中,首先需要進(jìn)行相機(jī)定標(biāo),即確定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)K、旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T[4].雖目前有多種相機(jī)定標(biāo)方法[5],但文中借助待測(cè)平面上的2個(gè)圓標(biāo)記,僅需相機(jī)內(nèi)部參數(shù)K,在空間任意位置進(jìn)行1次拍照,即可測(cè)得兩平面法線間的夾角,其補(bǔ)角即為兩平面間夾角,簡(jiǎn)化了平面夾角的測(cè)量.
設(shè)圓C位于平面π上,圓心為O,經(jīng)參數(shù)為K、R、T的相機(jī)成像后,獲得如圖1所示的圖像.圓C和其圓心的像分別為C'、O'.由射影幾何及成像方程可知,圓的像是一條二次曲線[6],用u、v表示圖像坐標(biāo)系中點(diǎn)的坐標(biāo),單位為像素;設(shè) A、B、C、D、E為常數(shù),則C'在圖像坐標(biāo)系下的方程可表示為
或
式中:M為二次曲線C'的二次型矩陣.
圖1為二次曲線與平面消隱線.圖1中直線l'∞是平面π 上無(wú)窮遠(yuǎn)直線l∞的像,稱為消隱線.由射影幾何知,每個(gè)平面上有且僅有一條消隱線,其上的點(diǎn)都是此平面上各方向上的滅點(diǎn),且同方向的直線具有相同的滅點(diǎn)[7-8].設(shè)(us,vs)為 l'∞上的任意一點(diǎn),l為一變量,a∞、b∞、c∞為常數(shù),則 l'∞圖像坐標(biāo)系下的方程為:
或
式中:uv、vv為平面上的任意滅點(diǎn).
圖1 二次曲線與平面消隱線Fig.1 Conic and vanishing line of a plane
如設(shè)O'點(diǎn)的坐標(biāo)為(uo,vo),由射影幾何可知,式(2)中系數(shù) a∞、b∞、c∞滿足以下關(guān)系[9]:
即由平面上一個(gè)圓及其圓心的圖像,可確定此平面上的消隱線方程.
由文獻(xiàn)[9]提出的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的平面角度測(cè)量方法可知[10],如已知相機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣 K和[vx1vy1vz1]、[vx2vy2vz2]方向上的滅點(diǎn)坐標(biāo)(u1,v1)、(u2,v2),則其夾角 θ滿足以下關(guān)系:
其中 ρ1、ρ2滿足以下關(guān)系:
因平面上滅點(diǎn)都位于直線l'∞上[11-12],則平面上任意滅點(diǎn)(uv,vv)都滿足式(2)所示的消隱線方程.如考慮一條垂直于平面π的直線l1,如圖1所示.其像為l'1,此方向上的滅點(diǎn)為P'3(u3,v3).可知l1必垂直于平面π上的所有直線,且(u3,v3)和平面π上所有滅點(diǎn)坐標(biāo)(uv,vv)也必滿足式(4),即有:
式中:ρ3、ρv分別為與(u3,v3)、(uv,vv)對(duì)應(yīng)的一個(gè)常數(shù),可由式(5)確定.將式(2)代入式(6)可得:
因式(7)對(duì)任意l都滿足,則必有:
即在已知平面消隱線方程的情況下,由式(8)即可確定此平面法線方向上的滅點(diǎn)坐標(biāo).
由以上分析可知,在已知兩平面法線方向上滅點(diǎn)坐標(biāo) P'3(u3,v3)、P'4(u4,v4)的情況下,先由式(5)計(jì)算出ρ3、ρ4,再利用式(4)即可得到兩法線間夾角θ的余弦值,通過(guò)反三角函數(shù)可解得θ,其補(bǔ)角即為平面間夾角.需要說(shuō)明的是,因式(5)無(wú)法確定ρ符號(hào),使得解出的θ可能與其真實(shí)值互為補(bǔ)角.通過(guò)適當(dāng)選取拍照角度可解決此問(wèn)題,避免在被測(cè)對(duì)象正前或正后位置進(jìn)行拍照.而在多數(shù)角度測(cè)量中,待測(cè)角度范圍恒為銳角或鈍角,僅需對(duì)θ值進(jìn)行簡(jiǎn)單判斷、取補(bǔ)即可.
根據(jù)以上分析,可得本方法的測(cè)量步驟如下.
(1)在兩待測(cè)平面π1、π2上分別標(biāo)識(shí)出圓C1、C2及其圓心 O1、O2.
(2)用已知內(nèi)部參數(shù)矩陣為K的相機(jī),在空間任意位置進(jìn)行1次拍照.
(3)擬合圓 C1、C2圖像 C'1、C'2的方程;確定圓心O1、O2圖像 O'1、O'2的圖像坐標(biāo).
(4)根據(jù) C'1、C'2的方程和 O'1、O'2的圖像坐標(biāo),按式(3)計(jì)算所在平面上的消隱線方程.
(5)根據(jù)式(8),由消隱線方程計(jì)算出各平面法線方向上的滅點(diǎn)坐標(biāo);再由式(4)、(5)即可計(jì)算出兩平面法線間的夾角θ,而兩平面間的夾角α即為:α=180-θ.
首先用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證測(cè)量原理;再借助Mahr PMC 650型三坐標(biāo)機(jī)進(jìn)行實(shí)際的角度測(cè)量以驗(yàn)證算法的測(cè)量精度和穩(wěn)定性.仿真實(shí)驗(yàn)中,相機(jī)內(nèi)部參數(shù)K等于實(shí)測(cè)出的Canon IXUS500型相機(jī)參數(shù)值K1;實(shí)際實(shí)驗(yàn)中,采用SONY DSC-W50型數(shù)碼相機(jī),其內(nèi)部參數(shù)K=K2.K1、K2具體值如下所示:
首先由計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成相機(jī)的旋轉(zhuǎn)參數(shù)矩陣R、平移向量T;再根據(jù)相機(jī)成像方程,生成空間兩個(gè)圓及其圓心的圖像,兩圓所在平面間的夾角θ為已知,作為理論值使用.處理數(shù)據(jù)時(shí),僅把生成的圖像和相機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣K作為已知數(shù)據(jù),用本算法計(jì)算出兩平面間的夾角并與理論值進(jìn)行比較.
仿真實(shí)驗(yàn)用角 -軸法生成旋轉(zhuǎn)矩陣 R[13].[vxvyvz]為單位軸向量,η為轉(zhuǎn)角,則旋轉(zhuǎn)矩陣為
式中:rij為旋轉(zhuǎn)矩陣R中第i行,第j列的元素.
設(shè)定夾角為鈍角進(jìn)行第1次實(shí)驗(yàn).圖2(a)、(b)分別是實(shí)驗(yàn)1的仿真場(chǎng)景圖和相機(jī)獲得的圖像數(shù)據(jù).圖 2(b)中 p1、p2點(diǎn)為圓心圖像;C'1、C'2是平面上標(biāo)識(shí)圓圖像.通過(guò)圖像處理算法,可獲得C'1、C'2上各點(diǎn)和p1、p2的圖像坐標(biāo)值.如C'1上各點(diǎn)坐標(biāo)為(uci,vci),i≥5,則由式(1)可得方程:
圖2 仿真實(shí)驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)Fig.2 Images of simulations
由線性代數(shù)中的廣義逆矩陣?yán)碚摚?4],可解出參數(shù)[A,B,C,D,E]的最小二乘解,即得到橢圓 C'1的擬合方程,同理解出C'2的方程;然后把得到的數(shù)據(jù)代入式(3)、(4)、(5)、(8)中即可.用[A,B,C,D,E,-1]表示 C'1、C'2方程參數(shù);[u,v]表示圓心 p1、p2坐標(biāo);[a∞,b∞,c∞]表示消隱線 l'∞方程參數(shù),則具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示.
改變相機(jī)外部參數(shù),令?yuàn)A角為銳角進(jìn)行第2次實(shí)驗(yàn),如圖2(c)、(d)所示.結(jié)果見(jiàn)表2.
表1 仿真實(shí)驗(yàn)1數(shù)據(jù)處理結(jié)果Table 1 Data of simulation one
表2 仿真實(shí)驗(yàn)2數(shù)據(jù)處理結(jié)果Table 2 Data of simulation two
為進(jìn)一步驗(yàn)證本算法,借助Mahr PMC 650型三坐標(biāo)機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn).平板π1、π2上分別貼有如圖3所示的圓形標(biāo)識(shí).標(biāo)識(shí)上直線l1、l2是圓的兩條直徑,用以精確確定圓心圖像坐標(biāo).世界坐標(biāo)系設(shè)定為三坐標(biāo)機(jī)的坐標(biāo)系.平板π1平置于測(cè)量臺(tái)上,即處于世界坐標(biāo)系的x-y平面;平板π2立于平臺(tái)上,如圖4所示;然后用SONY DSC-W50型相機(jī),在空間任意位置處對(duì)兩平板進(jìn)行1次拍照,獲得圖像的寬度×高度為2816像素×1872像素,相機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣已知;通過(guò)對(duì)所獲圖像進(jìn)行二值化、目標(biāo)提取、橢圓和直線擬合等處理,并由式(3)、(4)、(5)、(8)即可得到平板π1、π2間的夾角值 α.
圖3 實(shí)驗(yàn)用圓標(biāo)識(shí)圖Fig.3 Marking graph used in experiments
圖4 實(shí)驗(yàn)原理圖Fig.4 Diagram of experimental principle
為評(píng)估本方法的精度,用三坐標(biāo)機(jī)測(cè)量平面π2上至少3個(gè)點(diǎn)(非共線)的坐標(biāo)以擬合其平面方程,進(jìn)而得其與平板π1間的夾角θ.鑒于三坐標(biāo)機(jī)具有極高的測(cè)量精度,故把θ值作為理論值,而把文中方法得到的夾角值α作為測(cè)量值.按照以上實(shí)驗(yàn)步驟,進(jìn)行3組實(shí)驗(yàn),如圖5所示.
圖5 實(shí)驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)(局部)Fig.5 Data of experiments(partial picture)
以實(shí)驗(yàn)1為例簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)處理過(guò)程.首先采用閾值法二值化圖像[15],利用Matlab中的bwselect()函數(shù)進(jìn)行目標(biāo)提取[16],得到兩標(biāo)識(shí)圓及4條直徑上所有點(diǎn)的圖像坐標(biāo),如圖5(d)所示;利用式(10)擬合出兩標(biāo)識(shí)圓圖像的方程;利用直線最小二乘法擬合出4條直徑圖像的直線方程;聯(lián)立同圓上兩直徑圖像方程,即解出圓心圖像的坐標(biāo);把圓標(biāo)識(shí)圖像方程、圓心圖像坐標(biāo)代入式(3)中,得到此平面上消隱線方程參數(shù);把消隱線方程參數(shù)、相機(jī)內(nèi)部參數(shù)代入式(8)中,得到平面法線方向上的滅點(diǎn)坐標(biāo);最后把兩平面法線方向上的滅點(diǎn)坐標(biāo)、相機(jī)內(nèi)部參數(shù)代入式(5)、(4)中,即可得到2平面法線間的夾角,進(jìn)而得到平面間的夾角值.
本實(shí)驗(yàn)中通過(guò)擬合平板π2上6個(gè)非共線點(diǎn)得到理論夾角值θ.以實(shí)驗(yàn)1為例,三坐標(biāo)機(jī)測(cè)得的6個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)以(x,y,z)形式表示,單位為 mm.點(diǎn)坐標(biāo)為(-171.630,-303.462,6.089),(-142.669,-304.285,9.063),(-166.039,-303.116,9.048),(-161.050,-301.812,15.947),(-129.166,-305.573,5.807),(-129.091, -303.963,13.496).擬合出的π2平面方程為
式(11)所示的平面法向量為[1.5678×10-4,0.0032,-6.9382×10-4],因已確定平面夾角為鈍角,則得其與x-y平面夾角為102.2465°,此值即為理論值.具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示.
表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 3 Experimental results
由表3中的數(shù)據(jù)可以看出,文中方法具有較高的測(cè)量精度,相對(duì)測(cè)量誤差小于1%.
文中提出的基于機(jī)器視覺(jué)的平面夾角測(cè)量方法無(wú)需已知相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量參數(shù),故無(wú)需對(duì)相機(jī)進(jìn)行復(fù)雜的全參數(shù)定標(biāo),具有使用簡(jiǎn)單、快捷的特點(diǎn);進(jìn)行測(cè)量時(shí)僅需對(duì)待測(cè)平面進(jìn)行1次拍照,獲得2平面上部分標(biāo)記圓圖像和其圓心圖像即可,因此可以根據(jù)實(shí)際的測(cè)量環(huán)境,在較大范圍內(nèi)自由地設(shè)置相機(jī)位置,使得此方法具有較高的靈活性;在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,二次曲線、直線方程都由最小二乘法擬合得到,保證了標(biāo)識(shí)圓圖像方程、直徑圖像方程的精度,進(jìn)而有效地提高了消隱線方程的計(jì)算精度和最終的測(cè)量精度.
由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,文中方法具有較好的測(cè)量精度,相對(duì)誤差在1%以內(nèi).通過(guò)理論分析及實(shí)驗(yàn)可知,標(biāo)記圓圖像的方程擬合誤差、圓心圖像坐標(biāo)求解誤差是影響測(cè)量精度的最主要因素,通過(guò)保證采集圖像的清晰度、選用高分辨率相機(jī)可以解決這一問(wèn)題,能夠滿足機(jī)械、地質(zhì)、控制、人機(jī)工程等領(lǐng)域內(nèi)的非接觸平面夾角測(cè)量要求.
[1]Yu L F,Pedrini G,Osten W.Three-dimensional angle measurement based on propagation vector analysis of digital holography[J].Appl Opt,2007,46(6):3539-3545.
[2]Shang H M,Toh S L,F(xiàn)u Y,et al.Measurement of angle of rotation using circular optical grating[C]∥Proceedings of SPIE Second International Conference on Experimental Mechanics.San Diego:SPIE Press,2001:72-78.
[3]呂日好,趙長(zhǎng)壽,楊中文.空問(wèn)目標(biāo)姿態(tài)角測(cè)量計(jì)算方法研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2006,27(6):1211-1212.Lu Ri-hao,Zhao Chang-shou,Yang Zhong-wen.Research on computational method for extended target posture angle[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2006,27(6):1211-1212.
[4]Faugeras O.Three-dimensional computer vision:a geometric view point[M].Cambridge:The MIT Press,1993:30-52.
[5]劉蘇宜,王國(guó)榮,石永華.激光視覺(jué)機(jī)器人焊接中攝像機(jī)和手眼的同時(shí)標(biāo)定[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008,36(2):74-77,82.Liu Su-yi,Wang Guo-rong,Shi Yong-hua.Simultaneous calibration of camera and hand-ege in robot welding with laser vision [J].Journal of South China University of Technology:Natural Science Edition,2008,36(2):74-77,82.
[6]Hartley Richard,Zisserman Andrew.Multiple view geometry in computer vision[M].Cambridge:Cambridge University Press,2000.
[7]方德植,陳奕培.射影幾何[M].北京:高等教育出版社,1983.
[8]Wu Yi-hong,Hu Zhan-yi,Wu Fu-chao.Camera calibration from the quasi-affine invariance of two parallel circles[C]∥Proceedings of European Conference on Computer Vision.Prague:ECCV Press,2004:190-202.
[9]蘇步青.高等幾何學(xué)五講[M].上海:上海教育出版社,1991:15-32.
[10]王德麾,袁中凡,樊慶文.利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的平面角度測(cè)量方法[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2010,45(5):775-779.Wang De-hui,Yuan Zhong-fan,F(xiàn)an Qing-wen.Planar angle measurement based on computer vision[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2010,45(5):775-779.
[11]馬頌德,張正友.計(jì)算機(jī)視覺(jué)-計(jì)算理論與算法基礎(chǔ)[M].北京:科學(xué)出版社,1998.
[12]Tsai R Y.An efficient and accurate camera calibration technique for 3D machine vision[C]∥Proceedings of IEEE Conference of Computer Vision and Pattern Recognition.Florida:IEEE Press,1986:364-374.
[13]Hartley R.Self-calibration of stationary cameras[J].Computer Vision,1996,22(1):5-23.
[14]程云鵬.矩陣論[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2005.
[15]張文耀.光電圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2002.
[16]樊慶文.基于數(shù)字圖像的空間大尺寸測(cè)距原理和方法研究[D].成都:四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院,2008.