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    工業(yè)機(jī)器人視覺系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定

    2013-05-15 08:10:10張少鵬王現(xiàn)康
    機(jī)械工程與自動(dòng)化 2013年1期
    關(guān)鍵詞:攝像機(jī)景物標(biāo)定

    段 堅(jiān),張少鵬,王現(xiàn)康

    (華北電力大學(xué) 機(jī)械工程系,河北 保定 071003)

    0 引言

    視覺系統(tǒng)研究的主要目標(biāo)是從攝像機(jī)獲取圖像,計(jì)算出物體在環(huán)境空間中的幾何信息,從而獲得用于三維重建和測(cè)量的信息。這里所說的三維重建是指二維圖像的三維恢復(fù);而三維測(cè)量,就是從三維信息獲取二維圖像的過程。無論哪一項(xiàng)任務(wù),首要解決的問題都是二維像點(diǎn)與三維物點(diǎn)的映射關(guān)系。攝像機(jī)便是2D圖像和3D空間的一種映射,兩者的映射關(guān)系由攝像機(jī)的幾何模型決定,即通常所說的攝像機(jī)參數(shù)。攝像機(jī)的標(biāo)定過程就是求取攝像機(jī)參數(shù)的過程。

    攝像機(jī)標(biāo)定是機(jī)器人視覺中的一個(gè)重要問題,它是由二維圖像獲得三維空間信息的重要一步。通過物點(diǎn)和像點(diǎn)的關(guān)系建立模型,計(jì)算出攝像機(jī)的模型參數(shù)[1]。

    1 攝像機(jī)模型

    1.1 小孔模型原理

    物體透過鏡頭中心照射到攝像機(jī)的成像平面上的模型叫做小孔模型[2,3],如圖1所示,成像平面用表示,Oc表示光軸中心。不難看出,平面上的像為倒實(shí)像。經(jīng)過圖像轉(zhuǎn)換,平面Π2的像就變?yōu)榱苏瘛Hz像機(jī)到景物的方向?yàn)閆軸正方向,和攝像機(jī)的光軸平行,再取圖像坐標(biāo)沿水平增加的方向?yàn)閄軸的正向。攝像機(jī)的坐標(biāo)系中,P1(x1,y1,z1)為景物點(diǎn)坐標(biāo),P2(x2,y2,z2)為成像點(diǎn)坐標(biāo),則:

    其中:f為攝像機(jī)的焦距,f=z2。

    圖1 小孔成像原理圖

    1.2 攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)模型

    圖像點(diǎn)與景物點(diǎn)之間的位置關(guān)系模型就是攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)模型。這樣成像點(diǎn)(x2,y2)就轉(zhuǎn)變成了圖像點(diǎn)(u,v)。記(u0,v0)為光軸與成像平面的交點(diǎn)坐標(biāo),則:

    其中:a1為成像平面到圖像平面X方向的放大系數(shù);a2為Y方向的放大系數(shù)。由式(1)和式(2)可得:

    其中:k1=a1f和k2=a2f分別為X 方向和Y方向的放大系數(shù);M1為內(nèi)參數(shù)矩陣。

    式(4)中,矩陣M1有4個(gè)參數(shù),所以式(4)模型也被稱為攝像機(jī)的四參數(shù)模型[4]。通常用(xc,yc,zc)表示景物點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo),所以有:

    忽略k1和k2的差異,攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣變?yōu)?個(gè)參數(shù),此模型為攝像機(jī)的三參數(shù)模型,即:

    其中:k為放大系數(shù)。

    如果考慮k1與k2的差異和耦合作用,矩陣變?yōu)?個(gè)參數(shù),此模型就變?yōu)榱宋鍏?shù)模型,則:

    其中:k′為X軸方向與Y軸方向的耦合放大系數(shù)。

    在這3種內(nèi)參數(shù)模型中,四參數(shù)模型應(yīng)用范圍較廣。

    1.3 攝像機(jī)的外參數(shù)模型

    一個(gè)坐標(biāo)系都可以通過旋轉(zhuǎn)和平移變換轉(zhuǎn)換成任意坐標(biāo)系,外參數(shù)模型就是應(yīng)用了該理論。外參數(shù)模型描述的是攝像機(jī)坐標(biāo)系和景物坐標(biāo)系的空間位置關(guān)系。式(8)描述了攝像機(jī)坐標(biāo)系和景物坐標(biāo)系的變換關(guān)系,即:

    其中:(xc,yc,zc)和(xw,yw,zw)分別表示景物點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系OcXcYcZc與景物坐標(biāo)系OwXwYwZw中的坐標(biāo);n1、n2、n3、o1、o2、o3、q1、q2、q3為旋轉(zhuǎn)矩陣R 的參數(shù);p1p2p3為平移矩陣P的參數(shù);外參數(shù)矩陣用M2表示。

    2 攝像機(jī)標(biāo)定方法

    在進(jìn)行標(biāo)定的時(shí)候,常常會(huì)在攝像機(jī)的前面擺放一個(gè)尺寸和形狀已知的物體作為參照物,這個(gè)被當(dāng)做參照物的物體稱為靶標(biāo)[5]。獲得靶標(biāo)的圖像后,再經(jīng)過圖像處理,得到標(biāo)定點(diǎn)的坐標(biāo),最終求得攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)[6]。

    線性攝像機(jī)的標(biāo)定通常經(jīng)過3個(gè)變換:①世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的變換,即三維空間的剛體變換;②圖像坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的變換;③以毫米為單位的圖像坐標(biāo)系與以像素為單位的圖像坐標(biāo)系的變換[7]。

    經(jīng)過幾個(gè)坐標(biāo)系的變換,可以推導(dǎo)出如下的關(guān)系式:

    其中:M=M1M2。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    實(shí)驗(yàn)基于Reinvo公司的6自由度教學(xué)用工業(yè)機(jī)器人,因?yàn)橐晥?chǎng)有限,可以忽略鏡頭的畸變,采用線性標(biāo)定模型。使用MATLAB的Calibration Toolbox(攝像機(jī)標(biāo)定工具箱),對(duì)拍攝的圖像逐幅標(biāo)定,即可求得攝像機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖如圖2所示。

    圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖

    從圖2中可以看出,圖像點(diǎn)和網(wǎng)格的交點(diǎn)基本重合,滿足標(biāo)定精度要求。

    4 結(jié)論

    通過多次實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)采集圖像的數(shù)目對(duì)最終的標(biāo)定結(jié)果有一定影響,所以采集的圖像應(yīng)不少于7幅。角點(diǎn)的標(biāo)定對(duì)最后的精度影響很大,因此在標(biāo)定角點(diǎn)時(shí)要盡可能準(zhǔn)確。

    經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,利用小孔模型求得的攝像機(jī)內(nèi)、外參數(shù)能夠達(dá)到所需的精度要求,滿足日常教學(xué)要求,可加深學(xué)生對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定的理解,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

    [1] 邱茂林,馬頌德,李毅.計(jì)算機(jī)視覺中攝像機(jī)定標(biāo)綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2001,26(1):43-55.

    [2] Coke P I.Visual control of robots:high-performance visual servoing[M].England:Research Studies Press Ltd,1996.

    [3] 馬頌德,張正友.計(jì)算機(jī)理論與算法基礎(chǔ)[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

    [4] Sonka M,Hlavac V,Boyle R.Image processing,analysis,and machine vision[M].北京:人民郵電出版社,2002.

    [5] Faugeras O D,Toscani G.The calibration problem for stereo [C]// IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Florida:IEEE,1986:15-20.

    [6] 徐德,譚民,李原.機(jī)器人視覺測(cè)量與控制[M].北京:國防工業(yè)出版社,2008.

    [7] 孫瑾,顧宏斌.矩形模板下攝像機(jī)標(biāo)定和目標(biāo)定位方法研究[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2008(9):1740-1744.

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