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    數(shù)字圖像相關(guān)方法中的標定對三維形貌和變形測量的影響

    2013-12-29 06:41:16陳振寧何小元
    東南大學學報(自然科學版) 2013年5期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像畸變標定

    陳振寧 劉 聰 何小元

    (東南大學土木工程學院,南京 210096)(東南大學江蘇省工程力學分析重點實驗室,南京 210096)

    近年來,隨著光電技術(shù)和計算機的快速發(fā)展,數(shù)字圖像相關(guān)方法[1-4](digital image correlation, DIC)、電子散斑干涉法、相移法、時間序列法等高精度、非接觸、無損傷的現(xiàn)代光測實驗力學方法[5]逐步走向數(shù)字化和自動化.而數(shù)字圖像相關(guān)方法以其全場測量、現(xiàn)場可測等特點備受關(guān)注,其在土木工程、交通運輸?shù)瓤茖W領(lǐng)域的應用得到學者們的普遍關(guān)注[6].

    數(shù)字圖像相關(guān)方法是一種基于光電成像和計算機數(shù)字處理的測量技術(shù),對相機成像質(zhì)量要求較高.而相機成像是基于針孔成像模型的,對成像元件內(nèi)部參數(shù)進行標定是必不可少的步驟.對于雙相機三維DIC系統(tǒng),同時要標定2個相機間的相對位置和內(nèi)部參數(shù)才能確定空間中的被測物體位置.因此,標定成為三維DIC系統(tǒng)中關(guān)鍵的步驟.由于實際工程測量現(xiàn)場的復雜性,標定過程很隨意,使得標定結(jié)果不精確,從而影響測量精度.針對上述問題,本文研究了棋盤標定板的姿態(tài),考察了標定結(jié)果的穩(wěn)定條件,從而優(yōu)化標定過程.

    1 數(shù)字圖像相關(guān)方法

    由于散斑的隨機性,物體上計算點周圍小區(qū)域(通常稱為子區(qū)或者模板)的斑點分布是各不相同的,假設變形前后物體同一個點的灰度不變,因此,若計算點未超出圖像范圍,可以認為子區(qū)中的計算點在變形后的圖像中唯一存在[7].設子區(qū)變形前圖像灰度為f(x,y),變形后的圖像子區(qū)灰度為g(x,y),根據(jù)相關(guān)函數(shù)進行一定的相關(guān)搜索即可得到目標點變形后的位置.常用的衡量公式歸一化的相關(guān)函數(shù)C表達式[2]為

    (1)

    式中,(2M+1)×(2M+1)為子區(qū)的大小;fm,gm分別為參考子區(qū)和搜索子區(qū)的平均灰度值.運用相關(guān)搜索使得C達到最大值.為了獲得亞像素精度,需要在進行整像匹配的基礎上進行亞像素估計.圖1為一個點的相關(guān)搜索示意圖,對于參考子區(qū)中任一點,可在目標子區(qū)搜索到該點的位置.

    由于單相機的二維相關(guān)方法不能保證相機絕對垂直于試件表面,同時,二維數(shù)字圖像相關(guān)方法對試件表面要求苛刻,降低了該方法的測量精度.因此,基于雙目立體視覺原理和三維匹配等技術(shù)的三維DIC被應用到物體的三維形貌、位移、應變等物理量的測量中[4,8].下面將介紹相機成像模型,引入雙目立體視覺原理,對三維雙相機DIC的系統(tǒng)進行標定.

    圖1 相關(guān)搜索示意圖

    2 相機模型與三維標定原理

    2.1 針孔相機模型

    一般情況下,可用理想針孔模型描述相機成像原理.相機成像的幾個常用坐標系為世界坐標系W-XYZ、相機坐標系C-XcYcZc和圖像坐標系I-xy.

    由于相機靶面不一定與被測平面平行,并且工藝制造也存在誤差,要獲得高精度的測量結(jié)果,首先需要知道相機坐標系和世界坐標系之間存在平移和旋轉(zhuǎn)關(guān)系.設空間中任意一點P的世界坐標為X={X,Y,Z}T,在相機坐標系中為Xc={Xc,Yc,Zc}T,則有以下方程:

    Xc=RX+t

    (2)

    式中,R為3×3旋轉(zhuǎn)矩陣,其獨立變量為3個旋轉(zhuǎn)角,可以用旁向傾角ω、航向傾角φ和圖像旋角κ表示;t為3×1平移向量,有3個獨立分量tx,ty,tz.稱參數(shù)ω,φ,κ,tx,ty,tz為每個成像相機的6個外部參數(shù).

    (3)

    則點P在相機內(nèi)成像表示為

    (4)

    式中,Cx,Cy為光軸與成像平面交點的圖像坐標,即為圖像主點.稱參數(shù)Cx,Cy,fx,fy為相機內(nèi)部參數(shù).將式(2)~(4)寫成如下矩陣的形式:

    (5)

    在棋盤標定中,通常把世界坐標系建立在標定板的表面,坐標原點放到第一個內(nèi)角點處.

    2.2 鏡頭畸變

    (6)

    式中,δ=(δx,δy)為像差向量(包括徑向像差和切向像差),是由鏡頭畸變引起的.像差模型有多種,切向畸變的影響相對較小,因而將徑向畸變作為鏡頭畸變的主要影響因素[11].由鏡頭徑向畸變引起的點A變形前后的成像誤差如圖2所示,假設δ1,δ2為變化前后點A的畸變像差,點A實際發(fā)生的變形為dAB,由于畸變的存在,成像變形為dA′B′.

    圖2 鏡頭徑向畸變引起的誤差

    因此,可以用下面的畸變形式表述[12]:

    (7)

    式中,k1,k2分別為一階、二階徑向畸變參數(shù),即相機標定的畸變參數(shù),等待標定;ρ為畸變點到畸變中心C的像素距離.

    2.3 雙目視覺標定

    圖3為空間中任意點P在2個相機中的成像模型,點P1為點P理想成像點,點P2為P點發(fā)生畸變后的成像點(假設在光軸與像平面的交點上,實際是需要標定的點).圖中的點P′為未進行畸變校正重建后的點,校正后重建點為真實點P.由圖可以清楚地看到,DIC要進行三維匹配計算必須首先知道世界坐標系W與左、右相機坐標系CL,CR的轉(zhuǎn)換關(guān)系,那么需要標定的相機外部參數(shù)有左相機的旋轉(zhuǎn)矩陣RL和平移向量tL、右相機的旋轉(zhuǎn)矩陣RR和平移向量tR、右相機相對左相機的旋轉(zhuǎn)矩陣RR,L和平移向量tR,L.理論上固定相機后,RR,L,tR,L是固定值不變的.其次,標定左、右兩個相機的內(nèi)部參數(shù)AL,AR(等效焦距和圖像中心),以及畸變參數(shù)k1L,k2L,k1R,k2R.

    圖3 雙相機成像模型

    三維相機標定選取一些已知尺寸的參考物作為標定靶,常用的有原點、棋盤等圖案.本文用2個相機拍攝若干張不同姿態(tài)的棋盤標定靶,利用非線性最小二乘優(yōu)化方法L-M算法對2個相機的內(nèi)部參數(shù)和相對位置參數(shù)做全局優(yōu)化,這樣可獲得雙目立體視覺系統(tǒng)的各個標定參數(shù).

    3 標定靶姿態(tài)數(shù)對標定穩(wěn)定性的影響

    在進行相機內(nèi)部參數(shù)標定時,選擇5幅圖即可穩(wěn)定[13];一般情況下,在外部參數(shù)標定時,盡量使棋盤繞橫向、豎向、縱向旋轉(zhuǎn)一定的角度,通常只需5組圖.但在具體實驗中,由于相機噪聲的存在和環(huán)境因素的影響,若標定姿態(tài)過少則標定結(jié)果不夠精確,標定姿態(tài)過多則不易于實驗操作,尤其是在環(huán)境相對復雜的工程實驗現(xiàn)場.本次實驗所用相機為2 048×2 448像素,鏡頭焦距為50 mm.標定2個相機時,使用的圖片數(shù)從5組姿態(tài)依次遞增到13組姿態(tài).如表1所示,隨著標定姿態(tài)的增多,外參RR,L和tR,L標定逐步趨于穩(wěn)定.

    圖4(a)~(c)分別為左相機的內(nèi)部參數(shù)Cx,Fy,k1隨標定姿態(tài)數(shù)變化值,結(jié)果顯示,當標定板的姿態(tài)數(shù)大于9時,內(nèi)參值變化相對穩(wěn)定,此時相機內(nèi)部參數(shù)標定的相對誤差不超過2%,如圖4(d)所示.因此,當標定板的有效姿態(tài)數(shù)達到9組以上,便可獲得穩(wěn)定可靠的相機標定結(jié)果,減少了過多標定姿態(tài)數(shù)給實驗帶來的麻煩.標定步驟的減少使得標定過程得到優(yōu)化,為三維計算提供了保證.

    表1 外參標定結(jié)果

    圖4 左相機內(nèi)部參數(shù)穩(wěn)定性分析

    因此,讓棋盤分別繞既定的三軸旋轉(zhuǎn)一定的角度,獲得9組以上的標定圖片,即可獲得穩(wěn)定的標定結(jié)果.

    4 應用實驗

    為了驗證標定結(jié)果,可以測量一個已知試件的形貌.選擇一個標準的圓弧型試件,擬合試件的半徑,與真實值做比較.

    選擇半徑為68 mm、寬度為40 mm的鋁合金試件,使其沿離面方向產(chǎn)生剛體位移,選擇標定板角點數(shù)為11×8,間距7 mm.計算模板選擇29像素.處理實驗結(jié)果,分別選擇5組隨意標定姿態(tài)圖和10組優(yōu)化的標定姿態(tài)圖,通過三維DIC計算,由試件的三維形貌再擬合得出試件的半徑.圖5(a)為5組隨意標定姿態(tài)圖的擬合半徑,擬合結(jié)果為68.8 mm;圖5(b)是優(yōu)化標定方案后的結(jié)果,半徑為68.0 mm.

    圖5 優(yōu)化標定前后擬合的試件半徑

    下面將運用較好的標定結(jié)果進行離面位移的計算.取一小區(qū)域的位移場計算平均值、最大值、最小值,并將結(jié)果與真實值比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn),二者的趨勢一致,如圖6(a)所示,所取區(qū)域各點位移的標準差平均值為0.001 868 mm;圖6(b)是對實際位移-1.0~-1.2 mm的局部放大圖.

    5 結(jié)論

    本文從三維DIC的基本原理出發(fā),分析相機的標定在對物體形貌和變形進行測量時有重要的意義.以標準板棋盤格作為參考物,分別考察了標定物的姿態(tài)對相機內(nèi)、外參數(shù)等標定參數(shù)的影響.并且通過實驗,對曲表面試件的半徑和剛體位移進行考核.結(jié)果顯示,要獲得穩(wěn)定的標定結(jié)果,只需要9組以上不同姿態(tài)的棋盤標定圖,且不需要過多復雜的標定過程.優(yōu)化標定后的結(jié)果可以使得三維DIC測量精度高于2 μm,證實了三維DIC不僅操作簡便,還具有相當高的可靠性和精確度.

    圖6 離面位移與實際位移比較

    感謝南京中迅微傳感技術(shù)有限公司(PMLAB)提供自主研發(fā)的三維系統(tǒng)DIC_3D_2013 Beta.

    )

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