基于标定物的相机标定及三维重建

康耐视相机操作手册

康耐视相机操作使用说明书文件状态： ■草稿□修改□定稿文档密级□不保密■内部□机密项目名称版本号 1.0 描述康耐视相机操作使用说明书编写人余国鹰编写日期2015/9/10 审核人审核日期

目录一、康耐视相机具体设置 (3) 1.1软件安装 ......................................................................................................... 错误!未定义书签。 1.2流程编辑 (3) 1.3C ODESYS通信注意事项 (6) 二、相机标定 (7) 2.1相机校准 (7) 2.2绝对坐标实现 (9) 2.3相对坐标实现 (10) 三、示教器示例程序 (11) 3.1绝对坐标实现范例 (11) 3.2相对坐标实现范例 (11) 四、CODESYS逻辑开发 (13) 4.1S OCKET通信开发 (13) 4.2外部点数据处理 (14) 五、细节说明 (17)

康耐视相机操作使用说明书一、康耐视相机具体设置 1.1 软件安装双击康耐视相机软件Cognex_In-Sight_Software_4.8.1，按照步骤一步步安装即可。 1.2 流程编辑 1. 设置电脑本地连接IPV4地址为19 2.168.39.12（设置为39段即可）。 2. 双击康耐视In-Sight 浏览器软件进入相机设置界面，软件会自动搜索连接的相机设备，如下图1.1所示。图 1.1 3. 双击相机设备（红色椭圆内设备图标），进入相机编辑界面，如下图1.2所示。图1.2

基于靶标平面相机参数动态标定Matlab程序

基于靶标平面相机参数动态标定Matlab程序 ★注意：直接运行bd.m文件即可进行动态标定，附录Ⅲ中的其它函数文件均会被bd.m文件调用；坐标数据由实验获取。 bd .m %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % M为靶标角点的世界坐标数据，m1—m5为5组图像像素坐标数据；本函数为主函数，它将数据赋值给函数Dtbd（M,m）实现相机动态标定。 clc; clear; M=load('Model.txt'); %Model.txt中为靶标角点的世界坐标，由实验测得 m1=load('data1.txt'); m2=load('data2.txt'); m3=load('data3.txt'); m4=load('data4.txt'); %data1.txt—data5.txt中为不同视角所对应的角点图像坐 %标，可用附录Ⅱ中的程序测得 m5=load('data5.txt');%Model.txt为靶标的世界坐标 M=[M(:,1:2) ; M(:,3:4) ; M(:,5:6) ; M(:,7:8)]; m1=[m1(:,1:2) ; m1(:,3:4) ; m1(:,5:6) ; m1(:,7:8)]; m2=[m2(:,1:2) ; m2(:,3:4) ; m2(:,5:6) ; m2(:,7:8)]; m3=[m3(:,1:2) ; m3(:,3:4) ; m3(:,5:6) ; m3(:,7:8)]; m4=[m4(:,1:2) ; m4(:,3:4) ; m4(:,5:6) ; m4(:,7:8)]; m5=[m5(:,1:2) ; m5(:,3:4) ; m5(:,5:6) ; m5(:,7:8)]; M=M'; % 将靶标平面上角点的世界坐标写入矩阵M中，M为2维矩阵m(:,:,1)=m1'; m(:,:,2)=m2'; m(:,:,3)=m3'; m(:,:,4)=m4'; m(:,:,5)=m5'; % 将5个视角对应的图像像素坐标写入矩阵m中，m为3维矩阵Dtbd(M,m) % 调用Dtbd .m文件进行动态标定%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Dtbd .m %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Dtbd(M,m)函数实现的功能正是本论文中第4章所讲述的动态标定技术，它引入了径向畸变和切向畸变，具体标定过程可参照本论文。 function Dtbd(M,m) [rows,npts]=size(M); matrixone=ones(1,npts); M=[M;matrixone]; num=size(m,3); for i=1:num

双目立体相机自标定方案的研究

双目立体相机自标定方案的研究一、双目立体相机自标定原理双目视觉是通过两个摄像机从不同的角度拍摄同一物体，根据两幅图像重构出物体。双目立体视觉技术首先根据已知信息计算出世界坐标系和图像坐标系的转换关系，即世界坐标系和图像坐标系的透视投影矩阵，将两幅图像上对应空间同一点的像点匹配起来，建立对应点的世界坐标和图像坐标的转换关系方程，通过求解方程的最小二乘解获取空间点的世界坐标系，实现二维图像到三维图像的重构。重构的关键问题是找出世界坐标系和图像坐标系的转换关系--透视投影矩阵。透视投影矩阵包含了图像坐标系和相机坐标系的转换关系，即相机的内参（主要是相机在两坐标轴上的焦距和相机的倾斜角度），以及相机坐标系和世界坐标系的转换关系，即相机的外参（主要是相机坐标系和世界坐标系的平移、旋转量）。相机标定的过程就是确定相机内参和相机外参的过程。相机自标定是指不需要标定块，仅仅通过图象点之间的对应关系对相机进行标定的过程。相机自标定技术不需要计算出相机的每一项参数，但需要求出这些参数联系后生成的矩阵。二、怎样提高摄像机自标定精确度？方法一、.提高估算基本矩阵F 传统的相机自标定采用的是kruppa方程，一组图像可以得到两个kruppa方程，在已知3对图像的条件下，就可以算出所有的内参数。在实际应用中，由于求极点具有不稳定性，所以采取基本矩阵F分解的方法来计算。通过矩阵的分解求出两相机的投射投影矩阵，进而实现三维重构。由于在获取图像过程中存在摄像头的畸变，环境干扰等因素，对图像会造成非线性变化，采用最初提出的线性模型计算 f 会产生误差。非线性的基本矩阵估计方法得到提出。近年来非线性矩阵的新发展是通过概率模型降低噪声以提高估算基本矩阵的精度。方法二、分层逐步标定法。该方法首先对图像做射影重建，再通过绝对二次曲线施加约束，定出仿射参数和摄像机参数。由于它较其他方法具有较好的鲁棒性，所以能提高自标定的精度。方法三、利用多幅图像之间的直线对应关系的标定法。方法四、改进优化算法自标定问题的求解可归结为求解一组非线性多项式方程组的问题，解决这类问题的常用方法是各种优化算法，所以改进优化算法也是提高精度的有效措施。英文文献 1.题目：A Camera Self-calibration for Machine Vision Based on Kruppa’s Equation（基于机器视觉的相机自标定Kruppa方程）作者：Zhaosheng Tao, Dawei Tu, Saisai He, Jinjie Ye 出处：Trans Tech Publ 日期：2013年8月 2.题目：Computer vision methods for optical microscopes（计算机视觉光学显微镜的方法）作者：M. Boissenin, J. Wedekind *, A.N. Selvan, B.P. Amavasai, F. Caparrelli, J.R. Travis 出处：Elsevier 日期：2007年7月

康耐视视觉入门培训

一、连接相机 1、根据康耐视接线说明书接好相机，通过网线连接上电脑。在PC端打开in-sight浏览器。 2、打开“系统”菜单栏下的菜单项，或者右键点击In-Sight网络栏弹出“将网络、设备添加到网络”：查找出7402相机，如上图，其IP地址与PC不在同一个网段。 3、统一ip网段点击“复制PC网络设置”，输入125，点击“应用”，则把相机的ip地址设置为 “192.168.0.125”，让相机、pc都处于192.168.0.xxx网段上。

4、打开相机双击“is7402_13ad6e”,则打开相机，之前设置的开机自动加载的作业（如pinwen.job）也打开。 “传感器”-》“启动”，设置相机上电后是否自动联机，设置自动加载的作业。二、新建作业（电子表格下） 1、转到电子表格视图 2、“文件”-》“新作业”，或者点击左上角相应工具

三、设置拍照参数双击“Image”，如下，设置触发模式和曝光时间等参数，这里设置为 “手动”触发，即点击工具栏的触发图标或者按快捷键F5时，相机拍照。四、校准 1、calibrateGrid 将坐标变换下的CalibrateGrid函数拖到一空白的电子表格B2：点击“实况视频“，调整好标定板（或者标定纸，没有的话可以打印）和镜头焦距等，让标定板清晰现实在视野中央，双击鼠标（或者按enter 键）：

点击“触发器”，则右上角现实找出的特征点数（276）。点击下方“校准”按钮：点击“确定”按钮，则校准完成。 2、CalibrateImage 经过如此处理，实现了像素坐标系图像到毫米坐标系图像的映射。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件（多媒体介绍）第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、超声成像、CT等数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

机器视觉检测

机器视觉检测一、概念视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：分类具体说明优点背向照明被测物放在光源和摄像机之间能获得高对比度的图像前向照明光源和摄像机位于被测物的同侧便于安装结构光将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步 2.镜头镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素：对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

相机标定个人总结

本文是一篇关于相机标定意义和原理的个人总结，包含了OpenCV和Matlab中常用的相机标定函数的注解。相机标定是机器视觉的基础，标定结果的好坏直接决定了机器视觉的系统精度，作用可见一斑。在这一年半的时间里，我个人也是随着实验和程序的进一步理解，对标定的原理和意义有了更多的想法。同样，由于博文的关系，仍有一些朋友会常常询问标定的程序问题。本人的2010-05-17OpenCV标定程序的问题也多次被朋友询问，由于当时对标定的认识还不够系统，因此现在认为该文对标定的意义和原理有很多误解，并在此推荐一些较好的博文拱大家学习：双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目标定；双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目标定与双目校正；双摄像头测距的OpenCV实现；分享一些OpenCV实现立体视觉的经验；下面结合本人的毕业论文及一年半来对机器视觉的学习，对相机标定的意义和原理进行叙述。 1.单目相机模型单目相机模型中的三种坐标系关系如图1所示，相机坐标系即是以光轴中心O为原点的坐标系，其z轴满足右手法则，成像原点 f O所代表平面即为像平面坐标系（实际应用中，均以图像左上角为坐标系原点），实际物体坐标系即为世界坐标系。光轴中心O 图1 单目相机模型的三坐标系统关系其中，P在世界坐标系的值为() W W W X,Y,Z，P u 是P在像平面坐标系的投影点，其相机坐标系的值为(X,Y,Z) u u u 。θ是相机坐标系Z轴与像平面夹角，一般情况下Z轴与像平面垂直，θ值为90。且相机坐标系x y O与像平面 f f f x y O平行，f为相机的焦距。

【CN110033491A】一种相机标定方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910299209.5 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人南京工程学院地址 211167 江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号 (72)发明人郝飞　王宗荣　史晶晶　王帆　陈德林　胡运涛　汪海洋　张汝祥　 (74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人董建林　范青青 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) (54)发明名称一种相机标定方法(57)摘要本发明公开了相机标定技术领域的一种相机标定方法。旨在解决现有技术中基于一维标定杆标定精度较低，基于三维标定模板标定存在自遮挡问题，基于棋盘格形二维标定模板标定需进行角点检测而无法获取更高的标定精度，基于单个圆形图案作为特征的二维标定模板标定存在“原理性误差”。所述方法包括如下步骤：根据预制的标定模板采集标定模板图像；提取标定模板图像中的特征点，求解相机内参数及镜头畸变参数；根据相机内参数和镜头畸变参数构建多维向量；利用镜头畸变参数对所述标定模板图像进行去畸变处理并构建新的多维变量，直至相邻两次多维变量的欧式距离小于设定值，输出最后一次相机内参数及畸变参数。权利要求书1页说明书6页附图5页CN 110033491 A 2019.07.19 C N 110033491 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110033491 A 1.一种相机标定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：将预制的标定模板置于待标定相机的视场内，采集标定模板图像；所述标定模板为二维标定模板，标定模板上分布有多个圆形，多个圆形以标定模板的中心点为环心围成多个直径不同的环形阵列；提取标定模板图像中圆形的特征点，求解相机内参数及镜头畸变参数；所述特征点为圆形的圆心；根据相机内参数和镜头畸变参数构建多维向量；利用镜头畸变参数对所述标定模板图像进行去畸变处理，重复相机内参数及畸变参数的求解过程，并构建新的多维变量，直至相邻两次多维变量的欧式距离小于设定值，输出最后一次相机内参数及畸变参数。 2.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述特征点的提取方法包括：对标定模板图像中的圆形进行边缘检测，利用最小二乘法拟合圆环透视投影后产生的两个椭圆；连接两个椭圆圆心的直线与每个椭圆形成两个交点，采用交比不变原理求解特征点像点的像素坐标。 3.根据权利要求2所述的相机标定方法，其特征在于，所述特征点的提取方法还包括：对标定模板图像进行预处理，所述预处理包括灰度化处理和或滤波处理。 4.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述相机内参数包括：主点坐标的两个分量、横向和纵向缩放因子；所述相机内参数的求解方法包括：在标定模板图像上标定四个圆形的特征点，利用四个特征点之间的几何约束和定量关系建立关于相机内参数的四元方程组，所述方程组为无约束非线性方程组；求解无约束非线性方程组，得到相机内参数。 5.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述求解镜头两个畸变参数包括如下步骤：标定一组特征，所述特征包括标定模板图像中满足调和共轭的三个特征点和一个无穷远点；根据调和比建立关于两个畸变参数的超定方程组；运用最小二乘法求解超定方程组，得到镜头两个畸变参数。 6.根据权利要求1至中5任一项所述的相机标定方法，其特征在于，所述设定值≤10-5。 2

cogne康耐视相机操作使用说明书

康耐视相机操作使用说明书一、康耐视相机具体设置 1.1软件安装双击康耐视相机软件，按照步骤一步步安装即可。 1.2流程编辑 1. 设置电脑本地连接IPV4地址为（设置为39段即可）。 2. 双击康耐视In-Sight浏览器软件进入相机设置界面，软件会自动搜索连接的相机设备，如下图所示。图 3. 双击相机设备（红色椭圆内设备图标），进入相机编辑界面，如下图所示。图

4. 在应用程序步骤中，开始、设置工具、配置结果、完成这4个步骤形成一个完整的相机操作流程； ?开始单击“开始”中“已连接”，如下图所示，可以进行连接设备、断开设备、刷新、添加等操作。图单击“开始”中的“设置图像”，如下图所示。在“采集/加载图像”对话框中，“触发器”按钮是进行拍照，“实况视频”按钮是实时显示相机中的图像，“从PC加载图像”按钮是加载一张存在的图像。图在“编辑采集设置”对话框中，设置一系列相机参数，根据具体需要进行调节 ?设置工具单击“设置工具”中“定位部件”按钮，对检测模型进行定位，作为识别的模型进行对比；单击“设置工具”中“检测部件”按钮，对模型进行编辑操作。在“定位部件”的设置对话框中，如下图所示，合格阀值：每次拍照之后的得分如果大于阀值，则拍照成功，否则失败；旋转公差：检测部件能够旋转的角度范围，如果在范围之类则会拍照成功，否则会失败图 ?配置结果单击“配置结果”中“通信”按钮，进行通讯设置操作，如下图所示。新时达机器人视觉通信采用的TCP/IP通讯方式，单击“TCP/IP”，如下图所示，在“TCP/IP设置”对话框中，“服务器主机名”设为（机器人控制器IP地址），“端口”设置与CodeSys中相同，本例中设为9876，“超时时间”设为15000，“结束符”设为字符串（CR13）。单击“格式化输出字符串”，进行输出操作，如下图所示。勾选“使用分隔符”，表示在输出之间用逗号分隔符进行隔开，方便进行数据处理操作；单击“添加” 按钮，可以输出很多数据，这里只需要输出4个数据，“失败”、“定位器.X”、“定位器.Y”、“定位器.角度”；输出数据说明：均为7个字节宽度，除图案.失败是整形外，其它数据均为浮点型，小数点位数为2位。 1）第一位图案.失败：判定符，为0表示采集到特征，拍照成功；为1则拍照失败。 2）第二位图案.定位器.X：输出用户坐标系下的X方向绝对值。 3）第三位图案.定位器.Y：输出用户坐标系下的Y方向绝对值。 4) 第四位图案.定位器.角度：输出用户坐标系下的相对角度。图图图 ?完成在“完成”中单击“保存作业”，则保存当前作业任务中的所有设置；在“完成”中单击“运行作业”，则运行当前作业任务。注意，以上参数设定必须在脱机模式下才能够设置，在联机状态下参数不能设置，与外界设备实时通讯必须在联机模式下；物体旋转一定角度拍照失败，看检测部件是否超过相机视野范围和旋转角度值设置是否合理。 1.3Codesys通信注意事项

halcon单相机标定详细说明

相机标定 1 相机标定基本原理 1.1 相机成像模型目前大多数相机模型都是基于针孔成像原理建立的，因为针孔成像原理简单，并且能满足建模的要求。除此之外还有基于应用歪斜光线追踪法和近轴光线追踪法的成像模型[1]。针孔成像虽然已经展示出了相机的成像原理，但是由于针孔成像是理想的物理模型，没有考虑相机本身的尺寸、镜头与相机轴心的偏斜等因素的影响，因此精度很低，不能满足工业机器视觉的要求。为了使相机模型能高精度的反应相机的实际成像过程，需要再针孔成像模型的基础上考虑镜头畸变等的因素。图1 针孔成像基于针孔成像原理建立的相机的成像模型，如下图所示。在相机的成像模型中，包含有几个坐标系分别是世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系，相机的成像过程的数学模型就是目标点在这几个坐标系中的转化过程。图2 针孔成像模型（1）世界坐标系(X w,Y w,Z w)，就是现实坐标系，是实际物体在现实世界中的数学描述，是一个三维的坐标空间。（2）摄像机坐标系（X c, Y c），以针孔相机模型的聚焦中心为原点，以摄像机光学轴线为Z c轴（3）图像坐标系：分为图像像素坐标系和图像物理坐标系为了便于数学描述将图像平面移动到针孔与世界坐标系之间。如下图所示。

图3 将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型 1.2 坐标系间转换从世界坐标系到相机坐标系： P(X c ，Y c ，Z c )=R(α，β，γ)?P(X w ，Y w ，Z w )+T 每一个世界坐标的对象都可以通过旋转和平移转移到相机坐标系上。将目标点旋转θ角度，等价于将坐标系方向旋转θ。如下图所示，是二维坐标的旋转变换，对于三维坐标而言，旋转中绕某一个轴旋转，原理实际与二维坐标旋转相同。如果，世界坐标分别绕X ，Y 和Z 轴旋转α，β，γ，那么旋转矩阵分别为R (α)，R (β)，R (γ) 图4 坐标旋转原理 R (α)=[10 00cosα ?sinα0sinαcosα] （1-1） R (β)=[cosβ 0sinβ0 10?sinβ 0cosβ ] （1-2）

一种双目立体视觉相机标定方法

万方数据

第３期李春艳等：一种双目立体视觉相机标定方法?５３? 表ｌ相机内参数的稳定性测试结果表２相机外参数的稳定性测试结果外参数数值／ｍｍ外参数数值／（”）ＡＸ。０．１０４５７９△∞９．３６５９７ △ｙ１０．０８７６４５△∞１７．４６６９１ＡＺ。０．０５５６６２△ｋ２．９９７４２８从表１和表２可看出： ①内方位元素（并。，Ｙ。，ｆ）的稳定性测试结果的ＲＭＳ较大，对测量精度的影响较大； ②径向畸变参数墨对测量结果的影响不显著； ③主距，的变化超过５ｐｉｘｅｌ，稳定性差，主点位置（‰，Ｙ。）５次实验值的变化不超过１ｐｉｘｅｌ； ④外参数中３个旋转参数（△（￡．，△９，ｚｉｋ）稳定性差，而平移参数（ｚＸＸ。，ＡＹ。，ＡＺ。）变化较小，即相机外参数的标定精度主要取决于３个旋转参数的精度．２．２相机标定精度的验证为了验证相机标定结果的有效性，将标定后得到的外方位元素和内参数代入式（６），则此时式（６）中只含有物方点坐标未知数，即可用多幅图像前方交会平差方法计算出各个物方点的坐标．利用标定的相机结果，使用相机对不同距离处的视场内分布的２４个空间物方点进行坐标测量．将相机测得的点坐标与经纬仪工业测量系统测得的相应点坐标进行比较，统计其差值即可验算标定结果的有效性＂一，详细结果见表３．由于经纬仪工业测量系统测得的点坐标精度优于０．０５ｍｍ，因此可将其测得的坐标视为真值，而将相机测得的坐标与经纬仪工业测量系统测得的相应点坐标之差定为测量误差．表３不同距离处空间点坐标的测量结果 ?注：ｓ。．＝√（ａｘ）２＋（△ｙ）２＋（△ｚ）２从表３可以看出： ①不同距离处，ｘ方向与，，方向测量精度优于Ｚ方向（即相机摄影方向）测量精度； ②随着相机测量距离的增大，测量精度会降低； ③相机测试空间点坐标的总测量误差取决于点坐标Ｚ方向的测量精度； ③相机在１．５ｍ测量距离处测量精度优于１．３３２ｍｍ，３．５ｍ钡ｌＪ量距离处测量精度优于３．８３７ｍｍ，６ｍ测量距离处测量精度优于７．１４７ｍｍ，９ｍ测量距离处测量精度优于２１．２２７ｍｍ．２．３极线误差分析在月球车导航控制系统中，两个相机是固定在一个定长的基线上进行工作的，在工作过程中相机的相对位置和姿态不发生变化，因此利用两相机的外参数可将相机拍摄的图像沿极线方向进行重复采样，生成消除上下视差后的极线图像∞１．图２为左右相机拍摄的标志点原始图像，对左、右图像进行极线校正，最终可生成消除上下视差后的极线图像．比较左右极线图像中对应的同名点坐标，可得到极线校正误差曲线。如图３所示．图２左右相机原始图像万方数据

机器视觉之工业相机传统标定与自标定

机器视觉之工业相机传统标定与自标定机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，以此重建和识别物体。而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定。总的来说，工业相机的标定可以分为传统标定方法和自标定方法两大类。传统工业相机标定的基本方法是在一定的相机模型下，通过对特定标定参照物进行图像处理，并利用一系列数学变换公式计算及优化，来求取相机模型内部参数和外部参数。传统的工业标定方法按照标定参照物与算法思路可以分成若干类，如基于3D立体靶标的相机标定、基于2D平面靶标的相机标定、以及基于径向约束的相机标定等。然而，该方法在场景未知和摄像机任意运动的一般情况下，其标定很难实现。20世纪90年代初，Faugeras，Luong，Maybank等人首次提出了摄像机自标定方法。这种自标定法利用摄像机本身参数之间的约束关系来标定，而与场景和摄像机的运动无关，不依赖于标定参照物，仅利用相机在运动过程中周围环境图像与图像之间的对应关系来对相机进行标定。目前已有的自标定技术大致可以分为基于主动视觉的摄像机自标定技术、直接求解Kruppa 方程的摄像机自标定方法、分层逐步标定法、基于二次曲面的自标定方法等几种。相机自标定相对于传统方法有更好的灵活性和实用性，通过十多年的不懈努力，理论上的问题已基本解决，目前研究的重点是如何提高标定算法的鲁棒性以及如何很好地用这些理论来解决实际视觉问题。维视图像VS220双目立体视觉测量系统平台采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量，高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测，保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证。

一种多相机视觉测量系统的全局标定方法

一一第39卷一第5期一吉首大学学报(自然科学版)V o l.39一N o.5一一一一2018年9月J o u r n a l o f J i s h o uU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)S e p t.2018一一文章编号:10072985(2018)05003808 一种多相机视觉测量系统的全局标定方法? 黄东兆,赵前程 (湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南湘潭411201) 一一摘一要:提出了一种基于双平面靶标的多相机全局标定方法,要求两靶标之间为刚性联接,绕同一根轴旋转,但它们之间的相对位姿关系可以是未知的.该方法不仅适用于立体视觉测量系统,也适用于基于单目视觉的多相机测量系统,应用于四轮定位仪中多相机相对位姿关系的出厂标定,标定精度满足出厂要求. 关键词:多相机测量系统;全局标定;视觉测量;单目视觉中图分类号:T P391.7一一一一一一一文献标志码:A D O I:10.13438/j.c n k i.j d z k.2018.05.009 单个相机都受一定的视野范围限制,为了满足高精度二宽视野的工业测量任务,通常需要用多个相机组建一个具有更大视觉空间范围的测量系统.对每个相机进行内参标定,只能在单个相机坐标系下建立视觉测量模型.由于各相机坐标系彼此独立,因此所有相机的测量结果需要统一到其中一个相机坐标系或一个全局坐标系中来表达.统一的过程被称为多相机测量系统位姿关系的全局标定.通常使用金规校准 (需1个制作精确的标准件作为参考基准)与银规校准 (需1个经过坐标测量机标定后的标准件作为参考基准)对多相机系统进行全局标定,但在日常搬运中要防止标准件不受损害是相当困难的.因此,张广军[1]提出了使用双电子经纬仪或单电子经纬仪加靶标进行全局标定的方法.该方法精度高,但电子经纬仪价格昂贵,普适性受限.其他一些方法[23]无需贵重仪器,但仅适用于立体视觉测量系统,不能应用于单目视觉系统.多相机测量系统全局标定的本质是确定系统中相机两两之间的相对位姿关系[4],只要任意两相机间的相对位姿关系确定了,就完成了多相机系统的全局标定.笔者提出了一种基于双平面靶标的两相机相对位姿关系的标定方法,在阐述其原理的基础上通过仿真标定与实际标定实验来验证其可行性. 1一基于双平面靶标的两相机间相对位姿关系的标定方法 1.1原理多相机全局标定装置如图1所示,两靶标之间为刚性联接.两相机的位姿关系的标定如图2所示. 图1一多相机全局标定装置 F i g.1一 G l o b a lM u l t i-C a m e r aC a l i b r a t i o nD e v i c e 图2一两相机间相对位姿关系的标定 F i g.2一T w o-C a m e r aC a l i b r a t i o n f o rR e l a t i v eP o s eR e l a t i o n ?收稿日期:20180322 基金项目:国家自然科学基金资助项目(51345009);湖南省自然科学基金资助项目(13J J4082) 作者简介:黄东兆(1978 ),男,安徽桐城人,湖南科技大学讲师,博士,主要从事机器视觉测量二数控技术等研究.

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的

软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS 其它系统集成。图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

吕小斌相机内部参数标定装置设计正

第一章前言 1.1 课题背景相机内参数标定作为实现机械视觉测量的首要环节，机械视觉在各类检验、工业自动化生产线、视觉导航、3D四轮定位等多个领域得到广泛应用。高精度的相机标定能获得高精度的机器视觉测量。相机标定确定相机模型是参数的过程，参数主要是内部参数，内部参数是相机本身固有的与光、电以及几何结构有关的参数。本论文的主要目的就是对相机内参数的标定装置进行设计与计算，确定相机在不同的机构作用下所能完成的功能，同时提高相机内部参数的标定精度。相机内参数标定从视觉数目方面进行分类，主要有三种主要类型：单目视觉、双目视觉和多视角视觉，从标定方法方面进行分类，主要有传统标定法和创新标定法，不同的方法对应不同的相机模型，相机模型大多可以分为以下两中类型，线性模型和非线性模型。日常生活中所见到的针孔模型为线性模型，是研究者在基于光学成像原理上的进行抽象表达之后的成果。因为相机前镜头在生产过程和安装时，会产生一定程度的变形，这种变形被称为相机畸变。所以线性模型在没有精益的制造技术和高精密的安装技术下很难展现相机成像原理。研究者为了更进一步展现相机的成像原理过程，把相机镜头畸变纳入研究的范围中。相机镜头畸变对相机内参数标定精度有着不可轻视的影响，此外，相机内参数标定的精度还取决于标定方法、标靶的表面制造精度、提取图像特征点坐标的精度等多个因数。现在世界上对相机内参数标定的方法研究方向主要有一下几大方向， 1）标定速度 2）简单的实验环境 3）价格低廉的实验器材以及较高的标定精度。因此确定精确的相机模型以及减少各因素对标定参数精度的影响，构成了相机内参数标定研究的主要内容。本论文主要研究内容就是采用一种简单方便的方法确定相机的位姿关系；然后对DLT标定法、Tsai两步法以及基于平面靶标标定的张正友法进行研究，再设计装置来对这些标定方法进行试验，最终确定最好的标定方法。 1.2国内外研究现状人类大多数是通过视觉来获取外界信息，视觉信息量巨大，体现了人类视觉功能的重要性。随着信息技术发展，人们通过计算机等实验器材来实现人类的视觉功能，同时，对机器视觉的要求也越来越高。自20世纪50年代以来，虽然还未实现使相机视觉领域像人类等生物那样灵活、高效和通用的视觉，但现有的视觉理论和技术不断的得到提高和发展，这使得人类正逐步的逼近梦想，实现梦想。 20世纪50年代到60年代，机器视觉从二维图像的分析到三维场景为目的的三维视觉研究。期间，B.allert H在1966年首次将最小二乘法引用到相机标定中，并应用在立体坐标测量仪中。到70年代，出现一些视觉应用系统。1971年，del A b和rara K a提出

相机标定方法

摄像机标定的方法和具体的步骤 1.理想的摄像机成像模型在不考虑畸变的情况下，建立如图所示的摄像机模型。物体到图像之间的转化，经历了下面四个坐标系的转换： 1.三维世界坐标系 O X Y Z w w w w 这是基于不存在误差的基础上建立的坐标系，是一个理想的模型。这是后两个模型的参考，可以作为对比的基础。 2.摄像机坐标系Oxyz 该坐标系的原点是摄像机的光心，CCD像平面到原点的距离为f，即理想成像系统的有效焦距，坐标系的轴与光轴重合。 3.摄像机图像坐标系'O XY O，X轴、该二维坐标系定义在CCD像平面上，其中光轴与像平面的交点定义为原点' Ｙ轴分别平行于ｘ、ｙ轴。 4.计算机像平面坐标系Ouv 在这一坐标系中，原点在图像的左上角。这是一个建立在CCD像平面中的二维坐标系，u轴和v轴组成坐标系，前者为水平轴，后者为垂直轴，方向向右、向下。上面我们讨论的四个坐标系中，只有最后一个坐标系的单位是像素。前三者的单位都是毫米。一被测点P，其三维坐标为(x,y,z) ，摄像机坐标系为(x,y,z)，其经过拍摄后， w w w

在摄像机图像坐标系中的坐标为(X,Y)，最后得到计算机像面坐标系的坐标(u,v)，这四步的变换过程如下图所示：一、刚体变换（从世界坐标系到摄像机坐标系）在刚体变换过程中世界坐标系中的一点到摄像机坐标系中的点，可以由一个旋转矩阵R以及一个平移矩阵t来描述，则存在如下刚体变换公式：其中R为3X3的旋转矩阵（），t是一个三维平移向量，化为其次坐标形式有：

二、透视投影（相机坐标系到理想图像物理坐标系）根据针孔模型下透镜成像焦距f，物距u和相距v的关系，以及下图可得：（注意此时的点M是摄像机坐标系的点） y是理想图像物理坐标系坐标）将上面的关系式化成其次坐标式为：（注意：x, u u 三、畸变校正在上面所有的坐标系公式推导的过程中，我们遵循的是线性摄像机模型，但是实际的摄像机由于镜头制作工艺等原因，使摄像机获取的原始图像是含有畸变的，畸变的图像的像点、投影中心、空间点不存在共线关系，所以如果要想直接运用线性模型来描述三维世界空间的点与像点之间的关系，必须先对畸变的图像进行校正。畸变模型矫正公式为： y为针孔线性模型计算出来的图像点坐标的理想值，(x,y)是实际的图像点的坐(x,) u u

机器视觉系统设计的五大难点

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/01349781.html, 机器视觉系统设计的五大难点第一：打光的稳定性工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。第二：工件位置的不一致性一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。第三：标定一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/01349781.html, 第四：物体的运动速度如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。第五：软件的测量精度在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。