基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法技术

本发明专利技术涉及视觉检测领域，为实现相机内部参数高精度标定及畸变补偿。本发明专利技术采用的技术方案是，基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法，步骤1确定传统相机成像模型各个参数的求解方法，根据步骤2采集的数据标定出步骤1中的相机内部参数并按照步骤1的畸变公式进行补偿，步骤3是在步骤1和步骤2进行标定和畸变补偿之后根据剩余的成像畸变量建立模型数据库进行再一次的畸变补偿。本发明专利技术主要应用于视觉检测场合。

High precision calibration and distortion compensation method of camera based on three coordinate measuring machine

The invention relates to the field of visual inspection, in order to realize high precision calibration and distortion compensation of the internal parameters of the camera. The technical proposal of the invention is that the camera calibration accuracy of three coordinate measuring machine and distortion compensation method based on step 1 determines the traditional methods for solving the camera imaging model parameters, according to the data collected from step 2 to step 1 in the calibration of camera intrinsic parameters and the distortion compensation in accordance with the step 1 step 3 formula. In steps 1 and 2 for compensation after calibration and distortion according to the imaging distortion remaining model database for distortion compensation again. The invention is mainly used in visual inspection.

【技术实现步骤摘要】
基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法
本专利技术涉及视觉检测领域，涉及到相机内部参数的高精度标定方法及实现。具体讲,涉及基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法。
技术介绍
摄相机的标定是视觉测量系统中的重要部分，相机标定的精度直接影响着视觉测量系统的精度。相机的标定可以追溯到1919年[4]，A.Conrady第一个提出了离心畸变的模型，此后有很多有效的方法提出来，大致可以分为三类：线性标定法，非线性标定方法、线性和非线性结合标定方法。线性标定方法通过求解线性方程确定标定参数，优点是计算速度快，缺点是没有考虑镜头的畸变，未知数的个数通常比像点位置变化的自由度多，不能满足相机的内部参数约束性，对噪声比较敏感，收敛性也不好[12]。直接线性变换[8]是由Abdal-Aziz和Karara70年代初提出的，特点是算法简单，精度不高。非线性标定法是基于未知量与已知量之间建立的非线性数学模型。通过迭代求解目标函数，此种方法可以达到很高的精度，但是计算比较复杂，如果初始解取值不合理，就不能得到正确的结果。文献[9,10,11,18,19]都属于此类方法。相机的自标定方法是仅靠多本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法，其特征是，步骤1确定传统相机成像模型各个参数的求解方法，根据步骤2采集的数据标定出步骤1中的相机内部参数并按照步骤1的畸变公式进行补偿，步骤3是在步骤1和步骤2进行标定和畸变补偿之后根据剩余的成像畸变量建立模型数据库进行再一次的畸变补偿，具体地：基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法，步骤1确定传统相机成像模型各个参数的求解方法，根据步骤2采集的数据标定出步骤1中的相机内部参数并按照步骤1的畸变公式进行补偿，步骤3是在步骤1和步骤2进行标定和畸变补偿之后根据剩余的成像畸变量建立模型数据库进行再一次的畸变补偿，具体地：步骤1确定新的相机...

【技术特征摘要】
1.一种基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法，其特征是，步骤1确定传统相机成像模型各个参数的求解方法，根据步骤2采集的数据标定出步骤1中的相机内部参数并按照步骤1的畸变公式进行补偿，步骤3是在步骤1和步骤2进行标定和畸变补偿之后根据剩余的成像畸变量建立模型数据库进行再一次的畸变补偿，具体地：基于三坐标测量机的相机高精度标定及畸变补偿方法，步骤1确定传统相机成像模型各个参数的求解方法，根据步骤2采集的数据标定出步骤1中的相机内部参数并按照步骤1的畸变公式进行补偿，步骤3是在步骤1和步骤2进行标定和畸变补偿之后根据剩余的成像畸变量建立模型数据库进行再一次的畸变补偿，具体地：步骤1确定新的相机标定及畸变补偿的方法根据小孔成像模型建立理想坐标系，由于实际成像时存在各种畸变，实际的像面坐标系经过旋转转换为理想像面坐标系，围绕xi轴的旋转角是θ，围绕yi轴的旋转角切向畸变用这种旋转变换来表示，根据原始成像点坐标、旋转角θ,以及一阶径向畸变系数为k1,二阶阶径向畸变系数为k2，世界坐标系是ow-xwywzw，摄像机坐标系为oc-xcyczc，理想像面坐标系为o-xiyi，实际像面坐标系为o-xryr。点P为实际物点，pi为理想成像点，pr为实际成像点，pd为具有径向畸变的成像点，以o为原点，基于理想像面坐标系的坐标轴xi,yi以及相机光轴建立坐标系o-zcxiyi，则:pr在实际成像面坐标系中的像素坐标为(ur,vr)，以尺寸表示的实际像面坐标为(xr0,yr0)，点pr在坐标系o-zcxiyi中的坐标为(xr,yr,zr)，主点在实际成像面坐标系中像素坐标为(cx,cy)，dx,dy分别为成像面单位像元在x和y方向尺寸，单位：mm，其中像素坐标的单位是像素，其他坐标单位为mm：由于实际成像面和理想成像面的倾斜角较小，旋转矩阵Rc做如下处理pd在摄像机坐标系oc-xcyczc中的成像坐标为(xd,yd,f)，pi在理想成像面坐标系中的坐标为(xi,yi)，在xi方向径向畸变补偿量为δkx，在yi方向径向畸变补偿量为δky，xi＝xd+δkxyi＝yd+δky根据小孔成像原理，点p在摄像机坐标系oc-xcyczc下坐标为(xc,yc,zc)根据公式(5)、(6)、(7)以及旋转平移矩阵R,T建立目标函数fai,fbifai的第一部分是由标定点的空间坐标经R、T变换算出的xc乘以f，第二部分是由实际像面坐标(xr0,yr0)按式(3)、(5)、(6)求得到(xd+δkx)乘以标定点空间坐标经过R、T变换算出的zc，按式(7)两者应该相等，fbi的第一部分是由标定点的空间坐标经R、T变换算出的yc乘以f，第二部分是由实际像面坐标(xr0,yr0)按式(3)、(5)、(6)求得到(yd+δky)乘以标定点空间坐标经过R、T变换算出的zc，同理它们也应该相等，然后以其差值的平方和作为目标函数，按目标函数最小的要求确定R、T、f和畸变系数的最佳值，其中坐标系ow-xwywzw到坐标系oc-xcyczc的旋转矩阵R为：摄像机坐标系向世界坐标系旋转变换：首先围绕xc轴旋转角度为α，其次围绕yc轴旋转角度是β，最后围绕zc轴旋转角度为γ，相应的平移向量T＝[txtytz]T，世界坐标系ow-xwywzw和摄像机坐标系oc-xcyczc转换关系式为：由于主点坐标(cx,cy)和旋转角θ,部分分量在同一目标函数优化过程中会相互影响，分两步应用优化算法Levenberg-Mar...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书桂，韩振华，王森，冯鑫，张国雄，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12