一种四角二维码定向平面靶标装置及其标定方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种四角二维码定向平面靶标装置及其标定方法，该装置包括四个ArUco二进制编码以及64个圆点构成的圆点型平面靶标，其中四个ArUco二进制编码位于圆点型平面靶标的四个角上；通过四个ArUco二进制编码对拍摄场景中的圆点型平面靶标进行定位，再通过圆点型平面靶标中面积最大、次大和最小3个圆点建立坐标系，获得圆心三维坐标与二维坐标间的对应关系。与现有技术相比，本发明专利技术具有解决了复杂环境靶标定向困难、靶标错检漏检较多导致相机难以标定的问题等优点。难以标定的问题等优点。难以标定的问题等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种四角二维码定向平面靶标装置及其标定方法


[0001]本专利技术涉及一种，尤其是涉及一种四角二维码定向平面靶标装置及其标定方法。

技术介绍

[0002]相机阵列靶标精密检校是月球着陆、卫星交会对接、远程导弹打击以及大型构筑物震动、倒塌等土木结构三维视频测量的重要关键技术，但是往往观测的场景含有大量的脚手架、线缆等复杂背景，导致不同视角组成的相机阵列在同步检校时面临噪声多、畸变大等难题。另外标定目标表面存在的不均匀的光照，也易导致标定靶标检测失败。二维码具有编码密度高、信息容量大、编码范围广、容错能力强、译码可靠性高等优点，且存储的信息、数据类型多，具有强大的纠错功能。因此二维码可代替传统的特征目标用于视觉定位，可实现在条纹状噪声、光照不均、散焦模糊和几何失真等复杂条件下的自动识别，具有识别率较高的特点，其较快的识别速度可以满足实时解码的要求。
[0003]常用的传统的平面靶标模式为棋盘格模式，其基于边缘检测的原理，通过检测边缘交点来获得影像中棋盘格角点的亚像素坐标，但对棋盘格角点在畸变的非正面平行影像中进行定位，会导致其在图像中的定位不精确。
[0004]经典平面靶标相机检校法在大视场、背景复杂、光照不均实验场景中存在靶标定向困难、靶标错检漏检较多等问题，进而导致相机标定失败率较高。利用二维码本身的四个角点来同步实现靶标定向和标定可以一定程度缓解靶标难以定向的问题，但是在大畸变场景时二维码的四个角点定位精度有限，难以满足阵列相机精密检校的精度需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种四角二维码定向平面靶标装置及其标定方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供了一种四角二维码定向平面靶标装置，该装置包括四个ArUco二进制编码以及64个圆点构成的圆点型平面靶标，其中四个ArUco二进制编码位于圆点型平面靶标的四个角上；
[0008]通过四个ArUco二进制编码对拍摄场景中的圆点型平面靶标进行定位，再通过圆点型平面靶标中面积最大、次大和最小3个圆点建立坐标系，获得圆心三维坐标与二维坐标间的对应关系。
[0009]作为优选的技术方案，所述的ArUco二进制编码的边长为60mm。
[0010]作为优选的技术方案，所述的圆点型平面靶标中最大圆直径45mm，次大圆直径35m，最小圆直径15mm，其他圆直径25mm，圆心间距为55mm。
[0011]作为优选的技术方案，使用时根据实际使用需求调整二进制编码大小以及圆的直径大小和间距。
[0012]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种采用所述四角二维码定向平面靶标装置的
标定方法，包括以下步骤：
[0013]步骤1)通过四角二维码平面靶标检测过程从影像中检测出靶标；
[0014]步骤2)将平面靶标区域进行仿射变换，再对变换靶标区域采用最小二乘椭圆圆心拟合算法进行圆心定位；
[0015]步骤3)基于最大、次大、最小面积圆建立坐标系；
[0016]步骤4)基于小孔成像模型的相机参数求解以及采用LM算法优化相机参数。
[0017]作为优选的技术方案，所述步骤1)中的四角二维码平面靶标检测过程具体包括：
[0018]101)采用局部自适应阈值方法进行图像分割：根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值；
[0019]102)提取轮廓和过滤：将图像二值化之后，像素灰度值分别为1和0，形成1连通域和0连通域，若1像素的4或8连通场景有0像素存在，则认为这个1像素为一个边界点，从边界点开始以边界跟踪算法得到一条边界，从而可以得到完整的轮廓，其中4连通指对应像素位置的上、下、左、右的位置；8连通指对应像素位置的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的位置；
[0020]103)标记码提取：通过分析轮廓的内部区域，以提取其内部代码；
[0021]104)标识和纠错：需要确定获得的候选标记中哪些实际上属于建立的二进制编码库，哪些只是环境的一部分；如果在二进制编码库中匹配到其中任何一个，则认为该候选标记是有效的；如果没有找到匹配的标记，采取校正；
[0022]105)角点细化：对于角点的检测，选择对标记边界像素做最小二乘线性回归来计算它们的交叉点，获得亚像素坐标。
[0023]作为优选的技术方案，所述步骤2)具体为：
[0024]201)基于二维码亚像素角点坐标的仿射变换；
[0025]202)目标区域二值化；
[0026]203)闭合图形检测；
[0027]204)提取亚像素轮廓；
[0028]205)任意椭圆均可通过圆锥曲线方程的代数形式表示Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F＝0，进行最小二乘椭圆拟合计算亚像素级椭圆中心位置；
[0029]其中(x,y)表示椭圆上任意一点，A、B、C、D、E、F为方程系数，进而可求解椭圆中心坐标(x0,y0)、长短半轴(a0,b0)以及长轴的转角θ(长轴与x轴夹角)。
[0030][0031][0032][0033]作为优选的技术方案，所述步骤3)具体为：
[0034]301)确定坐标轴定位点：根据面积大小，以最大、次大和最小面积圆的圆心分别为X轴、原点和Y轴的定位点；
[0035]302)查找位于X轴和Y轴的边界点：
①
取边界点外的任意一圆点，计算其与X轴定位点的夹角并排序；
②
选择与X轴定位点夹角最小的6个点和与Y轴定位点夹角最大的6个点，根据距离大小排序，分别归于X轴边界点和Y轴边界点序列；
[0036]303)对非边界点排序：根据302)中排序好的边界点，计算非边界点与Y轴夹角并排序，选择7个夹角最大的圆点，同时根据距离排序，将其顺序编入靶标平面坐标序列中，直到完成所有点的排序。
[0037]作为优选的技术方案，所述步骤4)基于小孔成像模型的相机参数求解具体为：
[0038]1)基于小孔成像模型：
[0039][0040]求解出单应性矩阵M，其中s为一个任意的比例向量，(u,v)为世界坐标系三维物方点(x
w
,y
w
,z
w
)在图像上对应的二维坐标，dX和dY分别每个像素在图像平面x和y方向上的物理尺寸，(u0,v0)为像主点坐标，f为焦距(像平面与相机坐标系原点的距离)，R为3
×
3正交旋转矩阵，t为三维平移向量，X
W
为目标点在世界坐标系的三维坐标(x
w
,y
w
,z
w
)；
[0041]2)利用旋转向量点积为0和旋转向量长度相等两个约束条件从单应性矩阵M中分解出内参和外参。
[0042]作为优选的技术方案，引入畸变矫正模型对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种四角二维码定向平面靶标装置，其特征在于，该装置包括四个ArUco二进制编码以及64个圆点构成的圆点型平面靶标，其中四个ArUco二进制编码位于圆点型平面靶标的四个角上；通过四个ArUco二进制编码对拍摄场景中的圆点型平面靶标进行定位，再通过圆点型平面靶标中面积最大、次大和最小3个圆点建立坐标系，获得圆心三维坐标与二维坐标间的对应关系。2.根据权利要求1所述的一种四角二维码定向平面靶标装置，其特征在于，所述的ArUco二进制编码的边长为60mm。3.根据权利要求1所述的一种四角二维码定向平面靶标装置，其特征在于，所述的圆点型平面靶标中最大圆直径45mm，次大圆直径35m，最小圆直径15mm，其他圆直径25mm，圆心间距为55mm。4.根据权利要求1所述的一种四角二维码定向平面靶标装置，其特征在于，使用时根据实际使用需求调整二进制编码大小以及圆的直径大小和间距。5.一种采用权利要求1所述四角二维码定向平面靶标装置的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)通过四角二维码平面靶标检测过程从影像中检测出靶标；步骤2)将平面靶标区域进行仿射变换，再对变换靶标区域采用最小二乘椭圆圆心拟合算法进行圆心定位；步骤3)基于最大、次大、最小面积圆建立坐标系；步骤4)基于小孔成像模型的相机参数求解以及采用LM算法优化相机参数。6.根据权利要求5所述的标定方法，其特征在于，所述步骤1)中的四角二维码平面靶标检测过程具体包括：101)采用局部自适应阈值方法进行图像分割：根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值；102)提取轮廓和过滤：将图像二值化之后，像素灰度值分别为1和0，形成1连通域和0连通域，若1像素的4或8连通场景有0像素存在，则认为这个1像素为一个边界点，从边界点开始以边界跟踪算法得到一条边界，从而可以得到完整的轮廓，其中4连通指对应像素位置的上、下、左、右的位置；8连通指对应像素位置的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的位置；103)标记码提取：通过分析轮廓的内部区域，以提取其内部代码；104)标识和纠错：需要确定获得的候选标记中哪些实际上属于建立的二进制编码库，哪些只是环境的一部分；如果在二进制编码库中匹配到其中任何一个，则认为该候选标记是有效的；如果没有找到匹配的标记，采取校正；105)角点细化：对于角点的检测，选择对标记边界像素做最小二乘线性回归来计算它们的交叉点，获得亚像素坐标。7.根据权利要求5所述的标定方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：童小华，陈鹏，谢欢，叶真，刘世杰，高仪，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：