本发明专利技术涉及一种双摄像机三维测量的标定方法、系统、设备和介质，所述方法包括：获取多次移动标靶后得到的多组靶标特征点在双摄像机坐标系下的三维坐标；基于所述三维坐标，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵；其中，旋转矩阵和平移矩阵为所述多组靶标特征点拟合后形成的结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转平移关系；将所述旋转矩阵和平移矩阵用于通过校正基于多组靶标特征点重建的点云，以实现双摄像机三维测量的标定。本发明专利技术根据标定对象上特征点的标准坐标和重建坐标计算校正参数，在实际测量中，校正参数可用于优化和校正重建的点云。的点云。的点云。
【技术实现步骤摘要】
一种双摄像机三维测量的标定方法、系统、设备和介质
[0001]本专利技术涉及视觉传感器测量
，具体涉及一种双摄像机三维测量的标定方法、系统、设备和介质。
技术介绍
[0002]随着工业制造业技术的加速发展，市场主体对视觉测量系统的需求越来越多，大视场对摄像机高精度标定的需求越来越大，一般来说，摄像机越多视场越大，在小范围视场测量只需要用一个摄像机进行标定，多摄像机标定可覆盖视场区域较大，可应用范围较广。多摄像机测量标定系统在大视场中进行测量时，由于视场范围较大、被测物体较大等原因，摄像机之间不存在或只存在很小的重叠视场，多传感器测量系统全局标定是测量数据融合的基础，它将每个传感器的数据转换到相同的全局坐标系下，这种转换关系和传感器内部参数无关，不影响单个传感器的测量数据，但与传感器的空间布局紧密相关，对整个测量系统的精度有很大的影响。因此，如何对非重叠视场的相机进行全局标定且获得较高的标定精度就成为了多摄像机测量标定系统的关键因素之一。
[0003]但是，现有的全局标定方法在进行三维测量重建时重建的点云重合度不够、坐标系的线性优化不够精确而导致标定不准的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种双摄像机三维测量的标定方法、系统、设备和介质，能够解决现有的全局标定方法在进行三维测量重建时重建的点云重合度不够、坐标系的线性优化不够精确而导致标定不准的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：作为本专利技术实施例的一个方面，一种双摄像机三维测量的标定方法，包括如下步骤：获取多次移动标靶后得到的多组靶标特征点在双摄像机坐标系下的三维坐标；其中，所述靶标特征点为投影仪投射条纹投影于刚性连接靶标，再将摄像机拍摄的靶标图像进行靶标特征点计算得到；基于所述三维坐标，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵；其中，旋转矩阵和平移矩阵为所述多组靶标特征点拟合后形成的结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转平移关系；将所述旋转矩阵和平移矩阵用于通过校正基于多组靶标特征点重建的点云，以实现双摄像机三维测量的标定。
[0005]可选地，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵，包括如下步骤：获取结构化特征点平面和标准特征点平面之间的平面方程，所述平面方程表示为：，
其中，A、B、C是平面方程的系数；平面的法向量n表示为：；计算结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转角和旋转轴的单位向量；其中，计算点积公式：，其中、表示两个平面的法向量，是结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转角；计算叉积公式，，其中，分别是x、y、z轴的单位向量，和是两个平面方程的系数，的值为：，得到旋转轴的表达式：，计算旋转轴的旋转轴单位向量：，基于所述旋转角和旋转轴的单位向量，根据罗德里格斯旋转公式构造旋转矩阵：，其中，为旋转矩阵，I是3阶单位矩阵。
[0006]可选地，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵，包括如下步骤：所述平移矩阵为结构化特征点平面和标准特征点平面之间中心差来计算获得。
[0007]可选地，所述平移矩阵为结构化特征点平面和标准特征点平面之间中心差来计算
获得，包括如下步骤：计算结构化特征点平面和标准特征点平面之间的中心差，所述中心差为平移矩阵：，其中，分别是结构化特征点平面和标准特征点平面的中心点；其中为的轴的最大值，、为的轴的最小值，为的轴的最大值，、为的轴的最小值。
[0008]可选地，校正基于多组靶标特征点重建的点云通过如下公式表示：，其中，Δ表示结构化特征点平面和标准特征点平面之间的偏差，p
ri
是特征点的重建坐标，p
wi
是特征点标准坐标，Rc、Tc是从重建坐标到标准坐标的旋转和平移矩阵。
[0009]作为本专利技术实施例的另一个方面，提供一种双摄像机三维测量的标定系统，包括：三维坐标获取单元，获取多次移动标靶后得到的多组靶标特征点在双摄像机坐标系下的三维坐标；其中，所述靶标特征点为投影仪投射条纹投影于刚性连接靶标，再将摄像机拍摄的靶标图像进行靶标特征点计算得到；旋转平移关系计算单元，基于所述三维坐标，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵；其中，旋转矩阵和平移矩阵为所述多组靶标特征点拟合后形成的结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转平移关系；重建标定单元，将所述旋转矩阵和平移矩阵用于通过校正基于多组靶标特征点重建的点云，以实现双摄像机三维测量的标定。
[0010]作为本专利技术实施例的另一个方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的双摄像机三维测量的标定方法。
[0011]作为本专利技术实施例的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的双摄像机三维测量的标定方法。
[0012]相对于现有技术，本专利技术的有益效果为：1、由于校准对象的有限精度和计算过程的误差，校准精度受到限制，本专利技术提出了一种双摄像机三维测量的标定方法与系统，可以根据标定对象上特征点的标准坐标和重建坐标计算校正参数，在实际测量中，校正参数可用于优化和校正重建的点云；2、本专利技术通过计算从重建坐标到标准坐标的旋转矩阵和平移矩阵，以便重建结果能够准确地对应于标准坐标系，可以大大提高点云公共区域的重合度，提升双摄像机三维测量的标定精度。
附图说明
[0013]图1为实施例1中双摄像机三维测量的标定方法的流程图；图2为实施例1中步骤S20中的旋转矩阵和平移矩阵的获取流程图；图3为实施例2中双摄像机三维测量的标定系统框图。
具体实施方式
[0014]以下将参考附图详细说明本专利技术的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0015]在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
[0016]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
[0017]另外，为了更好地说明本专利技术，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本专利技术同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本专利技术的主旨。
[0018]可以理解，本专利技术提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双摄像机三维测量的标定方法，其特征在于，包括如下步骤：获取多次移动标靶后得到的多组靶标特征点在双摄像机坐标系下的三维坐标；其中，所述靶标特征点为投影仪投射条纹投影于刚性连接靶标，再将摄像机拍摄的靶标图像进行靶标特征点计算得到；基于所述三维坐标，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵；其中，旋转矩阵和平移矩阵为所述多组靶标特征点拟合后形成的结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转平移关系；将所述旋转矩阵和平移矩阵用于通过校正基于多组靶标特征点重建的点云，以实现双摄像机三维测量的标定。2.如权利要求1所述的双摄像机三维测量的标定方法，其特征在于，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵，包括如下步骤：获取结构化特征点平面和标准特征点平面之间的平面方程，所述平面方程表示为：，其中，A、B、C是平面方程的系数；平面的法向量n表示为：；计算结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转角和旋转轴的单位向量；其中，计算点积公式：，其中、表示两个平面的法向量，是结构化特征点平面和标准特征点平面之间的旋转角；计算叉积公式，，其中，分别是x、y、z轴的单位向量，和是两个平面方程的系数，的值为：，得到旋转轴的表达式：，计算旋转轴的旋转轴单位向量：
，基于所述旋转角和旋转轴的单位向量，根据罗德里格斯旋转公式构造旋转矩阵：，其中，为旋转矩阵，I是3阶单位矩阵。3.如权利要求1所述的双摄像机三维测量的标定方法，其特征在于，根据刚性连接靶标的空间约束特性得到双摄像机之间的旋转矩阵和平移矩阵，包括如下步骤：所述平移矩阵为结构化特征点平面和标准特征点平面之间中心差来计算获得。4.如权利要求3所述的双摄像机三维测量的标定方法，其特征在于，所述平移矩阵为结构化特征点平面和标...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝振敏，卢文全，郑颖琦，詹焱亮，仲金龙，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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