【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及相机标定，具体涉及一种通过已标定机器人进行相机标定的方法。
技术介绍
1、在现代工业领域中，随着人工智能、自动驾驶等技术的发展，对机器视觉的识别正确率、光学测量的精准度等一系列技术指标要求变得极高。摄像头模组作为图像采集系统的重要组成，需要对其进行精准的参数标定，以确保后续视觉系统的准确性。
2、目前，人们常用的相机标定方法为“张正友标定法”，该方法需要移动标靶在相对于摄像机模组的不同姿态下拍取多张图片，以确保成像有足够的透视畸变效果。对于长焦距模组，张正友标定法标定的成像透视畸变效果不够明显，导致优化求解参数的约束条件不够，最终标定的结果不够精准；对于大畸变效果的图像，张正友标定法标定的成像图像扭曲严重，在内外参数整体优化求解的过程中，计算结果误差较大，且标定的结果不稳定，不利于后期对相机生成的图像进行处理。为达到更高的识别正确率和精准度，有必要对现有的相机标定法进行改进，提出新的相机标定方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是设计一种通过已标定机器人进行相机标定的方法，使其实现使用长焦距模组标定的结果足够精准、对大畸变效果的图像识别正确率提升。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种通过已标定机器人进行相机标定的方法，首先采用已标定好的相机对机器人进行预标定，得到机器人的标定参数，然后使用待标定的相机更换已标定的相机采图进行标定，求解待标定相机的参数。
4、进一步，上述的通过已标定机器人进行相
5、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，所述对机器人进行建模包括建立机器人基坐标系、建立x轴旋转关节坐标系、建立y轴旋转关节坐标系和建立夹爪坐标系。
6、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，标定板坐标系和机器人基坐标系之间的转换关系t0为
7、夹爪坐标系和相机坐标系之间的转换关系t1为
8、机器人基坐标系和相机坐标系之间的转换关系为pc＝t1·dhx·dhy·probot。
9、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，将相机坐标系下的点集进行归一化到理想图像坐标系的转换式为：zc不为0。
10、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，畸变矫正考虑的径向畸变正向模型为式中(x′n,y′n)为反畸变点，记为点p′n；
11、反畸变点pn′到图像坐标系的转换式为p′u＝a·p′n，内参转换矩阵
12、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，所述总误差优化目标函数为
13、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，dh参数为机器人的机械臂x轴连杆和y轴连杆之间的转换关系：
14、
15、
16、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，所述使用待标定的相机更换已标定的相机采图进行标定，求解待标定相机的参数包括如下步骤：安装待标定的相机，转动采图；检测角点信息，得到图像坐标系角点和对应的标定板坐标系点；标定采图，获取多个像素点并得到所有像素点的总误差优化目标函数；求解参数，完成对相机的标定。
17、进一步，上述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，所述总误差优化目标函数为
18、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术提供的一种通过已标定机器人进行相机标定的方法，首先采用已标定好的相机对机器人进行预标定，建模求解出机器人dhx和dhy参数，以及机器人和标定板的位姿关系t0参数，然后根据这些预标定得到的参数对待标定相机的外参进行精确约束，减少了相机标定内外参求解过程中的参数自由度，从而使标定结果更加精准，快速和稳定。且相比于“张正友标定法”等传统算法，简化了标定取图的要求，通过引入机器人dh参数对外参进行约束，减少了相机标定过程中需要求解的参数量，并且不需要移动标定板来产生足够的透视畸变，同时可以解决长焦模组标定中不能获取足够的透视畸变导致等效焦距和图像主点cx和cy不能准确估计的问题。实现了使用长焦距模组标定的结果足够精准、对大畸变效果的图像识别正确率提升。
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1.一种通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：首先采用已标定好的相机对机器人进行预标定，得到机器人的标定参数，然后使用待标定的相机更换已标定的相机采图进行标定，求解待标定相机的参数。
2.根据权利要求1所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述对机器人进行预标定包括如下步骤：对机器人进行建模；建立并求解点在标定板、机器人和相机之间的转换关系；将相机坐标系下的点集进行归一化到理想图像坐标系；畸变矫正并求解反畸变点到图像坐标系的转换参数；标定采图，获取多个像素点并得到所有像素点的总误差优化目标函数；求解参数，完成对机器人的预标定。
3.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述对机器人进行建模包括建立机器人基坐标系、建立X轴旋转关节坐标系、建立Y轴旋转关节坐标系和建立夹爪坐标系。
4.根据权利要求3所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：标定板坐标系和机器人基坐标系之间的转换关系T0为
5.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：将相机坐标
6.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：畸变矫正考虑的径向畸变正向模型为式中(x′n,y′n)为反畸变点，记为点P′n；
7.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述总误差优化目标函数为
8.根据权利要求4或7所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：DH参数为机器人的机械臂x轴连杆和y轴连杆之间的转换关系：
9.根据权利要求1所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述使用待标定的相机更换已标定的相机采图进行标定，求解待标定相机的参数包括如下步骤：安装待标定的相机，转动采图；检测角点信息，得到图像坐标系角点和对应的标定板坐标系点；标定采图，获取多个像素点并得到所有像素点的总误差优化目标函数；求解参数，完成对相机的标定。
10.根据权利要求9所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述总误差优化目标函数为
...【技术特征摘要】
1.一种通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：首先采用已标定好的相机对机器人进行预标定，得到机器人的标定参数，然后使用待标定的相机更换已标定的相机采图进行标定，求解待标定相机的参数。
2.根据权利要求1所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述对机器人进行预标定包括如下步骤：对机器人进行建模；建立并求解点在标定板、机器人和相机之间的转换关系；将相机坐标系下的点集进行归一化到理想图像坐标系；畸变矫正并求解反畸变点到图像坐标系的转换参数；标定采图，获取多个像素点并得到所有像素点的总误差优化目标函数；求解参数，完成对机器人的预标定。
3.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：所述对机器人进行建模包括建立机器人基坐标系、建立x轴旋转关节坐标系、建立y轴旋转关节坐标系和建立夹爪坐标系。
4.根据权利要求3所述的通过已标定机器人进行相机标定的方法，其特征在于：标定板坐标系和机器人基坐标系之间的转换关系t0为
5.根据权利要求2所述的通过已标定机器人进行相机标定的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：于泽，王攀，罗盛来，
申请(专利权)人：珠海广浩捷科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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