【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的辅助相机进行相机标定方法。
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”，该方法需要移动标定板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的辅助相机进行相机标定方法，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，本专利技术提供了一种通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，包括对测试环境离线标定和dut相机的在线标定，具体有以下步骤：
3、对测试环境离线标定有：
4、步骤1：标定辅助相机和dut相机，使用张正友标定法预先标定好辅助相机和dut相机的内参；p>
5、步骤2：将辅助相机和dut相机安装在机械臂中的夹具上，并通过机械臂转动夹具，使辅助相机和dut相机取多张标定图片，标定辅助相机和dut相机之间的位置关系模型为其中；d,r,c分别表示dut相机的坐标系、辅助相机的坐标系和标定板的坐标系，其中表示辅助相机到dut相机的坐标系转换矩阵，而标定板的坐标系即为世界坐标系；
6、对于dut相机的在线标定有：
7、步骤3：把dut相机位置更换为实际待测产品，通过机械臂转动摄像头模组的夹具，取多张标定图片并计算角点坐标；
8、步骤4：求解标定板相对于辅助相机的位姿关系，根据opencv提供的solvepnp函数,求解出辅助相机的外参数转换矩阵r′r和t′r；
9、步骤5：求解当前世界坐标系到dut相机坐标系转换关系
10、步骤6：对dut相机坐标系进行归一化到理想图像坐标系；
11、步骤7：根据张正友标定法，建立径向畸变正向模型，记模型中的反畸变点为点p′n；
12、步骤8：求解p′n到图像坐标系的内参转换矩阵a；并记p′u为世界坐标系经过一系列坐标变换后投影到图像坐标系上的点；
13、步骤9：记第i张图片的第j个的坐标点为pu，并算出最终的像素点重投影误差errij；
14、步骤10：算出所有像素点的总误差优化目标函数e；
15、步骤11：使用非线性求解法对步骤10中的总误差优化目标函数进行迭代优化求解。
16、进一步，在步骤3中获取图像角点亚像素点集，调用opencv的角点检测函数进行亚像素角点检测和共线点检测；更通用的，可以通过harris方法进行角点检测，然后沿着边缘方向进行角点的共线检测。
17、进一步，对于标定板的世界坐标点pw，其在dut相机和辅助相机坐标系下的坐标可表示为：
18、pd＝rd·pw+td； 式(1)
19、pr＝rr·pw+tr； 式(2)
20、pd＝r·pd+t； 式(3)
21、其中，rd旋转矩阵和td平移矩阵分别表示点集pw在标定板的世界坐标系到dut相机坐标系的转换矩阵；rr旋转矩阵和tr平移矩阵分别表示点集pw在世界坐标系到辅助相机坐标系的转换矩阵；r旋转矩阵和t平移矩阵分别表示点集pd在辅助相机坐标系到dut相机坐标系的转换矩阵；
22、
23、t＝tr-rtd； 式(5)
24、其中，预先离线标定好了相机内参，通过opencv的solvepnp函数可以方便求解出外参矩阵rd，td，rr，tr，并根据式(4)(5)可求解出辅助相机坐标系到dut相机坐标系的转换rt矩阵。
25、进一步，步骤5中存在以下关系：
26、p′d＝rd·r′r·p′w+rdt′r+td＝r′·p′w+t′； 式(6)
27、r′＝rd·r′r； 式(7)
28、t′＝rdt′r+td； 式(8)
29、其中，p′w和p′d分别表示在线标定时的世界坐标点和dut相机坐标系下的点,p′d＝(xc,yc,zc)；r′旋转矩阵和t′旋转矩阵分别表示p′w到p′d的转换矩阵。
30、进一步，记zc为dut相机坐标系下的z轴坐标值；当zc不为0时，对摄像机坐标系进行归一化到理想图像坐标系：
31、
32、其中，pn＝[xc/zc,yc/zc 1]t＝[xn,yn，1]t表示归一化图像坐标系。
33、进一步，径向畸变正向模型为：
34、
35、其中，(x′n,y′n)反畸变点，记为点p′n，表示畸变点到畸变中心的欧氏距离。
36、进一步，反畸变点p′n与内参转换矩阵a的关系为：
37、p′u＝a·p′n
38、
39、其中，a表示当前dut相机内参矩阵；cx和cy，表示畸变中心坐标，p′u表示世界坐标系经过一系列坐标变换后投影到图像坐标系上的点。
40、进一步，像素点重投影误差为：
41、
42、进一步，对于实际标定的m张图片(m>0)，和该图片上的n个点，可以得到所有像素点的总误差优化目标函数为：
43、
44、
45、其中，表示坐标系归一化转换关系即式(9)的投影模型，表示畸变转换关系即式(10)的畸变模型，表示反畸变点到图像坐标系的投影关系，即式(11)相机内参矩阵。
46、进一步，对于非线性求解法，采用的优化算法有gauss-newton法，lm法等，来对式(14)进行迭代优化求解。
47、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的辅助相机进行相机标定方法，采用预先标定好内参的工业相机作为辅助相机，通过辅助相机对待测相机(或dut相机2)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。
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1.一种通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，在步骤3中获取图像角点亚像素点集，调用opencv的角点检测函数进行亚像素角点检测和共线点检测。
3.根据权利要求1的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，对于标定板(1)的世界坐标点PW，其在DUT相机(2)和辅助相机(3)坐标系下的坐标可表示为：
4.根据权利要求3的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，步骤5中存在以下关系：
5.根据权利要求4的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，记Zc为DUT相机(2)坐标系下的Z轴坐标值；当Zc不为0时，对摄像机坐标系进行归一化到理想图像坐标系：
6.根据权利要求5的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，径向畸变正向模型为：
7.根据权利要求6的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，反畸变点P′n与内参转换矩阵A的关系为：
8.根据权利要求7的通过已标
9.根据权利要求8的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，对于实际标定的m张图片(m>0)，和该图片上的n个点，可以得到所有像素点的总误差优化目标函数为：
10.根据权利要求9的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，对于非线性求解法，采用的优化算法有Gauss-Newton法，LM法等，来对式(14)进行迭代优化求解。
...【技术特征摘要】
1.一种通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，在步骤3中获取图像角点亚像素点集，调用opencv的角点检测函数进行亚像素角点检测和共线点检测。
3.根据权利要求1的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，对于标定板(1)的世界坐标点pw，其在dut相机(2)和辅助相机(3)坐标系下的坐标可表示为：
4.根据权利要求3的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，步骤5中存在以下关系：
5.根据权利要求4的通过已标定的辅助相机进行相机标定方法，其特征在于，记zc为dut相机(2)坐标系下的z轴坐标值；当zc不为0时，对摄像机坐标系进行归一化到理想图像...
【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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