CN102096922A - 一种物点定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无需进行摄像机标定而实现空间物点定位的方法，可以应用在机器视觉测量领域。在该方法中，通过摄像机以空间物点网格的形式平移对空间物点拍摄，建立摄像机所成像的像点坐标与已知的空间物点网格的坐标之间的映射关系，再根据摄像机的成像模型，得到与像点对应的空间线约束关系，最终通过数学拟合的方法求解出空间物点坐标。本发明避免求解摄像机的内参数，从而避免了复杂的非线性方程的求解，使得整个机器视觉定位过程简单易实现，且精度高。

Description

一种物点定位方法

技术领域

本发明涉及机器视觉定位领域，尤其涉及为了获得空间点与像平面上像点之间的关系而进行摄像机标定的场合。

背景技术

目前的机器人视觉定位大多采用摄像机当作机器人的“眼”，根据采用的摄像机的数量分为单目、双目以及多目视觉定位。视觉定位最终是要获得摄像机视野范围内的空间物点在已设定的世界坐标系下的三维坐标。

为了完成视觉定位过程，通常都有摄像机标定的过程，即求解摄像机内外参数的过程。摄像机的内参数是指摄像机自身的几何和光学特性，摄像机的外参数是指摄像机坐标系相对于世界坐标系的选择平移等。Tsai早在1987年在IEEE Journal of Robotics and Automation发表名为“A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrologyusing off-the-shelf TV cameras and lenses”的文章，提出了基于非共面点的摄像机标定方法，基本原理是由径向约束求解摄像机的内外参数，标定过程是通过确定靶标上的特征点的空间坐标和图像坐标实现的。张正友在2000年发表于IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence上的文章“A flexible new technique for camera calibration”中提出利用二维的平面标定模板进行单个摄像机标定的方法。中国专利CN03109649.2提出一种改进Tsai的方法中所用的靶标样式的方法，采用标记圆孔半径为其余圆孔半径的120％至150％的圆形靶标的方法，解决标定范围和坐标原点问题，以及靶标边缘设定的空间坐标原点会成像不清晰或出视场范围的问题。中国专利CN10179004.0提出一种机器人延伸手眼标定方法，通过调整中介标定靶标与机器人上的眼摄像机的空间位置，将中介标定靶标充满眼摄像机视场，并设置辅助摄像机，将中介标定靶标与机器人上的延伸手同时包含在辅助摄像机视场内，该方法易于操作，且增强现场标定的便捷可靠性。中国专利CN10020686.5提出了一种双目立体系统的高精度标定方法，要求标定靶标上的特征点呈矩形阵列形式排列，且其中有两个点之间的距离精确已知。还有摄像机的自标定方法，如96年欧洲计算机视觉国际会议文献“Self-calibration from image triplets”(Martin Armstrong，Andrew Zisserman and Richard Hartley)所述，通过具有一定重叠的三幅图像之间的约束对相机参数进行标定。这种方法实施简单、灵活，但是标定精度还不高。

上述几种方法的问题是，第一，需要用到靶标来辅助标定，并且对于靶标上特征点的提取会存在是否足够准确的问题；第二，上述方法中都需要计算摄像机的内外参数，而摄像机的内参数是指摄像机的几何特征和光学特征参数，内参数的获得通常需要已知某些光学参数后通过求解方程得到，而某些光学参数本身就是不准确的，因而会带来最终求解出来的摄像机的内参数精确度不高；第三，由于摄像机摄得的图像存在畸变，在计算摄像机内外参数时需要求解非线性方程，过程比较繁琐复杂，并且不能保证精度。

发明内容

为了避免摄像机标定过程中需要进行的图像畸变校正过程，避免求解复杂的非线性方程，以及避免使用各种形式的靶标工具，而使得空间点定位的过程简单实用，本发明公开了一种物点定位方法，包括下列步骤：

建立插值映射关系，是建立以空间网格分布的物点的坐标与摄像机对所述物点所成像的像点坐标之间的映射关系的过程，或者是建立单一静止物点的坐标与通过摄像机移动、在一个空间网格的网格点处对所述单一静止物点所成的像的像点坐标之间的映射关系的过程。

空间中的物点以空间网格的形式分布在摄像机的测量范围内，摄像机对这些物点分别成像，或者，摄像机按照空间网格的网格点的位置分布平移并对其测量范围内的单一静止的物点拍摄成像。以上两种情况下均得到摄像机所成像的像点与空间中的物点之间的映射关系。所述映射关系最终是摄像机的像平面内的像点坐标与空间中多个成空间网格分布的网格点坐标之间的对应关系。

求解线约束关系，是基于摄像机所成像和上述插值映射关系将物点坐标约束在摄像机所成像的像点所确定的直线上的过程，根据上述插值映射关系，摄像机的像平面内的像点与空间中多个网格点坐标对应，这多个网格点被约束在同一条直线上，该直线与所述像点之间呈一一对应关系。求解线约束关系即求解这多个被约束的网格点所确定的直线方程，如前所述，该直线方程与所述像点之间呈一一对应关系。

求解物点坐标，是通过数学拟合方法利用两个或两个以上线约束关系求解出物点坐标的过程。摄像机在至少两个不同的位置对物点成像，得到至少两个像点，根据上述一一对应关系以及像点与空间物点坐标之间的映射关系，所述两个像点对应至少两个直线方程，它们共同的解即是所需求解的物点坐标，通过最小二乘的方法求解出这些直线方程的公共解，得到物点坐标。

附图说明

图1是表示应用了本发明实施形式的定位装置图。

图2是表示本发明实施形式的实现流程图。

图3是表示摄像机对空间共线的多个物点的成像的图。

图4是表示本发明实施形式的空间网格的图。

图5是表示本发明实施形式中对单一物点成像时空间网格构建的图。

图6是表示本发明实施形式的像点坐标与空间物点坐标的映射关系图。

图7是表示本发明实施形式的对空间物点坐标的测量图。

图8是表示像点对空间多个物点的线约束关系图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明的技术方案，以下结合附图和实施例，作进一步详细描述。

图1表示实现本实施例的装置。图1所示装置包括：6轴机器人14、摄像机15和物点20。6轴机器人14主要用来控制摄像机15的运动，本实施例中要求摄像机15在初始运动过程中只有平移过程，故要求机器人14有6个自由度，以灵活地控制摄像机15运动。摄像机15被安装在6轴机器人14的机器手末端，主要用来对测量范围内的物点20拍摄，充当6轴机器人14“眼”的功能。物点20在本实施例中用发光二极管实现，发光二极管在摄像机15中所成的像具有高灰度值的特点，其平均灰度值高于背景，可以利用阈值分割法简单直接地分离出来，以得到物点在摄像机像平面内的成像点的坐标。

图2表示本实施例所遵循的本发明的方法流程。图2所示包括：步骤50“构建映射关系”、步骤51“摄像机姿态变换”、步骤52“求解线约束关系”和步骤53“求解空间物点坐标”。

其中，步骤50“构建映射关系”是构建以空间网格分布的物点的坐标与摄像机对所述物点所成像的像点坐标之间的关系的过程。具体表述如下，如图3所示，图3所示为摄像机对空间多个物点的成像模型，包括：摄像机像点O、摄像机成像平面中心O’、空间物点1、空间物点2、空间物点3、理论成像点5、实际成像点4。空间物点1、空间物点2、空间物点3和摄像机像点O在同一条直线上，根据摄像机的线性成像模型，这3个空间物点的成像点为理论成像点5的位置，由于摄像机存在桶形畸变，使实际成像点的位置为实际成像点4的位置，由于理论成像点与实际成像点对应的唯一性，使得由空间物点1、空间物点2和空间物点3确定的空间直线与实际成像点4成唯一对应关系，即图像平面的实际成像点4的像点坐标与空间物点1、空间物点2和空间物点3的坐标之间构成对应的映射关系。

更进一步，如图4所示和图5所示。图4所示为步骤50“构建映射关系”的空间网格构建。图4所示包括：摄像机15、摄像机15的摄像机坐标系x_cy_cz_c和空间网格16。空间网格16由三层平面组成，每层平面形成矩形的网格，摄像机15对置于空间网格16的每个网格交叉点的物点拍摄。图5所示为步骤50“构建映射关系”的空间网格构建在本实施例中的实现方式。图5所示包括：物点20、摄像机15的空间运动网格21。物点20被固定，机器人14(图5中未示出)控制摄像机15按照空间运动网格21平移，摄像机15在空间运动网格21的每一个网格交叉点对物点20拍摄。图5所示的摄像机与物点的关系与图4所示的摄像机与物点的关系一致，具体地说，图5中，利用摄像机15的运动来代替图4中物点20的运动，摄像机15在空间运动网格21的每一层平面中按照矩形网格的网格交叉点的位置分布平移，该位置分布与图4中空间网格16的每一层平面内的矩形网格的网格交叉点的位置分布是一致的，因此，在图5中，如果假定摄像机15是静止的，那么物点20相对于摄像机15的运动即与图4中空间网格16的网格交叉点的位置分布一致。

图5所示的摄像机15在平移过程中构建了图像平面的像点坐标与空间物点坐标之间的对应关系，具体描述如图6所示。图6所示包括：像点位置分布图130、对应该像点位置分布图130的空间物点横坐标矩阵131和对应像点位置分布图130的空间物点纵坐标矩阵132。其中，像点位置分布图130具体是指摄像机15在空间运动网格21中的一个平面内平移结束后得到的所有像点在像平面上的位置分布，因摄像机成像存在桶形畸变而使像点以“桶形”网格形式呈现。空间物点横坐标矩阵131具体指，数值x11对应像点位置分布图130中的像点120，具体指，摄像机15拍摄物点20得到像平面内的像点120时物点20相对于摄像机15的横坐标值。同样地，空间物点纵坐标矩阵132具体指，数值y11对应像点位置分布图130中的像点120，具体指，摄像机15拍摄物点20得到像平面内的像点120时物点20相对于摄像机15的纵坐标值。像平面130内的“桶形”网格的网格交叉点坐标与空间网格的各平面的网格交叉点坐标(空间物点横坐标矩阵131和空间物点纵坐标矩阵132所示)成对应关系。图5所示空间运动网格21有三层平面，那么将会得到如图6所示的三组对应关系。

更进一步，图6所示的像点位置分布图130中的像点在整个像平面内是有限的，对于更精细位置的像点所对应的空间物点坐标的确定通过双线性插值得到，具体地说，像点位置分布图130中，像点125与其周围的像点120、像点121、像点122和像点123之间构成双线性关系，将该双线性关系分别应用于空间物点横坐标矩阵131的x11、x12、x21、x22四个值和空间物点纵坐标矩阵132的y11、y12、y21、y22四个值中，求得像点125所对应的空间物点的横纵坐标值。

步骤51“摄像机姿态变换”是测量空间任意物点坐标时的必要步骤。具体讲，如图7所示，物点20是待测量的空间中某任意物点，摄像机151和摄像机152是拍摄物点20时摄像机15所采取的两个合适的姿态和位置，此时，在摄像机151的姿态和位置拍摄物点20，得到像点坐标1，在摄像机152的姿态和位置拍摄物点20，得到像点坐标2。根据图6所示的对应关系，像点坐标1和像点坐标2分别对应三组空间物点坐标。图6所示的对应关系是在图5所示的摄像机坐标系下获得的，图7中摄像机坐标系发生了改变，通过坐标系的转换运算，可以得到像点坐标1和像点坐标2在摄像机坐标系改变后对应的三组空间物点坐标。

步骤52“求解线约束关系”是一个求解空间直线方程的过程。具体如下所述，如步骤51所述，像点坐标1和像点坐标2分别对应三组空间物点坐标。像点坐标与空间物点坐标的关系如图8所示。图8所示包括：摄像机焦点24、像平面25、像平面25内的像点10、空间网格平面26、空间网格平面26内的空间物点11、空间网格平面27、空间网格平面27内的空间物点12、空间网格平面28、空间网格平面28内的空间物点13。如图8所示，像点10与空间物点11、空间物点12和空间物点13之间存在线约束关系，同样的，步骤51所述的像点坐标1、像点坐标2与与其对应的空间物点坐标之间也存在类似的线约束关系。更进一步，与像点坐标1和像点坐标2分别对应的三组空间物点坐标共线，根据这一共线关系可以求解出由这三组空间物点坐标确定的空间直线方程。

步骤53“求解空间物点坐标”是求解空间直线方程的过程。如步骤52所述，像点坐标1和像点坐标2对应两条空间直线方程，像点坐标1和像点坐标2是图7中摄像机15在不同的位置以不同的姿态对同一个物点20拍摄得到的，所以上述两条直线方程对应同一个解值，即为空间物点20的坐标值，利用最小二乘法求解出该空间物点20的坐标值，最终实现了空间物点的定位过程。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明的保护范围，本发明可以有各种更改和变化。

Claims (1)

1.一种基于空间插值的物点定位方法，是一种采用摄像机对空间物点成像，对物点空间坐标测量的方法，其特征在于，步骤包含：

建立插值映射关系，是建立以空间网格分布的物点的坐标与摄像机对所述物点所成像的像点的坐标之间映射关系的过程，或者是建立单一静止物点的坐标与通过摄像机移动、在一个空间网格的网格点处对所述单一静止物点所成像的像点的坐标之间映射关系的过程；

求解线约束关系，是基于摄像机所成像和上述插值映射关系将物点约束在摄像机所成像的像点所确定的直线上的过程；

求解物点坐标，是通过数学拟合方法利用两个或两个以上线约束关系求解出物点坐标的过程。

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