CN104851088A - 一种高铁检测系统的线阵相机标定设备及标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高铁检车系统的线阵相机标定设备，线阵相机安装于轨检车上，在轨检车的一侧设置有标定板，标定板上设置有标定带；标定板可沿靠近或远离轨检车的方向运动，标定板的顶部设置有激光测距仪，轨检车上设置有定位标记。另外本发明还提供了一种利用上述设备进行线阵相机的标定方法。本发明的标定设备结构简单，制造工艺简单，成本低；本发明的标定方法操作简单，能够快速准确的进行相机标定；本发明的标定后,测量精度能达到1mm，保证了测量结果的精度要求。

Description

一种高铁检测系统的线阵相机标定设备及标定方法

技术领域

本发明属于铁路检测技术领域，涉及一种高铁检测系统的线阵相机标定设备及标定方法。

背景技术

随着经济和社会的高速发展，交通网络日渐发达。高速铁路作为交通网络的重要组成部分，也取得了异常迅猛的发展，这使得如何保障高速铁路的安全成为一个非常重要的课题。现阶段，高速铁路检测技术还不够发达，传统的静态检测方法已不能满足现代快速铁路养护维修的标准要求。因此，迫切需要一种高精度、高效率的动态检测系统来完成高铁轨道的检测，以保障高速铁路的安全。

如今计算机技术不断快速发展，摄影测量技术在工程中得到了广泛的应用。双目立体摄影测量作为一种区别于传统的非接触式测量方法，其具有准确、快速以及实时等特点。因此将双目立体摄影测量技术应用于高铁轨道检测领域，对实现高铁轨道的动态检测有着非常广阔的前景。本发明提到的线阵相机标定就是双目立体摄影测量的基础，只有将相机标定精确之后才能用它精确测量CPⅢ，进而进行后面的数据处理工作。

发明内容

在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，相机的标定就是求解这些几何模型参数，以达到精确测量的目的。本发明提供一种对高铁检测系统的线阵相机标定设备及标定方法，为了实现该任务，本发明通过以下技术方案来实现：

一种高铁检车系统的线阵相机标定设备，线阵相机安装于轨检车上，在轨检车的一侧设置有标定板，标定板上设置有标定带；标定板可沿靠近或远离轨检车的方向运动，标定板的顶部设置有激光测距仪，轨检车上设置有定位标记。

进一步地，所述的标定板为T形板，标定板的底部装配在一个导轨上，导轨安装于一对平行设置的标定架中；所述的标定架呈U形结构，两个标定架之间通过悬臂梁连接；在每个标定架顶部对称设置有与导轨平行的安装板，每个标定架的两侧均设置有一个三脚架，三脚架顶部支撑在安装板底部；在标定板上设置有用于调整三脚架的微调机构。

进一步地，所述的线阵相机设置两个，分别为第一线阵相机和第二线阵相机，其中第一线阵相机位于第二线阵相机的正上方，定位标记位于第一线阵相机和第二线阵相机之间的位置，定位标记为十字定位标记。

进一步地，所述的标定带上沿其长度方向间隔设置相互平行的黑色条纹标记和白色条纹标记。

一种高铁检测系统的线阵相机标定方法，包括以下步骤：

步骤一，将轨检车行驶至平坦空旷的位置，将标定架设置于靠近轨检车上第一线阵相机和第二线阵相机的一侧，调整第一线阵相机和第二线阵相机的镜头朝向，使两个线阵相机的光轴交汇于一点，将两个线阵相机与计算机连接；

步骤二，安装导轨和标定板，通过四个三脚架将标定架支撑起来，打开激光测距仪，利用水平仪和微调机构调整三脚架，使激光测距仪打出的光点与轨检车上的定位标记重合；通过调整使标定板的倾斜程度不超过1度，并保证在标定板在导轨上的移动范围内，计算机中采集的两个线阵相机的图像中始终包含能看到完整的或部分的标定带图像；

步骤三，以轨检车上十字定位标记的中心为原点，建立靶面坐标系，其中以原点朝向轨检车的方向为X轴，原点朝向地面的方向为Y轴；

步骤四，在标定板于导轨上的移动范围内，选取多个位置，每一个位置处均按照以下步骤获取该位置对应的图像信息；

步骤S40，测量标定带到车体外侧，即X轴方向的距离；

步骤S41，测量激光测距仪打到轨检车上的光点到十字定位标记中心在Y轴方向上的距离，记为C；

步骤S42，给标定带上的黑色条纹标记按照由上至下、编号顺序由小到大的方式进行编号；

步骤S43，两个线阵相机均采集标定带图像，在两幅图像中找出公共的黑色条纹标记，并在标定板上将对应的这些黑色条纹标记记为处理标记；

步骤S44，测量激光测距仪的激光发射点到标定板上处理标记上边沿的距离，将该距离记为B；

步骤S45，在该位置上至少采集6组图像，每一组图像中包含公共的黑色条纹标记和白色条纹标记的总数要达到13个以上；

步骤五，在每一个位置筛选出一组清晰度最高的图像，计算该组图像对应的处理标记的中心像素在靶面坐标系中的坐标值X₀和Y₀，和第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中处理标记的中心像素在该图像的像素坐标系中的坐标值a₁和a₂，具体步骤如下：

步骤S50，坐标值X₀即为步骤S40中测得的距离；

步骤S51，坐标值Y₀为其中d₁为每一个黑色条纹标记的宽度，d₂为每一个白色条纹标记的宽度，i为黑色条纹标记的编号；

步骤S52，利用HALCON软件在第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中获取处理标记的中心像素的像素坐标值，将未拍摄到的或拍摄不完全的处理标记的中心像素的坐标值记为0；

步骤六，参数的拟合

步骤S60，将步骤五中每一个位置拍摄的每一个公共的黑色条纹标记对应的X₀、Y₀、a₁和a₂记为一组数据，获取每一个位置的每一组数据，若某一组数据中的a₁或a₂为零，则删除该组数据，然后将所有数据拷贝到txt文件中；

步骤S61，在软件1stopt中设定变量名称X₀、Y₀、a₁和a₂，添加X₀、Y₀的值，其中X₀、Y₀的值即为步骤S50、S51中的值，将步骤S60的txt文件中的数据添加到软件中；

步骤S62，选择麦夸特法进行迭代计算，收敛判断指标为1.00E-10，设置最大迭代数为1000、实时输出控制数为20；选择标准(LM)+通用全局优化法模式，设置重复数为30，控制迭代数为20，收敛判断迭代数为15，分别为X₀和Y₀进行拟合，相关系数要达到0.99999以上，得到相应的拟合参数；

步骤S62，根据拟合参数，确定两个线阵相机的输入与输出的对应关系，完成线阵相机标定过程。

本发明与现有技术相比具有以下技术特点：

(1)本发明的标定设备结构简单，制造工艺简单，成本低；

(2)本发明的标定方法操作简单，能够快速准确的进行相机标定；

(3)本发明的标定后,测量精度能达到1mm，保证了测量结果的精度要求。

附图说明

图1为本发明标定设备的结构示意图；

图2为轨检车的侧视图；

图3为轨检车的正视图；

图4为坐标系及线阵相机部分的计算原理示意图；

图5为测量靶面的示意图；

图6为标定带的示意图；

图7为像素中心的示意图(图6横置后)；

图8为本发明迭代算法参数设定图；

图中标号代表：1—标定架，2—导轨，3—标定板，4—三脚架，5—激光测距仪，6—微调机构，7—安装板，8—悬臂梁，9—第一线阵相机，10—定位标记，11—第二线阵相机，12—轨检车，13—标定带。

具体实施方式

本发明提出了一种高铁检测系统的线阵相机标定设备和标定方法，其中标定设备的结构如图1所示：

一种高铁检车系统的线阵相机标定设备，线阵相机安装于轨检车12上，在轨检车12的一侧设置有标定板3，标定板3上设置有标定带13；标定板3可沿靠近或远离轨检车12的方向运动，标定板3的顶部设置有激光测距仪5，轨检车12上设置有定位标记10。

如图1和图2所示。线阵相机分布于轨检车12的两侧，每一侧在上下方向上分别设置一个相机。对于相机的标定，是利用标定板3完成的。标定板3上设置有标定带13，利用线阵相机采集标定带13上的图像，通过本发明的标定方法即可完成相机的标定过程。由于标定时需要通过线阵相机采集标定带13距离轨检车12不同位置时的图像信息，以完成标定过程，因此本方案中标定板3是可以沿着靠近或远离轨检车12的方向运动的。激光测距仪5用于在标定过程中调整标定板3的位置，以及测量标定板3与轨检车12之间的距离。而定位标记10则是与激光测距仪5配合，完成定位过程，同时定位标记10也可以辅助用作建立靶面坐标系，是相机标定过程的参考系。

作为一种优选的结构，本方案中标定板3为T形板，标定板3的底部装配在一个导轨2上，导轨2安装于一对平行设置的标定架1中；所述的标定架1呈U形结构，两个标定架1之间通过悬臂梁8连接；在每个标定架1顶部对称设置有与导轨2平行的安装板7，每个标定架1的两侧均设置有一个的三脚架4，三脚架4顶部支撑在安装板7底部；在标定板3上设置有用于调整三脚架的微调机构6。

如图所示，标定架1是整个标定设备的支撑机构，标定架1呈U形，两个标定架1通过悬臂梁8固结在一起，用来承载导轨2。导轨2安装于两个标定架1内部的凹陷处，而由于悬臂梁8的设置，使得T形的标定板3结构能方便地在导轨2上滑动而不会偏移。在本实施例中激光测距仪5安装在标定板3的顶部。安装板7是标定架1上的承力位置，用来和三脚架4配合安装。由于地貌环境的不同，为了保证在不同标定条件下，标定板3始终能处于同一水平面上，选用多个三脚架4来共同辅助调整安装板7的位置。本方案中四个安装板7下部分别设置一个三脚架4，三脚架4能稳定支撑在各个位置，利用微调机构6调整三脚架4的高低，和外置的水平仪配合，可快速方便地调整标定板3的位置。本标定设备可以分别标定轨检车12两侧的线阵相机，标定轨检车12左侧的线阵相机时，标定板3在导轨2上的移动范围为1～2.2m，标定右侧线阵相机时，标定板3移动范围为5.8～6.8m。

本方案中标定轨检车12左侧的线阵相机，线阵相机设置两个，分别为第一线阵相机9和第二线阵相机11，其中第一线阵相机9位于第二线阵相机11的正上方，定位标记10位于第一线阵相机9和第二线阵相机11之间的位置，定位标记10为十字定位标记10。十字定位标记10将有利于坐标系的建立，同时可有效地与激光测距仪5相配合。

关于本方案中使用的标定板3，标定板3上靠近轨检车12的一侧设置有标定带13，标定带13是由黑白相间条纹标记构成，沿其长度方向间隔设置相互平行的黑色条纹标记和白色条纹标记。黑色条纹标记和白色条纹标记是后续进行图像处理过程的基础。

标定原理：

参考附图2、图3，本例中以标定轨检车左侧的线阵CCD相机为例。其中第一线阵相机在上，第二线阵相机在下，两个线阵相机布设在垂直于轨检车行驶方向的平面内，且两个线阵相机的光轴是不平行的，而是交汇于一点，参见图4。下两个线阵相机的视角是两个扇形视场，而这两个扇形视场相互交迭，该交汇区域是两个相机共同的视场范围，即测量靶面，参考附图5。建立由两个线阵相机的测量靶面所组成的靶面坐标系，将坐标系原点O设置在轨检车车体外侧表面上的十字定位标记的十字交叉点处，其中X轴为垂直于轨检车外表面原理轨检车的方向，Y轴为垂直指向地面的方向。如图4中所示，图中各字母含义如下：

A(x_A,y_A)，B(x_B,y_B)：第一线阵相机、第二线阵相机焦点的坐标；

f_A，f_B：第一线阵相机、第二线阵相机的焦距；

α_A，α_B：第一线阵相机、第二线阵相机的光轴相对于Y轴的夹角，且有0°<α_A，α_B<90°；

测量靶面内任意一点P在第一线阵相机、第二线阵相机上的成像位置坐标；

第一线阵相机、第二线阵相机的图像中心；

Δ1、Δ2:P点在上、下两个线阵相机上的成像位置与对应相机的图像中心的偏差(当P点的成像位置在相机图像中心O的上方时，对应的Δ1或Δ2的值为正；在下方时，为负)；

由几何关系可以计算出第一线阵相机、第二线阵相机的图像中心O(即线阵相机光轴的成像点)的坐标分别为：

$O_A(x_{O_A},y_{O_A})=(x_A-f_A\cos {\mathrm{\&alpha;}}_A,y_A+f_A\sin {\mathrm{\&alpha;}}_A)---\left(1\right)$

$O_B(x_{O_B},y_{O_B})=(x_B-f_B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B,y_B-f_B\sin {\mathrm{\&alpha;}}_B)---\left(2\right)$

根据成像原理可知测量靶面内的任意一点P(x,y)在第一线阵相机、第二线阵相机上的成像位置P_A、P_B是直线L_A、L_B分别与两个线阵相机的成像面的交点，由几何关系即可计算出成像点P_A，P_B在的坐标分别为：

$P_A(x_{P_A},y_{P_A})=(x_A-f_A\cos {\mathrm{\&alpha;}}_A,y_A+f_A\sin {\mathrm{\&alpha;}}_A+\mathrm{\&Delta;}A\cos {\mathrm{\&alpha;}}_A)---\left(3\right)$

$P_B(x_{P_B},y_{P_B})=(x_B-f_B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B+\mathrm{\&Delta;}B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B,y_B-f_B\sin {\mathrm{\&alpha;}}_B+\mathrm{\&Delta;}B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B)---\left(4\right)$

设直线L_A、L_B的斜率分别是k_A、k_B，则：

$k_A=\frac{y_{P_A}-y_A}{x_{P_A}-x_A}=\frac{f_A\sin {\mathrm{\&alpha;}}_A+\mathrm{\&Delta;}A\sin {\mathrm{\&alpha;}}_A}{f_A\cos {\mathrm{\&alpha;}}_A+\mathrm{\&Delta;}A\cos {\mathrm{\&alpha;}}_A}---\left(5\right)$

$k_B=\frac{y_{P_B}-y_B}{x_{P_B}-x_B}=\frac{-f_B\sin {\mathrm{\&alpha;}}_B+\mathrm{\&Delta;}B\sin {\mathrm{\&alpha;}}_B}{-f_B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B+\mathrm{\&Delta;}B\cos {\mathrm{\&alpha;}}_B}---\left(6\right)$

再由点斜式直线方程公式则可得出直线L_A、L_B的方程为：

y-y_A＝k_A(x-x_A)      (7)

y-y_B＝k_B(x-x_B)         (8)

联立(7)(8)式，可解出直线L_A、L_B的交点P的坐标(x,y)：

$x=\frac{k_B{x}_B-y_B-k_A{x}_A+y_A}{k_B-k_A}---\left(9\right)$

$y=\frac{k_A{k}_B(x_B-x_A)+k_B{y}_A-k_A{y}_B)}{k_B-k_A}---\left(10\right)$

把(5)、(6)式代入(9)、(10)式推导可得出关于x、y的函数F_x和F_y：

x＝F_x(x_A,y_A,x_B,y_B,f_A,f_B,Δ1,Δ2,α_A,α_B)       (11)

y＝F_x(x_A,y_A,x_B,y_B,f_A,f_B,Δ1,Δ2,α_A,α_B)        (12)

当将两个线阵相机安装固定好后，那么两个线阵相机的焦距f_A和f_B、两个线阵相机的光轴相对于Y轴的夹角α_A、α_B，两个线阵相机的焦点在坐标系中的坐标A(x_A,y_A)，B(x_B,y_B)都随着安装的固定而不再变化，即公式中的x_A，y_A，x_B，y_B，f_A，f_B，α_A，α_B为状态常量，将公式(11)(12)简化后可得：

$x=\frac{c_0\mathrm{\&Delta;}1\mathrm{\&Delta;}2+c_1\mathrm{\&Delta;}1+c_2\mathrm{\&Delta;}2+c_3}{c_4\mathrm{\&Delta;}1\mathrm{\&Delta;}2+c_5\mathrm{\&Delta;}1+c_6\mathrm{\&Delta;}2+c_7}+c_8---\left(13\right)$

$y=\frac{c_9\mathrm{\&Delta;}1\mathrm{\&Delta;}2+c_{10}\mathrm{\&Delta;}1+c_{11}\mathrm{\&Delta;}2+c_{12}}{c_{13}\mathrm{\&Delta;}1\mathrm{\&Delta;}2+c_{14}\mathrm{\&Delta;}1+c_{15}\mathrm{\&Delta;}2+c_{16}}+c_{17}---\left(14\right)$

式中c_i(i＝0，1，…，17)为Δ1、Δ2多项式的系数。这些状态常量仅仅决定着相机测量系统中输入量与输出量的对应关系。根据附图3可知，函数F_x和F_y中的参数Δ1、Δ2会随着被测目标点在测量靶面中位置的变化而变化，即被测目标P点的坐标只与Δ1、Δ2的变化有关，那么Δ1、Δ2是相机测量系统的输入量，而P点的坐标(x,y)是唯一的输出量，根据以上分析将测量原理进行简单表述为:根据P点在上、下线阵相机的成像位置，通过公式(13)(14)，即可计算出P点在测量靶面内的坐标。

因为被测目标P点在线阵相机上的成像位置相对于光轴成像位置的距离偏差与点P点采集得到的图像中的像素坐标位置相对于图像中心的偏差成正比，记P点在两个线阵相机图像中的像素坐标分别为a₁、a₂，在本例的相机测量系统中采用分辨率为4096的线阵相机，且焦距、倾角、焦点位置都是状态常量，则P点在上、下两个线阵相机所采集得到的图像中的像素坐标位置相对于图像中心位置的偏差分别为(2048-a₁)和(2048-a₂)个像素，即(2048-a₁)/Δ1＝g¹，(2048-a₂)/Δ2＝g₂，其中g₁，g₂为常量，则公式(13)(14)可改写为：

$x=\frac{c_0(2048-a_1)(2048-a_2)+c_1(2048-a_1)+c_2(2048-a_2)+c_3}{c_4(2048-a_1)(2048-a_2)+c_5(2048-a_1)+c_6(2048-a_2)+c_7}+c_8---\left(15\right)$

$y=\frac{c_9(2048-a_1)(2048-a_2)+c_{10}(2048-a_1)+c_{11}(2048-a_2)+c_{12}}{c_{13}(2048-a_1)(2048-a_2)+c_{14}(2048-a_1)+c_{15}(2048-a_2)+c_{16}}+c_{17}---\left(16\right)$

式中c_i(i＝0，1，…，17)为(2048-a₁)、(2048-a₂)多项式的系数，这些多项式的系数代表着相机测量系统中输出量和输入量之间的对应关系，并且这种对应关系在这个定常系统中始终不变，这时求解公式中多项式的系数c_i(i＝0，1，…，17)就变成求解一个非线性方程组。在这个定常系统中，只要已知点P分别在上、下线阵CCD图像中的成像位置，就能够得到在测量坐标系中点P的坐标(x,y)。

对于相机测量系统来说,当所有的系数c_i已知时,通过第一线阵相机、第二线阵相机拍摄同一个物体的照片，计算出该物体在两个线阵相机图像中的像素坐标a₁、a₂，就能够通过公式(15)(16)计算出该物体在靶面坐标系中的坐标了。对双线阵相机进行标定就是求解以上系数c_i，即已知测量靶面内不同位置的P点坐标(标定时测量)，以及各个P点在上、下线阵相机图像中的像素坐标位置(线阵相机拍照获取)，利用麦夸特法进行迭代计算得出公式(15)(16)中所有系数。这样即可求解出该定常系统中输出量和输入量之间的对应关系，而不需要具体的求解出这些系数，避免了求解各个参数的复杂计算过程，同时也减少了复杂计算过程中的误差和相机测量系统自身结构的误差所带来的影响。

标定方法：

一种线阵相机标定方法，包括以下步骤：

步骤一，将轨检车行驶至平坦空旷的位置，将标定架设置于靠近轨检车上第一线阵相机和第二线阵相机的一侧，保证标定架的平稳固定；例如本例中需要标定轨检车左侧线阵相机，那么将标定架设置在轨检车的左侧；调整第一线阵相机和第二线阵相机的镜头朝向，保证标定板上的标定带可以分布在第一线阵相机、第二线阵相机的视场范围内，即使两个线阵相机的光轴交汇于一点，将两个线阵相机与计算机连接；计算机中装有高铁检测系统的控制程序，和图像处理软件。

步骤二，安装导轨和标定板，通过四个三脚架将标定架支撑起来，打开激光测距仪，利用外置的水平仪和微调机构调整三脚架，使激光测距仪打出的光点与轨检车上的定位标记的十字中心点重合；通过调整使标定板的倾斜程度不超过1度，并保证在标定板在导轨上的移动范围内，计算机中采集的两个线阵相机的图像中始终包含能看到完整的或部分的标定带图像；轨检车左右侧的线阵相机，可以按照本方法分别标定，本方案给出左侧线阵相机的标定过程。

步骤三，以轨检车上十字定位标记的中心为原点，建立靶面坐标系；其中以原点朝向轨检车的方向为X轴，原点朝向地面的方向为Y轴；如图3所示；

步骤四，在标定板于导轨上的移动范围内，选取多个位置，本例中选取13个位置(包括初始位置和结束位置，实际标定过程中应选取更多位置)每一个位置处均按照以下步骤获取该位置对应的图像信息；

步骤S40，利用激光测距仪测量标定带到车体外侧，即X轴方向的距离；

步骤S41，测量激光测距仪打到轨检车上的光点到十字定位标记中心在Y轴方向上的距离(即激光点和十字交叉点的连线在Y轴方向的投影长度)，记为C(当激光点在十字交叉点上方时，C为正值；否则C取负值)；

步骤S42，给标定带上的黑色条纹标记按照由上至下、编号顺序由小到大的方式进行编号；标定带的结构如图6所示，例如从上到下的顺序，给黑色条纹标记编号1至13；

步骤S43，两个线阵相机均采集标定带图像，在两幅图像中找出公共的黑色条纹标记，并在标定板上将对应的这些黑色条纹标记记为处理标记；

这里的意思是，在同一个位置上，第一线阵相机和第二线阵相机由于视角不同，拍摄的标定带上的图像可能是不同的，例如第一线阵相机拍摄的图像中可能只有1至11号的黑色定位标记，第二线阵相机拍摄的图像中只有3至13号的黑色条纹标记。那么此时第一线阵相机的图像中，由图像从上至下的方向，第一条黑色条纹标记为编号是1的黑色条纹标记，最后一条黑色条纹标记编号为11；第二线阵相机中第一条黑色条纹标记为编号是3的黑色条纹标记，最后一条黑色条纹标记编号是13。此时取它们的交集，也就是公共的黑色条纹标记，即找到标定带上编号3至11的黑色条纹标记，并将这些黑色条纹标记均记为处理标记，便于后续处理过程。

步骤S44，测量激光测距仪的激光发射点到标定板上处理标记上边沿的距离，将该距离记为B；

步骤S45，在该位置上至少采集6组图像，每一组图像中包含公共的黑色条纹标记和白色条纹标记的总数要达到13个以上；这里的一组图像是指两个线阵相机在同一位置拍摄的两幅图像；

步骤S46，保存采集到的图像，然后移动标定板的位置，重复前面的步骤，进行下一个位置图像的采集。

步骤五，在每一个位置筛选出一组清晰度最高的图像，计算该组图像对应的处理标记(处理标记可能为多个黑色条纹标记，那么需要对每一个黑色条纹标记分别进行计算)的中心像素在靶面坐标系中的坐标值X₀和Y₀，和第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中处理标记的中心像素在该图像的像素坐标系中的坐标值a₁和a₂，这里的处理标记的中心像素是指，处理标记中心线的像素，如图7中黑色条纹标记中心处颜色较浅的线。

具体步骤如下：

步骤S50，坐标值X₀即为步骤S40中测得的距离；

步骤S51，坐标值Y₀为其中d₁为每一个黑色条纹标记的宽度，d₂为每一个白色条纹标记的宽度，i为黑色条纹标记的编号；例如本例中黑色条纹标记的宽度为20mm，白色的为50mm，则Y₀为B+C+10+70·(i-1)；

步骤S52，利用HALCON软件在第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中获取处理标记的中心像素的坐标值，将未拍摄到的或拍摄不完全的处理标记的中心像素的坐标值记为0；这里应获取每一条处理标记的坐标值；

步骤六，参数的拟合

步骤S60，将步骤五中每一个位置的每一个公共的黑色条纹标记对应的X₀、Y₀、a₁和a₂记为一组数据，获取每一个位置的每一组数据，分别录入到EXCEL软件中，然后进行筛选，若某一组数据中的a₁或a₂为零，则删除该组数据，然后将所有数据拷贝到txt文件中；即每一个位置由于公共的黑色条纹标记可能有多个，那么一个位置将有多组数据；将所有位置的这些数据共同导入软件中进行筛选，以尽可能多地获取数据。

步骤S61，在软件1stopt中设定变量名称X₀、Y₀、a₁和a₂，添加X₀、Y₀的值，其中X₀、Y₀的值即为步骤S50、S51中的值，将步骤S60的txt文件中的数据添加到软件中；

步骤S62，选择麦夸特法进行迭代计算，收敛判断指标为1.00E-10，设置最大迭代数为1000、实时输出控制数为20；选择标准(LM)+通用全局优化法模式，设置重复数为30，控制迭代数为20，收敛判断迭代数为15，分别为X₀和Y₀进行拟合，相关系数要达到0.99999以上，得到相应的拟合参数，软件设置参数参考附图8；

步骤S62，根据拟合参数，确定在高铁检测系统中两个线阵相机的输入与输出的对应关系，完成线阵相机的标定过程。

将以上述求解的拟合参数结果带入公式(15)(16)中，进行多次不同距离的静态测量实验，经过分析可得到，每次测量的最大误差是1mm，测量精度基本满足要求，所以使用此种方法对线阵相机的标定是合适的。

Claims (6)

1.一种高铁检车系统的线阵相机标定设备，其特征在于，线阵相机安装于轨检车(12)上，在轨检车(12)的一侧设置有标定板(3)，标定板(3)上设置有标定带(13)；标定板(3)可沿靠近或远离轨检车(12)的方向运动，标定板(3)的顶部设置有激光测距仪(5)，轨检车(12)上设置有定位标记(10)。

2.如权利要求1所述的高铁检车系统的线阵相机标定设备，其特征在于，所述的标定板(3)为T形板，标定板(3)的底部装配在一个导轨(2)上，导轨(2)安装于一对平行设置的标定架(1)中；所述的标定架(1)呈U形结构，两个标定架(1)之间通过悬臂梁(8)连接；在每个标定架(1)顶部对称设置有与导轨(2)平行的安装板(7)，每个标定架(1)的两侧均设置有一个三脚架(4)，三脚架(4)顶部支撑在安装板(7)底部；在标定板(3)上还设置有用于调整三脚架(4)的微调机构(6)。

3.如权利要求2所述的高铁检车系统的线阵相机标定设备，其特征在于，所述的线阵相机设置两个，分别为第一线阵相机(9)和第二线阵相机(11)，其中第一线阵相机(9)位于第二线阵相机(11)的正上方，定位标记(10)位于第一线阵相机(9)和第二线阵相机(11)之间的位置，定位标记(10)为十字定位标记(10)。

4.如权利要求1所述的所述的高铁检车系统的线阵相机标定设备，其特征在于，所述的标定带(13)上沿其长度方向间隔设置相互平行的黑色条纹标记和白色条纹标记。

5.一种高铁检测系统的线阵相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，将轨检车行驶至平坦空旷的位置，将标定架设置于靠近轨检车上第一线阵相机和第二线阵相机的一侧，调整第一线阵相机和第二线阵相机的镜头朝向，使两个线阵相机的光轴交汇于一点，将两个线阵相机与计算机连接；

步骤二，安装导轨和标定板，通过四个三脚架将标定架支撑起来，打开激光测距仪，利用水平仪和微调机构调整三脚架，使激光测距仪打出的光点与轨检车上的定位标记重合；通过调整使标定板的倾斜程度不超过1度，并保证在标定板在导轨上的移动范围内，计算机中采集的两个线阵相机的图像中始终包含能看到完整的或部分的标定带图像；

步骤三，以轨检车上十字定位标记的中心为原点，建立靶面坐标系，其中以原点朝向轨检车的方向为X轴，原点朝向地面的方向为Y轴；

步骤四，在标定板于导轨上的移动范围内，选取多个位置，每一个位置处均按照以下步骤获取该位置对应的图像信息；

步骤S40，测量标定带到车体外侧，即X轴方向的距离；

步骤S41，测量激光测距仪打到轨检车上的光点到十字定位标记中心在Y轴方向上的距离，记为C；

步骤S42，给标定带上的黑色条纹标记按照由上至下、编号顺序由小到大的方式进行编号；

步骤S43，两个线阵相机均采集标定带图像，在两幅图像中找出公共的黑色条纹标记，并在标定板上将对应的这些黑色条纹标记记为处理标记；

步骤S44，测量激光测距仪的激光发射点到标定板上处理标记上边沿的距离，将该距离记为B；

步骤S45，在该位置上至少采集6组图像，每一组图像中包含公共的黑色条纹标记和白色条纹标记的总数要达到13个以上；

步骤五，在每一个位置筛选出一组清晰度最高的图像，计算该组图像对应的处理标记的中心像素在靶面坐标系中的坐标值X₀和Y₀，和第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中处理标记的中心像素在该图像的像素坐标系中的坐标值a₁和a₂；

步骤六，参数的拟合

步骤S60，将步骤五中每一个位置拍摄的每一个公共的黑色条纹标记对应的X₀、Y₀、a₁和a₂记为一组数据，获取每一个位置的每一组数据，若某一组数据中的a₁或a₂为零，则删除该组数据，然后将所有数据拷贝到txt文件中；

步骤S61，在软件1stopt中设定变量名称X₀、Y₀、a₁和a₂，添加X₀、Y₀的值，其中X₀、Y₀的值即为步骤S50、S51中的值，将步骤S60的txt文件中的数据添加到软件中；

步骤S62，选择麦夸特法进行迭代计算，收敛判断指标为1.00E-10，设置最大迭代数为1000、实时输出控制数为20；选择标准(LM)+通用全局优化法模式，设置重复数为30，控制迭代数为20，收敛判断迭代数为15，分别为X₀和Y₀进行拟合，相关系数要达到0.99999以上，得到相应的拟合参数；

步骤S62，根据拟合参数，确定两个线阵相机的输入与输出的对应关系，完成线阵相机标定过程。

6.如权利要求5所述的高铁检测系统的线阵相机标定方法，其特征在于，步骤五的具体过程如下：

步骤S50，坐标值X₀即为步骤S40中测得的距离；

步骤S51，坐标值Y₀为其中d₁为每一个黑色条纹标记的宽度，d₂为每一个白色条纹标记的宽度，i为黑色条纹标记的编号；

步骤S52，利用HALCON软件在第一线阵相机、第二线阵相机采集的图像中获取处理标记的中心像素的像素坐标值，将未拍摄到的或拍摄不完全的处理标记的中心像素的坐标值记为0。