CN106920262B - 一种机器视觉3d四轮定位仪靶标绑定方法 - Google Patents

一种机器视觉3d四轮定位仪靶标绑定方法 Download PDF

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王宪
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
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Abstract

本发明公开了一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，采用工业相机采集插入圆管立柱中的待绑定靶标的旋转图像，根据靶标旋转轴以及靶标旋转轴与靶标工作面的交点在靶标坐标系内的不变性，建立数学模型并构造目标函数，通过正面和背面两个工业相机摆放位置拍摄图像联合求解。该方法所需辅助装置成本低，绑定参数求解精度可靠，且操作简单，易于实现，适合厂内和现场绑定。

Description

一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法
技术领域
本发明涉及机器视觉测量领域，特别涉及一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法。
背景技术
基于机器视觉的3D四轮定位仪是现阶段市场上广泛采用的四轮定位产品之一，其设备主要由位置固定的两个或多个工业相机和四套靶标及轮夹等配件组成。四轮定位检测时，将四个靶标通过各自的连接杆分别固定在四个轮夹上，再将四个轮夹分别固定在汽车的四轮轮毂上，通过工业相机拍摄四个靶标并获取靶标位姿参数，建立坐标系并求解四轮定位参数，完成定位检测。常用的检测模式有推车和不推车两种，在这两种模式下，参数求解过程中靶标连接杆向量被认为与轮胎旋转轴向量重合，而靶标连接杆向量与靶标面的交点在靶标坐标系下的坐标需已知，特别地，在不推车测量模式下，靶标连接杆向量与靶标的相对关系也需已知，以上两组参数的求解即为靶标绑定。现有靶标绑定参数一般通过靶标设计图纸的几何关系导出，因靶标加工和装配时的误差影响，绑定参数的理论值与实际值存在一定偏差，直接采用理论值代入计算，会对四轮定位结果的准确性造成很大影响。因此，靶标绑定方法需要改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，包括以下步骤：
1)将工业相机架设于三脚架上，调整三脚架使靶标在工业相机视野内成像，旋转靶标的同时工业相机连续拍摄和保存图像；
2)移动三脚架到靶标背面的另一位置，并旋转靶标，使靶标正面面相工业相机镜头，重复上述步骤1)；
3)提取步骤1)和步骤2)采集的所有图像的所有角点，并利用所述角点计算每副图像的外参矩阵；
4)根据靶标旋转轴与靶标工作面的交点的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参矩阵求解出靶标旋转轴与靶标面的交点在靶标坐标系内的表达；根据靶标旋转轴的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参矩阵求解出靶标旋转轴在靶标坐标系内的表达。
所述三脚架设置于云台上；所述云台上固定有立柱；四轮定位仪靶标连接杆安装在所述立柱内；所述靶标设置在所述靶标连接杆顶端，且可绕所述立柱轴心旋转。
本发明中，基于OpenCV的外参求解函数对进行外参矩阵求取。
对于任意一副图像，其对应外参矩阵大小为3×4，外参矩阵中第一列数据为靶标坐标系X轴单位向量在相机坐标系中的表达，第二列数据为靶标坐标系Y轴单位向量在相机坐标系中的表达，第三列数据为靶标坐标系Z轴单位向量在相机坐标系中的表达，第四列数据为靶标坐标系原点在相机坐标系中的坐标。。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明对工业相机摆放位置无严格要求，具有理想的绑定参数求解精度；该绑定方法操作简单，易于实现，适合厂内和现场绑定。
附图说明
图1为机器视觉3D四轮定位仪靶标结构示意图；
图2为图1所示实施例的绑定现场实物图；
图3为图1所示实施例的参数绑定数据处理流程图。
具体实施方式
本发明具体实现过程如下：
a、在一平面度好的云台上固定一个圆管立柱，圆管立柱内壁与四轮定位仪靶标连接杆精确配合；
b、将上述靶标连接杆插入圆管内壁，靶标可绕上述圆管立柱轴心旋转；
c、将已标定的工业相机架设于三角架上，将三角架摆放于上述云台上；
d、调整三脚架使靶标可在工业相机视野内较好地成像，旋转靶标的同时工业相机连续拍摄和保存图像；
e、移动三脚架到靶标背面的另一位置，并将靶标旋转使其正面面向工业相机镜头，重复上述步骤d；
f、提取步骤d和步骤e所保存的所有图像的角点(图像特征的中心点)，并分别计算外参矩阵(利用角点计算每副图像的外参矩阵)；
g、根据靶标旋转轴与靶标工作面的交点的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参矩阵分量求解出靶标旋转轴与靶标面的交点在靶标坐标系内的表达；
h、根据靶标旋转轴的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参分量求解出靶标旋转轴在靶标坐标系内的表达。
如图1所示，机器视觉3D四轮定位仪靶标由工作面和连接杆组成，其工作面由棋盘格组成，单元格尺寸已知。靶标坐标系原点定义于靶标正面左上角第一角点处(点O处)，靶标坐标系X轴定义于第一行角点处，方面向右，靶标坐标系Y轴定义于第一列角点处，方向向下，靶标坐标系Z轴垂直于靶标面，方向向外。靶标连接杆轴心所在直线与靶面交于一点(点p处)，靶标连接杆轴心所在向量n定义为靶标旋转轴向量。靶标位姿的改变不会影响p在坐标系OXY内的表达和n在坐标系OXYZ中的表达，靶标的绑定通过求取p在坐标系OXY内的坐标和n在坐标系OXYZ中的表达实现。
如图2所示，机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定现场包括平面度较好的云台，固定于云台上的圆管立柱，放置于云台上的三脚架，架设于三脚架上的工业相机和插入圆管立柱中的待绑定靶标。在图2中位置1和位置2处，调整三脚架使靶标可在工业相机视野内较好地成像，在大约70度范围内较均匀地旋转靶标10次，同时工业相机拍摄保存图像。
如图2所示，对位置1和位置2采集的图像分别进行亚像素角点提取，提取外参分量，根据图1中靶标连接杆轴心所在直线与靶面的交点p在坐标系OXY内表达的不变性，以及靶标连接杆轴心向量n在坐标系OXYZ中的表达的不变性，构造目标函数进行绑定参数的优化求解，根据图3所示，本发明实例如下：
步骤S301、基于OpenCV的棋盘格角点提取函数对位置1和位置2所采集图像分别进行亚像素角点提取；
步骤S302、根据工业相机内参(主点：[1285,981]，归一化焦距：[7276,7275]，一阶径向畸变：-0.1998)、棋盘格大小(6×6)、棋盘格单元尺寸(33mm)、位置1和位置2每一副图的角点数据，基于OpenCV的外参求解函数分别进行外参求取，对于图2中位置1的第1副图，外参矩阵输出结果为：
上述矩阵数据反映了图2中位置1的第1副图对应的靶标位姿在相机坐标系中的表达，也即：第一列数据为靶标坐标系X轴单位向量在相机坐标系中的表达，第二列数据为靶标坐标系Y轴单位向量在相机坐标系中的表达，第三列数据为靶标坐标系Z轴单位向量在相机坐标系中的表达，第四列数据为靶标坐标系原点在相机坐标系中的坐标。对于图2中位置1和位置2的任意一副图的外参矩阵输出结果，其都反映了这副图对应的靶标位姿在相机坐标系中的表达。
步骤S303、对于S302中所述的所有外参输出结果，分别抽取各列数据构成数据序列。对于图2中位置1的第i副图像(i＝1,2,3…10)，定义其外参输出结果的第一列为向量Ai，第二列为Bi，第三列为Ci，第四列为Pi；对于图2中位置2的第j副图像(j＝1,2,3…10)，定义其外参输出结果的第一列为Lj，第二列为Mj，第三列为Nj，第四列为Qj。
步骤S304、设定系数[μν]，其为靶标连接杆轴心所在直线与靶面交点(图1中点p处)在靶标坐标系(图1中OXY)中的坐标；设定系数[τx τy τz]，其为图2中位置1时相机坐标系下靶标连接杆轴心所在直线与靶面交点的坐标；设定系数[tx ty tz]，其为图2中位置2时相机坐标系下靶标连接杆轴心所在直线与靶面交点的坐标；对于S303中所述向量Ai、Bi和Pi以及Lj、Mj和Qj，可分别满足如下数学模型：
设定系数[αβγ]，其为靶标连接杆轴心所在向量(图1中向量n)在靶标坐标系(图1中OXYZ)中的表达；设定系数[λx λy λz]，其为图2中位置1时相机坐标系下靶标连接杆轴心的向量表达；设定系数[ξx ξy ξz]，其为图2中位置2时相机坐标系下靶标连接杆轴心的向量表达；对于S303中所述向量Ai、Bi和Ci以及Lj、Mj和Nj，可分别满足如下数学模型：
步骤S305、基于S304中所述的模型表达，采用S303所述的数据序列构造目标函数分别为：
根据上述第一个目标函数和S303所述的数据序列构造矩阵：
其中I为3×3的单位矩阵，0为3×3的零矩阵采用常规最小二乘优化求解方法，关于系数[μν]、系数[τx τy τz]和系数[tx ty tz]的目标函数优化结果为：
[μ v -τx -τy -τz -tx -ty -tz]T＝(ΛTΛ)-1ΛTX
其中[μ ν]的优化结果即为靶标旋转轴与靶标面的交点在靶标坐标系内的表达。根据上述第二个目标函数和S303所述的数据序列构造矩阵：
其中I为3×3的单位矩阵，0为3×3的零矩阵
参考文献“https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition”中所述齐次线性方程组优化求解方法，对Γ进行奇异值分解(svd)：
[U S V]＝svd(Γ)
其中U由ΓΓT的特征向量组成，V由ΓTΓ的特征向量组成，奇异值矩阵S中最小的奇异值对应的V中的奇异向量即为第二个目标函数待优化参数[α β γ -λx -λy -λz ξx ξyξz]的优化结果，对[α β γ]进行单位化：
其即为靶标旋转轴单位向量在靶标坐标系内的表达。保存上述两组结果，完成绑定。
重复采用本发明实例所述方法对四轮定位仪左前、右前、左后和右后四个靶标进行绑定。对于靶标旋转轴与靶标面的交点在靶标坐标系内的表达，通过靶标设计图纸的几何关系导出其理论值为[82.5,82.5]，而采用本方法的绑定结果如下：
左前靶标 [80.88,82.18]
右前靶标 [80.46,83.28]
左后靶标 [82.02,82.36]
右后靶标 [80.78,83.09]
对于靶标旋转轴在靶标坐标系内的表达，通过靶标设计图纸的几何关系导出其理论值为[0.000000000000000,-0.866025403784439,0.500000000000000]，而采用本方法的绑定结果如下：
左前靶标 [-0.000756130123085,-0.866461076360021,0.499244059974950]
右前靶标 [0.001208345352530,-0.865413048788215,0.501057676209632]
左后靶标 [0.000755444837647,-0.865675797292250,0.500604477892003]
右后靶标 [0.000453951603072,-0.866983619410709,0.498336430136759]
采用四轮定位仪和其校准装置对左前、右前、左后和右后四个靶标的绑定结果进行检验，通过四靶的前束和外倾角度测量值来反应靶标绑定结果的准确性。如下表所示，将校准装置的前束标准值设置为0°、1.5°、3°、-1.5°及-3°，外倾标准值设置为0°、2.5°、5°、-2.5°及-5°，采用本方法获取的绑定参数计算的各前束值和外倾值比采用理论值计算的结果更加准确。见下表：

Claims (3)

1.一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）将工业相机（1）架设于三脚架（2）上，调整三脚架（2）使靶标（3）在工业相机视野内成像，旋转靶标的同时工业相机连续拍摄和保存图像；
2）移动三脚架（2）到靶标（3）背面的另一位置，并旋转靶标（3），使靶标（3）正面面向 工业相机镜头，重复上述步骤1）；
3）提取步骤1）和步骤2）采集的所有图像的所有角点，并利用所述角点计算每副图像的外参矩阵；对于任意一副图像，其对应外参矩阵大小为3×4，外参矩阵中第一列数据为靶标坐标系X轴单位向量在相机坐标系中的表达，第二列数据为靶标坐标系Y轴单位向量在相机坐标系中的表达，第三列数据为靶标坐标系Z轴单位向量在相机坐标系中的表达，第四列数据为靶标坐标系原点在相机坐标系中的坐标；
4）根据靶标旋转轴与靶标工作面的交点的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参矩阵求解出靶标旋转轴与靶标面的交点在靶标坐标系内的表达；根据靶标旋转轴的不变性建立数学模型，构造目标函数，并利用上述外参矩阵求解出靶标旋转轴在靶标坐标系内的表达。
2.根据权利要求1所述的机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，其特征在于，所述三脚架（2）设置于云台（4）上；所述云台（4）上固定有立柱（5）；四轮定位仪靶标连接杆（6）安装在所述立柱（5）内；所述靶标（3）设置在所述靶标连接杆（6）顶端，且可绕所述立柱（5）轴心旋转。
3.根据权利要求1所述的机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，其特征在于，基于OpenCV的外参求解函数进行外参矩阵求取。
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