CN108924415B - 对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，属于智能机器人技术领域。本发明包括：拟合特定距离下的倍率‑最佳焦距值曲线；计算在相同距离时，第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值；通过第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值对采集的数据库中的点对进行变换或合并。本发明的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，使得多个机器人可以并行运行建立保存摄设备所需信息的数据库，减少建立数据库所需时间；合并后的数据库能被任一台机器人使用并直接设置参数进行拍摄，获得清晰的图片，方便运行巡检任务的机器人故障后的修理更换。

Description

对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法
技术领域
本发明属于智能机器人技术领域，具体涉及一种对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法。
背景技术
机器人巡检设备时，设备距离相机镜头都有一定的距离，这个距离通常具有一个较大的变化范围，从到几m到几十m不等。因此机器人会使用一个变倍变焦镜头，利用算法在对设备进行拍照时进行对焦。
为了使得在多次拍摄设备时不需要每次都对焦，以节约巡检时间。机器人往往会建立一个数据库。在第一次执行任务时，对每一个设备进行对焦，然后将该设备的位置，编号，拍摄时的倍率和对焦好的焦距等参数都记录在数据库中。在之后执行任务时，从数据库中读取这些参数并设置，然后直接拍照即可。
在过去，通常一个场所只需要一台机器人，由该台机器人来建立数据库，并基于数据库执行之后的巡检任务。然而建立数据库，需要花费大量时间，因此产生同时使用两台或者更多台机器人同时并行运行建立数据库的需求，之后也可能使用另外一台不同的机器人来执行巡检任务
然而在实践中发现，由一台机器人A采集建立的数据库，通常不能直接交给机器人B来使用，如果强制运行，拍摄的结果大多数都会出现模糊现象。如何解决这一问题，成为一个挑战。
一种方法是更换机器人B后直接重新进行一次全局对焦，但是这相当于A采集的数据库失去了作用，而且每次都重新全局对焦导致机器人的运行效率会非常低下。
另一种方法是让B直接使用A的数据库，在A的记录值附近做一次局部搜索。但实践中这种思路往往得不到很好的结果，陷入了局部最优搜索从而无法测出正确的值。
发明内容
本发明目的是提供一种机器人云台转向装置，使得在小车机器人运动过程中，机器人云台上的相机可以对被拍摄物锁定同一方向进行拍照和/或录像。
具体地说，本发明是采用以下技术方案实现的，包括：
拟合特定距离下的倍率-最佳焦距值曲线；
计算在相同距离时，第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值；
通过第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值对采集的数据库中的点对进行变换或合并。
进一步而言，所述点对为相机采集数据信息过程中进行拍摄时的倍率和该倍率下的最佳焦距值。
进一步而言，所述拟合特定距离下的倍率-最佳焦距值曲线的步骤包括，
步骤1：在某个特定距离下，使用预设图片，预先给定一组固定的且离散的倍率参数，按照每个倍率分别自动调整第一相机和第二相机的焦距使得图片最清晰，记录最佳焦距值；
步骤2：将步骤1中所得第一相机的一组数据和第二相机的一组数据分别拟合成倍率-最佳焦距值曲线。
进一步而言，所述预设图片可以是二维码图片。
进一步而言，所述计算在相同距离时，第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值的方法为：
计算在相同距离时，拟合的第一相机的倍率-最佳焦距值曲线上在各倍率下的最佳焦距值与拟合的第二相机的倍率-最佳焦距值曲线上该倍率下的最佳焦距值的差值。
进一步而言，所述通过第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值对其中一个数据库中的点对进行变换的方法为：对第二相机所采集的数据库中的所有点对，依据倍率加上第一相机和第二相机间的最佳焦距值差值，得到第一相机的数据库中的点对。
进一步而言，所述通过第一相机和第二相机间各倍率的最佳焦距值差值对其中一个数据库中的点对进行合并的方法为：对第一相机的数据库中的所有点对依据倍率加上第二相机和第一相机间的最佳焦距值差值，再将所得数据直接合并到第二相机的数据库中。
本发明的有益效果如下：本发明的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，使得多个机器人可以并行运行建立保存摄设备所需信息的数据库，减少建立数据库所需时间；合并后的数据库能被任一台机器人使用并直接设置参数进行拍摄，获得清晰的图片，方便运行巡检任务的机器人故障后的修理更换。
附图说明
图1是本发明实施例的某机器人在4m、6m、8m时的倍率-最佳焦距曲线图。
图2是图1在低倍率下的局部放大细节图。
图3是图1在高倍率下的局部放大细节图。
图4是本发明实施例中距离为4m时的三台机器人的倍率-最佳焦距值曲线对比图。
图5是本发明实施例中距离为6m时的三台机器人的倍率-最佳焦距值曲线对比图。
图6是本发明实施例中距离为8m时的三台机器人的倍率-最佳焦距值曲线对比图。
图7是图5的低倍率局部放大细节图。
图8是图5的高倍率局部放大细节图。
图9是本发明实施例中机器人A和B在不同距离时的倍率-最佳焦距值差值曲线。
图10是本发明实施例中机器人A和C不同距离时的倍率-最佳焦距值差值曲线。
图11是本发明实施例中机器人B和C不同距离时的倍率-最佳焦距值差值曲线。
具体实施方式
下面结合实施例并参照附图对本发明作进一步详细描述。
实施例：
在一台机器人A上对设备进行拍照时，机器人A会运动到固定的位置，因此相机镜头离目标设备的距离是固定的，从而拍摄照片时设置的相机倍率是固定的，在该倍率下通过调节得到拍照目标设备的最佳焦距；然而该倍率和最佳焦距却不能直接用于另一台机器人B上，说明当距离相同时，机器人(相机)的倍率-最佳焦距是和机器人/相机一一对应的。通常如果相机A的最佳焦距值和相机B的最佳焦距值相差只有(1～200)*scale mm时(scale为比例系数，由各个相机厂家确定，物理意义为电机移动的距离，本实施例中使用的一款相机的scale为0.00458)，对拍摄照片的清晰程度影响不大；如果机器人A的倍率-最佳焦距应用到机器人B上时出现了模糊的结果，说明两台机器人各自的倍率-最佳焦距差异较大。
为了使得机器人A采集的数据库可以为机器人B所用，需要找到两台机器人各自的倍率-最佳焦距之间的一个变换关系，即对变倍相机个体焦距差异进行一致性校准。具体方法如下：
首先，需要说明的是，每台机器人所使用的相机，当倍率固定时，以调节焦距获得一个拍摄设备最清晰的最佳焦距。当相机相同，相机的倍率相同，相机到目标设备距离不同时，测得的最佳焦距存在一定的差异。当更换机器人时，机器人所用的相机是不同的。如果使用不同相机拍摄同一个目标设备时，相机的拍摄位置是不变的，即相机到目标设备距离是相同的，设置的倍率是相同的；如果使用不同相机拍摄不同的目标设备，相机到目标设备距离也是不同的，设置的倍率是不同的。
预先测定一组离散的倍率-最佳焦距值，通过多项式函数将某个距离下离散的倍率-最佳焦距值拟合成一条一元六次函数曲线。对于相同相机，根据距离不同，可以得到很多条不同的倍率-最佳焦距曲线。
例如，将机器人A在4m时一组离散的倍率-最佳焦距值，拟合成以下多项式函数
f＝一0.0607*z6+0.5816*z5-2.1774*z4+3.8753*z3-3.0414*z2+.8673*z+7.8827(1)
图1～图3给出了某台机器人在距离不同时的倍率-最佳焦距值曲线。可以看出，当距离不同、倍率相同时，同一台机器人在倍率较小时最佳拍摄焦距差距较小，差值通常在100*scale mm左右，在这个差值范围对照片拍摄清晰程度影响不大；但在倍率较大时最佳拍摄焦距差距较大，可能会影响到拍摄的清晰程度。分割点基本在倍率为12000时。
图4～图8分别给出了在距离为4m、6m和8m时，某三台机器人的倍率-最佳焦距值曲线。可见，当距离相同且倍率相同时，两台相机的最佳拍摄焦距差距较大，在低倍率时这个差值达到了1k*scale mm，在高倍率时也达到了700*scale mm，这超出了可以接受的容忍范围，也导致了一台相机采集的参数不能直接应用于另一台相机上。
参照图9～11，分别计算两台机器人在不同距离时，同一倍率下的最佳焦距值差值，并画出倍率-最佳焦距值差值曲线。可以看出即使距离不同，同一倍率下的最佳焦距值差值曲线是基本重合的。
因此，首先对每台机器人(对应不同的相机，例如相机A和相机B)事先测定一个特定距离下的倍率-最佳焦距值曲线，如果要将相机A采集的数据库给相机B来运行，只需要对相机A采集的数据库进行变换，对该数据库中所有采点的倍率，将最佳焦距值加上相机B和相机A之间的最佳焦距值差值。
具体来说，包括以下步骤：
1，拟合特定距离下的倍率-最佳焦距值曲线。
在某个特定距离下(例如5米)，使用某张预设图片(比如二维码图片)，预先给定一组固定的且离散的倍率参数。按照每个倍率分别自动调整相机A和相机B的焦距使得图片最清晰，记录最佳焦距值。从而得到某个特定距离下，分别对应相机A和相机B的两组固定的且离散的倍率参数及相应最佳焦距值。将相机A的一组数据和相机B的一组数据分别拟合成倍率-最佳焦距值曲线。
2，计算在相同距离时，相机B和相机A之间各倍率的最佳焦距值差值。
设相机A在距离拍摄对象5米时拟合的倍率-最佳焦距值曲线为
f(A)＝F(z(A))
其中，f(A)为最佳焦距值，z(A)为倍率，F(z(A))为拟合出的倍率-最佳焦距曲线函数。
设相机B在距离拍摄对象5米时拟合的倍率-最佳焦距值曲线为
f(B)＝F′(z(B))
其中，f(B)为最佳焦距值，z(B)为倍率，F′(z(B))为拟合出的倍率-最佳焦距曲线函数。
根据拟合出的相机A和相机B的倍率-最佳焦距曲线函数，可以得出，在倍率z0下，相机A的最佳焦距值为F(z0)，相机B的最佳焦距值为F′(z0)。因此，在倍率z0下，相机B与相机A间的最佳焦距值差值为F′(z0)-F(z0)。
3，对数据库进行变换或合并。
如果使用了一台机器人(对应的相机为相机A)来采集数据信息(数据信息包括设备的位置、编号、拍摄时的倍率和该倍率下的最佳焦距值参数，其中拍摄时的倍率和最佳焦距值称为拍摄参数，后文简称点对，使用(z0，f0)来表示，z0为倍率，f0为该倍率下相机A的最佳焦距值，f0＝F(z0)。)，采集完成后，需要使用另一台机器人(对应的相机为相机B)来运行相机A所采集的数据库中的点对，只需要对相机A所采集的数据库中点对进行变换。具体地说，对相机A所采集的数据库中的所有点对，依据倍率加上相机B与相机A间的最佳焦距值差值，得到相机B的数据库中的点对，即(z0，f0+(F′(z0)-F(z0)))。
如果使用了两台机器人(对应的相机分别为相机A和相机B)来采集数据信息，采集完成后，需要将两个机器人采集的数据信息合并到一个数据库中。例如，将相机A和相机B采集的数据信息合并到相机A的数据库中，则需要先对相机B的数据库中点对进行变换，即对相机B的数据库中的所有点对依据倍率加上相机A与相机B间的最佳焦距值差值，再将所得数据直接合并到相机A的数据库中。具体地说，假设相机B采集的数据库中的点对为(z1，f1)，则将其变换后得到点对为(z1，f1+(F(z1)-F′(z1)))，将其保存到相机A的数据库中。
通过上述操作完成对变倍相机个体焦距差异的一致性校准。经过校准后，一台机器人或多台机器人采集的数据库，可以直接给另一台新的机器人使用。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内，所做的任何等效变化或润饰，同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。

Claims (6)

1.一种对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于，包括：
使用第一相机进行拍摄并采集数据信息，形成第一相机数据库，拟合预设距离下第一相机的倍率-最佳焦距值曲线；
使用第二相机进行拍摄并采集数据信息，形成第二相机数据库，拟合预设距离下第二相机的倍率-最佳焦距值曲线；
计算在相同距离时，第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值；
通过第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值对第一相机数据库中的点对进行变换，形成新的数据库；所述点对为相机采集数据信息过程中进行拍摄时的倍率和该倍率下的最佳焦距值；
使用第二相机运行新的数据库中的点对。
2.根据权利要求1所述的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于，还包括将第二相机采集的数据库中点对合并到所述新的数据库中。
3.根据权利要求1或2所述的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于，所述使用第一相机进行拍摄并采集数据信息，形成第一相机数据库，拟合预设距离下第一相机的倍率-最佳焦距值曲线的步骤包括，
步骤1：在某个特定距离下，使用预设图片，预先给定一组固定的且离散的倍率参数，按照每个倍率自动调整第一相机的焦距使得图片最清晰，记录最佳焦距值；
步骤2：将步骤1中所得第一相机的一组数据拟合成倍率-最佳焦距值曲线；
所述使用第二相机进行拍摄并采集数据信息，形成第一相机数据库，拟合预设距离下第二相机的倍率-最佳焦距值曲线的步骤包括，
步骤a：在某个特定距离下，使用预设图片，预先给定一组固定的且离散的倍率参数，按照每个倍率自动调整第二相机的焦距使得图片最清晰，记录最佳焦距值；
步骤b：将步骤a中所得第二相机的一组数据拟合成倍率-最佳焦距值曲线。
4.根据权利要求3所述的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于：所述预设图片可以是二维码图片。
5.根据权利要求1或2所述的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于，所述计算在相同距离时，第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值的方法为：
计算在相同距离时，拟合的第一相机的倍率-最佳焦距值曲线上在各倍率下的最佳焦距值与拟合的第二相机的倍率-最佳焦距值曲线上该倍率下的最佳焦距值的差值。
6.根据权利要求1所述的对变倍相机个体聚焦差异进行一致性校准的方法，其特征在于，所述通过第一相机和第二相机之间各倍率的最佳焦距值差值对第一相机数据库中的点对进行变换，形成新的数据库的方法为：对第一相机所采集的数据库中的所有点对，依据倍率加上第二相机和第一相机间的最佳焦距值差值，得到新的数据库中的点对。
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