CN109712157A - 一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,该校准方法主要包括:提出铅锤法确定重力场的方向,然后利用铅垂线作为转台的旋转角度初始基准;利用单目视觉系统拍摄旋转台面图像,利用模板匹配法确定旋转台面图像中的矩形靶标特征区域;基于Zernike矩方法实现矩形靶标特征边缘的亚像素提取;使用累计概率霍夫变换PPHT算法提取矩形靶标的长边,该边与铅垂线的夹角即为当前位置转台的旋转角度;利用测量的旋转角度计算加速度计的灵敏度,可实现任意旋转角度的重力场法加速度计校准。本方法解决了传统重力场法加速度计校准存在校准精度有限,且校准多轴加速度计时存在安装误差的不足。
Description
技术领域
本发明属于振动计量与测试领域,尤其涉及任意旋转角度的高精度、稳定的重力场法加速度计校准。
背景技术
加速度计测量数据的有效性和可靠性需要通过定期校准来保障,加速度计校准是确保加速度计准确测量的重要手段。
常用的加速度计校准方法包括激光干涉法、比较法、互易法、地球重力场法。激光干涉法分为条纹计数法与正弦逼近法;比较校准法是将被校加速度计的输出与已知的参考标准加速度计输出进行比较,计算被校加速度计的灵敏度;互易法校准利用可逆、无源和线性加速度计的输出和输入存在的互换关系,计算加速度计的灵敏度。激光干涉法校准系统成本较高,且目前的校准装置仅适用于单轴向加速度计校准;比较校准法、互易法无法满足低频范围内高精度加速度计校准的需求。重力法利用转台向被校低频加速度计及测量仪器提供精确已知的当地重力加速度作为激励实现高精度的校准,其操作简单方便,且成本低。
传统的重力场校准方法使用两点法进行加速度计校准,重力场方向的未精确确定会降低其校准精度。基于铅垂法原理的重力场定向方法简单实用。基于单目视觉的测量方法具有非接触、高精度、动态范围大的优点,已广泛用于许多精密测量领域。因此,针对目前重力场法加速度计较准方法未精确定位重力场方向,对多轴向加速度计的灵敏度校准时存在重复安装误差,本发明提出一种单目视觉方法测量旋转角度,以适用于低频、任意旋转角度的重力场法加速度计校准。
发明内容
针对目前重力场法加速度计校准方法仅适用于两点法单轴加速度计校准、校准精度有限等不足,本发明采用的技术方案为一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,包括:
重力场定向:采用铅锤法确定重力场方向,作为旋转角度的测量基准;
矩形靶标图像检测:相机采集旋转台面靶标图像,基于模板匹配法确定矩形靶标区域;
序列靶标图像的特征边缘提取:基于Zernike矩方法提取序列图像的亚像素矩形边缘;
转台旋转角度测量:基于累计概率霍夫变换PPHT算法检测矩形长边,计算长边斜率和铅锤线方向的夹角,以确定转台的旋转角度;
一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,该方法包括以下步骤,
S1:铅锤法确定重力场的方向,然后利用铅垂线作为转台的旋转角度初始基准;
S2:利用相机获取转台旋转台面的序列图像,采用模板匹配法确定序列图像的矩形靶标区域;
S3:基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法实现矩形靶标特征边缘的高精度提取;
S4:使用累计概率霍夫变换PPHT算法检测矩形靶标的长边,计算长边缘直线与铅垂线夹角,即为当前位置的转台旋转角度;
S5:利用测量的旋转角度计算加速度计的灵敏度。
所述的铅锤法是用于确定重力场方向,作为旋转角度测量的基准,以提高精度;在重力作用下,当铅锤静止时,垂球线指向重力方向。
加速度计的实时灵敏度计算如下:
Sa为转台旋转任意角度的加速度计的灵敏度;Va是加速度计在该角度下的输出电压;a为加速度计在该角度下沿输入轴方向的重力加速度分量。转台旋转台面转动过程中,某一时刻加速度计沿输入轴方向的重力加速度分量为:
a=gloc·cosθ (2)
gloc为当地重力加速度;θ为重力场方向与加速度计灵敏轴方向的夹角。
相机采集固定于旋转台面上的矩形靶标序列图像。靶标由一个矩形与四个大小相同的圆组成。矩形靶标用于转台的旋转角度检测。为确定图像中矩形靶标的位置,矩形的四个顶点位置外侧设置大小相同的四个圆,利用圆的旋转不变性,精确定位矩形靶标区域。将靶标固定于旋转台面时使矩形长边与加速度计灵敏轴重合,旋转台面与铅垂线平行,且与相机光轴垂直,旋转台面、靶标、铅垂线处于同一平面,故可通过相机采集的图像信息计算转台旋转角度;
所述模板匹配确定旋转台面图像的矩形靶标区域,选定一组不同尺寸大小的模板图像{Ti},然后利用归一化相关性确定最佳匹配区域,归一化相关性计算公式如下:
其中,S(i,j)与T(i,j)分别为旋转台面图像与模板图像在像素(i,j)处的灰度值,与分别为旋转台面图像与模板图像的灰度平均值,R(i,j)为(i,j)处的归一化相关系数,将相关系数最大的模板作为最佳匹配结果。利用最佳匹配模板再次与目标图像进行匹配,定位矩形靶标区域。
对于所述的矩形靶标特征区域序列图像,利用Canny算子提取相应的像素级边缘,边缘像素点坐标为(x0,y0),利用三灰度边缘模型的Zernike矩方法提取亚像素的矩形特征边缘,(x0,y0)的亚像素坐标(xs,ys)为:
其中,l表示圆心到边缘的垂直距离,φ表示边缘关于x轴所成的角度。考虑N×N的Zernike模板放大效应,式(4)可改写为式(5):
采用累计概率霍夫变换PPHT算法提取矩形的长边,获取长边的端点坐标;利用两端点坐标计算长边的斜率;设定旋转台面中心为原点,靶标长边与铅垂线共线且靶标位于原点上方时的旋转角度为0°;长边沿顺时针方向旋转的角度范围为[0°,360°);由长边斜率与铅垂线计算的夹角为所求转台的旋转角度。
转台旋转角度为被校加速度计灵敏轴与重力场方向的夹角θ,利用公式(2)计算此时加速度计的激励加速度,利用同步采集的加速度计输出电压信号,由公式(1)计算得到被校加速度计在任意角度时的灵敏度。对于多轴加速度计,可同时校准平行于旋转台面的两个灵敏轴。
本发明基于单目视觉精确测量转台的旋转角度,最终实现重力场法加速度计校准,测量方法具有如下优势:
⑴本发明方法稳定、可靠、实用,可同时适用于不同类型的加速度计校准。
⑵本发明方法校准过程简单、系统成本低。
⑶本发明方法采用铅锤法进行重力场定向提高校准精度。
⑷本发明基于Zernike矩方法提取序列图像的亚像素特征边缘。基于累计概率霍夫变换PPHT算法提取矩形长边,实现转台旋转角度测量,进一步实现任意旋转角度的重力场加速度计校准。
⑸本发明方法属于低频振动校准方法,能够实现较宽低频率范围内的高精度加速度计的校准。
附图说明
图1为本发明方法具体实施实例安装装置示意图;
图2为基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法流程图;
图3为矩形靶标图像特征边缘检测流程图;
图4为旋转角度测量的流程图。
图5为本发明方法具体实施实例实际靶标图像。
图6为本发明方法具体实施实例实际转台旋转序列图像。
图7为本发明方法具体实施实例模板匹配与矩形长边检测结果图。
图8为本发明方法具体实施实例对加速度计灵敏度校准结果图。
具体实施方式
为了解决现有重力场法加速度计校准精度有限、仅适用于两点法单轴加速度计校准的问题,本发明提供了一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,提高重力场法加速度计校准的校准精度和适用性,下面结合附图和具体的实施实例对本发明做出详细描述。
参考图1为本发明方法的实施实例装置示意图,该装置主要包括:圆形转台1、矩形靶标2、低频加速度传感器3、成像设备固定装置4、成像与采集设备5、铅锤线固定装置6和铅锤及垂线7。圆形转台1用于给低频加速度传感器3提供激励;矩形靶标2、低频加速度传感器及测量仪器3固定于圆形转台1的工作台面;成像设备固定装置4用于固定成像与采集设备5,使其垂直于圆形转台1的工作台面;成像与采集设备5用于采集转台转动的序列图像;铅锤及垂线7固定于铅锤线固定装置6,用于重力场定向。
参考图2为一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法流程图。本发明校准方法主要包括以下步骤:
步骤S160:相机采集用于旋转台面角度测量的序列靶标图像;
步骤S180:基于模板匹配法的序列图像的矩形靶标区域定位;
步骤S200:转台旋转角度测量,其包括:基于Zernike矩方法的矩形靶标的亚像素边缘检测,累计概率霍夫变换PPHT算法的矩形长边检测以计算长边直线斜率,计算旋转角度;
步骤S220:利用测量的角度利用公式(1)计算加速度计灵敏度,实现加速度计校准。
参考图3为矩形靶标区域定位流程图。本发明矩形靶标区域定位包括如下步骤:
步骤S181:读入匹配模板图像;
步骤S182:计算模板匹配图像与靶标图像的相似性,并储存相似性结果;
步骤S183:找到图像匹配结果中相似性最大的模板,并存储该相似性最大系数坐标位置;
步骤S184:依据模板的相似性匹配结果,确定图像中的模板位置,并根据模板位置确定矩形靶标区域;
参考图4为基于累计概率霍夫变换PPHT算法的旋转角度测量的流程图。本发明基于铅锤法重力场定向包括如下步骤:
步骤S201:读入矩形靶标区域图像;
步骤S202:基于Canny算子检测序列图像中矩形的像素级特征边缘;
步骤S203:通过序列图像与Zernike矩模板的卷积,计算序列图像的不同阶次Zernike矩;
步骤S204:利用计算的Zernike矩求解相应的距离与旋转角度边缘参数;
步骤S205:获得亚像素的矩形特征边缘;
步骤S206:基于累计概率霍夫变换PPHT算法检测确定矩形长边及直线斜率;
步骤S207:根据端点坐标计算当前位置直线斜率;
步骤S208:以铅锤线为旋转角度零位基准,计算旋转角度;
参考图5为本发明方法具体实施实例实际靶标图像。
参考图6为本发明方法具体实施实例实际转台旋转序列图像。本实施实例装置的具体参数为:分辨率为1292x964、帧率为30fps的德国AVT MantaG-125B工业摄像机,镜头焦距为8mm;
参考图7为本发明方法具体实施实例模板匹配与直线段检测结果图。
参考图8为本发明方法具体实施实例对加速度计灵敏度校准结果图,本次测量装置使用垂直安装方式对在匀速转动的圆形转台的工作台面实现旋转角度的测量。从测量结果图中可知,本发明实现多角度加速度计校准,其线性拟合结果较好,说明该方法重复性好。在重力场法加速度计校准中,重力场方向与加速度计灵敏轴方向的夹角是加速度计灵敏度的一个不确定度来源,相对于传统重力场法,本发明方法引入重力场定向,对该不确定度进行了修正补偿,提高了校准精度。
上述描述为本发明实施实例的详细介绍,其并非用以对本发明作任何形式上的限定。本领域相关技术人员可以在本发明的基础上可做出一系列的改进、优化与修改等。因此本发明的保护范围应由所附权利要求来限定。
Claims (7)
1.一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤,
S1:铅锤法确定重力场的方向,然后利用铅垂线作为转台的旋转角度初始基准;
S2:利用相机获取转台旋转台面的序列图像,采用模板匹配法确定序列图像的矩形靶标区域;
S3:基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法实现矩形靶标特征边缘的高精度提取;
S4:使用累计概率霍夫变换PPHT算法检测矩形靶标的长边,计算长边缘直线与铅垂线夹角,即为当前位置的转台旋转角度;
S5:利用测量的旋转角度计算加速度计的灵敏度。
2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
所述的铅锤法是用于确定重力场方向,作为旋转角度测量的基准;在重力作用下,当铅锤静止时,垂球线指向重力方向;
加速度计的实时灵敏度计算如下:
Sa为转台旋转任意角度的加速度计的灵敏度;Va是加速度计在该角度下的输出电压;a为加速度计在该角度下沿输入轴方向的重力加速度分量;转台旋转台面转动过程中,某一时刻加速度计沿输入轴方向的重力加速度分量为:
a=gloc·cosθ (2)
gloc为当地重力加速度;θ为重力场方向与加速度计灵敏轴方向的夹角。
3.根据权利要求2所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
相机采集固定于旋转台面上的矩形靶标序列图像;靶标由一个矩形与四个大小相同的圆组成;矩形靶标用于转台的旋转角度检测;为确定图像中矩形靶标的位置,矩形的四个顶点位置外侧设置大小相同的四个圆,利用圆的旋转不变性,可精确定位矩形靶标区域;将靶标固定于旋转台面时使矩形长边与加速度计灵敏轴重合,旋转台面与铅垂线平行,且与相机光轴垂直,旋转台面、靶标、铅垂线处于同一平面,故通过相机采集的图像信息计算转台旋转角度。
4.根据权利要求3所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
所述模板匹配确定旋转台面图像的矩形靶标区域,选定一组不同尺寸大小的模板图像{Ti},然后利用归一化相关性确定最佳匹配区域,归一化相关性计算公式如下:
其中,S(i,j)与T(i,j)分别为旋转台面图像与模板图像在像素(i,j)处的灰度值,与分别为旋转台面图像与模板图像的灰度平均值,R(i,j)为(i,j)处的归一化相关系数,将相关系数最大的模板作为最佳匹配结果;利用最佳匹配模板再次与目标图像进行匹配,定位矩形靶标区域。
5.根据权利要求4所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
对于矩形靶标特征区域序列图像,利用Canny算子提取相应的像素级边缘,边缘像素点坐标为(x0,y0),利用三灰度边缘模型的Zernike矩方法提取亚像素的矩形特征边缘,(x0,y0)的亚像素坐标(xs,ys)为:
其中,l表示圆心到边缘的垂直距离,φ表示边缘关于x轴所成的角度;考虑N×N的Zernike模板放大效应,式(4)可改写为式(5):
6.根据权利要求5所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
采用累计概率霍夫变换PPHT算法提取矩形的长边,获取长边的端点坐标;利用两端点坐标计算长边的斜率;设定旋转台面中心为原点,靶标长边与铅垂线共线且靶标位于原点上方时的旋转角度为0°;长边沿顺时针方向旋转的角度范围为[0°,360°);由长边斜率与铅垂线计算的夹角为所求转台的旋转角度。
7.根据权利要求6所述的一种基于单目视觉的重力场法加速度计校准方法,其特征在于:
转台旋转角度为被校加速度计灵敏轴与重力场方向的夹角θ,利用公式(2)计算此时加速度计的激励加速度,利用同步采集的加速度计输出电压信号,由公式(1)计算得到被校加速度计在任意角度时的灵敏度;对于多轴加速度计,可同时校准平行于旋转台面的两个灵敏轴。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110672040A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-10 | 中国计量科学研究院 | 一种基于视觉的高精度旋转角度测量方法 |
CN112432612A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-03-02 | 中国计量科学研究院 | 一种基于单目视觉的高精度微小旋转角度测量方法 |
CN114088088A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-25 | 贵州大学 | 一种基于单目视觉的角速率与角加速度测量方法 |
US20220113333A1 (en) * | 2021-11-15 | 2022-04-14 | National Institute Of Metrology, China | Method for calibrating linear vibration and angular vibration based on monocular vision |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03216557A (ja) * | 1990-01-23 | 1991-09-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 加速度計精密校正法 |
CN101231304A (zh) * | 2007-01-22 | 2008-07-30 | 通用电气公司 | 用于校准传感器的方法及系统 |
US20150168176A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Bench Tree Group, Llc | System and method of directional sensor calibration |
CN105628976A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-01 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | Mems加速度传感器性能参数标定方法、处理器及系统 |
WO2018002893A8 (en) * | 2016-07-01 | 2018-03-01 | Octo Telematics S.P.A. | Calibration method of the positioning of an onboard device for the acquisition and the remote transmission of data relating to motion and driving parameters of motor vehicles and motorcycles |
-
2018
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03216557A (ja) * | 1990-01-23 | 1991-09-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 加速度計精密校正法 |
CN101231304A (zh) * | 2007-01-22 | 2008-07-30 | 通用电气公司 | 用于校准传感器的方法及系统 |
US20150168176A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Bench Tree Group, Llc | System and method of directional sensor calibration |
CN105628976A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-01 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | Mems加速度传感器性能参数标定方法、处理器及系统 |
WO2018002893A8 (en) * | 2016-07-01 | 2018-03-01 | Octo Telematics S.P.A. | Calibration method of the positioning of an onboard device for the acquisition and the remote transmission of data relating to motion and driving parameters of motor vehicles and motorcycles |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
周晟阳,蔡晨光,王颖,刘志华: "MEMS加速度计重力法校准的实验研究", 《计量技术》 * |
董蒙蒙,王颖,蔡晨光,刘志华: "加速度计横向灵敏度测试方法综述", 《计量技术》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110672040A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-10 | 中国计量科学研究院 | 一种基于视觉的高精度旋转角度测量方法 |
CN110672040B (zh) * | 2019-09-24 | 2021-07-30 | 中国计量科学研究院 | 一种基于视觉的高精度旋转角度测量方法 |
CN112432612A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-03-02 | 中国计量科学研究院 | 一种基于单目视觉的高精度微小旋转角度测量方法 |
CN114088088A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-25 | 贵州大学 | 一种基于单目视觉的角速率与角加速度测量方法 |
US20220113333A1 (en) * | 2021-11-15 | 2022-04-14 | National Institute Of Metrology, China | Method for calibrating linear vibration and angular vibration based on monocular vision |
CN114088088B (zh) * | 2021-11-15 | 2023-08-04 | 贵州大学 | 一种基于单目视觉的角速率与角加速度测量方法 |
US11754595B2 (en) * | 2021-11-15 | 2023-09-12 | National Institute Of Metrology, China | Method for calibrating linear vibration and angular vibration based on monocular vision |
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Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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