CN109859277A - 一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于Halcon的可以较准确的求出斜切角的工业机器人视觉系统的标定方法，首先对摄相机采集的图片进行标定，从而获取摄像机的参数和位资；通过机械手标定得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系，由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取，实验结果表明该标定方法能够提高工业机器人视觉系统的精度、实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及工业机器人技术领域，特别涉及一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法。
背景技术
机器视觉标定是工业机器人的关键技术之一，是机器人领域的重要研究方向。随着工业自动化生产对技术需求的日益增长，由于机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的适应性，更多企业、研究机构将目光转向了机器视觉领域，其中对视觉定位系统的精度和实用性要求也越来越高。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，可以较准确求出斜切角的工业机器人视觉系统的标定方法，能够提高工业机器人视觉系统的精度并且实用性强。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，包括以下步骤；
首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的内参与外参；
内参一般包括镜头的焦距f、镜头畸变参数k、光轴中心坐标(Cx,Cy)以及像元尺寸Sx,Sy；
外参是指摄像机坐标系与世界坐标系的转换参数主要是由旋转矩阵R和平移矩阵T组成；
T＝(tx，ty，tz)T (2)
式(1)中α，β，γ分别为绕x轴、y轴，z轴旋转的角度；
式(2)中tx，ty，tz分别为沿x轴、y轴，z轴作直线运动的平移量。
通过机械手标定[2]得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系，由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取。
所述摄像机标定[1]是为了准确测量目标物体，由于每个镜头的畸变程度不同，通过摄像机标定就可以校正这种镜头畸变，在实际的应用中，根据镜头的畸变模型用推导出镜头畸变校正模型如方程式(3)、(4)，
u′＝u+u(k1r2+k2r4+k3r6)+2p1uv+p2(r2+2u2) (3)
v′＝v+v(k1r2+k2r4+k3r6)+2p2uv+p1(r2+2v2) (4)
r2＝x2+y2 (5)
其中，(x，y)为世界坐标系中任意一点的坐标、(u，v)为获取的原始像素坐标、(u′，v′)为校正后的像素坐标；k1，k2，k3分别为以主点展开的泰勒级数展开式中的前三项畸变参数；p1，p2分别为畸变模型中两个额外的参数。
所述的具体标定过程如下：采用Halcon提供的高精度标定板，在调用校准相机之前，使用create_calib_data创建一个校准数据模型，并使用set_calib_data_camparam为所有的相机指定相机型号和初始内部相机参数，用set_calib_data_calib_object指定所有校准对象的描述，然后使用摄像机对放置在检测平面上不同位置的标定板拍照；
(1)通过摄像机使用grab_image采集一张图片；
(2)通过find_calib_object查找标定板；
(3)使用get_calib_data_observ_contours获取标志点和轮廓；
(4)使用get_calib_data_observ_points提取标定点中心坐标；
(5)使用disp_circle来显示标定标记。循环执行25次使用calibrate_cameras进行摄像机标定。
所述机械手标定[2]是为了实现世界坐标系与机械手坐标系之间的转换，从而推算出图像坐标系下的坐标值对应的机械手坐标系下的坐标值，具体过程如下：
(1)使用grab_image通过摄像机采集一张图像；
(2)对采集到的图像使用threshold进行阈值分割；
(3)通过select_shape提取mark点；
(4)然后通过使用area_center获取mark点中心坐标；
(5)运动机械手末端工具依次对准对应的mark点获取对应的机械手坐标；
(6)使用vector_to_hom_mat2d创建图像坐标和机械坐标的仿射变换矩阵；此算法从至少3个点的通信中近似一个仿射变换，并将其作为齐次变换矩阵HomMat2D。点通信在元组(Px、Py)和(Qx，Qy)中传递，其中对应的点必须位于元组中相同的索引位置，如果超过3个点的通信通过，则转换是过度确定的，在这种情况下，返回的转换是最小化输入点(Px、Py)和转换点(Qx，Qy)之间的距离的转换，如下面的方程式所描述；
(7)使用hom_mat2d_to_affine_par获取仿射矩阵参数：X方向的像素单量Sx、Y方向的像素单量Sy、旋转角度Phi、斜切角度Theta、沿X方向平移的距离Tx、沿X方向平移的距离Ty，如下方程式所描述：
运用affine_trans_point_2d可以运用已确定的齐次变换矩阵将获得的图像坐标转换为机械坐标。affine_trans_point_2d应用任意仿射2D变换，缩放、旋转、平移和倾斜(倾斜)，到输入点(Px，Py)，并返回(Qx，Qy)的结果点，仿射变换是由同型变换矩阵中给出的齐次变换矩阵描述的，这对应于下列等式：
本发明的有益效果：
本发明是一种可以较准确的求出斜切角的工业机器人视觉系统的标定方法。在实验过程中发现，随着标定点数的增加，偏差会呈现逐渐缩小的趋势。因此，标定点数越多，精度越高。由于机器人坐标系X与Y之间的角度不是绝对的90度，从原点沿着Y轴方向不断移动时，X方向的偏移会越来越大，在求图像坐标系和机械坐标系映射关系时，不能忽略了斜切角的影响。此标定方法可以较准确的求出斜切角。
该方法标定结果平均误差为0.071943、经过放射变换得到对应的机械坐标与实际机械坐标平均偏差为0.055。结果表明，该标定方法可以较准确的求出斜切角，满足工业机器人的工作要求。
附图说明
图1为摄像机标定流程示意图。
图2为机械手标定流程示意图。
图3为采用图2算法流程，采集三张不同圆点个数的机械手标定mark点图像示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的参数和位资；通过机械手标定[2]得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系，由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取。
一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，包括以下步骤；
首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的内参与外参；
内参一般包括镜头的焦距f、镜头畸变参数k、光轴中心坐标(Cx,Cy)以及像元尺寸Sx,Sy；
外参是指摄像机坐标系与世界坐标系的转换参数主要是由旋转矩阵R和平移矩阵T组成；
T＝(tx，ty，tz)T (2)
通过机械手标定[2]得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系，由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取。
如图1所示：所述摄像机标定[1]是为了准确测量目标物体，由于每个镜头的畸变程度不同，通过摄像机标定就可以校正这种镜头畸变，在实际的应用中，根据镜头的畸变模型推导出镜头畸变校正模型如方程式(3)、(4)：
u′＝u+u(k1r2+k2r4+k3r6)+2p1uv+p2(r2+2u2) (3)
v′＝v+v(k1r2+k2r4+k3r6)+2p2uv+p1(r2+2v2) (4)
r2＝x2+y2 (5)
所述的具体标定过程如下：采用Halcon提供的高精度标定板，在调用校准相机之前，使用create_calib_data创建一个校准数据模型，并使用set_calib_data_camparam为所有的相机指定相机型号和初始内部相机参数，用set_calib_data_calib_object指定所有校准对象的描述，然后使用摄像机对放置在检测平面上不同位置的标定板拍照；
(1)通过摄像机使用grab_image采集一张图片；
(2)通过find_calib_object查找标定板；
(3)使用get_calib_data_observ_contours获取标志点和轮廓；
(4)使用get_calib_data_observ_points提取标定点中心坐标；
(5)使用disp_circle来显示标定标记。循环执行25次使用calibrate_cameras进行摄像机标定。
如图2所示：所述机械手标定[2]是为了实现世界坐标系与机械手坐标系之间的转换，从而推算出图像坐标系下的坐标值对应的机械手坐标系下的坐标值，具体过程如下：
(1)使用grab_image通过摄像机采集一张图像；
(2)对采集到的图像使用threshold进行阈值分割；
(3)通过select_shape提取mark点；
(4)然后通过使用area_center获取mark点中心坐标；
(5)运动机械手末端工具依次对准对应的mark点获取对应的机械手坐标，(如图3所示)；
(6)使用vector_to_hom_mat2d创建图像坐标和机械坐标的仿射变换矩阵；此算法从至少3个点的通信中近似一个仿射变换，并将其作为齐次变换矩阵HomMat2D。点通信在元组(Px、Py)和(Qx，Qy)中传递，其中对应的点必须位于元组中相同的索引位置，如果超过3个点的通信通过，则转换是过度确定的，在这种情况下，返回的转换是最小化输入点(Px、Py)和转换点(Qx，Qy)之间的距离的转换，如下面的方程式所描述；
(7)使用hom_mat2d_to_affine_par获取仿射矩阵参数：X方向的像素单量Sx、Y方向的像素单量Sy、旋转角度Phi、斜切角度Theta、沿X方向平移的距离Tx、沿X方向平移的距离Ty，如下方程式所描述：
运用affine_trans_point_2d可以运用已确定的齐次变换矩阵将获得的图像坐标转换为机械坐标。affine_trans_point_2d应用任意仿射2D变换，缩放、旋转、平移和倾斜(倾斜)，到输入点(Px，Py)，并返回(Qx，Qy)的结果点，仿射变换是由同型变换矩阵中给出的齐次变换矩阵描述的，这对应于下列等式：
Claims (3)
1.一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，其特征在于，包括以下步骤；
首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的内参与外参；
内参一般包括镜头的焦距f、镜头畸变参数k、光轴中心坐标(Cx,Cy)以及像元尺寸Sx,Sy；
外参是指摄像机坐标系与世界坐标系的转换参数主要是由旋转矩阵R和平移矩阵T组成；
T＝(tx，ty，tz)T (2)
通过机械手标定[2]得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系，由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取。
2.根据权利要求1所述的、一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述摄像机标定[1]是为了准确测量目标物体，由于每个镜头的畸变程度不同，通过摄像机标定就可以校正这种镜头畸变，在实际的应用中，根据镜头的畸变模型推导出镜头畸变校正模型如方程式(3)、(4)：
u′＝u+u(k1r2+k2r4+k3r6）+2p1uv+p2(r2+2u2) (3)
v′＝v+v(k1r2+k2r4+k3r6)+2p2uv+p1(r2+2v2) (4)
r2＝x2+y2 (5)
所述的具体标定过程如下：采用Halcon提供的高精度标定板，在调用校准相机之前，使用create_calib_data创建一个校准数据模型，并使用set_calib_data_camparam为所有的相机指定相机型号和初始内部相机参数，用set_calib_data_calib_object指定所有校准对象的描述，然后使用摄像机对放置在检测平面上不同位置的标定板拍照；
(1)通过摄像机使用grab_image采集一张图片；
(2)通过find_calib_object查找标定板；
(3)使用get_calib_data_observ_contours获取标志点和轮廓；
(4)使用get_calib_data_observ_points提取标定点中心坐标；
(5)使用disp_circle来显示标定标记。循环执行25次使用calibrate_cameras进行摄像机标定。
3.根据权利要求1所述的、一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，其特征在于，所述机械手标定[2]是为了实现世界坐标系与机械手坐标系之间的转换，从而推算出图像坐标系下的坐标值对应的机械手坐标系下的坐标值，具体过程如下：
(1)使用grab_image通过摄像机采集一张图像；
(2)对采集到的图像使用threshold进行阈值分割；
(3)通过select_shape提取mark点；
(4)然后通过使用area_center获取mark点中心坐标；
(5)运动机械手末端工具依次对准对应的mark点获取对应的机械手坐标；
(6)使用vector_to_hom_mat2d创建图像坐标和机械坐标的仿射变换矩阵；此算法从至少3个点的通信中近似一个仿射变换，并将其作为齐次变换矩阵HomMat2D。点通信在元组(Px、Py)和(Qx，Qy)中传递，其中对应的点必须位于元组中相同的索引位置，如果超过3个点的通信通过，则转换是过度确定的，在这种情况下，返回的转换是最小化输入点(Px、Py)和转换点(Qx，Qy)之间的距离的转换，如下面的方程式所描述；
(7)使用hom_mat2d_to_affine_par获取仿射矩阵参数：X方向的像素单量Sx、Y方向的像素单量Sy、旋转角度Phi、斜切角度Theta、沿X方向平移的距离Tx、沿X方向平移的距离Ty，如下方程式所描述：
运用affine_trans_point_2d可以运用已确定的齐次变换矩阵将获得的图像坐标转换为机械坐标，affine_trans_point_2d应用任意仿射2D变换，缩放、旋转、平移和倾斜(倾斜)，到输入点(Px，Py)，并返回(Qx，Qy)的结果点，仿射变换是由同型变换矩阵中给出的齐次变换矩阵描述的，这对应于下列等式：
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