CN110148174A - 标定板、标定板识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种标定板、标定板识别方法及装置，涉及相机标定的技术领域，该标定板为平面标定板；标定板上设置有n行m列的等间隔排布的特征圆点；特征圆点均设置在外框内部；标定板的中心区域设置有三个标记特征圆点；标记特征圆点的直径大于特征圆点的直径；三个标记特征圆点不共线，并且，其中任意两个标记特征圆点不相邻地设置在同一行且不相邻地设置在同一列；标定板的至少三个顶点处的特征圆点的圆心处设置有触碰圆点，触碰圆点的半径远小于特征圆点的半径。本发明能够优化标定精度。

Description

标定板、标定板识别方法及装置

技术领域

本发明涉及相机标定技术领域，尤其是涉及一种标定板、标定板识别方法及装置。

背景技术

相机标定是视觉测量、三维重建等机器视觉应用的基础环节，标定结果的准确性和精度直接决定了视觉系统能否正常工作。相机标定是指用相机系统拍摄标定板的图像，利用标定板中已知特征点的三维坐标及图像上对应的图像坐标，解算相机参数的过程。相机标定包括相机标定数据采集和相机参数计算。相机标定数据采集中用到的标定板大多为棋盘格和圆阵列。其中，圆阵列标定板在使用过程中，对圆点的圆心的识别精度要求较高。目前，由于适用场景有限，现有标定板不能满足在多种条件下得到更好的标定板识别精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种标定板、标定板识别方法及装置，以提高标定板的适用范围，从而提高标定板的识别精度。

本发明实施例提供了一种标定板，该标定板包括：所述标定板为平面标定板；所述标定板上设置有以矩阵形式等间隔排布的特征圆点；所述特征圆点均设置在外框内部；所述标定板的中心区域设置有三个标记特征圆点；所述标记特征圆点的直径大于所述特征圆点的直径；所述三个标记特征圆点中任意两个标记特征圆点不相邻地设置在同一行或者不相邻地设置在同一列；所述标定板的至少三个顶点处的所述特征圆点的圆心处设置有触碰圆点，所述触碰圆点的半径小于所述特征圆点的半径。

进一步的，所述标定板中央的所述特征圆点的圆心处设置有触碰圆点。

本发明实施例还提供了一种标定板识别方法，该方法包括：获取相机拍摄的包括上述标定板的目标图像；确定所述标定板在所述目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据所述相机内参值和所述相机外参值对所述目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；根据所述无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对所述圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；若所述目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当所述相机内参值的变动值或所述相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将对应的所述目标圆心点位置作为标定板识别结果。

进一步的，确定所述标定板在所述目标图像中的位置的步骤，包括：对所述目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行连通域分析，以得到所述标定板在所述目标图像中的估计位置；根据所述二值化图像和所述估计位置进行二次连通域分析，以确定所述标定板在所述目标图像中的位置。

进一步的，根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置的步骤，包括：根据标记特征原点确定所述标定板的方向；根据所述标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。

进一步的，根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值的步骤，包括：根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和张正友标定算法生成相机内参值和相机外参值。

进一步的，上述任一种标定板识别方法，还包括：获取机器人触碰所述触碰圆点时对应的位姿信息；获取相机对应的标定板识别结果；根据所述标定板识别结果和所述位姿信息确定所述机器人和所述相机之间的位姿关系。

本发明实施例还提供了一种标定板识别装置，该装置包括：获取模块，用于获取相机拍摄的包括如权利要求1或2中所述的标定板的目标图像；估计模块，用于确定所述标定板在所述目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；射影变换模块，用于根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据所述相机内参值和所述相机外参值对所述目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；射影逆变换模块，用于根据所述无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对所述圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；结果模块，用于若所述目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当所述相机内参值的变动值或所述相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将对应的所述目标圆心点位置作为标定板识别结果。

进一步的，估计模块，具体用于：对所述目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行连通域分析，以得到所述标定板在所述目标图像中的估计位置；根据所述二值化图像和所述估计位置进行二次连通域分析，以确定所述标定板在所述目标图像中的位置。

进一步的，估计模块，具体用于：根据标记特征原点确定所述标定板的方向；根据所述标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。

本发明提供的一种标定板、标定板识别方法及装置，通过在平面设置外框，可以在当视野中有多个标定板时把不同标定板分割开来，便于减少背景图案对识别的干扰，在标定板的中心区域设置三个标记特征圆点，且三个标记特征圆点中任意两个不相邻地设置在同一行或者不相邻地设置在同一列，可以通过三个标记特征圆点区分标定板的方向，从而实现对各特征圆点的识别，标记特征圆点的直径大于特征圆点的直径，可以保证在较远的距离或较低分辨率的情况下，能被优先检测到，将三个标记特征圆点设置在标定板的中心区域，可以实现在标定板边缘部分出视野的情况下，对标定板的识别，通过设置触碰圆点，可以便于机械臂的触碰，提高标定板在机器人视觉应用中的精度，通过改进标定板的适用性，从而得到更好的标定板识别精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的标定板结构示意图；

图2为本发明实施例提供的目标图像射影变换前标定板的示意图；

图3为本发明实施例提供的目标图像射影变换后标定板的示意图；

图4为本发明实施例提供的标定板识别方法示意图；

图5为本发明实施例提供的标定板识别方法流程示意图；

图6为本发明实施例提供的标定板识别装置结构示意框图；

图7为本发明实施例提供的机器人触碰标定板的状态示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

计算机视觉系统通常由一个或多个相机、光源、处理器和视觉软件组成。目标物体通常被一个或多个相机拍照，得到的图像经由处理器里的视觉软件分析处理，得到结果并触发后续的动作。在一些应用里，视觉系统还需要与其他的运动装置(如机械臂)配合。在视觉系统应用中，通常需要对一个或多个相机进行标定，以及对视觉系统和运动装置进行标定。标定板可以用于视觉系统的标定。标定板是视觉系统的靶标，相机通过标定板可以标定自己的内参和外参，所有相机对真实物理空间的测量都要经过标定才能进行。

一般标定板是有确定几何特征和精确尺寸的平面物体。标定板通常是表面有特殊图案的平面物体。标定板图案的形状和尺寸是精心设计的。以保证相机能清晰地看到图案，并且利于特定算法方便的提取图案特征。因为标定板是视觉系统测量物理尺寸最源头的参照标的，图案的尺寸和图案平整度都要满足一定的精度要求，在加工制造过程中保证图案的绝对精度是非常重要的。

标定板最根本的功能是提供大量可以被视觉检测到的已知特征。特征图案是提前设计好的，在物理世界中的位置是确定的且已知的。特征图案的设计要尽量使视觉系统容易检测，且高精度检测特征位置。视觉标定过程就是观测特征点在图像中的位置，结合特征的已知信息，通过一定的算法过程，解算某些未知的参数，如相机的内参、畸变、在世界坐标系中的位置等。常见的标定板图案设计包括但不限于两大类——棋盘格标定板和圆点矩阵标定板。棋盘格标定板基本图案是类似国际象棋棋盘格一样的黑白交替的小格子组成的，它提供的特征是角点或直线交点。圆点矩阵标定板基本图案是一堆重复的圆形排列成矩阵或蜂窝状，提供的特征是圆的圆心。

现有的标定板由于结构设计简单，不能满足多种条件下的更高精度的识别。基于此，本发明实施例提供的一种标定板、标定板识别方法及装置，标定板的适用范围更广，同时，可以得到更好的标定板识别精度。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种标定板进行详细介绍。

实施例1

本发明实施例1提供了一种标定板，参见图1所示的标定板结构示意图，该标定板包括：

(1)标定板为平面标定板；标定板上设置有以矩阵形式等间隔排布的特征圆点；特征圆点均设置在外框内部。

在平面的标定板上设置n行m列的等间隔排布的特征圆点，可以设置相邻圆心的距离为1(单位可以根据实际需求确定)，圆点半径为1/4左右。特征圆点可以打印在特定材质上，比如纸、玻璃、陶瓷、铝、菲林等。不同的材质又可以有多种不同的打印工艺(如光刻、镭雕、光绘、激光打印等)。

特征圆点提供了标定板最根本的功能：足够数量的圆心。圆心位置距离是整个标定板最关键的参数。需要在制作加工过程中尽可能保证其精度。

外框是可以是标定板边缘的黑色矩形框，它形成一个封闭的区域把所有特征圆点围在内部，外框距离最外层的圆点圆心的距离一般设置为一个圆心距。其作用有三个：1.在视觉识别的时候快速定位标定板区域，加速识别速度；2.减少背景图案对识别的干扰。当视野中有多个标定板时，外框可以把不同标定板分割开来，保证不同标定板的特征不会相互干扰。

(2)标定板的中心区域设置有三个标记特征圆点；标记特征圆点的直径大于特征圆点的直径；三个标记特征圆点不共线，并且，其中任意两个标记特征圆点不相邻地设置在同一行且不相邻地设置在同一列。

标记特征圆点是直径大于特征圆点的特征圆点。标记特征圆点半径为相邻特征圆点圆心距离的5/12左右。标记特征圆点的直径明显大于特征圆点，保证在不同视角下，标记特征圆点都能明显区分于特征圆点。标记特征圆点没有在行列方向直接相邻。标记特征圆点相邻会导致两个标记特征圆点的最近点距离太近，给识别造成一定的困难。

标记特征圆点是标定板的基准点。无差别的特征圆点阵列容易造成困惑，无法区分某一个点在阵列中的位置是第几行第几列。这是因为特征圆点阵列是中心对称的，图案绕其中心选择180度与原图案重合。即使把特征圆点阵列设计成非对称形式的，比如去掉最后一行的某个圆点。当标定板在图像中局部出视野的情况下，也会造成的歧义。因此需要一种机制标记图像的特征圆点阵列。设计三个标记特征圆点是最简单有效的方式。标记特征圆点与特征圆点矩阵中的其他特征圆点仅半径不同，依然是有效的特征圆点，没有浪费标定板空间；标记特征圆点的检测简单，在较远的距离或较低分辨率下，能被优先检测到。

将标记特征圆点设置的标定板中心区域的特征圆点处，覆盖特征圆点所在的位置。能保证即使标定板的边缘部分出视野，也能保证标定板的大部分特征圆点可以被识别到，这在实际使用过程中可以大大减轻标定的操作限制。标记特征圆点的个数可以为3个或3个以上。

(3)标定板的至少三个顶点处的特征圆点的圆心处设置有触碰圆点，触碰圆点的半径远小于特征圆点的半径。

触碰圆点的尺寸在人眼可见的范围内做的尽可能小，例如，可以设置为1mm直径。在某些场景的机器人视觉应用中，可以方便机械臂精确的测量标定板的空间位置。

(4)标定板中央的特征圆点的圆心处设置有触碰圆点。

在手眼识别的应用过程中，便于机械臂触碰标定板的中央，可以在标定板中央的特征圆点的圆心处设置有触碰圆点。

本发明提供的一种标定板，通过在平面设置外框，可以在当视野中有多个标定板时把不同标定板分割开来，便于减少背景图案对识别的干扰，在标定板的中心区域设置三个标记特征圆点，且三个标记特征圆点中任意两个不相邻地设置在同一行或者不相邻地设置在同一列，可以通过三个标记特征圆点区分标定板的方向，从而实现对各特征圆点的识别，标记特征圆点的直径大于特征圆点的直径，可以保证在较远的距离或较低分辨率的情况下，能被优先检测到，将三个标记特征圆点设置在标定板的中心区域，可以实现在标定板边缘部分出视野的情况下，对标定板的识别，通过设置触碰圆点，可以便于机械臂的触碰，提高标定板在机器人视觉应用中的精度，通过改进标定板的适用性，从而得到更好的标定板识别精度。

实施例2

本发明实施例2提供了一种标定板识别方法，参见图5所示的该方法标定板识别方法流程示意图，该方法包括以下步骤：

步骤S502，获取相机拍摄的包括如实施例1中的标定板的目标图像；

相机可以是待标定的相机。目标图像是包括如实施例1中完整标定板图像或包括如实施例1中的部分标定板的图像。部分标定板可以是如边缘部分被遮挡的标定板。

步骤S504，确定标定板在目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；

标定板在图像中出现的位置是随机的，标定板在目标图像中的远近大小不同，因此，需首先确定标定板在目标图像中的位置。之后，根据标记特征圆点确定标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置，其中，估计位置可以为特征圆点在目标图像上的像素位置，可以用于表示出各个特征圆点之间的位置关系以及各个特征圆点相对于标定板的位置关系。

参见图1中的标定板结构示意图，对于49个特征圆点，可以用行像素数据和列像素数据表示其像素位置，即得到估计位置，该估计位置可以为形如：“(851.3110，396.7040)，(807.6930，419.7390)，(876.8230，445.6890)，(765.2780，442.2220)，(724.3360，463.9860)，(832.8290，467.9060)，(901.6380，494.7320)，(789.9220，489.4380)，(684.9300，485.0020)，(748.4850，510.2110)，(857.3530，516.0280)，(647.1780，505.1210)，(814.1660，536.5670)，(611.1570，524.3970)，(708.6000，530.1990)，(925.4750，543.4030)，(670.3240，549.3160)，(837.7940，583.2590)，(732.0120，575.2800)，(772.3950，556.2870)，(881.1090，563.7710)，(633.8020，567.5380)，(795.7170，602.1160)，(903.9960，610.8290)，(948.3620，591.4320)，(693.3450，593.3060)，(755.0900，619.9130)，(656.3590，610.4510)，(716.0450，636.8950)，(860.5890，629.3570)，(970.0230，638.4240)，(678.7420，652.9410)，(818.4210，646.9750)，(925.8230，656.8500)，(777.6410，663.8750)，(738.3910，679.7920)，(882.4930，674.4220)，(990.2950，683.9310)，(700.7710，694.7030)，(840.3660，691.1070)，(946.5240，701.4820)，(799.5320，706.8350)，(903.4280，718.1460)，(760.1950，721.6520)，(722.3970，735.5770)，(861.4570，733.8280)，(820.6610，748.5920)，(781.3570，762.3970)，(743.4640，775.3110)”的结果。

根据估计位置和已知的相机内参值数据可以根据现有算法得到世界坐标系位置。世界坐标系位置用于描述目标图像中各特征圆点的圆心相对于相机的位置。

步骤S506，根据各圆点的估计位置、世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据相机内参值和相机外参值对目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；

相机内参值可以包括相机的焦距数据、光心数据和畸变数据，相机外参值可以包括标定板与相机之间的距离距离和角度数据等，用于描述相机和标定板之间位姿状态的数据。参见图2所示的目标图像射影变换前标定板的示意图，可知，根射影变换前标定板的图像中，特征圆点呈椭圆状，为了提高数值精度，对目标图像中的标定板进行射影变换，得到如图3所示的目标图像射影变换后标定板的示意图中无畸变的标定板正视图。

步骤S508，根据无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；

参见图4所示的标定板识别方法示意图，根据射影变换之后的正视图的数据进行圆拟合，可以得到正视图中各圆点的圆心位置，由于此时得到的圆心位置是基于射影变换后的正视图得到，为了得到射影变换前对应的目标图像中标定板中各特征圆点的圆心位置，即目标圆心点位置，需要对得到的圆心位置进行射影逆变换。得到的目标圆心点位置即为优化后的世界坐标系位置。

步骤S510，若目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当相机内参值的变动值或相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将对应的目标圆心点位置作为标定板识别结果。

参见图4所示的标定板识别方法示意图，在得到目标圆心点位置后，基于目标圆心点位置、更新相机内参值和相机外参值，并基于更新的相机内参值和相机外参值、各圆点的估计位置以及目标圆心点位置重新得到目标圆心点位置，当新得到的目标圆心点位置相对于更新之前的目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值，或者当相机内参值的变动值或相机外参值的变动值小于第二预设阈值时，可以得到标定板识别结果。将相机内参值和相机外参值作为相机标定结果。需要说明的是，第一预设阈值和第二预设阈值可以人为设定。

本发明实施例提供的一种标定板识别方法及装置，可以支持边缘部分遮挡的情况下的识别、支持快速识别以及高精度特征提取，得到更精确的识别结果。

考虑到标定板在目标图像中的亮暗不同，远近大小也不同，为了快速找到标定板区域，可以按照以下步骤确定标定板在目标图像中的位置的步骤，具体包括：

对目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行连通域分析，以得到标定板在目标图像中的估计位置；根据二值化图像和估计位置进行二次连通域分析，以确定标定板在目标图像中的位置。

对目标图像整体做二值化处理，对得到的二值化图像进行Blob(BinaryLargeObject，BLOB)分析，Blob分析是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。Blob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。经过blob分析后，可以定位到疑似标定板的区域，以得到标定板在目标图像中的估计位置，对疑似标定板区域做更精细的blob分析即第二次连通域分析，可以确定标定板在目标图像中的位置。

为了快速确定标定板上每一个特征圆点与标定板物理位置的对应关系，根据标记特征圆点确定标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置的步骤，包括：根据标记特征原点确定标定板的方向；根据标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。

由于标记特征圆点中任意两个不相邻地设置在同一行或者不相邻地设置在同一列，因此，确定标记特征圆点在目标图像中的位置，依据标记特征圆点的排布不同，确定标记特征圆点的方向，即可以得到三个标记特征圆点的方向，再根据三个标记特征圆点确定标定板的方向，定义标定板的初始特征圆点的位置，顺序的从目标图像中的相邻关系确定其他特征圆点的估计位置，从而确定各个特征圆点的估计位置。得到估计位置后，根据估计位置和目标图像可以各个特征圆点的得到世界坐标系位置。

在得到各圆点的估计位置和世界坐标系位置之后，为了保证更高的标定精度，可以按照如下方法生成相机内参值和相机外参值，具体，可以按照以下步骤执行：根据各圆点的估计位置、世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值的步骤，包括：根据各圆点的估计位置、世界坐标系位置和张正友标定算法生成相机内参值和相机外参值。

“张正友标定算法”是指张正友教授1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。该方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。同时也相对于自标定而言，提高了精度，便于操作。因此张氏标定法被广泛应用于计算机视觉方面。通过张正友标定算法生成相机内参值和相机外参值，可以提高标定的精度。

考虑到在机器人视觉应用的场景，为了建立机器人坐标系和相机坐标系的关系，本发明实施例在标定板上设计了触碰圆点，为了简化传统的手眼标定方法，该方法还可以执行如下步骤：获取机器人触碰所述触碰圆点时对应的位姿信息；获取相机对应的标定板识别结果；根据标定板识别结果和位姿信息确定机器人和相机之间的位姿关系。

机器人可以是机械臂。参见图7所示的机器人触碰标定板的状态示意图，在机械臂末端固定一个针尖一样的装置，并且标定针尖在机械臂末端下的位置，就可以计算出针尖在机械臂极坐标系下的空间位置。用针尖去触碰标定板的几个触碰圆点，就可以测量出标定板在基坐标系下的空间姿态，即可以得到机器人触碰触碰圆点时对应的位姿信息。同时，标定板在相机坐标系下的空间姿态可以通过视觉方法解算出来，即得到相机对应的标定板识别结果。以此建立起相机坐标系和机器人坐标系的位置关系，从而得到机器人和相机之间的位姿关系。根据触碰圆点，也可以得到两个及以上的相机之间的位姿关系，具体步骤，在此不再赘述。

本发明实施例提供了一种标定板识别方法及装置，该方法分两个主要的步骤：1.粗定位：识别整个标定板，把标定板从背景中分离出来，定位到所有特征圆点的估计位置和世界坐标系位置。2.精定位：采用一定的优化方法，得到每个特征点的精确的位置。精定位的目标是在粗定位给的特征点初始位置附近进一步优化，得到更精确的特征点位置(目标圆心点位置)。要得到精确的目标圆心点位置，依赖于对圆方程的拟合。但是标定板平面与目标图像平面并不平行，特征圆点在目标图像平面的映射是椭圆形的。且整个过程可以抽象成射影变换，椭圆的中心并不是圆的圆心的映射。同时由于图像畸变的存在，椭圆中心和圆的圆心有着较复杂的关系。一个可行的办法是先对图像做去畸变和视角变换，把图像变换成无畸变的正视图，再做圆拟合得到精确的目标圆心点位置。问题在于相机内参值和外参值不是已知的，而是要标定的参数。当两组数据的优化相互依赖的情况下，一个可行的方式是两组数据交替优化，互为已知条件。即用粗略的特征圆点识别结果，估计一个粗略的内参值和外参值，再反过来优化特征点识别结果。反复迭代几次，优化结果逐渐收敛，最终的结果是精确的目标圆心点位置。

实施例3

本发明实施例3提供了一种标定板识别装置，参见图6所示的标定板识别装置结构示意框图，该装置包括：

获取模块61，用于获取相机拍摄的包括如权利要求1或2中的标定板的目标图像；估计模块62，用于确定标定板在目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；射影变换模块63，用于根据各圆点的估计位置、世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据相机内参值和相机外参值对目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；射影逆变换模块64，用于根据无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；结果模块65，用于若目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当相机内参值的变动值或相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将对应的目标圆心点位置作为标定板识别结果。

估计模块，具体用于：对目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行连通域分析，以得到标定板在所述目标图像中的估计位置；根据二值化图像和估计位置进行二次连通域分析，以确定标定板在目标图像中的位置。

估计模块，具体用于：根据标记特征原点确定标定板的方向；根据标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。

本发明实施例提供的标定板识别装置，与上述实施例提供的标定板识别方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种标定板，其特征在于，包括：所述标定板为平面标定板；

所述标定板上设置有以矩阵形式等间隔排布的特征圆点；所述特征圆点均设置在外框内部；

所述标定板的中心区域设置有三个标记特征圆点；所述标记特征圆点的直径大于所述特征圆点的直径；所述三个标记特征圆点不共线，并且，其中任意两个标记特征圆点不相邻地设置在同一行且不相邻地设置在同一列；

所述标定板的至少三个顶点处的所述特征圆点的圆心处设置有触碰圆点，所述触碰圆点的半径小于所述特征圆点的半径。

2.根据权利要求1所述的标定板，其特征在于，所述标定板中央的所述特征圆点的圆心处设置有触碰圆点。

3.一种标定板识别方法，其特征在于，包括：

获取相机拍摄的包括如权利要求1或2中所述的标定板的目标图像；

确定所述标定板在所述目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；

根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据所述相机内参值和所述相机外参值对所述目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；

根据所述无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对所述圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；

若所述目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当所述相机内参值的变动值或所述相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将所述目标圆心点位置作为标定板识别结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述标定板在所述目标图像中的位置的步骤，包括：

对所述目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行连通域分析，以得到所述标定板在所述目标图像中的估计位置；

根据所述二值化图像和所述估计位置进行二次连通域分析，以确定所述标定板在所述目标图像中的位置。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置的步骤，包括：

根据标记特征原点确定所述标定板的方向；

根据所述标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值的步骤，包括：

根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和张正友标定算法生成相机内参值和相机外参值。

7.根据权利要求3－6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取机器人触碰所述触碰圆点时对应的位姿信息；

获取相机对应的标定板识别结果；

根据所述标定板识别结果和所述位姿信息确定所述机器人和所述相机之间的位姿关系。

8.一种标定板识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取相机拍摄的包括如权利要求1或2中所述的标定板的目标图像；

估计模块，用于确定所述标定板在所述目标图像中的位置，并根据标记特征圆点确定所述标定板区域中各圆点的估计位置和世界坐标系位置；

射影变换模块，用于根据所述各圆点的估计位置、所述世界坐标系位置和预设标定算法生成相机内参值和相机外参值，并根据所述相机内参值和所述相机外参值对所述目标图像中的标定板进行射影变换，得到无畸变的标定板正视图；

射影逆变换模块，用于根据所述无畸变的标定板正视图得到各圆点的圆心位置，并对所述圆心位置进行射影逆变换，得到目标圆心点位置；

结果模块，用于若所述目标圆心点位置的变动值小于第一预设阈值或当所述相机内参值的变动值或所述相机外参值的变动值小于第二预设阈值，则将对应的所述目标圆心点位置作为标定板识别结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述估计模块，具体用于：

对所述目标图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行连通域分析，以得到所述标定板在所述目标图像中的估计位置；

根据所述二值化图像和所述估计位置进行二次连通域分析，以确定所述标定板在所述目标图像中的位置。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述估计模块，具体用于：

根据标记特征原点确定所述标定板的方向；

根据所述标定板的方向确定各圆点的估计位置和世界坐标系位置。