CN110992428B - 一种摄像头一致性的智能检测方法和检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种摄像头一致性的智能检测方法，包括分别通过摄像头模组采集图像，并获取图像特征点；根据图像的特征点与实际世界坐标特征点的对应关系计算出摄像头模组的统一内参和畸变率，同时计算出每个摄像头的外参；从而计算出每个摄像头与全景视角的映射关系，再根据所述映射关系进行贴图拼接；计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差，根据偏差值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差值在第一预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。本方法通过对摄像头模组一致性进行评估，并根据其评估结果自动分拣出不良品，同时备份评估结果，留作复检复验，有效控制摄像头模组的一致性。
Description
技术领域
本发明涉及摄像头一致性检测技术领域，特别是涉及一种摄像头一致性的智能检测方法和检测装置。
背景技术
在汽车电子领域，摄像头是至关重要的传感器，越来越多的功能依赖摄像头的感知，随着功能精度要求的提高，摄像头模组的协同工作逐渐成为行业趋势，而多摄像头系统需要摄像头内部参数和畸变率满足一致性要求，尤其是环视全景系统，一致性是全景效果的关键性因素。可惜，目前没有有效的方法对摄像头模组进行一致性评估，摄像头模组的一致性无法有效控制。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的不足，提供一种摄像头一致性的智能检测方法和检测装置。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种摄像头一致性的智能检测方法，包括如下步骤：
分别通过摄像头模组采集图像，并获取图像特征点；
根据图像的特征点与实际世界坐标特征点的对应关系计算出摄像头模组的统一内参和畸变率，同时计算出每个摄像头的外参；
根据计算出的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参，计算出每个摄像头与全景视角的映射关系，再根据所述映射关系进行贴图拼接以得到全景拼接图；
计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差，根据偏差值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差值在第一预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
进一步的，作为优选技术方案，图像特征点的获取具体包括：
获取图像的感兴趣区域；
对感兴趣区域进行视角转化和二值化处理得到只有黑白两色的检测图像；
根据检测图像的特征获取检测图像的多个有序点；
对多个有序点进行逆变换得到图像特征点。
进一步的，作为优选技术方案，摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参的计算具体包括：
基于小孔成像理论，根据统一初始化的内参和畸变率，计算出每个摄像头的外参；
根据统一初始化的内参和畸变率结合每个摄像头的外参计算出每个图像特征点映射在世界坐标系中的坐标；
确定每个图像特征点映射在世界坐标系中的坐标与每个图像特征点实际对应的世界坐标之间差异；
根据差异采用雅克比矩阵对统一摄像头的内参和畸变率以及每个摄像头的外参进行迭代求解，从而得到与摄像头最匹配的内参、外参和畸变率，即摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参。
进一步的，作为优选技术方案，计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差具体包括：
获取相邻两图像的交叠区域；
获取交叠区域的特征点；
分别根据每个摄像头与全景摄像头之间的视角变换关系，得到两个全景视角坐标点；
计算两个全景视角坐标点之间的差异得到全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差。
进一步的，作为优选技术方案，还包括：
计算多个交叠区域的特征点位置偏差平均值，并根据偏差平均值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差平均值在第二预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
进一步的，作为优选技术方案，所述第一预设阈值的设置范围为0-1.0；所述第二预设阈值的设置范围为0-0.5。
进一步的，作为优选技术方案，还包括：当摄像头模组满足一致性要求后，存储评估过程数据和评估结果，同时输出评估结果。
一种摄像头一致性的智能检测装置，采用摄像头一致性的智能检测方法实现摄像头一致性的检测；所述检测装置包括摄像头模组、检测触发装置、智能控制盒以及结果分拣装置，所述智能控制盒分别与所述摄像头模组、检测触发装置和结果分拣装置连接；
所述摄像头模组用于获取检测图像；
所述检测触发装置用于在检测到摄像头模组设计好后发送请求信号；
所述智能控制盒用于根据检测触发装置发送的请求信号控制摄像头模组获取图像，并对摄像头模组获取的图像进行检测评估；
所述结果分拣装置用于根据智能控制盒所获得的评估结果自动分拣出不良品，同时备份评估结果。
进一步的，作为优选技术方案，所述智能控制盒包括特征点获取模块、内外参和畸变率计算模块、全景拼接模块和摄像头一致性评估模块；
所述特征点获取模块与所述摄像头模组连接，用于对所述摄像头模组获取的图片进行特征点提取，并将提取的特征点发送至内外参和畸变率计算模块；
所述内外参和畸变率计算模块根据初始化的内参和畸变率以及特征点计算摄像头的内参、外参和畸变率，并发送至全景拼接模块；
全景拼接模块根据摄像头的内参、外参和畸变率对图片进行贴图拼接，并将全景拼接图发送至摄像头一致性评估模块；
摄像头一致性评估模块对全景拼接图进行处理并评估摄像头模组是否满足一致性要求，并将评估结果发送至结果分拣装置。
进一步的，作为优选技术方案，所述结果分拣装置包括相连接的结果备份模块和结果输出模块；
所述结果备份模块用于对智能控制盒对摄像头一致性的评估过程和结果进行备份，包括备份摄像头采集的图像数据、摄像头初始化数据、计算的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参、全景拼接效果图、计算的全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差以及摄像头一致性评估结果；
结果输出模块用于输出摄像头一致性评估结果。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本方法通过对摄像头模组获取的图像进行处理计算，从而得到摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参，根据得到的数据对摄像头获取的图像进行贴图拼接并对其进行计算处理，从而得到对摄像头模组一致性的评估结果，根据摄像头模组一致性的评估结果自动分拣出不良品，同时备份评估结果，留作复检复验，有效控制摄像头模组的一致性。
附图说明
图1为本发明实施例1方法步骤流程图。
图2为本发明实施例2装置原理框图。
图3为本发明实施例2装置结构图。
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的；相同或相似的标号对应相同或相似的部件；附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征更易被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚的界定。
实施例1
一种摄像头一致性的智能检测方法，如图1所示：包括如下步骤：
S10. 通过摄像头模组采集图像，并获取图像特征点。
本步骤具体包括：
调整好摄像头模组的安装位置和姿态，获取摄像头模组中的每个摄像头同一时间所采集的图像，确定图像的感兴趣区域；
对感兴趣区域进行视角转化和二值化处理得到只有黑白两色的检测图像；
根据检测图像的特征获取检测图像的多个有序点；
对多个有序点进行逆变换得到图像特征点。
在本部中，需要获取摄像头模组中的每个摄像头所采集图像的图像特征点。
S20. 根据图像的特征点与实际世界坐标特征点的对应关系计算出摄像头模组的统一内参和畸变率，同时计算出每个摄像头的外参。
本步骤具体包括：
基于小孔成像理论，根据统一初始化的内参和畸变率，计算出每个摄像头的外参；
根据统一初始化的内参和畸变率结合每个摄像头的外参计算出与其对应的图像特征点映射在世界坐标系中的坐标；
确定每个图像特征点映射在世界坐标系中的坐标与每个图像特征点实际对应的世界坐标之间差异；
根据差异采用雅克比矩阵对统一摄像头的内参和畸变率以及每个摄像头的外参进行迭代求解，从而得到与摄像头最匹配的内参、外参和畸变率，即摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参。
其中，内参包括摄像头的焦距和偏心，外参包括摄像头的位置和姿态。
S30. 根据计算出的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参，计算出每个摄像头与全景视角的映射关系，再根据所述映射关系进行贴图拼接。
本步骤具体包括：
设计全景摄像头，获取全景视角；
根据计算出的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参，计算出每个摄像头与全景视角的映射关系；
根据映射关系将摄像头模组所采集的图像进行贴图拼接，得到全景拼接图。
S40. 计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差，根据偏差值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差值在第一预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
本步骤中计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差具体包括：
获取全景拼接图中相邻两图像的交叠区域。
获取全景拼接图中交叠区域的特征点。
分别计算获取的图像所对应的摄像头与全景摄像头之间的视角变换关系，得到交叠区域的特征点在全景视角中的全景视角坐标点；由于交叠区域的特征点为相邻两图像的特征点，因此得到的全景视角坐标点为两个。
计算两个全景视角坐标点之间的差异得到全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差。
根据偏差值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差值在第一预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
判断摄像头模组是否满足一致性要求时，还可通过以下方式：
计算多个交叠区域的特征点位置偏差平均值，并根据偏差平均值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差平均值在第二预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
其中，第一预设阈值的设置范围为0-1.0，优选的，第一预设阈值的设置范围为0-0.6；第二预设阈值的设置范围为0-0.5，优选的，第二预设阈值的设置范围为0-0.3。
S50. 当摄像头模组满足一致性要求后，存储评估过程数据和评估结果，同时输出评估结果。
实施例2
一种摄像头一致性的智能检测装置， 采用如实施例1所述的摄像头一致性的智能检测方法实现摄像头一致性的检测。
该检测装置如图2所示：包括摄像头模组、检测触发装置、智能控制盒以及结果分拣装置，智能控制盒分别与摄像头模组、检测触发装置和结果分拣装置连接。
摄像头模组用于获取检测图像，其包括多个摄像头和安装架，多个摄像头根据所需要的安装位置和姿态安装在安装架上。如图3所示，在本实施例中，摄像头模组包括4个摄像头，其呈方形安装在安装架，可分别采集前、后、左、右四个方向的图像。而检测触发装置、智能控制盒以及结果分拣装置可安装在安装架上，也可设置在其他地方。
检测触发装置用于在检测到摄像头模组设计好后发送请求信号。
智能控制盒用于根据检测触发装置发送的请求信号控制摄像头模组获取图像，并对摄像头模组获取的图像进行检测评估。
其中，智能控制盒包括特征点获取模块、内外参和畸变率计算模块、全景拼接模块和摄像头一致性评估模块；
特征点获取模块与摄像头模组连接，用于对摄像头模组获取的图片进行特征点提取，并将提取的特征点发送至内外参和畸变率计算模块；
内外参和畸变率计算模块根据初始化的内参和畸变率以及特征点计算摄像头的内参、外参和畸变率，并发送至全景拼接模块；
全景拼接模块根据摄像头的内参、外参和畸变率对图片进行贴图拼接，并将全景拼接图发送至摄像头一致性评估模块；
摄像头一致性评估模块对全景拼接图进行处理并评估摄像头模组是否满足一致性要求，并将评估结果发送至结果分拣装置。
结果分拣装置用于根据智能控制盒所获得的评估结果自动分拣出不良品，同时备份评估结果。
其中，结果分拣装置包括相连接的结果备份模块和结果输出模块；
结果备份模块用于对智能控制盒对摄像头一致性的评估过程和结果进行备份，包括备份摄像头采集的图像数据、摄像头初始化数据、计算的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参、全景拼接效果图、计算的全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差以及摄像头一致性评估结果；
结果输出模块用于输出摄像头一致性评估结果。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
通过摄像头模组采集图像，并获取图像特征点；
根据图像的特征点与实际世界坐标特征点的对应关系计算出摄像头模组的统一内参和畸变率，同时计算出每个摄像头的外参；
根据计算出的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参，计算出每个摄像头与全景视角的映射关系，再根据所述映射关系进行贴图拼接以得到全景拼接图；
计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差，根据偏差值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差值在第一预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求；
其中，计算全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差具体包括：
获取相邻两图像的交叠区域；
获取交叠区域的特征点；
分别根据每个摄像头与全景摄像头之间的视角变换关系，交叠区域的每个特征点得到两个全景视角坐标点；
计算两个全景视角坐标点之间的差异得到全景拼接图中的交叠区域的某个特征点的位置偏差。
2.根据权利要求1所述的摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，图像特征点的获取具体包括：
获取图像的感兴趣区域；
对感兴趣区域进行视角转化和二值化处理得到只有黑白两色的检测图像；
根据检测图像的特征获取检测图像的多个有序点；
对多个有序点进行逆变换得到图像特征点。
3.根据权利要求1所述的摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参的计算具体包括：
基于小孔成像理论，根据统一初始化的内参和畸变率，计算出每个摄像头的外参；
根据统一初始化的内参和畸变率结合每个摄像头的外参计算出每个图像特征点映射在世界坐标系中的坐标；
确定每个图像特征点映射在世界坐标系中的坐标与每个图像特征点实际对应的世界坐标之间的差异；
根据差异采用雅克比矩阵对统一摄像头的内参和畸变率以及每个摄像头的外参进行迭代求解，从而得到与摄像头最匹配的内参、外参和畸变率，即摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参。
4.根据权利要求1所述的摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，还包括：
计算多个交叠区域的特征点位置偏差平均值，并根据偏差平均值判断摄像头模组是否满足一致性要求，当所述偏差平均值在第二预设阈值范围内时，则判断摄像头模组满足一致性要求。
5.根据权利要求4所述的摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，所述第一预设阈值的设置范围为0-1.0；所述第二预设阈值的设置范围为0-0.5。
6.根据权利要求1所述的摄像头一致性的智能检测方法，其特征在于，还包括：
当摄像头模组满足一致性要求后，存储评估过程数据和评估结果，同时输出评估结果。
7.一种摄像头一致性的智能检测装置，其特征在于，采用如权利要求1-6中任一项所述的摄像头一致性的智能检测方法实现摄像头一致性的检测；所述检测装置包括摄像头模组、检测触发装置、智能控制盒以及结果分拣装置，所述智能控制盒分别与所述摄像头模组、检测触发装置和结果分拣装置连接；
所述摄像头模组用于获取检测图像；
所述检测触发装置用于在检测到摄像头模组设计好后发送请求信号；
所述智能控制盒用于根据检测触发装置发送的请求信号控制摄像头模组获取图像，并对摄像头模组获取的图像进行检测评估；
所述结果分拣装置用于根据智能控制盒所获得的评估结果自动分拣出不良品，同时备份评估结果。
8.根据权利要求7所述的摄像头一致性的智能检测装置，其特征在于，所述智能控制盒包括特征点获取模块、内外参和畸变率计算模块、全景拼接模块和摄像头一致性评估模块；
所述特征点获取模块与所述摄像头模组连接，用于对所述摄像头模组获取的图片进行特征点提取，并将提取的特征点发送至内外参和畸变率计算模块；
所述内外参和畸变率计算模块根据初始化的内参和畸变率以及特征点计算摄像头的内参、外参和畸变率，并发送至全景拼接模块；
全景拼接模块根据摄像头的内参、外参和畸变率对图片进行贴图拼接，并将全景拼接图发送至摄像头一致性评估模块；
摄像头一致性评估模块对全景拼接图进行处理并评估摄像头模组是否满足一致性要求，并将评估结果发送至结果分拣装置。
9.根据权利要求7所述的摄像头一致性的智能检测装置，其特征在于，所述结果分拣装置包括相连接的结果备份模块和结果输出模块；
所述结果备份模块用于对智能控制盒对摄像头一致性的评估过程和结果进行备份，包括备份摄像头采集的图像数据、摄像头初始化数据、计算的摄像头模组的统一内参和畸变率以及每个摄像头的外参、全景拼接效果图、计算的全景拼接图中的交叠区域的特征点位置偏差以及摄像头一致性评估结果；
结果输出模块用于输出摄像头一致性评估结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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