CN112614188A - 一种基于交比不变性的点阵式标定板及其识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于交比不变性的点阵式标定板及其识别方法，布置于板上的点阵，点阵包括至少5个特殊标志点，其中，所有特殊标志点的分布构成具备交比信息的图案结构，交比信息作为标定板的目标交比，利用射影变换中的交比不变性原理，通过识别数字图像中标定板的图案结构，计算并匹配交比比值，实现点阵式标定板的准确识别。本发明将点阵式标定板及其识别方法与明确的科学原理相互耦合，能够消除数字图像中的复杂背景噪声干扰，实现快速、自动、高鲁棒性、高精度的标定板识别。

Description

一种基于交比不变性的点阵式标定板及其识别方法

技术领域

本发明涉及双目工业相机标定技术领域，具体地，涉及一种基于交比不变性的点阵式标定板及其识别方法。

背景技术

自1999年张正友标定法问世以来，平面标定板被广泛应用于相机标定领域。目前平面标定板的种类主要有棋盘格式与实心圆点阵列式(以下简称“点阵式”)两大类。棋盘格标定板主要依靠四边形角点来提供标定参数，由于四边形特征明显，所以棋盘格标定板的识别算法具备较高的鲁棒性以及识别效率；点阵式标定板主要依靠圆点圆心的图像坐标来提供标定参数，对于阵列式实心圆的识别，其难度要大于棋盘格的识别难度，且容易受到背景噪声的影响。但是，由于可以通过最小二乘法拟合得到精确的圆点圆心结果，点阵式标定板的高精度标定功能被业内公认优于棋盘格标定板。目前，各类商用机器视觉相关产品的标定模块大多基于点阵式标定板进行实现。

在各类工程及学术领域，凡涉及到运用机器视觉原理进行高精度三维近景测量的场景(如DIC、PIV技术等)，均需采用工业相机及点阵标定板进行相关测试，但是运用现有通用点阵标定板进行工业相机现场标定时具备一定的局限性，例如，基于双目工业相机进行土木工程形变测量试验时(如混凝土梁压弯试验、土体抗拔试验等)，所在场景往往充斥着大量不同元素(如仪器、污渍、复杂线路等)，使得相应采集到的标定图片具有相当复杂的背景噪声，通过相关识别算法对这些标定图片内的各类通用点阵标定板进行识别时，成功识别难度往往较大。原因在于，多数通用点阵式标定板对应的识别算法，在其底层实现中均集成了各类通用图像处理算法，在背景噪声复杂的情况下，基于全局图像相关(如BLOB特征检测、形态学算法、连通域原理等)的通用算法往往会受到较大干扰，自然会较大程度地降低多数通用点阵式标定板识别算法的鲁棒性，同时，现有各类通用点阵式标定板及其识别方法并没有将明确的科学原理作为技术支撑，其技术原理大多为特殊图案以及通用图像处理算法的机械组合。经检索，公布号为CN1801896A以及CN111402343A的中国发明专利所公开的点阵式标定板，其虽与本发明形式类似，但其均不具备明确的科学原理，并且，相应的识别方法均本质上依赖于全局图像相关的通用图像处理技术。

因此，需要实现一种点阵式标定板及其专有的识别方法，该标定板能在符合透视变换规律的数字图像当中，遵循明确的科学原理，具备恒定不变的参数，同时相应的识别算法能够消除复杂背景噪声影响并稳定地识别该标定板的恒定参数，从而识别该标定板。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于交比不变性的点阵式标定板及其识别方法。

本发明第一个方面提供一种基于交比不变性的点阵式标定板，包括布置于板上的点阵，所述点阵包括至少5个特殊标志点，其中，所有所述特殊标志点的分布构成具备交比信息的图案结构；所述交比信息作为标定板的目标交比，利用射影变换中的交比不变性原理，通过识别数字图像中标定板的图案结构，计算并匹配交比比值，实现所述点阵式标定板的准确识别。

优选地，所述点阵还包括均匀分布的普通标志点，所述普通标志点与所述特殊标志点在已知局部坐标下按照任意阵列形式排布。

优选地，所述特殊标志点为圆环式双同心圆；

更加优选地，所述圆环式双同心圆的小圆半径r₁＝g/10；大圆半径r₃＝3r₁；其中，g为点阵横竖向间距；

优选地，所述普通标志点为单圆实心点。

更加优选地，所述普通标志点为单圆实心点的半径r₂＝2r₁。

优选地，所述特殊标志点的分布要求为：

所有所述特殊标志点的分布不能呈一条直线排布；

所有所述特殊标志点的总体分布为非对称排布；

所有所述特殊标志点中，其中任意一个特殊标志点为顶点，剩余的特殊标志点以所述顶点为参照点，按照顺时针或逆时针的角方向排布。

优选地，所述标定板的目标交比cr^*计算规则为：

其中，P₁、P₂、P₃、P₄、P₅为特殊标志点；sin(2,4)代表默认以P₁为顶点，P₂、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,5)为以P₁为顶点，P₃、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(2,5)为以P₁为顶点，P₂、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,4)为以P₁为顶点，P₃、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；上述夹角方向由笛卡尔坐标系规定；cr^*为点阵式标定板的目标交比。

优选地，所述点阵的颜色与所述标定板的背景颜色为不同颜色，并具有明显反差。

本发明第二个方面提供一种点阵式标定板识别方法，采用上述的基于交比不变性的点阵式标定板进行。

优选地，点阵式标定板识别方法，包括：

S1：用工业相机采集包含点阵式标定板的标定图像；

S2：对所述标定图像进行图像处理，建立轮廓层级拓扑结构；

S3：基于轮廓层级拓扑结构，提取所述标定图像中的所有特殊标志点的图像坐标，并以所有特殊标志点逐个作为顶点，按照逆时针或顺时针方向，基于其余特殊标志点计算交比，直到计算得到标定板的目标交比，并记录此时的顶点图像坐标及其余各特殊标志点的顺序图像坐标，并以此将特殊标志点在标定板上的局部坐标与图像坐标进行对应；

S4：基于特殊标志点的局部坐标及其对应的图像坐标，计算透视变换投影矩阵；

S5：基于S4得到的透视变换投影矩阵，将点阵内全部的标志点按照局部坐标投影至图像坐标系，获得点阵内全部标志点在图像坐标系的投影结果；

S6：基于S5得到的投影结果，得到全部标志点的真实图像坐标，形成最终标定板点阵识别结果集合。

优选地，根据权利要求8所述的点阵式标定板识别方法，包括：

从不同方位及角度采集多张标定图像；

将多张标定图像分别按照S2-S6进行，汇总每一张标定图像的识别结果，并利用张正友标定法以及立体标定原理进行双目工业相机各自的内参标定以及双目工业相机之间的位姿外参标定。

优选地，所述S3按照以下步骤执行：

S100：基于原始图像建立轮廓层级拓扑结构，并遍历所述轮廓层级拓扑结构，从中查找出内部无子轮廓的轮廓，并将相应的轮廓编号存入元轮廓编号集合N,即建立元轮廓编号集合N；

S200：遍历元轮廓编号集合N，设其中元素为n_i，若第n_i号元轮廓存在父轮廓且该父轮廓的第一个子轮廓的编号等于n_i，则对第n_i号元轮廓及其父轮廓进行椭圆拟合，若椭圆拟合结果同时满足如下条件：

两个椭圆的圆心距离小于设定距离；

父椭圆的长轴与子椭圆的长轴之比大于a且小于b；以及父椭圆的周长与子椭圆的周长之比大于a且小于b；其中a、b为常数；

此时认为成功识别1个特殊标志点，直至成功识别所有特殊标志点，记录各特殊标志点的图像坐标

n代表第n个特殊标志点，退出遍历；

S300：遍历

①、以

为顶点，计算其余特殊标志点同

的连线与图像坐标系的x坐标轴所形成夹角，将除

以外其余特殊标志点按照夹角计算结果从大到小的顺序进行重新排列；

②、以

作为第一个点，将重新排列的其余特殊标志点依序形成后续的点，组成新的双同心圆标志点图像坐标集

③、按照交比计算规则，求解交比

若cr'与目标交比cr^*之差的绝对值小于0.001，则认为所有特殊标志点的排列模式识别成功，退出遍历，否则以

为顶点，重复上述步骤，直到交比匹配成功或遍历结束；匹配成功后，基于所有特殊标志点拟合椭圆结果，计算小圆的长轴均值、小圆周长均值、大圆周长均值，分别记为c₁、c₂、c₃。

优选地，所述S2：对所述标定图像进行图像处理，建立轮廓层级拓扑结构，其中，

将所述标定图像转换为单通道8字节灰度图，并进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行轮廓提取，并建立完整的轮廓层级拓扑结构。

与现有技术相比，本发明具有如下至少一种的有益效果：

本发明上述点阵式标定板，提出的点阵式标定板内含多个特殊标志点，所有特殊标志点可组成具备交比参数的特定图案结构，基于高鲁棒性识别算法，可无视数字图像中的复杂背景噪声，稳定地识别标定板的特定图案结构，结合射影变换中的交比不变原理，计算并匹配交比比值，从而识别该标定板；科学原理清晰、制作简单，相应的识别算法实现简单，鲁棒性好，能够在具有复杂背景噪声的标定图像中稳定、快速地识别点阵式标定板，并得到高精度的标定结果。

本发明上述点阵式标定板，尤其适用于复杂场景下的双目工业相机位姿外参标定；提供了针对工业相机的高鲁棒性、高精度且实用的标定工作解决方案，可以应用于实际工程或试验当中。上述点阵式标定板及识别方法，与明确的科学原理相互耦合，能够消除数字图像中的复杂背景噪声干扰，实现快速、自动、高鲁棒性、高精度的标定板识别。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明一优选实施例的基于交比不变性的点阵式标定板的示意图；

图2是本发明一优选实施例的点阵式标定板识别方法的流程简图；

图3是本发明一优选实施例的基于交比不变性的点阵式标定板在模拟场景下的效果图；

图4是本发明一优选实施例的基于交比不变性的点阵式标定板在实际场景下的结果图；

图中标记分别表示为：1为标定板、11为特殊标志点、12为普通标志点。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

参照图1所示，为本发明一优选实施例的基于交比不变性的点阵式标定板的示意图，包括布置于板上的点阵，点阵包括至少5个特殊标志点11，其中，所有特殊标志点11的分布构成具备交比信息的图案结构；交比信息作为标定板1的目标交比，利用射影变换中的交比不变性原理，通过识别数字图像中标定板1的图案结构，计算并匹配交比比值，实现点阵式标定板的准确识别。

上述基于交比不变性的点阵式标定板，以解决标定单、双目工业相机时，实际标定场景复杂多变导致普通点阵式标定板难以识别的问题。上述点阵式标定板内含多个特殊标志点，可组成具备交比参数的特定图案结构。同时还提出了针对该点阵式标定板的识别方法，该识别方法基于高鲁棒性识别算法，可无视数字图像中的复杂背景噪声，稳定地识别标定板的特定图案结构，结合射影变换中的交比不变科学原理，计算并匹配交比比值，从而识别该标定板；即克服了现有各类通用点阵式标定板及其识别方法并没有将明确的科学原理作为技术支撑的缺陷。将点阵式标定板及其识别方法与明确的科学原理相互耦合，能够消除数字图像中的复杂背景噪声干扰，实现快速、自动、高鲁棒性、高精度的标定板识别。

在其他部分优选实施例中，参照图1所示，点阵还包括均匀分布的普通标志点12；普通标志点12与特殊标志点11在已知局部坐标下按照任意阵列形式排布。作为一优选方式，点阵的普通标志点12和特殊标志点11可按照矩阵形式排布。

在其他部分优选实施例中，特殊标志点为圆环式双同心圆，圆环式双同心圆的小圆半径r₁＝g/10；大圆半径r₃＝3r₁；其中，g为点阵横竖向间距。

普通标志点为单圆实心点，单圆实心点的半径r₂＝2r₁。点阵内特殊标志点与其余普通标志点有明显区别，但标志点形式不唯一，如上；述普通标志点可以为单圆实心点，而特殊标志点可为圆环式多同心圆。特殊标志点也可以不是圆形。

在其他部分优选实施例中，点阵内全部标志点的排布方式可为随机排布，仅需事先已知点阵总体排布的局部坐标即可。

特殊标志点的分布要求为：

所有特殊标志点的分布不能呈一条直线排布；

所有特殊标志点的总体分布为非对称排布；

所有特殊标志点中，其中任意一个特殊标志点为顶点，剩余的特殊标志点以顶点为参照点，按照顺时针或逆时针的角方向排布。由所有特殊标志点的分布构成具备交比信息的图案结构具备特定的交比信息，指定该交比信息为该点阵式标定板的目标交比，该交比宜采用顺、逆时针角度交比。

在其他部分优选实施例中，标定板的目标交比cr^*计算规则为：

其中，P₁、P₂、P₃、P₄、P₅为特殊标志点；sin(2,4)代表默认以P₁为顶点，P₂、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,5)为以P₁为顶点，P₃、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(2,5)为以P₁为顶点，P₂、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,4)为以P₁为顶点，P₃、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；上述夹角方向由笛卡尔坐标系规定；cr^*为点阵式标定板的目标交比。

在其他部分优选实施例中，点阵的颜色与标定板的背景颜色为不同颜色，并具有明显反差。

在另一实施例中提供一种点阵式标定板识别方法，由上述的基于交比不变性的点阵式标定板进行。

点阵式标定板识别方法，包括以下步骤：

S1：用工业相机采集包含点阵式标定板的标定图像；

S2：对标定图像进行图像处理，建立轮廓层级拓扑结构；

S3：基于轮廓层级拓扑结构，提取标定图像中的所有特殊标志点的图像坐标，并以所有特殊标志点逐个作为顶点，按照逆时针或顺时针方向，基于其余特殊标志点计算交比，直到计算得到标定板的目标交比，并记录此时的顶点图像坐标及其余各特殊标志点的顺序图像坐标，并以此将特殊标志点在标定板上的局部坐标与图像坐标进行对应；

S4：基于特殊标志点的局部坐标及其对应的图像坐标，计算透视变换投影矩阵；

S5：基于S4得到的透视变换投影矩阵，将点阵内全部的标志点按照局部坐标投影至图像坐标系，获得点阵内全部标志点在图像坐标系的投影结果；

S6：基于S5得到的投影结果，得到全部标志点的真实图像坐标，形成最终标定板点阵识别结果集合。

上述S2：对标定图像进行图像处理，建立轮廓层级拓扑结构，其中，将标定图像转换为单通道8字节灰度图，并进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行轮廓提取，并建立完整的轮廓层级拓扑结构。

上述S3可以按照以下步骤执行：

S100：基于原始图像建立轮廓层级拓扑结构，并遍历所述轮廓层级拓扑结构，从中查找出内部无子轮廓的轮廓，并将相应的轮廓编号存入元轮廓编号集合N,即建立元轮廓编号集合N；

S200：遍历元轮廓编号集合N，设其中元素为n_i，若第n_i号元轮廓存在父轮廓且该父轮廓的第一个子轮廓的编号等于n_i，则对第n_i号元轮廓及其父轮廓进行椭圆拟合，若椭圆拟合结果同时满足如下条件：

两个椭圆的圆心距离小于设定距离；

父椭圆的长轴与子椭圆的长轴之比大于a且小于b；以及父椭圆的周长与子椭圆的周长之比大于a且小于b；其中a、b为常数，其值由双同心圆大、小圆半径之比决定；

此时认为成功识别1个特殊标志点，直至成功识别所有特殊标志点，记录各特殊标志点的图像坐标

n代表第n个特殊标志点，退出遍历；

S300：遍历

①、以

为顶点，计算其余特殊标志点同

的连线与图像坐标系的x坐标轴所形成夹角，将除

以外其余特殊标志点按照夹角计算结果从大到小的顺序进行重新排列；

②、以

作为第一个点，将重新排列的其余特殊标志点依序形成后续的点，组成新的双同心圆标志点图像坐标集

③、按照交比计算规则，求解交比

若cr'与目标交比cr^*之差的绝对值小于0.001，则认为所有特殊标志点的排列模式识别成功，退出遍历，否则以

为顶点，重复上述步骤，直到交比匹配成功或遍历结束；匹配成功后，基于所有特殊标志点拟合椭圆结果，计算小圆的长轴均值、小圆周长均值、大圆周长均值，分别记为c₁、c₂、c₃。

将上述点阵式标定板在模拟场景下进行识别，参照图3所示，将分布有五个特殊标志点的点阵式标定板置于复杂背景噪声干扰场景下，由图中可见，结果表明采用上述点阵式标定板识别方法能够顺利识别复杂背景噪声干扰下的点阵式标定板。

将上述点阵式标定板在实际场景下进行识别，参照图4所示，将分布有五个特殊标志点的点阵式标定板置于含有强透视效应的实际场景下，由图中可见，结果表明采用上述点阵式识别方法能够顺利识别其中的点阵式标定板，即证明了上述实施例所述的点阵式标定板及其识别方法在实际标定工作当中的可行性。同时上述识别方法在识别分辨率为3648×2736像素3通道的彩色图像时，计算耗时0.018s。从而证明了本发明在实际标定工作当中具备高鲁棒性以及高识别效率。

在一具体实施例中，提供一种点阵式标定板。

参照图1所示，该点阵式标定板背景为白色，点阵为黑色，点阵由按矩阵形式均匀排布的普通标志点以及5个特殊标志点组成。

其中，点阵行数为h＝9，列数为w＝12，点阵横竖向间距均为g，g的单位为像素，其值可根据图像分辨率需求灵活选取，一般可取g＝400像素。

5个特殊标志点为圆环式双同心圆。该圆环式双同心圆标志点的小圆半径为r₁＝g/10，大圆半径为r₃＝3r₁。

其余普通标志点为单圆实心标志点，半径为r₂＝2r₁。

以标定板左上角标志点为原点，建立局部坐标系L(i,j)，其中i∈[0,8]，j∈[0,11]，i与j的定义域涵盖点阵内全部标志点；在局部坐标系L(i,j)下，设五个圆环式双同心圆特殊标志点的局部坐标为P_n，n∈[1,2,…,5]，规定P₁＝L(0,0)，P₂＝L(0,8)，P₃＝L(2,8)，P₄＝L(10,7)，P₅＝L(10,8)；需要说明的是，上述点阵式标定板的形式虽然不唯一，但上述具体的点阵式标定板已经可以满足绝大多数情况下的标定需求。

确定参数w、h、g以及圆环式双同心圆标志点P_n的局部坐标后，即可在数字图像层面唯一确定该标定板。虽然点阵式标定板的形式不唯一，但是其宜具备如下所述三个特征：①、参数w、h、g以及双同心圆标志点P_n的局部坐标可灵活选取，但需要保证任意三个双同心圆标志点不在同一直线上；②、双同心圆标志点的排布方式必须为非对称形式，也即在局部坐标系L(i,j)中，双同心圆标志点的局部特征不存在轴对称形式以及中心对称形式；③、点P₂至P₄必须参照顶点P₁按照顺时针或逆时针的角方向排布。该标定板的实际尺寸由打印机的打印分辨率决定。

点阵式标定板的恒定特征参数在于它的目标交比，规定点阵式标定板的目标交比cr^*计算规则为：

其中，sin(2,4)代表默认以P₁为顶点，P₂、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值，夹角方向由笛卡尔坐标系规定，其余类同。cr^*为点阵式标定板的目标交比，对于前述具体的点阵式标定板，其目标交比cr^*＝1.0605，为一无量纲常量。

需要说明的是,上述提供具体的点阵式标定板仅采用了本发明的技术原理，并非本发明的唯一具象化表现形式。

基于上述点阵式标定板，采用以下点阵式标定板识别方法，包括：按照以下步骤执行：参照图2所示，

S10：用工业相机采集包含点阵式标定板的标定图像。实际操作时，拍摄多张标定板处于不同方位及角度的标定图像。一般采集10张以上图像样本。

S20：将标定图像转换为单通道8字节灰度图，并进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行轮廓提取，并建立完整的轮廓层级拓扑结构。

S30：遍历轮廓层级拓扑结构，从中查找出内部无子轮廓的轮廓，并将相应的轮廓编号存入元轮廓编号集合N,即建立元轮廓编号集合N。

S40：遍历元轮廓编号集合N，设其中元素为n_i，若第n_i号元轮廓存在父轮廓且该父轮廓的第一个子轮廓的编号等于n_i，则对第n_i号元轮廓及其父轮廓进行椭圆拟合，若椭圆拟合结果同时满足如下三个条件：①、两个椭圆的圆心距离小于3个像素；②、父椭圆的长轴与子椭圆的长轴之比大于1.5且小于4.5；③、父椭圆的周长与子椭圆的周长之比大于1.5且小于4.5；此时认为成功识别1个双同心圆标志点，直至成功识别5个双同心圆标志点，记录各点图像坐标

n∈[1,2,…,5]，退出遍历。本步骤上述椭圆周长，在实际计算中用组成拟合该椭圆的轮廓的点的数量代替。

S50：遍历

①、以

为顶点，计算其余4点同

的连线与图像坐标系的x坐标轴所形成夹角，将除

以外其余4点按照夹角计算结果从大到小的顺序进行重新排列；

②、以

作为第一个点，将重新排列的其余4点依序形成后续四个点，组成新的双同心圆标志点图像坐标集

③、按照前述的交比计算规则，求解交比

若cr'与目标交比cr^*之差的绝对值小于0.001，则认为5个双同心圆标志点的排列模式识别成功，退出遍历，否则以

为顶点，重复上述步骤，直到交比匹配成功或遍历结束。匹配成功后，基于5个双同心圆标志点拟合椭圆结果，计算小圆的长轴均值、小圆周长均值、大圆周长均值，分别记为c₁、c₂、c₃。本步骤椭圆周长，实际计算中用组成拟合该椭圆的轮廓的点的数代替。

S60：求解双同心圆标志点局部坐标P_n映射到

的透视变换矩阵W；基于局部坐标L(i,j)，运用W计算各个局部坐标在图像坐标系下的投影点P_i,j

其中i∈[0,1,…,8],j∈[0,1,…,11]。

S70：遍历P_i,j，在元轮廓编号集合N为每一个投影点P_i,j查找其对应的元轮廓，若同时满足以下两个条件：①、该元轮廓拟合椭圆的圆心与P_i,j的间距小于c₁，②、该元轮廓拟合椭圆的周长介于c₂、c₃之间；此时则认为P_i,j匹配到了对应的元轮廓，记录该元轮廓拟合椭圆的圆心，形成最终标定板点阵识别结果集合

S80：对S10得到的每一张标定图片运行S20-S70的标定板识别方法，汇总每一张标定图片的识别结果，并

运用张正友标定法以及立体标定原理进行各自相机的内参以及左右双目相机之间的位姿外参标定。

需要具体说明的是，本发明所述点阵式标定板及其识别方法适用于工业相机标定工作。主要原因在于工业相机所拍摄的图像普遍具有低畸变的特征，所以点阵式标定板在工业相机所拍摄的标定图像中，仍然可以维持几乎不变的交比参数。需要说明的是，在高畸变拍摄条件下，调宽识别方法中的相关判断阈值，亦可进行点阵式标定板的识别，该高畸变拍摄条件下识别进程仍不脱离本发明的技术原理。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质。

Claims (10)

1.一种基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，包括布置于板上的点阵，所述点阵包括至少5个特殊标志点，其中，所有所述特殊标志点的分布构成具备交比信息的图案结构；所述交比信息作为标定板的目标交比，利用射影变换中的交比不变性原理，通过识别数字图像中标定板的图案结构，计算并匹配交比比值，实现所述点阵式标定板的准确识别。

2.根据权利要求1所述的基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，所述点阵还包括均匀分布的普通标志点，所述普通标志点与所述特殊标志点在已知局部坐标下按照任意阵列形式排布。

3.根据权利要求2所述的基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，

所述特殊标志点为圆环式双同心圆；

所述普通标志点为单圆实心点。

4.根据权利要求1所述的基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，所述特殊标志点的分布要求为：

所有所述特殊标志点的分布不能呈一条直线排布；

所有所述特殊标志点的总体分布为非对称排布；

所有所述特殊标志点中，其中任意一个特殊标志点为顶点，剩余的特殊标志点以所述顶点为参照点，按照顺时针或逆时针的角方向排布。

5.根据权利要求1所述的基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，所述标定板的目标交比cr^*计算规则为：

其中，P₁、P₂、P₃、P₄、P₅为特殊标志点；sin(2,4)代表默认以P₁为顶点，P₂、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,5)为以P₁为顶点，P₃、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(2,5)为以P₁为顶点，P₂、P₅为端点所形成的有向夹角的sin值；sin(3,4)为以P₁为顶点，P₃、P₄为端点所形成的有向夹角的sin值；上述夹角方向由笛卡尔坐标系规定；cr^*为点阵式标定板的目标交比。

6.根据权利要求1所述的基于交比不变性的点阵式标定板，其特征在于，所述点阵的颜色与所述标定板的背景颜色为不同颜色，并具有明显反差。

7.一种点阵式标定板识别方法，其特征在于，采用上述权利要求1-6任一项所述的基于交比不变性的点阵式标定板进行。

8.根据权利要求7所述的点阵式标定板识别方法，其特征在于，包括：

S1：用工业相机采集包含点阵式标定板的标定图像；

S2：对所述标定图像进行图像处理，建立轮廓层级拓扑结构；

S3：基于轮廓层级拓扑结构，提取所述标定图像中的所有特殊标志点的图像坐标，并以所有特殊标志点逐个作为顶点，按照逆时针或顺时针方向，基于其余特殊标志点计算交比，直到计算得到标定板的目标交比，并记录此时的顶点图像坐标及其余各特殊标志点的顺序图像坐标，并以此将特殊标志点在标定板上的局部坐标与图像坐标进行对应；

S4：基于特殊标志点的局部坐标及其对应的图像坐标，计算透视变换投影矩阵；

S5：基于S4得到的透视变换投影矩阵，将点阵内全部标志点按照局部坐标投影至图像坐标系，获得点阵内全部标志点在图像坐标系的投影结果；

S6：基于S5得到的投影结果，得到全部标志点的真实图像坐标，形成最终标定板点阵识别结果集合。

9.根据权利要求8所述的点阵式标定板识别方法，其特征在于，还包括：

从不同方位及角度采集多张标定图像；

将多张标定图像分别按照S2-S6进行，汇总每一张标定图像的识别结果，并利用张正友标定法以及立体标定原理进行双目工业相机各自的内参标定以及双目工业相机之间的位姿外参标定。

10.根据权利要求8所述的点阵式标定板识别方法，其特征在于，所述S3按照以下步骤执行：

S100：遍历轮廓层级拓扑结构，从中查找出内部无子轮廓的轮廓，并将相应的轮廓编号存入元轮廓编号集合N,即建立元轮廓编号集合N；

S200：遍历元轮廓编号集合N，设其中元素为n_i，若第n_i号元轮廓存在父轮廓且该父轮廓的第一个子轮廓的编号等于n_i，则对第n_i号元轮廓及其父轮廓进行椭圆拟合，若椭圆拟合结果同时满足如下条件：

两个椭圆的圆心距离小于设定距离；

父椭圆的长轴与子椭圆的长轴之比大于a且小于b；以及父椭圆的周长与子椭圆的周长之比大于a且小于b；其中a、b为常数；

此时认为成功识别1个特殊标志点，直至成功识别所有特殊标志点，记录各特殊标志点的图像坐标

n代表第n个特殊标志点，退出遍历；

S300：遍历

①、以

为顶点，计算其余特殊标志点同

的连线与图像坐标系的x坐标轴所形成夹角，将除

以外其余特殊标志点按照夹角计算结果从大到小的顺序进行重新排列；

②、以

作为第一个点，将重新排列的其余特殊标志点依序形成后续的点，组成新的特殊标志点图像坐标集

③、按照交比计算规则，求解交比

若cr'与目标交比cr^*之差的绝对值小于0.001，则认为所有特殊标志点的排列模式识别成功，退出遍历，否则以

为顶点，重复上述步骤，直到交比匹配成功或遍历结束；匹配成功后，基于所有特殊标志点拟合椭圆结果，计算小圆的长轴均值、小圆周长均值、大圆周长均值，分别记为c₁、c₂、c₃。

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