CN116091624A - 线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质，其线阵相机标定方法包括：获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，标定图像包括若干条纹；获取标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到线阵相机的标定参数。基于本申请方案，线阵相机的标定过程只关注一维坐标，有效简化了线阵相机标定的步骤。

Description

线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请涉及相机标定技术领域，尤其涉及一种线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

线阵相机被广泛应用于产品检测，针对产品的测量的场景，需要通过线阵相机获取被检测产品边界的精确坐标，涉及线阵相机的图像坐标系与世界坐标系的转换，而求解图像坐标系与世界坐标系的转换关系的过程，也就是求解相机的标定参数的过程。

传统的线阵相机标定方法主要有构建标定面法和虚拟靶标方法，均需要通过两个维度的坐标来确定标定参数。但是线阵相机所采集的单帧图像中，只包含一个维度的像素点。因此，传统的线阵相机标定方法过于复杂繁琐。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决传统的线阵相机标定方法过于复杂繁琐的问题。

为实现上述目的，本申请提供一种线阵相机标定方法，所述线阵相机标定方法包括：

获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

可选地，所述基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数的步骤包括：

选取所述标定图像的中心点附近的预设数量的无畸变条纹；

基于所述无畸变条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标建立线性方程组；

计算所述线性方程组得到所述线阵相机的第一标定参数和第二标定参数；

基于所述第一标定参数、所述第二标定参数，以及所述标定图像的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，建立超定方程组；

计算所述超定方程组得到所述线阵相机的第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。

可选地，所述获取线阵相机拍摄的标定图像的步骤包括：

获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面，其中，所述标定工具包括等间距的条纹；

判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若否，则调整所述线阵相机的水平度，并返回执行步骤：判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若是，则控制所述线阵相机拍摄所述标定工具，得到所述标定图像。

可选地，所述获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面的步骤还包括：

获取所述线阵相机对所述预设的标定工具的第一预览画面；

基于所述第一预览画面设定聚焦区域；

对所述线阵相机进行若干次调焦，并记录所述聚焦区域在每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值；

选取最高的清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值；

根据所述目标焦距值调整所述线阵相机的焦距，得到第二预览画面。

可选地，所述获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标的步骤包括：

获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值；

基于所述宽度值得到所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。

可选地，所述获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值的步骤之前，还包括：

设置宽度值获取参数，其中，所述宽度值获取参数用于获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值，所述宽度值获取参数包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种。

可选地，所述基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数的步骤之后，还包括：

基于所述线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件；

将所述标定参数配置文件保存于所述线阵相机的默认参数路径，以供所述线阵相机调用所述标定参数配置文件。

本申请实施例还提出一种线阵相机标定装置，所述线阵相机标定装置包括：

第一获取模块，用于获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

第二获取模块，用于获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

计算模块，用于基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被所述处理器执行时实现如上所述的线阵相机标定方法的步骤。

本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被处理器执行时实现如上所述的线阵相机标定方法的步骤。

本申请实施例提出的线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。基于本申请方案，线阵相机拍摄得到带有若干条纹的标定图像，基于标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标即可计算得到线阵相机的标定参数，由此完成线阵相机标定。本方案只关注一维坐标，比传统的线阵相机标定方法更容易实现，有效简化了线阵相机标定的步骤，并且提高了线阵相机标定的效率。

附图说明

图1为本申请线阵相机标定装置所属终端设备的功能模块示意图；

图2为本申请线阵相机标定方法第一示例性实施例流程示意图；

图3为本申请线阵相机标定方法涉及的标定图像示意图；

图4为本申请线阵相机标定方法第二示例性实施例流程示意图；

图5为本申请线阵相机标定方法涉及的线性拟合示意图；

图6为本申请线阵相机标定方法涉及的非线性拟合示意图；

图7为本申请线阵相机标定方法第三示例性实施例流程示意图；

图8为本申请线阵相机标定方法涉及的标定工具示意图；

图9为本申请线阵相机标定方法涉及的理想采集线示意图；

图10为本申请线阵相机标定方法第四示例性实施例流程示意图；

图11为本申请线阵相机标定方法涉及的标定软件操作界面示意图；

图12为本申请线阵相机标定方法第五示例性实施例流程示意图；

图13为本申请线阵相机标定方法第六示例性实施例流程示意图；

图14为本申请线阵相机标定方法涉及的宽度值获取参数设置界面示意图；

图15为本申请线阵相机标定方法第七示例性实施例流程示意图；

图16为本申请线阵相机标定方法涉及的标定参数配置文件保存提示示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图作进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例的主要解决方案是：获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。基于本申请方案，线阵相机拍摄得到带有若干条纹的标定图像，基于标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标即可计算得到线阵相机的标定参数，由此完成线阵相机标定。本方案只关注一维坐标，比传统的线阵相机标定方法更容易实现，有效简化了线阵相机标定的步骤，并且提高了线阵相机标定的效率。

具体地，参照图1，图1为本申请线阵相机标定装置所属终端设备的功能模块示意图。该线阵相机标定装置可以为独立于终端设备的、能够进行线阵相机标定的装置，其可以通过硬件或软件的形式承载于终端设备上。该终端设备可以为手机、平板电脑等具有数据处理功能的智能移动终端，还可以为具有数据处理功能的固定终端设备或服务器等。

在本实施例中，该线阵相机标定装置所属终端设备至少包括输出模块110、处理器120、存储器130以及通信模块140。

存储器130中存储有操作系统以及线阵相机标定程序，线阵相机标定装置可以将获取的线阵相机拍摄的标定图像；获取的标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；以及基于条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到的线阵相机的标定参数等信息存储于该存储器130中；输出模块110可为显示屏等。通信模块140可以包括WIFI模块、移动通信模块以及蓝牙模块等，通过通信模块140与外部设备或服务器进行通信。

其中，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

选取所述标定图像的中心点附近的预设数量的无畸变条纹；

基于所述无畸变条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标建立线性方程组；

计算所述线性方程组得到所述线阵相机的第一标定参数和第二标定参数；

基于所述第一标定参数、所述第二标定参数，以及所述标定图像的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，建立超定方程组；

计算所述超定方程组得到所述线阵相机的第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面，其中，所述标定工具包括等间距的条纹；

判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若否，则调整所述线阵相机的水平度，并返回执行步骤：判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若是，则控制所述线阵相机拍摄所述标定工具，得到所述标定图像。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述线阵相机对所述预设的标定工具的第一预览画面；

基于所述第一预览画面设定聚焦区域；

对所述线阵相机进行若干次调焦，并记录所述聚焦区域在每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值；

选取最高的清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值；

根据所述目标焦距值调整所述线阵相机的焦距，得到第二预览画面。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值；

基于所述宽度值得到所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

设置宽度值获取参数，其中，所述宽度值获取参数用于获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值，所述宽度值获取参数包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种。

进一步地，存储器130中的线阵相机标定程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于所述线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件；

将所述标定参数配置文件保存于所述线阵相机的默认参数路径，以供所述线阵相机调用所述标定参数配置文件。

本实施例通过上述方案，具体通过获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。本实施例中，线阵相机拍摄得到带有若干条纹的标定图像，基于标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标即可计算得到线阵相机的标定参数，由此完成线阵相机标定。本方案只关注一维坐标，比传统的线阵相机标定方法更容易实现，有效简化了线阵相机标定的步骤，并且提高了线阵相机标定的效率。

参照图2，本申请线阵相机标定方法第一实施例提供一种流程示意图，所述线阵相机标定方法包括：

步骤S10，获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹。

本实施例涉及的线阵相机所采集的图像是一种二维图像，线阵相机所采集的二维图像的长度较大但宽度极小，一般只包括1个或者数个像素点。与面阵相机类似，线阵相机也会因各种原因产生图像畸变，在正式投入生产使用之前需要对线阵相机进行标定。

具体地，预先设置一种包括若干等间距条纹的标定工具，调整线阵相机达到预设的水平度，然后控制线阵相机对标定工具进行拍摄得到标定图像。如图3所示，图3为本申请线阵相机标定方法涉及的标定图像示意图，可见标定图像中有若干条纹，由于标定图像可能存在畸变，标定图像的多个条纹之间的不一定等距。

步骤S20，获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。

具体地，基于预设的图像坐标计算规则，计算标定图像中的每一条纹到标定图像左边界(或者最左侧条纹)的一维图像坐标，条纹对应的一维图像坐标记为X_d。另外，由于标定工具的条纹间距相等且数量确定，所以条纹对应的一维世界坐标记为X_w，X_w可通过数据导入或者手动输入的方式获取。

步骤S30，基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

具体地，引入条纹对应的一维理想坐标X_f，在图像无畸变的情况下，某一条纹对应的一维理想坐标X_f与一维图像坐标X_d应该是相等的。实际上，在未标定的线阵相机所获取的图像中，大部分区域都存在图像畸变，只有少部分区域接近无畸变，例如图像的中心点附近。选取接近无畸变区域的一定数量的条纹为无畸变条纹，基于无畸变条纹对应的一维世界坐标记为X_w和一维理想坐标X_f(或一维图像坐标X_d)，可建立线性方程组，然后求解方程组得到第一标定参数a₁和第二标定参数a₂。在确定第一标定参数a₁和第二标定参数a₂之后，即可求得所有条纹对应的一维理想坐标X_f，进一步基于所有条纹对应的一维理想坐标X_f和一维图像坐标X_d建立超定方程组，可求解得到第三标定参数k₁、第四标定参数k₂、第五标定参数k₃、第六标定参数k₄。

如此，第一标定参数a₁、第二标定参数a₂、第三标定参数k₁、第四标定参数k₂、第五标定参数k₃、第六标定参数k₄共同构成线阵相机的标定参数，标定参数用于校准线阵相机的图像畸变，使线阵相机所拍摄的图像的各个像素点的图像坐标接近理想坐标。

本实施例通过上述方案，具体通过获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。本实施例中，线阵相机拍摄得到带有若干条纹的标定图像，基于标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标即可计算得到线阵相机的标定参数，由此完成线阵相机标定。本方案只关注一维坐标，比传统的线阵相机标定方法更容易实现，有效简化了线阵相机标定的步骤，并且提高了线阵相机标定的效率。

进一步地，参照图4，本申请线阵相机标定方法第二实施例提供一种流程示意图，基于上述图2所示的实施例，步骤S30，基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数进一步细化，包括：

步骤S301，选取所述标定图像的中心点附近的预设数量的无畸变条纹。

具体地，在图像无畸变的情况下，某一条纹对应的一维理想坐标X_f与一维图像坐标X_d应该是相等的。考虑到标定图像的中心点附近的条纹接近无畸变，选取中心点附近的预设数量的条纹作为无畸变条纹。值得注意的是，无畸变条纹的选取数量视具体需求而定，例如，无畸变条纹的选取数量可以为10至20之间的任意数量。

步骤S302，基于所述无畸变条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标建立线性方程组。

具体地，由于无畸变条纹的一维图像坐标X_d与一维理想坐标X_f近似相等，可以基于无畸变条纹对应的一维图像坐标X_d得到一维理想坐标X_f的确切值。然后，基于无畸变条纹对应的一维理想坐标X_f和一维世界坐标X_w建立线性方程组如下：

X_w＝a₁*X_f+a₂

其中，线性方程组的a₁为第一标定参数，a₂为第二标定参数

步骤S303，计算所述线性方程组得到所述线阵相机的第一标定参数和第二标定参数。

具体地，向步骤S302中的线性方程组代入无畸变条纹对应的一维理想坐标X_f和一维世界坐标X_w的值，即可求得第一标定参数a₁和第二标定参数a₂的具体值。如图5所示，图5为本申请线阵相机标定方法涉及的线性拟合示意图。

步骤S304，基于所述第一标定参数、所述第二标定参数，以及所述标定图像的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，建立超定方程组。

具体地，在确定第一标定参数a₁和第二标定参数a₂之后，即可求得所有条纹对应的一维理想坐标X_f。进一步基于所有条纹对应的一维理想坐标X_f和一维图像坐标X_d建立超定方程组如下：

X_f＝X_d+k₁+k₂X_d+k₃X_d ²+k₄X_d ³

其中，超定方程组k₁为第三标定参数，k₂为第四标定参数，k₃为第五标定参数，k₄为第六标定参数。

步骤S305，计算所述超定方程组得到所述线阵相机的第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。

具体地，基于步骤S302中的线性方程组可求解出所有条纹对应的一维理想坐标X_f，而所有条纹对应的一维图像坐标X_d已知。进一步将使用条纹对应的一维理想坐标X_f和一维图像坐标X_d代入超定方程组，并利用最小二乘法求解超定方程组，即可得到第三标定参数k₁、第四标定参数k₂、第五标定参数k₃、第六标定参数k₄的具体值。如图6所示，图6为本申请线阵相机标定方法涉及的非线性拟合示意图。

本实施例通过上述方案，具体通过选取所述标定图像的中心点附近的预设数量的无畸变条纹；基于所述无畸变条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标建立线性方程组；计算所述线性方程组得到所述线阵相机的第一标定参数和第二标定参数；基于所述第一标定参数、所述第二标定参数，以及所述标定图像的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，建立超定方程组；计算所述超定方程组得到所述线阵相机的第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。本实施例考虑到图像中心一般无畸变，通过线性方程组求解出第一标定参数和第二标定参数，并进一步基于第一标定参数和第二标定参数和所有条纹的一维图像坐标和一维世界坐标建立超定方程组，求解超定方程组得到第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。如此，本实施例的标定参数求解过程实际上只使用了一维坐标，相对于传统相机标定使用二维坐标的方法，本实施例的步骤更加简单高效。

进一步地，参照图7，本申请线阵相机标定方法第三实施例提供一种流程示意图，基于上述图2所示的实施例，步骤S10，获取线阵相机拍摄的标定图像进一步细化，包括：

步骤S101，获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面，其中，所述标定工具包括等间距的条纹。

具体地，如图8所示，图8为本申请线阵相机标定方法涉及的标定工具示意图。可见在标定工具包括多个黑色条纹，相邻的条纹之间的距离是相等的。但是并非所有条纹同处于一个水平面，部分条纹在垂直方向上呈跳跃状分布，如此设置条纹的目的是校正线阵相机的水平度。只有当线阵相机的水平度符合要求，才能确保拍摄的图像中不会出现条纹缺失的情况。如图9所示，图9为本申请线阵相机标定方法涉及的理想采集线示意图，中间的横线即为线阵相机的理想采集线，当线阵相机的水平度符合要求时，其拍摄的图像与理想采集线重叠。

为此，首先获取线阵相机对标定工具的预览画面，预览画面供人工分析或者自动分析，以校正线阵相机的水平度。

步骤S102，判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件。

具体地，为了使线阵相机拍摄的图像中不会出现条纹缺失的情况，需要对预览画面中的条纹数量进行统计，判断预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件。例如，预设理想条纹数量是x个，但是预览画面中的条纹数量为y个(x＜y)，那么认为不符合预设的标定条件；预览画面中的条纹数量为x个，那么认为符合预设的标定条件。

步骤S103，若否，则调整所述线阵相机的水平度，并返回执行步骤：判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件。

具体地，如果预览画面中的条纹数量不符合预设的标定条件，则说线阵相机的水平度未校正，此时需要通过人工控制或者自动控制的方式，调整线阵相机的水平度，再重新判断预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件。如此重复一次或者多次，直到预览画面中的条纹数量符合预设的标定条件，即线阵相机拍摄的预览画面中不会出现条纹缺失的情况。

步骤S104，若是，则控制所述线阵相机拍摄所述标定工具，得到所述标定图像。

具体地，如果预览画面中的条纹数量符合预设的标定条件，则说线阵相机的水平度已校正，此时可以进入后续的相机标定过程。进一步地，控制线阵相机拍摄标定工具得到标定图像，标定图像包括若干条纹。

本实施例通过上述方案，具体通过获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面，其中，所述标定工具包括等间距的条纹；判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；若否，则调整所述线阵相机的水平度，并返回执行步骤：判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；若是，则控制所述线阵相机拍摄所述标定工具，得到所述标定图像。本实施例配合预设的标定工具，有效校正线阵相机的水平度，只有在水平度符合预设的要求时，线阵相机才能拍摄到足够数量的条纹。如此，可以确保线阵相机在标定过程开始之前达到正确的水平度，实现了线阵相机在一个维度上的预校准，提高了线阵相机标定的效率。

进一步地，参照图10，本申请线阵相机标定方法第四实施例提供一种流程示意图，基于上述图7所示的实施例，步骤S101，获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面进一步细化，还包括：

步骤S1011，获取所述线阵相机对所述预设的标定工具的第一预览画面。

本实施例提供一种线阵相机的标定软件，如图11所示，图11为本申请线阵相机标定方法涉及的标定软件操作界面示意图，标定软件操作界面划分为区域A、区域B、区域C、区域D、区域E。

区域A用于图像显示(或预览)，并提供“自动铺满”和“原图显示”两种图像显示方式。在自动铺满图像显示方式下，将图像在当前窗口压缩显示，可以看到整个图像；在原图显示图像显示方式下，将图像按照1:1比例在窗口显示，可通过滚动条查看整个图像。

区域B用于设置当前线阵相机所属工位及模式，并提供“标定模式”和“验证模式”。标定软件在启动之后，自动检测当前的工位个数以及各个工位对应的线阵相机个数。当前线阵相机对应的工位和序号可手动选择，并且可将当前线阵相机对应的型号名称、工位ID、相机ID以及对应的分辨率显示于标定软件的左上状态栏。其中，在“标定模式”下，标定软件根据当前测量值计算线阵相机的分辨率、标定参数，同时记录各个测量值的位置信息，标定模式下对应的图像，一般为线阵相机拍摄的标定工具的图像。在“验证模式”下，标定软件根据当前线阵相机的分辨率、标定参数，计算实际的测量值，用于验证测量精度。

区域C用于设置标定图像来源，提供了“打开相机”和“打开文件”两项功能。其中，“打开相机”功能用于控制线阵相机实施画面采集，支持千兆网智能相机、DALSA采集卡相机、DALSA千兆网相机等型号。值得注意的是，当选择DALSA相机时，需要先选择对应相机的配置文件(即CCF文件)，否则DALSA相机无法正常运行。“打开文件”功能用于从本地打开一张已存在的图像，或者从本地指定目录打开该目录下的所有*.bmp格式的图像，当前目录下的图像尺寸及通道数必须一致。

区域D用于校正线阵相机的焦距，提供了聚焦清晰度值勾选框、选择聚焦区域按钮、当前清晰度显示条、历史最高清晰度显示条。其中，聚焦清晰度值勾选框用于开启线阵相机的焦距校正功能；选择聚焦区域按钮供用户手动选择聚焦区域，用户点击此按钮后，将鼠标指针移动到区域A中，区域A会出现一个方框，基于该方框限定聚焦区域，方框的大小可调且可拖动。此时，标定软件自动计算出聚焦区域的清晰度值；当前清晰度显示条显示当前帧图像的聚焦区域计算出的清晰度值；历史最高清晰度显示条记录并显示最后一次鼠标左键点击区域A中非聚焦区域位置的清晰度值。

区域E提供线阵相机标定(测量)相关功能，包括测量复选框、新建检测窗口按钮、删除所有检测窗口按钮、计算相机畸变系数按钮。其中，测量复选框用于启动线阵相机标定(测量)相关功能，勾选测量复选框之后，标定软件自动计算图像中的所有带宽度区域的宽度(如条纹宽度)，并以对应的标记显示于区域A；新建检测窗口按钮用于新建检测窗口，用户通过鼠标点击新建检测窗口按钮之后，可以在区域A中通过拖拽鼠标的方式手动绘制检测窗口，另外，标定软件还提供关于检测窗口的相关设置功能；删除所有检测窗口按钮用于删除所有检测窗口；计算相机畸变系数按钮显示并保存线阵相机的标定参数(即畸变系数)。

本实施例考虑到线阵相机的画面清晰度值会影响相机标定的准确度，而影响清晰度值的重要因素之一就是焦距。为此，在进行相机标定之前需要对线阵相机的焦距进行校正。

具体地，通过标定软件获取线阵相机对预设的标定工具的第一预览画面，第一预览画面是未经焦距校正的实时预览画面，显示于标定软件的区域A之中。

步骤S1012，基于所述第一预览画面设定聚焦区域。

具体地，用户从标定软件的区域D中勾选聚焦清晰度值勾选框，并且点击选择聚焦区域按钮，将鼠标指针移动到区域A中，区域A会出现一个方框，基于该方框限定聚焦区域，方框的大小可调且可拖动。如此，完成对聚焦区域的设定。

此时，标定软件自动计算出聚焦区域的清晰度值；当前清晰度显示条显示第一预览画面的聚焦区域计算出的清晰度值；历史最高清晰度显示条记录并显示最后一次鼠标左键点击区域A中非聚焦区域位置的清晰度值。

步骤S1013，对所述线阵相机进行若干次调焦，并记录所述聚焦区域在每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值。

具体地，用户通过标定软件进行手动调焦，聚焦区域的清晰度值会出现一个先由小变大，再由大变小的数值变化过程，同时，标定软件会记录下每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值(或者相关调焦参数)。

步骤S1014，选取最高的清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值。

具体地，调焦过程进行时，历史最高清晰度显示条会显示变化过程中出现的最大清晰度值。历史最高清晰度显示条中的清晰度值就是最大清晰度值，选取最大清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值。

步骤S1015，根据所述目标焦距值调整所述线阵相机的焦距，得到第二预览画面。

具体地，在确定目标焦距值之后，根据目标焦距值反向调整线阵相机的焦距，便可以使聚焦区域的清晰度值回到最大值，进而使线阵相机处于最佳聚焦状态，线阵相机在最佳聚焦状态下得到的预览画面为第二预览画面。

本实施例通过上述方案，具体通过获取所述线阵相机对所述预设的标定工具的第一预览画面；基于所述第一预览画面设定聚焦区域；对所述线阵相机进行若干次调焦，并记录所述聚焦区域在每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值；选取最高的清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值；根据所述目标焦距值调整所述线阵相机的焦距，得到第二预览画面。本实施例提供了一种线阵相机调焦的方法，首先在预览画面中设定聚焦区域，然后进行若干次调焦，记录下每次调焦时聚焦区域的清晰度值以及对应的焦距值。在调焦过程结束之后，选取最大清晰度值对应的焦距值用以调整线阵相机的焦距，使线阵相机达到最佳聚焦状态，提高线阵相机拍摄标定图像的清晰度值以及标定参数的计算准确度。

进一步地，参照图12，本申请线阵相机标定方法第五实施例提供一种流程示意图，基于上述图2所示的实施例，步骤S20，获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标进一步细化，包括：

步骤S201，获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值。

具体地，如第四实施例提及的标定软件，标定软件额外支持卡尺测量功能。首先在获取包括若干条纹的标定图像的基础上，基于卡尺测量功能对标定图像中的所有条纹的宽度进行计算，得到所有条纹对应的宽度值。

步骤S202，基于所述宽度值得到所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。

具体地，在确定标定图像的所有条纹对应的宽度值之后，可以基于所有条纹对应的宽度值，进一步计算得到每一条纹对应的一维图像坐标X_d和一维世界坐标X_f。

本实施例通过上述方案，具体通过获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值；基于所述宽度值得到所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。本实施例提供了一种卡尺测量功能，基于获取的条纹对应的宽度值，得到对应的一维图像坐标和一维世界坐标，可以使后续标定参数的计算过程更为准确。

进一步地，参照图13，本申请线阵相机标定方法第六实施例提供一种流程示意图，基于上述图12所示的实施例，步骤S201，获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值之前，还包括：

步骤S001，设置宽度值获取参数，其中，所述宽度值获取参数用于获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值，所述宽度值获取参数包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种。

如果宽度值获取参数未设置正确，就无法计算得到准确的宽度值。因此，需要在计算标定图像中的条纹对应的宽度值之前，对宽度值获取参数进行设置。

具体地，标定软件在支持卡尺测量功能的基础之上增加了一种宽度值获取参数设置界面，如图14所示，图14为本申请线阵相机标定方法涉及的宽度值获取参数设置界面示意图。可见宽度值获取参数设置界面支持的设置内容包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性(或边缘属性)、边缘对宽度、容差值。用户可以通过设置边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种，使标定软件可以精确计算或测量出所有条纹的宽度值。

本实施例通过上述方案，具体通过设置宽度值获取参数，其中，所述宽度值获取参数用于获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值，所述宽度值获取参数包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种。本实施例考虑到参数设置会影响宽度值获取，提前设置边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种宽度值获取参数，以此确保获取到准确的条纹宽度值，并进一步提高标定参数计算的准确性。

进一步地，参照图15，本申请线阵相机标定方法第七实施例提供一种流程示意图，基于上述图2所示的实施例，步骤S30，基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数之后，还包括：

步骤S002，基于所述线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件。

具体地，如第四实施例提及的标定软件区域E提供一种“计算相机畸变系数按钮”(可将畸变系数视为标定参数)，用户在点击计算相机畸变系数按钮之后，标定软件会基于线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件。

步骤S003，将所述标定参数配置文件保存于所述线阵相机的默认参数路径，以供所述线阵相机调用所述标定参数配置文件。

具体地，标定软件在生成线阵相机对应的标定参数配置文件之后，将标定参数配置文件保存至线阵相机的默认参数路径，并弹出保存成功的提示窗口。如图16所示，图16为本申请线阵相机标定方法涉及的标定参数配置文件保存提示示意图。如此，线阵相机就可以调用标定参数配置文件校正图像畸变，以便投入正常的生产检测环境中使用。

本实施例通过上述方案，具体通过基于所述线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件；将所述标定参数配置文件保存于所述线阵相机的默认参数路径，以供所述线阵相机调用所述标定参数配置文件。本实施例中，标定软件在计算得到线阵相机的标定参数之后，基于标定参数生成标定参数配置文件，并将标定参数配置文件保存于线阵相机的默认参数路径，使得线阵相机可以直接调用标定参数配置文件来修正图像畸变，简化了标定参数的应用步骤，提高了标定参数的使用便捷性。

此外，本申请实施例还提出一种线阵相机标定装置，所述线阵相机标定装置包括：

第一获取模块，用于获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

第二获取模块，用于获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

计算模块，用于基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

本实施例实现线阵相机标定的原理及实施过程，请参照上述各实施例，在此不再赘述。

此外，本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被所述处理器执行时实现如上所述的线阵相机标定方法的步骤。

由于本线阵相机标定程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被处理器执行时实现如上所述的线阵相机标定方法的步骤。

由于本线阵相机标定程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

相比现有技术，本申请实施例提出的线阵相机标定方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。基于本申请方案，线阵相机拍摄得到带有若干条纹的标定图像，基于标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标即可计算得到线阵相机的标定参数，由此完成线阵相机标定。本方案只关注一维坐标，比传统的线阵相机标定方法更容易实现，有效简化了线阵相机标定的步骤，并且提高了线阵相机标定的效率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种线阵相机标定方法，其特征在于，所述线阵相机标定方法包括：

获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

2.如权利要求1所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数的步骤包括：

选取所述标定图像的中心点附近的预设数量的无畸变条纹；

基于所述无畸变条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标建立线性方程组；

计算所述线性方程组得到所述线阵相机的第一标定参数和第二标定参数；

基于所述第一标定参数、所述第二标定参数，以及所述标定图像的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，建立超定方程组；

计算所述超定方程组得到所述线阵相机的第三标定参数、第四标定参数、第五标定参数、第六标定参数。

3.如权利要求1所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述获取线阵相机拍摄的标定图像的步骤包括：

获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面，其中，所述标定工具包括等间距的条纹；

判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若否，则调整所述线阵相机的水平度，并返回执行步骤：判断所述预览画面中的条纹数量是否符合预设的标定条件；

若是，则控制所述线阵相机拍摄所述标定工具，得到所述标定图像。

4.如权利要求3所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述获取所述线阵相机对预设的标定工具的预览画面的步骤还包括：

获取所述线阵相机对所述预设的标定工具的第一预览画面；

基于所述第一预览画面设定聚焦区域；

对所述线阵相机进行若干次调焦，并记录所述聚焦区域在每一次调焦时的清晰度值以及对应的焦距值；

选取最高的清晰度值对应的焦距值作为目标焦距值；

根据所述目标焦距值调整所述线阵相机的焦距，得到第二预览画面。

5.如权利要求1所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标的步骤包括：

获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值；

基于所述宽度值得到所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标。

6.如权利要求5所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值的步骤之前，还包括：

设置宽度值获取参数，其中，所述宽度值获取参数用于获取所述标定图像中的条纹对应的宽度值，所述宽度值获取参数包括边缘提取最小幅度、边缘提取平滑度、边缘极性、边缘对宽度、容差值中的一种或者多种。

7.如权利要求1所述的线阵相机标定方法，其特征在于，所述基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数的步骤之后，还包括：

基于所述线阵相机的标定参数生成对应的标定参数配置文件；

将所述标定参数配置文件保存于所述线阵相机的默认参数路径，以供所述线阵相机调用所述标定参数配置文件。

8.一种线阵相机标定装置，其特征在于，所述线阵相机标定装置包括：

第一获取模块，用于获取线阵相机拍摄的标定图像，其中，所述标定图像包括若干条纹；

第二获取模块，用于获取所述标定图像中的条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标；

计算模块，用于基于所述条纹对应的一维图像坐标和一维世界坐标，计算得到所述线阵相机的标定参数。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的线阵相机标定方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有线阵相机标定程序，所述线阵相机标定程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的线阵相机标定方法的步骤。

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