CN1260544C - 双目线结构光传感器一致性精确标定方法及其实施装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及激光高精度三维坐标测量，具体讲是涉及双目线结构光传感器一致性精确标定方法及其实施装置，为准确标定出双目线结构光视觉传感器的光平面参数，并将左右摄像机的空间测量坐标系准确统一起来，本发明采用的技术方案是：一种双目线结构光传感器一致性精确标定方法及其实施装置，包括左摄像机、右摄像机、激光器和靶标，还包括移动导轨，靶标固定在移动导轨上，靶标平面垂直于移动导轨的移动方向，移动导轨保证靶标平面垂直于投射激光平面。此外，确定靶标上各直线与光条交点在空间坐标系下的轴线坐标，代入线结构光传感器的数学模型进行计算，得到传感器参数等步骤。本发明主要用于激光高精度三维坐标测量。

Description

双目线结构光传感器一致性精确标定方法及其实施装置

技术领域

本发明涉及激光高精度三维坐标测量，具体讲是涉及双目线结构光传感器一致性精确标定方法及其实施装置。

背景技术

线结构激光视觉测量技术是一种高精度的三维坐标测量手段，线结构激光投射在被测表面产生一条光条，摄像机摄取光条图像，提取光条图像上分布的像素坐标(u_i，v_i)，然后经过一定变换推算出光条上对应点的空间三维坐标数据。

线结构激光传感器测量模型包括许多变换参数，其中一组变换参数定义了传感器的空间测量坐标系到摄像机坐标系的转换关系，称之为传感器外部参数，或光平面参数，需要通过标定确定，传感器外部参数的标定是整个测量技术中的关键环节，标定同时还需要确定传感器的空间测量坐标系。由于在测量中被测表面可能出现的曲率变化较大的情况，摄像机摄取的光条信息可能被凸起部分遮挡，产生测量盲区，为避免这一情况，常常在传感器激光器两侧采用两台摄像机测量，构造双目线结构光传感器，因此共有两组传感器外部参数需要标定，它们分别定义了空间测量坐标系分别到左右摄像机坐标系的转换参数。外部参数标定是否准确直接影响传感器的测量精度，特别对于双目来说，必须标定出对于左右摄像机都一致的空间测量坐标系。

常见的标定方法是利用一定形状的靶标，投射激光平面到靶标上，与靶标相交产生一些标记点，在靶标上建立空间测量坐标系，并利用靶标的空间几何形状特性在光条上获得一些空间坐标已知的特征点，并提取他们的像素坐标。从而获得一组控制点对(u_i，v_i)-(x_i，y_i，z_i)，将其代入线结构激光传感器的数学模型计算外部参数。由于靶标形状复杂，常常难以提取特征点的像素坐标，并且难以采集较多的控制点，从而只有较少的数据参与标定计算，难以达到很高的标定精度。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明的目的在于准确标定出双目线结构光视觉传感器的光平面参数，并将左右摄像机的空间测量坐标系准确统一起来。

本发明采用的技术方案是，一种双目线结构光传感器一致性精确标定方法，依次包括下列步骤：

将靶标固定在一个移动导轨上，通过调整使靶标平面垂直于导轨的移动方向，并且调整导轨保证靶标平面垂直于投射激光平面；

激光投射到靶标面上产生一条光条，调整光条，确保光条垂直于靶标上的直线阵列；

激光投射到靶标平面上产生光条与这些直线阵列相交形成许多交点，摄像机拍摄靶标图像，并且提取这些交点的像素坐标；

调整靶标在导轨上的不同位置，定义靶标在第一个位置，即距离传感器最近位置时光条和中心横线的交点，并定义为空间测量坐标系的原点，然后沿光条向下方向定义为o_wy_w轴，沿导轨移动方向并指向传感器定义为o_wx_w轴，建立右手空间坐标系；

确定靶标上各直线与光条交点在空间坐标系下的轴线坐标，确定光条与各横线的交点，通过图像处理提取各个交点的像素坐标，代入线结构光传感器的数学模型进行计算，可以得到两个摄像机的传感器参数。

其中，在上述靶标平面板上精确刻画出一组水平阵列直线；

所述的提取交点的像素坐标包括下列步骤：

光条区域的寻找：在激光的开启和关闭状态下分别拍摄两幅靶标图像，将两幅图像按照对应像素坐标进行灰度相减，以准确提取出光条的像素分布区域；

交点像素坐标提取：激光关闭时采集灰度图像，依据提取的光条中心像素坐标逐行在图像中进行搜寻，筛选出所有其中心灰度低于相邻两点的像素点，确保相邻两点的行像素坐标间距必须大于10，然后对提取点再次按照灰度加权法提取出它们的列亚像素坐标，并结合第一步提取出的对应点的行亚像素坐标，便得到图像区域所有光条与横线交点的亚像素坐标；

交点对应空间坐标的求取：采用拓扑识别的办法，最中间一条横线与光条的交点对应的y_w轴坐标为0，由于标记直线与中心直线间距d_s小于直线规定间距d_y，因此按照行搜寻的方法，将各点按照的列像素坐标值v_i从上到下进行排序，排列后各点序号为(0，1，…i)，然后比较间隔两点列像素坐标的间距d_vi，提取出间距最小的两点，两点之间一点即为中心点，若中心点的排序序号为i_c，则其他点按照如下法则求取空间对应y_w轴坐标：

$y_{\mathrm{wi}}=\left\{\begin{array}{c}(i-i_c+1)\·d_y,\·\·\·(i-i_c)\∈(-\∞,-2]\\ -(i-i_c)\·d_s,\·\·\·(i-i_c)\∈(-\mathrm{2,2})\\ (i-i_c-1)\·d_y,\·\·\·(i-i_c)\∈[2,+\∞)\end{array}\right.$

一种双目线结构光传感器一致性精确标定方法的实施装置，包括左摄像机、右摄像机、激光器和靶标，其特征是，还包括移动导轨，靶标固定在移动导轨上，靶标平面垂直于移动导轨的移动方向，移动导轨保证靶标平面垂直于投射激光平面，激光器发出的激光投射到靶标面上产生一条垂直于靶标上的直线阵列的光条，光条与直线阵列相交形成许多交点，摄像机拍摄靶标图像，并且可以提取这些交点的像素坐标，以建立右手空间坐标系。

其中，靶标是在其平面板上精确刻画有一组间距固定的水平阵列直线。

本发明可带来如下效果：由于采用平行直线阵列靶标，将靶标放在导轨上移动不同的位置，然后获得标定需要的空间坐标数据点对，因而可将双目线结构光传感器的左右摄像机空间测量坐标系准确统一起来，可准确标定出双目线结构光视觉传感器的光平面参数。

附图说明

图1为平行直线阵列靶标。

图2为双目线结构光传感器标定原理图，并作为摘要附图。

图3靶标图像及特征点自动提取。

图3中的a部分为无光条靶标图象，b部分为光条靶标图像，c部分为相减图像，d部分为特征点自动提取示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步说明本发明。

图1是我们所设计的新型平行直线阵列平面靶标，该靶标是在平面板上精确刻画出一组水平阵列直线，直线与直线之间的间距固定为d_y，位于中间一条直线的两侧有另外两条平行直线与其距离为d_s，并且d_s＜d_y，定义其为标记直线。如图2所示，标定时将靶标固定在一个移动导轨上，通过调整使靶标平面垂直于导轨的移动方向，并且调整导轨保证靶标平面垂直于投射激光平面。激光投射到靶标面上产生一条光条，调整光条，确保光条垂直于靶标上的直线阵列。

激光投射到靶标平面上产生光条与这些直线阵列相交形成许多交点，摄像机拍摄靶标图像，并且可以提取这些交点的像素坐标。标定过程中，调整靶标在导轨上的不同位置，各个位置的间距为d_x，定义靶标在第一个位置，即距离传感器最近位置时光条和中心横线的交点为o_w，并定义为空间测量坐标系的原点，然后沿光条向下方向定义为o_wy_w轴，沿导轨移动方向并指向传感器定义为o_wx_w轴，这样便建立了右手空间坐标系。

由于靶标上各直线依据一定的位置确定，光条这些直线在靶标平面内直线垂直，因此与各直线的交点p_i在空间坐标系下的o_wy_w轴线坐标便确定。定义靶标处在第一个位置为0，那么当靶标停留在某一导轨位置时，交点的空间o_wy_w轴坐标为-n·d_x，这样光条与各横线的交点便确定，通过图像处理提取各个交点的像素坐标(u_i，v_i)，代入线结构光传感器的数学模型进行计算，可以得到两个摄像机的传感器参数：

为了准确快速地提取交点的像素坐标(u_i，v_i)并自动获取交点对应的空间坐标(x_i，y_i，z_i)，我们设计了一套特征点自动提取方法，介绍如下：

1)光条区域的寻找：我们在激光的开启和关闭状态下分别拍摄两幅靶标图像，将两幅图像按照对应像素坐标进行灰度相减，由于两幅图像的区别就在于是否含有光条信息，这样就可以准确提取出光条的像素分布区域，如图3所示。由于光条区域基本是平行于像素的纵向，因此可以按照灰度加权法按行提取出光条中心的行亚像素坐标。

2)交点像素坐标提取：激光关闭时采集的灰度图像，由于横线是黑色，而靶标背景是白色，因此图像中横线区域的灰度明显小于非横线区域，依据提取的光条中心像素坐标逐行在图像中进行搜寻，筛选出所有其中心灰度低于相邻两点的像素点，称为灰度低峰点。如果图像中直线的数量为n，则选择出灰度最小的n个灰度低峰点，并且确保这n个点的行像素坐标间距必须大于10，以避免提取处于同一横线区域的灰度低峰点，然后对提取的n个点再次按照灰度加权法提取出它们的列亚像素坐标，并结合第一步提取出的对应点的行亚像素坐标，便得到图像区域所有光条与横线交点的亚像素坐标(u_i，v_i)。

3)交点对应空间y_w坐标的求取：我们采用拓扑识别的办法，最中间一条横线与光条的交点对应的y_w轴坐标为0，由于标记直线与中心直线间距d_s小于直线规定间距d_y，因此按照行搜寻的方法，将各点按照的列像素坐标值v_i从上到下进行排序，排列后各点序号为(0，1，…i)，然后比较间隔两点列像素坐标的间距d_vi，提取出间距最小的两点。两点之间一点即为中心点，若中心点的排序序号为i_c，则其他点按照如下法则求取空间对应y_w轴坐标：

$y_{\mathrm{wt}}=\left\{\begin{array}{c}(i-i_c+1)\·d_y,\·\·\·(i-i_c)\∈(-\∞,-2]\\ -(i-i_c)\·d_s,\·\·\·(i-i_c)\∈(-\mathrm{2,2})\\ (i-i_c-1)\·d_y,\·\·\·(i-i_c)\∈[2,+\∞)\end{array}\right.$

实验中，选用新型自动标定靶标的规格为：横线间距d_y＝5mm，两条标记横线距离中心横线距离d_s＝3mm，靶标上分布12条直线。共采集5个位置的图像，靶标不同固定位置间隔d_z＝8mm。这些参数的误差小于0.01mm。分别用左右摄像机采集图像，经过图像处理得到两组各包括60对计算点数据对(x_i，y_i，0)-(u_i，v_i)，带入线结构光传感器的计算模型，可分别计算出左右摄像机的外部参数，由于提取的计算点的控制点数量，可以保证比较高的计算精度。经过标定的线结构光传感器的左，右摄像机100×80mm的测量范围内，各自的空间测量精度都高于0.1mm，并且左右摄像机对于同一测量点的测量偏差在激光平面内高于0.05mm，具有很高的一致性精度。

Claims (1)

1.一种双目线结构光传感器一致性精确标定方法，其特征是，依次包括下列步骤：

将靶标固定在一个移动导轨上，通过调整使靶标平面垂直于导轨的移动方向，并且调整导轨保证靶标平面垂直于投射激光平面；

激光投射到靶标面上产生一条光条，调整光条，确保光条垂直于靶标上的直线阵列；

激光投射到靶标平面上产生光条与这些直线阵列相交形成许多交点，摄像机拍摄靶标图像，并且提取这些交点的像素坐标；

调整靶标在导轨上的不同位置，定义靶标在第一个位置，即距离传感器最近位置时光条和中心横线的交点，并定义为空间测量坐标系的原点，然后沿光条向下方向定义为o_wy_w轴，沿导轨移动方向并指向传感器定义为o_wx_w轴，建立右手空间坐标系；

确定靶标上各直线与光条交点在空间坐标系下的轴线坐标，确定光条与各横线的交点，通过图像处理提取各个交点的像素坐标，代入线结构光传感器的数学模型进行计算，可以得到两个摄像机的传感器参数，其特征是，所述的提取交点的像素坐标包括下列步骤：

光条区域的寻找：在激光的开启和关闭状态下分别拍摄两幅靶标图像，将两幅图像按照对应像素坐标进行灰度相减，以准确提取出光条的像素分布区域；

交点像素坐标提取：激光关闭时采集灰度图像，依据提取的光条中心像素坐标逐行在图像中进行搜寻，筛选出所有其中心灰度低于相邻两点的像素点，确保相邻两点的行像素坐标间距必须大于10，然后对提取点再次按照灰度加权法提取出它们的列亚像素坐标，并结合第一步提取出的对应点的行亚像素坐标，便得到图像区域所有光条与横线交点的亚像素坐标；

交点对应空间坐标的求取：采用拓扑识别的办法，最中间一条横线与光条的交点对应的y_w轴坐标为0，由于标记直线与中心直线间距d_s小于直线规定间距d_y，因此按照行搜寻的方法，将各点按照列像素坐标值v_i从上到下进行排序，排列后各点序号为(0，1，…i)，然后比较间隔两点列像素坐标的间距d_vt，提取出间距最小的两点，两点之间一点即为中心点，若中心点的排序序号为i_c，则其他点按照如下法则求取空间对应y_w轴坐标：

$y_{\mathrm{wi}}=\left\{\begin{array}{c}(i-i_c+1)\·d_y,...(i-i_c)\∈(-\∞,-2]\\ -(i-i_c)\·d_s,...(i-i_c)\∈(-\mathrm{2,2})\\ (i-i_c-1)\·d_y,...(i-i_c)\∈[2,+\∞)\end{array}\right..$

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