JP2015106287A - キャリブレーション装置及び方法 - Google Patents
キャリブレーション装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015106287A JP2015106287A JP2013248030A JP2013248030A JP2015106287A JP 2015106287 A JP2015106287 A JP 2015106287A JP 2013248030 A JP2013248030 A JP 2013248030A JP 2013248030 A JP2013248030 A JP 2013248030A JP 2015106287 A JP2015106287 A JP 2015106287A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- calibration
- image
- parameter
- approximate value
- index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 81
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 49
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 11
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 claims 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 23
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 23
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 18
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 4
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 230000009291 secondary effect Effects 0.000 description 1
- 238000002945 steepest descent method Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
第1の実施形態では、2台のカメラ(ステレオカメラ)によって構成される三次元計測装置のキャリブレーションを行う場合について説明する。また、本実施形態では、校正用物体をシーン中に固定し、三次元計測装置(ステレオカメラ)を移動ステージによって移動させるものとする。キャリブレーション対象のパラメータは、2台のカメラの内部パラメータ及びカメラ間の相対的な位置及び姿勢である。なお、本実施形態では、移動ステージによって移動したときの各位置における校正用物体に対する各カメラの姿勢は同じであるとする。
ここで正規化画像座標とは、カメラ座標系においてZ=1の位置に画像面を設定したときの画像面上での位置である。正規化座標系の原点は光軸(Z軸)と画像面の交点であり、x軸、y軸はそれぞれ画像の水平方向、垂直方向と平行であるとする。正規化画像座標が(xc,yc)の点の実画像上での座標(以下、ピクセル座標)(uc,vc)は数2で表される。
ここで、fx、fyは焦点距離、(cx,cy)は画像中心の座標(正規化画像座標系の原点の実画像上でのピクセル座標)である。数3に示すように、実際のカメラによって撮影される場合には正規化画像座標にレンズ歪みの影響が加わる。
ただし、
である。k1,k2,k3は半径方向の歪み係数、p1,p2は接線方向の歪み係数である。焦点距離fx、fy、画像中心cx、cy、歪み係数k1,k2,k3,p1,p2をカメラの内部パラメータと呼ぶ。
ここでRwcは世界座標系におけるカメラの姿勢を表す3×3回転行列である。前述したように、本実施形態では、移動ステージによる移動により世界座標系におけるカメラの姿勢は変化しないという前提であるため、Rwcはカメラが移動しても変化しない。数4を変形することにより数5が得られる。
ステップS1010では、本実施形態におけるキャリブレーションの初期化処理を行う。まず、校正用物体に関する情報を不図示の記憶装置から読み込んで校正用物体情報保持部180に保持させる。前述したように、校正用物体情報保持部180が保持する情報は、世界座標系における各指標の三次元座標(Xw, Yw, Zw)である。また、移動部130によってステレオカメラが直線上を移動した時の移動間隔ΔZを移動情報保存部170に保持させる。ここでは移動間隔ΔZは常に一定であるとする。
ステップS1020では、画像入力部140を介してカメラL及びカメラRにより撮影された校正用物体の画像を入力する。移動ステージによってカメラL及びカメラRが直線上を所定の間隔で移動し停止する毎に撮影された画像を入力する。すなわち、移動ステージによりステレオカメラがM−1回動く場合、初期位置も含めて2M枚の画像を入力する。
ステップS1030では、ステップS1020で入力された画像から指標(円形マーカ)の検出を行う。指標の検出処理は、ステップS1020で入力されたすべての画像に対して行う。図2に示すように校正用物体は白色であり、指標は黒色の円であることから、画像の二値化及び黒色の領域のラベリング処理を行って円領域の候補を抽出し、各円領域の候補の面積を閾値処理することで指標に相当する領域を検出する。
ステップS1040では、ステップS1030までに得られた対応の情報を用いて、カメラL及びカメラRの内部パラメータ及びカメラLとカメラ2の間(撮像装置間)の相対的な位置及び姿勢を算出する。図6は、ステップS1040におけるパラメータ算出(導出)の手順を示すフローチャートである。以下、図6のフローチャートに基づいてパラメータ算出の詳細な手順について説明する。
ステップS1110では、まずカメラLの内部パラメータの算出を行う。図7は、カメラの内部パラメータを算出する処理手順を説明するフローチャートである。本ステップでは、まず初期値を必要としない方法により未知パラメータの概略値の算出(概略値取得)を行った後、数6に示される評価関数が最小となるような未知パラメータを非線形最適化により算出する。
ステップS1210では、未知パラメータの概略値の算出を行う。概略値の算出においては、レンズ歪みの影響は無視するものとする。ここで未知パラメータとは、レンズ歪み係数以外のカメラの内部パラメータ(焦点距離、画像中心)、世界座標系におけるカメラの姿勢、カメラが移動ステージによって移動する直線のパラメータ、直線上のカメラの初期位置である。
カメラ座標系における直線Aの方向ベクトルをdc=[dcx dcy dcz]tと表すと、レンズ歪みの影響を無視する場合には、画像上に投影される直線Aのピクセル座標(Ax,Ay)は次式のように表される。
ただし、dc= Rcw dlである。
一方、カメラを直線A上で移動させた場合、校正用物体上の各指標の画像座標(ピクセル座標)の移動軌跡は理論的には一点(Ax,Ay)で交わる。そこで、カメラの位置を変えて撮影したときの校正用物体上の各指標の移動軌跡をもとに (Ax,Ay)を算出する。
次に、直線Aと平面Zw=0との交点aの平面座標(tx,ty)を算出する。ステップS1030で得られる平面マーカのピクセル座標(u,v)と平面座標(Xw,Yw)との対応からピクセル座標と平面座標の変換行列を算出し、(Ax,Ay)を平面座標(tx,ty)をに変換する。
dc= Rcw dlであることから、数5における世界座標系からカメラ座標系への変換を次式のように表し直す。
数2、数7、数8より正規化画像座標からピクセル座標への変換は次式のように表すことができる。
回転行列Rcwを次のように表す。
数1、数8、数9、数10より
ただし、
である。数11は、対応付けられたすべての指標について成り立つ。そこで、数11を各指標について立式したものを連立方程式として未知パラメータ
を算出する。Pの各成分は例えば最小二乗法により算出する。Pの各成分を算出した後、数12の11個の式及び回転行列の正規直交性及びdcが単位ベクトルであることを利用して、回転行列Rcwの各要素、直線上のカメラの初期位置Z0、方向ベクトルdcの各成分、焦点距離fx、fyを算出する。なお、複数の解の組合せが存在する場合には、焦点距離が正の値になるといった妥当な解の組合せを選択することで一意な解を得る。さらに、算出されたfx、fy、Ax、Ay、dcを用いて数7からcx、cyを算出する。最後に
ステップS1220では、ステップS1210で得られた未知パラメータの概略値を初期値として、数6に示される評価関数が最小となるように未知パラメータの最適化を行う。最適化の対象となる未知パラメータは、カメラの内部パラメータ、カメラが移動する直線の方向ベクトルdl、直線上のカメラの初期位置Z0、世界座標系に対するカメラの姿勢である。最適化計算は、例えばガウス・ニュートン法によって行う。しかしながら、最適化計算の方法はこれに限るものではなく、数6に示される評価関数を最小化する方法であれば他のいかなる方法であってもよい。例えば、ニュートン法や最急降下法、共役勾配法を用いてもよい。
ステップS1120では、カメラRの内部パラメータのキャリブレーションを行う。ステップS1120の処理はステップS1110の処理と同一であるため説明を省略する。
ステップS1110、S1120においてカメラL、カメラRの内部パラメータのキャリブレーションを行った後、ステップS1030では、カメラLとカメラRの相対的な位置及び姿勢のキャリブレーションを行う。図8はカメラLとカメラRの相対的な位置及び姿勢を算出する処理手順を説明するフローチャートである。本ステップでは、まず初期値を必要としない方法により未知パラメータの概略値の算出を行った後、数13によって示される評価関数が最小となるように非線形最適化によって未知パラメータを算出する。
ステップS1310では、カメラLに対するカメラRの相対的な位置及び姿勢(位置姿勢)の概略値を算出する。カメラLに対するカメラRの相対的な位置及び姿勢の概略値は、ステップS1110、S1120における内部パラメータのキャリブレーション時に算出された世界座標系に対する各カメラの位置及び姿勢をもとに算出する。また、カメラが移動する直線の方向ベクトルや直線上のカメラの初期位置の概略値は、カメラLのカメラの内部パラメータのキャリブレーション時に算出された値を用いる。
ステップS1320では、ステップS1310で得られた未知パラメータの概略値を初期値として、数13に示される評価関数が最小となるように未知パラメータの最適化を行う。
第1の実施形態では、校正用物体をシーン中に固定し、移動ステージによって三次元計測装置(ステレオカメラ)を移動させる場合に本発明を適用したときのキャリブレーション方法について説明した。第2の実施形態では、三次元計測装置を固定し、校正用物体を移動ステージによって移動させる場合のキャリブレーション方法について説明する。
以上述べたように、第2の実施形態では、校正用物体を移動ステージによって直線上を移動させたときの移動間隔を既知として、三次元計測装置のキャリブレーションを行う方法について説明した。
第1の実施形態及び第2の実施形態では、三次元計測装置として2台のカメラから構成されるステレオカメラを対象としたキャリブレーション方法について説明した。本実施形態では、ステレオカメラの一方をプロジェクタに置き換えた三次元計測装置のキャリブレーションに本発明を適用した場合について述べる。
以下では、指標のプロジェクタ画像上の座標と世界座標と対応付ける方法について説明する。対応付け情報が得られた後のステップS1040の処理は実施例1と同一であるため説明を省略する。
ステップS3110では、ステップS1020で入力された一様なパターンを照射して撮影した校正用物体の画像から指標を検出し校正用物体情報保存部380に保存された指標の世界座標との対応付けを行う。本ステップの処理は第1の実施形態のステップS1030と同一であるため説明を省略する。
ステップS3120では、ステップS1020で入力された縞パターンが照射された画像から、水平・垂直方向の空間コードの境界を算出する。空間コード化法で用いられる代表的な縞パターンはグレイコードパターンである(図13)。
ステップS3130では、次に指標の世界座標とプロジェクタ画像上の座標の対応付けを行う。
第3の実施形態では、プロジェクタの内部パラメータ及びカメラとプロジェクタの相対的な位置及び姿勢のキャリブレーションを、校正用物体上の指標の世界座標とプロジェクタ画像上の座標の対応を用いて行う方法について説明した。これに対し第4の実施系形態では、校正用物体上の指標を用いずに、プロジェクタが投影するパターンのプロジェクタ画像上の座標とカメラ画像上の座標との対応をもとに上記のパラメータのキャリブレーションを行う方法について説明する。
ステップS4210では、未知パラメータの概略値の入力を行う。ここで未知パラメータとは、プロジェクタの内部パラメータ(焦点距離、画像中心、レンズ歪み係数)、カメラとプロジェクタの相対的な位置及び姿勢、校正用物体の位置及び姿勢、校正用物体の移動ベクトルである。
ステップS4220では、ステップS4210で得られた未知パラメータの概略値を初期値として、数19に示される評価関数が最小となるように未知パラメータの最適化を行う。
とする。ただしncは平面1の法線ベクトル(単位ベクトル)、rcはカメラ座標系の原点から平面1までの距離である。平面1が移動ステージによって方向dc(dcは単位ベクトル)にiΔZ(i=0,1,…,M−1)だけ移動する場合、平面の方程式は次式のようになる。
平面1と校正用物体を構成する他方の平面(平面ID:2、以下平面2とする)は平面1と法線ベクトルが共通で高さの差異がΔrである。平面2が移動ステージによって方向dcにiΔZ(i=0,1,…,M−1)だけ移動する場合、平面の方程式は次式のようになる。
以上述べた実施形態では、カメラ(プロジェクタ)または校正用物体が移動ステージによって移動する直線のパラメータを他のパラメータと一緒に数値計算によって求めていた。
ステップS5110では、校正用物体が移動ステージによって移動する直線の方向の候補を複数設定する。ここでは、校正用物体の移動方向が校正用物体を構成する平面の法線方向にほぼ一致するとして、平面の法線方向の近辺でN個の方向をサンプリングすることで候補の設定を行う。
ステップS5120では、変数iに1を代入する。
ステップS5130では、ステップS5110で設定されたi番目の方向を既知の情報として、キャリブレーション計算を行う。既知である校正用物体の移動方向をもとに同一の座標系(基準座標系)における校正用物体上の各マーカの三次元座標を算出する。
基準座標系は、例えば初期位置にある校正用物体の座標系と同じであるとする。基準座標系における各マーカの三次元座標を算出したら、図6に示すフローチャートと同様に未知パラメータの算出を行う。未知パラメータの算出は、例えば特許文献1に開示される方法により行う。
ステップS5140では、ステップS5130で算出されたパラメータの評価値を算出する。評価値は、例えば数13の値を用いる。さらに、ステップS5130で算出されたパラメータとその評価値の組合せを保存する。
ステップS5150では、すべての直線の方向の候補についてパラメータ及び評価値の算出が完了したかどうか判定し、完了していればステップS5170に進む。完了していなければ、ステップS5160でiに1を加算しステップS5130に戻る。
ステップS5170では、ステップS5140において算出された評価値のうち最も良いものを選択し、選択された評価値を算出した時のパラメータを最終的なキャリブレーション結果として出力する。なお、数13の値を評価値として用いる場合には、評価値が最も小さいものを最もよい評価値として選択する。
以上述べた実施形態では、校正用物体に対する各カメラの姿勢は一定であるとし、移動ステージの移動によって変化しないものとしていた。
以上述べた実施形態では、校正用物体上に規定された座標系における校正用物体上の各指標の座標は既知であるとしていた。しかしながら、校正用物体が複数の物体から構成され、各物体上に規定された座標系における物体上の各指標の座標が既知である場合には、各物体間の相対的な位置及び姿勢(相対位置姿勢)も未知パラメータとして推定してもよい。具体的には、数5における複数の物体のうち一つの物体に規定された座標系を世界座標(数5におけるXw)とし、他の物体の座標系Xbと世界座標系の間の座標変換を
と表して、Rwb、twbも未知パラメータとして同時に推定する。この場合、内部パラメータの概略値を算出する際には複数の物体のうち一つの物体上の指標のみを利用し、最適化計算を行う際に複数の物体上の指標を利用し物体間の相対的な位置及び姿勢も推定する。
以上述べた実施形態では、三次元計測装置や校正用物体を所定の間隔で直線上を移動させるために移動ステージを用いた。しかしながら、所定の間隔で直線上を移動させるのは移動ステージに限るものではない。例えば、より自由度の高い移動ステージやロボットを用いて直線上を移動させてもよい。また、機械的に移動させるのではなく、事前に高精度に厚みが計測されている物体などに校正用物体を載せることで平行移動を実現してもよい。本変形例により、キャリブレーションの際に三次元計測装置または校正用物体を所定の間隔で直線上を移動させるのに用いるハードウェアの選択肢が増えることにより、より汎用的な条件で本発明を実施することが可能になる。
以上述べた実施例では、三次元計測装置や校正用物体を移動ステージによって移動させる間隔は等間隔としていた。しかしながら、移動ステージによる移動間隔は移動毎に一定である必要はなく、既知の値として入手可能であれば移動毎に異なっていてもよい。
以上述べた実施形態では、レンズ歪みのモデルとして半径方向の歪みと接線方向の歪みを有するモデル(数3)を用いていた。しかしながら、レンズ歪みのモデルはこれに限るものではなく、例えばLenzらによって提案されているモデル(R. Lenz and D. Fritsch, “Accuracy of videometry with CCD sensors,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol.45, pp.90−110, 1999.)を用いてもよい。Lenzのモデルは次の式で表される。
以上述べた実施形態では、校正用物体上の指標として例えば円形上のマーカなど校正用物体上の配置情報が位置として表される指標を用いていた。しかしながら、校正用物体上の指標はこれに限るものではなく、配置情報が位置以外の表現方法によって表されるものであってもよい。
本実施形態における校正用物体は、例えば、表面に校正用物体上での座標が既知な指標が分布している校正用物体であってもよいし、互いの位置関係が既知な複数の平面から構成される校正用物体であってもよい。校正用物体上では指標が三次元的に分布していてもよいし、平面的に分布していてもよい。また、複数の平面は必ずしも平行である必要はなく、任意の角度をなす複数の平面であってもよい。また、校正用物体上の指標は、画像上で検出可能で一意に特定可能であればいかなる指標であってもよい。例えば、市松模様の交点であってもよいし、固有の識別子を持つ正方形形状の指標であってもよい。また、校正用物体は、相対的な位置関係が固定されている複数の部分校正用物体によっていればよい。さらには相対位置関係が未知であってもよい。
Claims (14)
- 少なくとも1つの撮像装置と校正用物体とのうち少なくともいずれか一方を所定の方向に所定の移動量で移動させる毎に撮像装置により撮影される画像を取得する取得手段と、
前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値とを取得する概略値取得手段と、
前記校正用物体上の指標の位置情報を保持する保持手段と、
前記画像から前記校正用物体上の指標を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出される指標の画像上の画像座標と前記保持される指標の位置情報との対応と、前記所定の移動量とに基づいて、前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値を補正することにより、前記撮像装置に関するパラメータを導出する導出手段とを有するキャリブレーション装置。 - 前記導出手段は、前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値とを初期値として、繰り返し計算により前記撮像装置に関するパラメータを導出する導出手段とを有する請求項1に記載のキャリブレーション装置。
- 前記導出手段は、前記指標の画像上の画像座標と、前記撮像装置の概略パラメータに基づいて前記保持される指標を前記画像上に投影した投影座標とのずれを小さくするように、、前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値とを補正することにより、前記撮像装置に関するパラメータを導出することを特徴とする請求項1または2に記載のキャリブレーション装置。
- 前記校正用物体は、複数の部分校正用物体によって構成されている場合に、
前記保持手段は、前記複数の部分校正用物体に配置される指標の位置情報をそれぞれ保持し、
前記導出手段は、前記検出手段によって検出される前記複数の部分校正用物体に配置されるそれぞれの指標の画像上の画像座標と前記保持される指標の位置情報との対応と、前記所定の移動量とに基づいて、更に、初期値として与えられる前記複数の部分校正用物体間の相対的な位置姿勢を補正することにより、前記複数の部分校正用物体間の相対的な位置姿勢を導出し、該導出される相対的な位置姿勢と前記撮像装置の概略パラメータとに基づいて、前記投影座標を導出することを特徴とする請求項3に記載のキャリブレーション装置。 - 前記校正用物体は、平面を有し、該平面上に複数の指標が存在することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のキャリブレーション装置。
- 前記校正用物体は、前記平面に、更に立体指標を備えることを特徴とする請求項5に記載のキャリブレーション装置。
- 前記導出手段は、前記撮像装置または前記校正用物体が前記所定の移動量ごとに移動したときの各位置における前記校正用物体に対する撮像装置の姿勢を推定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のキャリブレーション装置。
- 前記撮像装置に関するパラメータは、前記撮像装置に含まれるカメラの内部パラメータを含むことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のキャリブレーション装置。
- 前記撮像装置は、相対位置姿勢が固定された複数の撮像装置であり、
前記撮像装置に関するパラメータは、前記複数の撮像装置間の相対位置姿勢を含むことを特徴とする請求項1乃至8の何れか1項に記載のキャリブレーション装置。 - 更に、前記撮像装置と相対位置姿勢が固定された投影装置を備え、
前記投影装置は、前記校正用物体に所定のパターンを投影し、
前記検出手段は、前記画像から前記指標と前記投影装置によって校正用物体上に投影されたパターンとを検出し、前記投影装置の画像座標と前記指標の位置情報とを対応付け、
前記導出手段は、前記対応づけられた投影装置の画像座標と前記指標の位置情報と前記移動量とに基づいて、前記投影装置に関するパラメータを導出することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載のキャリブレーション装置。 - 相対位置姿勢が固定された撮像装置と投影装置とを備える計測装置と、互いの位置関係が既知な複数の面によって構成される校正用物体とのうち少なくともいずれか一方を所定の方向に所定の移動量で移動させる毎に撮像装置により撮影される画像を取得する取得手段と、
前記所定の方向の概略値と前記撮像装置および前記投影装置に関するパラメータの概略値とを取得する概略値取得手段と、
前記投影装置によって投影されるパターンを検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出されるパターンの画像座標と前記撮像装置の画像座標との対応と、前記所定の移動量とに基づいて、前記所定の方向の概略値と前記投影装置のパラメータの概略値とを初期値とした繰り返し計算により、前記投影装置に関するパラメータを導出する導出手段とを有するキャリブレーション装置。 - 少なくとも1つの撮像装置と校正用物体とのうち少なくともいずれか一方を所定の方向に所定の移動量で移動させる毎に撮像装置により撮影される画像を入力する取得工程と、
前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値とを取得する概略値取得工程と、
前記画像から前記校正用物体上の指標を検出する検出工程と、
前記検出手段によって検出される指標の画像上の座標と保持手段によって保持される前記指標の位置情報との対応と前記所定の移動量とに基づいて、前記所定の方向の概略値と前記撮像装置のパラメータの概略値とを初期値とした繰り返し計算により、前記撮像装置に関するパラメータを導出する導出工程とを有するキャリブレーション方法。 - 相対位置姿勢が固定された撮像装置と投影装置とを備える計測装置と、互いの位置関係が既知な複数の面によって構成される校正用物体とのうち少なくともいずれか一方を所定の方向に所定の移動量で移動させる毎に撮像装置により撮影される画像を取得する取得工程と、
前記所定の方向の概略値と前記撮像装置および前記投影装置に関するパラメータの概略値とを取得する概略値取得工程と、
前記投影装置によって投影されるパターンを検出する検出工程と、
前記検出手段によって検出されるパターンの画像座標と前記撮像装置の画像座標との対応と、前記所定の移動量とに基づいて、前記所定の方向の概略値と前記投影装置のパラメータの概略値とを初期値とした繰り返し計算により、前記投影装置に関するパラメータを導出する導出工程とを有するキャリブレーション方法。 - コンピュータを請求項1乃至11のいずれか1項のキャリブレーション装置の各手段として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013248030A JP6282098B2 (ja) | 2013-11-29 | 2013-11-29 | キャリブレーション装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013248030A JP6282098B2 (ja) | 2013-11-29 | 2013-11-29 | キャリブレーション装置及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015106287A true JP2015106287A (ja) | 2015-06-08 |
JP6282098B2 JP6282098B2 (ja) | 2018-02-21 |
Family
ID=53436347
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013248030A Active JP6282098B2 (ja) | 2013-11-29 | 2013-11-29 | キャリブレーション装置及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6282098B2 (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017126267A (ja) * | 2016-01-15 | 2017-07-20 | 株式会社Pfu | 画像処理システム、画像処理方法及びコンピュータプログラム |
WO2018168255A1 (ja) * | 2017-03-14 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2019017328A1 (ja) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | 日本電気株式会社 | 較正装置および較正方法 |
CN109872368A (zh) * | 2017-12-04 | 2019-06-11 | 广东虚拟现实科技有限公司 | 图像处理方法、装置及测试系统 |
WO2019206247A1 (en) * | 2018-04-27 | 2019-10-31 | Shanghai Truthvision Information Technology Co., Ltd | System and method for camera calibration |
CN111432204A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-17 | 杭州栖金科技有限公司 | 相机测试装置及系统 |
US10788814B2 (en) | 2017-10-24 | 2020-09-29 | Seiko Epson Corporation | Encoder, robot, and printer |
JPWO2020217360A1 (ja) * | 2019-04-24 | 2020-10-29 | ||
US11135724B2 (en) | 2018-10-22 | 2021-10-05 | Seiko Epson Corporation | Robot system, calibration jig for robot, and calibration method for robot |
JP7409163B2 (ja) | 2020-03-06 | 2024-01-09 | 株式会社豊田中央研究所 | 定置センサ較正装置、および、定置センサ較正方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08110807A (ja) * | 1995-09-04 | 1996-04-30 | Omron Corp | 自動キャリブレーション方法およびその装置 |
JPH11166818A (ja) * | 1997-12-04 | 1999-06-22 | Suzuki Motor Corp | 三次元形状計測装置の校正方法及び校正装置 |
JP2003014421A (ja) * | 2001-07-04 | 2003-01-15 | Minolta Co Ltd | 測定装置及び測定方法 |
JP2004213332A (ja) * | 2002-12-27 | 2004-07-29 | Olympus Corp | キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、キャリブレーション用プログラム、及び、キャリブレーション治具 |
-
2013
- 2013-11-29 JP JP2013248030A patent/JP6282098B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08110807A (ja) * | 1995-09-04 | 1996-04-30 | Omron Corp | 自動キャリブレーション方法およびその装置 |
JPH11166818A (ja) * | 1997-12-04 | 1999-06-22 | Suzuki Motor Corp | 三次元形状計測装置の校正方法及び校正装置 |
JP2003014421A (ja) * | 2001-07-04 | 2003-01-15 | Minolta Co Ltd | 測定装置及び測定方法 |
JP2004213332A (ja) * | 2002-12-27 | 2004-07-29 | Olympus Corp | キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、キャリブレーション用プログラム、及び、キャリブレーション治具 |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017126267A (ja) * | 2016-01-15 | 2017-07-20 | 株式会社Pfu | 画像処理システム、画像処理方法及びコンピュータプログラム |
JP7052788B2 (ja) | 2017-03-14 | 2022-04-12 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びプログラム |
WO2018168255A1 (ja) * | 2017-03-14 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JPWO2018168255A1 (ja) * | 2017-03-14 | 2020-01-23 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びプログラム |
US10719956B2 (en) | 2017-03-14 | 2020-07-21 | Nec Corporation | Camera parameter estimation apparatus, camera parameter estimation method, and computer-readable recording medium |
WO2019017328A1 (ja) * | 2017-07-21 | 2019-01-24 | 日本電気株式会社 | 較正装置および較正方法 |
JPWO2019017328A1 (ja) * | 2017-07-21 | 2020-07-02 | 日本電気株式会社 | 較正装置および較正方法 |
JP7056660B2 (ja) | 2017-07-21 | 2022-04-19 | 日本電気株式会社 | 較正方法 |
US10788814B2 (en) | 2017-10-24 | 2020-09-29 | Seiko Epson Corporation | Encoder, robot, and printer |
CN109872368A (zh) * | 2017-12-04 | 2019-06-11 | 广东虚拟现实科技有限公司 | 图像处理方法、装置及测试系统 |
WO2019206247A1 (en) * | 2018-04-27 | 2019-10-31 | Shanghai Truthvision Information Technology Co., Ltd | System and method for camera calibration |
CN112106110A (zh) * | 2018-04-27 | 2020-12-18 | 上海趋视信息科技有限公司 | 标定相机的系统和方法 |
US11468598B2 (en) | 2018-04-27 | 2022-10-11 | Shanghai Truthvision Information Technology Co., Ltd. | System and method for camera calibration |
US11135724B2 (en) | 2018-10-22 | 2021-10-05 | Seiko Epson Corporation | Robot system, calibration jig for robot, and calibration method for robot |
WO2020217360A1 (ja) * | 2019-04-24 | 2020-10-29 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JPWO2020217360A1 (ja) * | 2019-04-24 | 2020-10-29 | ||
JP7099627B2 (ja) | 2019-04-24 | 2022-07-12 | 日本電気株式会社 | カメラパラメータ推定装置、カメラパラメータ推定方法、及びプログラム |
JP7409163B2 (ja) | 2020-03-06 | 2024-01-09 | 株式会社豊田中央研究所 | 定置センサ較正装置、および、定置センサ較正方法 |
CN111432204A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-17 | 杭州栖金科技有限公司 | 相机测试装置及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6282098B2 (ja) | 2018-02-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6282098B2 (ja) | キャリブレーション装置及び方法 | |
JP6465789B2 (ja) | デプスカメラの内部パラメータを算出するプログラム、装置及び方法 | |
JP6370038B2 (ja) | 位置姿勢計測装置及び方法 | |
US9279661B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
US11243072B2 (en) | Method for the three dimensional measurement of moving objects during a known movement | |
JP6092530B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
JP6537237B2 (ja) | 情報処理装置および方法 | |
JP4095491B2 (ja) | 距離測定装置、距離測定方法、及び距離測定プログラム | |
CN112161619B (zh) | 位姿检测方法、三维扫描路径规划方法和检测系统 | |
JP6324025B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法 | |
WO2011013301A1 (en) | Position and orientation calibration method and apparatus | |
US20130230235A1 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
WO2014133646A2 (en) | Apparatus and method for three dimensional surface measurement | |
JP2021173740A (ja) | テレセントリックラインスキャンカメラを用いて物体を効率的に3次元再構成するためのシステムおよび方法 | |
JP2016170050A (ja) | 位置姿勢計測装置、位置姿勢計測方法及びコンピュータプログラム | |
JP6180158B2 (ja) | 位置姿勢計測装置、位置姿勢計測装置の制御方法、およびプログラム | |
Yamauchi et al. | Calibration of a structured light system by observing planar object from unknown viewpoints | |
JP6486083B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
JP6043974B2 (ja) | 三次元位置測定装置、三次元測定装置及び三次元位置測定プログラム | |
Ricolfe-Viala et al. | Optimal conditions for camera calibration using a planar template | |
US20230070281A1 (en) | Methods and systems of generating camera models for camera calibration | |
JP6890422B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法およびプログラム | |
Hui et al. | Surface measurement based on instantaneous random illumination | |
JP6766229B2 (ja) | 位置姿勢計測装置及び方法 | |
JP2015137897A (ja) | 距離計測装置及び距離計測方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20161125 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170925 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171003 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171201 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171226 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180123 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6282098 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |