JPS63311485A - 自動キャリブレ−ション装置 - Google Patents
自動キャリブレ−ション装置Info
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- JPS63311485A JPS63311485A JP62147205A JP14720587A JPS63311485A JP S63311485 A JPS63311485 A JP S63311485A JP 62147205 A JP62147205 A JP 62147205A JP 14720587 A JP14720587 A JP 14720587A JP S63311485 A JPS63311485 A JP S63311485A
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Landscapes
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- Image Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〈産業上の利用分野〉
この発明は、例えば産業用ロボットにおける視覚認識技
術に関連し、殊にこの発明は、視覚を構成する撮像装置
のキャリブレーションを自動的に実行するための自動キ
ャリブレーション装置に関する。
術に関連し、殊にこの発明は、視覚を構成する撮像装置
のキャリブレーションを自動的に実行するための自動キ
ャリブレーション装置に関する。
〈従来の技術〉
従来、物体の形状等を認識するのに種々な方式があり、
その一方式として、先般、板状のスリット光を用いた3
次元物体認識方式が提案されている。この方式は、投光
装置により板状のスリット光を物体に照射してその表面
にスリット光の交わり線を生成し、その交わり線を撮像
装置により撮像してスリット像を得た後、そのスリット
像を画像処理して、物体認識を行うものである。この種
の方式の場合、認識処理に先立ち、前記撮像装置や投光
装置のキャリブレーションを実行して、カメラモデルや
スリット光モデルを予め求めておく必要がある。
その一方式として、先般、板状のスリット光を用いた3
次元物体認識方式が提案されている。この方式は、投光
装置により板状のスリット光を物体に照射してその表面
にスリット光の交わり線を生成し、その交わり線を撮像
装置により撮像してスリット像を得た後、そのスリット
像を画像処理して、物体認識を行うものである。この種
の方式の場合、認識処理に先立ち、前記撮像装置や投光
装置のキャリブレーションを実行して、カメラモデルや
スリット光モデルを予め求めておく必要がある。
従来、撮像装置のキャリブレーションを行うには、表面
に複数個のマークが設けられたキャリブレーション用ワ
ークを用意し、このワークを撮像装置で撮像してそのマ
ーク画像を画面上に生成する。その後、オペレータがそ
れぞれマーク画像がどのマークに対応するのかを画面上
で判断して手作業によりラベル付け操作を行った上で、
各マークの空間座標位置とそれぞれマ一りに対応する各
マーク画像の検出座標位置とをコンピュータに与えてキ
ャリブレーション演算を実行させ、これにより撮像装置
のカメラモデルを求めている。
に複数個のマークが設けられたキャリブレーション用ワ
ークを用意し、このワークを撮像装置で撮像してそのマ
ーク画像を画面上に生成する。その後、オペレータがそ
れぞれマーク画像がどのマークに対応するのかを画面上
で判断して手作業によりラベル付け操作を行った上で、
各マークの空間座標位置とそれぞれマ一りに対応する各
マーク画像の検出座標位置とをコンピュータに与えてキ
ャリブレーション演算を実行させ、これにより撮像装置
のカメラモデルを求めている。
〈発明が解決しようとする問題点〉
ところがこのようなキャリブレーション方式の場合、各
マーク画像をラベル付けするのに手作業で行っているた
め、その操作が面倒かつ非能率的であり、キャリブレー
ションを行うのに多大の時間がかかるという問題がある
。
マーク画像をラベル付けするのに手作業で行っているた
め、その操作が面倒かつ非能率的であり、キャリブレー
ションを行うのに多大の時間がかかるという問題がある
。
この発明は、上記問題に着目してなされたもので、画像
のラベル付け処理を自動化して撮像装置のカメラモデル
を自動生成することによって、キャリブレーションを容
易かつ短時間で行うことができる新規な自動キャリブレ
ーション装置を提供することを目的とする。
のラベル付け処理を自動化して撮像装置のカメラモデル
を自動生成することによって、キャリブレーションを容
易かつ短時間で行うことができる新規な自動キャリブレ
ーション装置を提供することを目的とする。
〈問題点を解決するための手段〉
上記目的を達成するため、この発明では、キャリブレー
ション用ワークを用いて撮像装置のキャリブレーション
を自動的に行うための自動キャリブレーション装置であ
って、キャリブレーション用ワークに設けられた空間座
標が既知な複数個のマークを撮像して各マーク画像を生
成するマーク画像生成手段と、各マーク画像の画像上の
座標位置を検出するための画像位置検出手段と、各マー
ク画像の検出座標位置に基づき各マークの形状や配置に
関する情報を参照して各マーク画像をいずれかマークと
対応させてラベル付けするラベル付け手段と、各マーク
の空間座標位置とそれぞれマークと対応関係にある各マ
ーク画像の検出座標位置とからキャリブレーション演算
を実行してカメラモデルを生成する演算手段とを具備さ
せることにした。
ション用ワークを用いて撮像装置のキャリブレーション
を自動的に行うための自動キャリブレーション装置であ
って、キャリブレーション用ワークに設けられた空間座
標が既知な複数個のマークを撮像して各マーク画像を生
成するマーク画像生成手段と、各マーク画像の画像上の
座標位置を検出するための画像位置検出手段と、各マー
ク画像の検出座標位置に基づき各マークの形状や配置に
関する情報を参照して各マーク画像をいずれかマークと
対応させてラベル付けするラベル付け手段と、各マーク
の空間座標位置とそれぞれマークと対応関係にある各マ
ーク画像の検出座標位置とからキャリブレーション演算
を実行してカメラモデルを生成する演算手段とを具備さ
せることにした。
〈作用〉
キャリブレーション用ワークをマーク画像生成手段によ
り撮像すると、画像位置検出手段は各マーク画像の画像
上の座標位置を検出する。
り撮像すると、画像位置検出手段は各マーク画像の画像
上の座標位置を検出する。
ついでラベル付け手段が各マーク画像の検出座標位置に
基づき各マークの形状や配置に関する情報を参照して各
マーク画像をラベル付けすると、演算手段が各マークの
空間座標位置とそれぞれマークと対応関係にある各マー
ク画像の検出座標位置とからキャリブレーション演算を
実行してカメラモデルを生成する。
基づき各マークの形状や配置に関する情報を参照して各
マーク画像をラベル付けすると、演算手段が各マークの
空間座標位置とそれぞれマークと対応関係にある各マー
ク画像の検出座標位置とからキャリブレーション演算を
実行してカメラモデルを生成する。
従ってこの発明によれば、各マーク画像の座標位置の検
出から各マーク画像のラベル付け処理に至るまで自動的
に行われて撮像装置のカメラモデルが自動生成されるか
ら、撮像装置のキャリブレーションを容易かつ短時間で
行うことができるものである。
出から各マーク画像のラベル付け処理に至るまで自動的
に行われて撮像装置のカメラモデルが自動生成されるか
ら、撮像装置のキャリブレーションを容易かつ短時間で
行うことができるものである。
〈実施例〉
第1図はこの発明にかかる自動キャリブレーション装置
2の概念を示しており、この自動キャリブレーション装
置2がインターフェイス3を介して物体認識装置1に電
気接続されている。
2の概念を示しており、この自動キャリブレーション装
置2がインターフェイス3を介して物体認識装置1に電
気接続されている。
物体認識装置1は物体の形状等を認識するためのもので
あって、撮像装置4と、ビデオ信号を取り込み所定の画
像処理を実行して物体認識する画像処理装置5とから構
成されている。
あって、撮像装置4と、ビデオ信号を取り込み所定の画
像処理を実行して物体認識する画像処理装置5とから構
成されている。
自動キャリブレーション装置2は、コンビュ−夕のCP
U6を制御主体としており、撮像装置4のキャリブレー
ションを実行するためのプログラムを格納するROM7
や各種データを格納する演算用RAM8を備えている。
U6を制御主体としており、撮像装置4のキャリブレー
ションを実行するためのプログラムを格納するROM7
や各種データを格納する演算用RAM8を備えている。
CPU6はキャリブレーション用プログラムを解読実行
し、描像装置4よりキャリブレーション用ワーク9の画
像データを取り込んで、所定のキャリブレーション演算
を実行する。その結果、カメラモデル(詳細は後述する
)が生成され、そのカメラモデルを構成する座標変換係
数が物体認識装置1へ出力される。
し、描像装置4よりキャリブレーション用ワーク9の画
像データを取り込んで、所定のキャリブレーション演算
を実行する。その結果、カメラモデル(詳細は後述する
)が生成され、そのカメラモデルを構成する座標変換係
数が物体認識装置1へ出力される。
第2図および第3図は、上記自動キャリブレーション装
置が組み込まれた物体認識装置を示しており、第2図は
2次元物体認識装置の例であり、また第3図は板状のス
リット光を用いた3次元物体認識装置の例である。
置が組み込まれた物体認識装置を示しており、第2図は
2次元物体認識装置の例であり、また第3図は板状のス
リット光を用いた3次元物体認識装置の例である。
第2図の装置例は、コンピュータのCPU12を制御主
体とし、このCPU12に対し、画像処理用プログラム
やキャリブレーション用プログラムが格納されるROM
13.被認識物体の画像やキャリブレーション用ワーク
14の画像が格納される画像記憶部15.カメラモデル
を構成する座標変換係数が格納される係数記憶部16.
演算用に供されるRAM17の他、CRTより成る表示
部18やキーボードより成る操作部19が、それぞれ接
続されている。前記画像記憶部15は画像メモリより成
り、インターフェイス20を介して撮像装置21に接続
される。この撮像装置21は例えば2次元CCDテレビ
カメラより成り、被認識物体やキャリブレーション用ワ
ーク14を撮像してそのビデオ信号を出力する。
体とし、このCPU12に対し、画像処理用プログラム
やキャリブレーション用プログラムが格納されるROM
13.被認識物体の画像やキャリブレーション用ワーク
14の画像が格納される画像記憶部15.カメラモデル
を構成する座標変換係数が格納される係数記憶部16.
演算用に供されるRAM17の他、CRTより成る表示
部18やキーボードより成る操作部19が、それぞれ接
続されている。前記画像記憶部15は画像メモリより成
り、インターフェイス20を介して撮像装置21に接続
される。この撮像装置21は例えば2次元CCDテレビ
カメラより成り、被認識物体やキャリブレーション用ワ
ーク14を撮像してそのビデオ信号を出力する。
前記キャリブレーション用ワーク9は、第4図および第
5図に示す如く、平面形状が正方形の薄板状をなし、一
定高さく厚み)hの平坦面10上に複数個のマーク11
が設けである。これら各マーク11は同一径の円形であ
り、このキャリブレーション用ワーク11を撮像して2
値化したとき、その背景である平坦面10や床面などと
明確に区別できるように円形内を黒く塗り潰しである。
5図に示す如く、平面形状が正方形の薄板状をなし、一
定高さく厚み)hの平坦面10上に複数個のマーク11
が設けである。これら各マーク11は同一径の円形であ
り、このキャリブレーション用ワーク11を撮像して2
値化したとき、その背景である平坦面10や床面などと
明確に区別できるように円形内を黒く塗り潰しである。
またマーク11の総数は10個であり、第5図に示す如
く、各マーク11に対し「0」〜「9」のラベルが割り
当てである。
く、各マーク11に対し「0」〜「9」のラベルが割り
当てである。
各マークllは所定の規則に従って配置してあり、ラベ
ルが0.5,6,7,8.9の各マーク11は直交する
対角線上にほぼ位置し、その他のラベルの各マーク11
はその線外に位置している。
ルが0.5,6,7,8.9の各マーク11は直交する
対角線上にほぼ位置し、その他のラベルの各マーク11
はその線外に位置している。
なお図示例の各マーク11は同一形状であるが、後記す
るラベル付けのために個々の形状を違えてもよい。
るラベル付けのために個々の形状を違えてもよい。
第3図の装置例は、上記第2図の装置例とは、キャリブ
レーション用ワーク23の態様が異なる点および投光装
置22を具備している点で差異がある。なおその他の構
成は、第2図の実施例と同様であり、ここでは対応する
構成に同一の符号を付することにより、その説明を省略
する。
レーション用ワーク23の態様が異なる点および投光装
置22を具備している点で差異がある。なおその他の構
成は、第2図の実施例と同様であり、ここでは対応する
構成に同一の符号を付することにより、その説明を省略
する。
この実施例でのキャリブレーション用ワーク23は、第
6図および第7図に示す如く、高さく厚み) h+、h
zの異なる二段階の平坦面24゜25を有し、各平坦面
24.25上に前記と同様のマーク26が5個宛(合計
10個)設けられたものである。各マーク11には第7
図に示す如く、「0」〜「9」のラベルが割り当てられ
、前記の実施例と同様の規則に基づき各マーク11の配
置が決定されている。
6図および第7図に示す如く、高さく厚み) h+、h
zの異なる二段階の平坦面24゜25を有し、各平坦面
24.25上に前記と同様のマーク26が5個宛(合計
10個)設けられたものである。各マーク11には第7
図に示す如く、「0」〜「9」のラベルが割り当てられ
、前記の実施例と同様の規則に基づき各マーク11の配
置が決定されている。
前記投光装置22は、被認識物体やキャリブレーション
用ワーク23に対し板状のスリット光を斜め上方より照
射して、その表面にスリット光の交わり線27を生成す
るためのもので、この交わり線27を撮像装置21で撮
像して、被処理画像としてのスリット像を得る。
用ワーク23に対し板状のスリット光を斜め上方より照
射して、その表面にスリット光の交わり線27を生成す
るためのもので、この交わり線27を撮像装置21で撮
像して、被処理画像としてのスリット像を得る。
第8図および第9図は、前記撮像装置21のカメラモデ
ルの構造を示している。同図中、Ocは撮像装置21の
撮像面31の中心点を示し、この中心点Ocを原点とし
てXc軸、 YC軸、Zc軸を各直交軸とするカメラ座
標系が設定されている。Rは撮像装置21のレンズ中心
であり、結像距離1embはO,R間の距離で与えられ
る。また第8図中、Soは画像処理時のサンプリングの
原点、PCX 、 pcyはXC軸方向およびYc軸方
向の各サンプリングピッチである。
ルの構造を示している。同図中、Ocは撮像装置21の
撮像面31の中心点を示し、この中心点Ocを原点とし
てXc軸、 YC軸、Zc軸を各直交軸とするカメラ座
標系が設定されている。Rは撮像装置21のレンズ中心
であり、結像距離1embはO,R間の距離で与えられ
る。また第8図中、Soは画像処理時のサンプリングの
原点、PCX 、 pcyはXC軸方向およびYc軸方
向の各サンプリングピッチである。
なお第8図中のIJ座標系はこの撮像面31に当てはめ
られた画像メモリ座標系であり、また第9図中のxyz
座標系は物点に空間座標を与える基準座標系である。
られた画像メモリ座標系であり、また第9図中のxyz
座標系は物点に空間座標を与える基準座標系である。
ここでカメラモデルとは、撮像装置の3次元位置および
姿勢、レンズの結像距離、ビデオ信号のディジタル化仕
様を表現するモデルであって、前二者を外部モデル、後
者を内部モデルという。撮像装置の位置および姿勢は前
記カメラ座標系を基準座標系から表現したものであり、
この撮像装置の位置・姿勢およびレンズの結像距離は撮
像装置の移動やピント調整により変化する。
姿勢、レンズの結像距離、ビデオ信号のディジタル化仕
様を表現するモデルであって、前二者を外部モデル、後
者を内部モデルという。撮像装置の位置および姿勢は前
記カメラ座標系を基準座標系から表現したものであり、
この撮像装置の位置・姿勢およびレンズの結像距離は撮
像装置の移動やピント調整により変化する。
撮像装置の基準座標系より見た位置・姿勢をCFRAM
E )とすると、この(FRAMII! )は次式のよ
うに4行4列の行列として表現できる。
E )とすると、この(FRAMII! )は次式のよ
うに4行4列の行列として表現できる。
・・ (11
単位ベクトルであり、f Il+ f Zl+ f
3Iはそのベクトルの基準座標系におけるxyz成分
である。
3Iはそのベクトルの基準座標系におけるxyz成分
である。
のyc力方向よびZ、 向の単位ベクトルであり、fI
!+f2□、f3!およびf 13+ f Z3+
f:I3はそれぞれベクトルの基準座標系におけるx
y2成分である。
!+f2□、f3!およびf 13+ f Z3+
f:I3はそれぞれベクトルの基準座標系におけるx
y2成分である。
位置座標であり、f 14+ f 24* f34
は基準座標系におけるxyz成分である。
は基準座標系におけるxyz成分である。
以上から、行列CFRAME )の各要素については理
想的につぎの(2)〜(6)式が成立する。
想的につぎの(2)〜(6)式が成立する。
fil” + rz+” + fi1” = f
il” + f!!”+faz” ”fil”
+f、、” +fzs” =L・・・(2)rll
rl!+ fztfzz+f3+f3z=o”(31f
++f+3+fz+fzs+fs+fs3=O・・・・
(4)f +zf 13+ fzzf zs+
f 5tfss= o ・・・・(5)fa
+=fax=fax=o、 fa4=1 ・・・
・(6)ただしく2)式は単位ベクトルという条件を表
すものであり、(3)〜(5)式はカメラ座標系の各軸
が直交することを示すものである。
il” + f!!”+faz” ”fil”
+f、、” +fzs” =L・・・(2)rll
rl!+ fztfzz+f3+f3z=o”(31f
++f+3+fz+fzs+fs+fs3=O・・・・
(4)f +zf 13+ fzzf zs+
f 5tfss= o ・・・・(5)fa
+=fax=fax=o、 fa4=1 ・・・
・(6)ただしく2)式は単位ベクトルという条件を表
すものであり、(3)〜(5)式はカメラ座標系の各軸
が直交することを示すものである。
つぎに結像変換を表す行列を(LENZ)とすると、こ
の(LENZ)は次式で示される。
の(LENZ)は次式で示される。
・・・・(7)
さらに撮像装置の内部モデルは、撮像面31上で画像が
どのようにサンプリングされるかを示すものであり、こ
れを(SAMP)とすると、次式のような3行3列の行
列として表現できる。
どのようにサンプリングされるかを示すものであり、こ
れを(SAMP)とすると、次式のような3行3列の行
列として表現できる。
・・・・(8)
なお上式中、0RGX 、 0RGVは第8図に示す
如く、撮像面31におけるサンプリング原点S0のXc
座標およびY、座標を示す。
如く、撮像面31におけるサンプリング原点S0のXc
座標およびY、座標を示す。
いま基準座標系およびカメラ座標系で表現した物点Bi
(第9図に示す)の3次元座標を、(X直+ y
!+ Zi+ 1)t・・・・基準座標系<ei
1 fi l gi 、1) t””カメ7座標系
とし、またカメラ座標系および画像メモリ座標系で表現
したその像点P、の座標を、 (pl、q+、1)’・・・・カメラ座標系(1+ 、
J= 、1)t・・・・画像メモリ座標系とする。なお
これらの各座標は同次座標表現で表してあり、tは転置
行列を示す。
(第9図に示す)の3次元座標を、(X直+ y
!+ Zi+ 1)t・・・・基準座標系<ei
1 fi l gi 、1) t””カメ7座標系
とし、またカメラ座標系および画像メモリ座標系で表現
したその像点P、の座標を、 (pl、q+、1)’・・・・カメラ座標系(1+ 、
J= 、1)t・・・・画像メモリ座標系とする。なお
これらの各座標は同次座標表現で表してあり、tは転置
行列を示す。
この場合に基準座標系で表現した物点B、の3次元座標
が、カメラ座標系で表現した3次元座標に変換される過
程はつぎの(9)式で表される。
が、カメラ座標系で表現した3次元座標に変換される過
程はつぎの(9)式で表される。
つぎに結像変換によって物点座標が像点座標に変換され
る過程はつぎのα〔弐で表される。
る過程はつぎのα〔弐で表される。
なお上式中、h、は座標のひずみ等を表す変数である。
さらにカメラ座標系で表現した像点Pムの座標が画像メ
モリ座標系で表現した座標に変換される過程はつぎの0
0式で表される。
モリ座標系で表現した座標に変換される過程はつぎの0
0式で表される。
つぎに第10図は、第3図の装置例において、撮像装置
21のキャリブレーションを実行する手順を示している
。
21のキャリブレーションを実行する手順を示している
。
このキャリブレーションは、第6,7図に示すキャリブ
レーション用ワーク23を用いて実行されるもので、各
マーク画像の中心点を画像上で抽出した上で、各マーク
26の中心点の3次元座標(既知)と各マーク画像の中
心点の画像上の座標とから撮像装置21のカメラモデル
を生成するものである。
レーション用ワーク23を用いて実行されるもので、各
マーク画像の中心点を画像上で抽出した上で、各マーク
26の中心点の3次元座標(既知)と各マーク画像の中
心点の画像上の座標とから撮像装置21のカメラモデル
を生成するものである。
まず同図のステップ1 (図中rsTIJで示す)にお
いて、マーク画像を2値化するためのしきい値THを決
定した後、投光装置22をオフして、キャリブレーショ
ン用ワーク23を撮像装置21で撮像する(ステップ2
,3)。撮像装置21はキャリブレーション用ワーク2
3を画像化してそのビデオ信号をインターフェイス20
へ出力するもので、CPU12はこのワーク23の画像
を前記のしきい値TIにより2値化し、マーク画像の部
分を黒画素(データ「1」の画素)、背景の部分を白画
素(データ「0」の画素)として、この2値画像を画像
メモリより成る画像記憶部15に格納する。
いて、マーク画像を2値化するためのしきい値THを決
定した後、投光装置22をオフして、キャリブレーショ
ン用ワーク23を撮像装置21で撮像する(ステップ2
,3)。撮像装置21はキャリブレーション用ワーク2
3を画像化してそのビデオ信号をインターフェイス20
へ出力するもので、CPU12はこのワーク23の画像
を前記のしきい値TIにより2値化し、マーク画像の部
分を黒画素(データ「1」の画素)、背景の部分を白画
素(データ「0」の画素)として、この2値画像を画像
メモリより成る画像記憶部15に格納する。
つぎにCPU12はステップ4において、キャリブレー
ション用ワークの2値画像よりマーク画像の中心点を抽
出する。
ション用ワークの2値画像よりマーク画像の中心点を抽
出する。
第11図はこの中心点抽出方法の一例を示すもので、キ
ャリブレーション用ワークの画像32に対しマーク探索
用ウィンドウ34およびマーク中心点抽出用ウィンドウ
35が設定されている。マーク探索用ウィンドウ34は
縦長矩形状であり、長辺の長さがdj、短辺の長さがd
iである。またマーク中心点抽出用ウィンドウ35は正
方形状であり、各辺の長さがWである。いま各マーク画
像33の半径をrとすると、各ウィンドウ34.35の
各サイズは、この半径rの関数としてつぎのQ3〜0荀
式により求める。
ャリブレーション用ワークの画像32に対しマーク探索
用ウィンドウ34およびマーク中心点抽出用ウィンドウ
35が設定されている。マーク探索用ウィンドウ34は
縦長矩形状であり、長辺の長さがdj、短辺の長さがd
iである。またマーク中心点抽出用ウィンドウ35は正
方形状であり、各辺の長さがWである。いま各マーク画
像33の半径をrとすると、各ウィンドウ34.35の
各サイズは、この半径rの関数としてつぎのQ3〜0荀
式により求める。
dj=3r ・・・・@
di=2 ・・・・Q罎
W〒4r ・・・・α〜
ただし半径rは黒画素の全面積Sとマークの個数(=1
0)からつぎの(至)式によって求める。
0)からつぎの(至)式によって求める。
まずマーク画像33を探索するのに、マーク探索用ウィ
ンドウ34を矢印方向へ走査し、ウィンドウ34内の黒
画素の面積がウィンドウ面積の80%を占める位置を求
める。そしてその位置でマーク探索用ウィンドウ34を
止め、ウィンドウ内の黒画素の重心Gの位置を求める。
ンドウ34を矢印方向へ走査し、ウィンドウ34内の黒
画素の面積がウィンドウ面積の80%を占める位置を求
める。そしてその位置でマーク探索用ウィンドウ34を
止め、ウィンドウ内の黒画素の重心Gの位置を求める。
この重心位置はマーク画像33、の中心点CMの近傍で
ある。つぎにこの中心点C8の位置を求めるのに、マー
ク中心点抽出用ウィンドウ35を重心Gを中心にしてセ
ントし、このウィンドウ内の黒画素の中心座標を中心点
C0として求める。この中心点C8の座標が求まると、
同じマーク画像の重複処理を防止するため、処理済みマ
ーク画像を消去するとよい。以下同様の処理をマーク探
索用ウィンドウ34を画像全面にわたり走査しながら実
行して、全てのマーク画像33につき中心点C,を抽出
する。
ある。つぎにこの中心点C8の位置を求めるのに、マー
ク中心点抽出用ウィンドウ35を重心Gを中心にしてセ
ントし、このウィンドウ内の黒画素の中心座標を中心点
C0として求める。この中心点C8の座標が求まると、
同じマーク画像の重複処理を防止するため、処理済みマ
ーク画像を消去するとよい。以下同様の処理をマーク探
索用ウィンドウ34を画像全面にわたり走査しながら実
行して、全てのマーク画像33につき中心点C,を抽出
する。
第10図に戻って、ステップ4の中心点抽出が終わると
、つぎのステップ5でCPU12は各マーク画像33の
中心点C,4の検出座標位置に基づき各マークの配置に
関する情報を参照して各マーク画像33をいずれかマー
クと対応させてラベル付けする。
、つぎのステップ5でCPU12は各マーク画像33の
中心点C,4の検出座標位置に基づき各マークの配置に
関する情報を参照して各マーク画像33をいずれかマー
クと対応させてラベル付けする。
すなわちCPU12は、第12図に示す如く、まず10
個のマーク画像33の中心点CMにつきその重心gを求
め、その重心gに最も近い位置にある中心点C9−9の
マーク画像33にうベル「9」を割り付ける。つぎにこ
のラベル「9」のマーク画像33の中心点CM 9か
ら最も遠い位置にある中心点CM Oのマーク画像3
3にラベル「0」を割り付ける。ついでラベル「9」の
マーク画像の中心点C4−9より向かう単位ベクトルを
nとし、このベクトルnに直交する単位ベクトルをtと
する。そしてラベル「9」の中心点CM 9を原点と
し、各単位ベクトルn、tの方向を軸とする座標系によ
って各マーク画像33の中心点C8の座標を表現し直し
、第1番目に検出したマーク画像の中心点CMのn座標
およびt座標を(n=、、$i)とする。
個のマーク画像33の中心点CMにつきその重心gを求
め、その重心gに最も近い位置にある中心点C9−9の
マーク画像33にうベル「9」を割り付ける。つぎにこ
のラベル「9」のマーク画像33の中心点CM 9か
ら最も遠い位置にある中心点CM Oのマーク画像3
3にラベル「0」を割り付ける。ついでラベル「9」の
マーク画像の中心点C4−9より向かう単位ベクトルを
nとし、このベクトルnに直交する単位ベクトルをtと
する。そしてラベル「9」の中心点CM 9を原点と
し、各単位ベクトルn、tの方向を軸とする座標系によ
って各マーク画像33の中心点C8の座標を表現し直し
、第1番目に検出したマーク画像の中心点CMのn座標
およびt座標を(n=、、$i)とする。
つぎにラベル「9」のマーク画像33の中心点CM 9
とラベル「0」のマーク画像33の中心点C7−0との
距離の1/4をしきい値athとし、各マーク画像33
の中心点CHと前記のしきい値athとを用いて、次表
に示す規則に基づき他のマーク画像33のラベル付けを
行う。
とラベル「0」のマーク画像33の中心点C7−0との
距離の1/4をしきい値athとし、各マーク画像33
の中心点CHと前記のしきい値athとを用いて、次表
に示す規則に基づき他のマーク画像33のラベル付けを
行う。
なお同表中、「正」はn座標やむ座標の値がしきい値a
thより大であることを、また「0」はその座標値の絶
対値がしきい値ath以下であることを、さらに「負」
はその座標値がしきい値athより小であることを、そ
れぞれ示している。
thより大であることを、また「0」はその座標値の絶
対値がしきい値ath以下であることを、さらに「負」
はその座標値がしきい値athより小であることを、そ
れぞれ示している。
つぎにステップ6において、CPU12は各マーク26
の中心点の空間座標位置とそれぞれマークと対応関係に
ある各マーク画像33の中心点の検出座標位置とから所
定の演算を実行して撮像装置21の外部モデルを生成す
る。
の中心点の空間座標位置とそれぞれマークと対応関係に
ある各マーク画像33の中心点の検出座標位置とから所
定の演算を実行して撮像装置21の外部モデルを生成す
る。
いまこの外部モデルを表す行列を(EXT )とすると
、この(EXT )は前記(9101式よりつぎの(1
6)09式のように表される。
、この(EXT )は前記(9101式よりつぎの(1
6)09式のように表される。
(EXT ) = (LENZ) ・CFRAME
) −’−−−−QlGここでCFRAME ) −1
の各要素を、・・・・(至) で表現すると、(7)式とα匂式とをαの式に代入して
つぎのα9式を得る。
) −’−−−−QlGここでCFRAME ) −1
の各要素を、・・・・(至) で表現すると、(7)式とα匂式とをαの式に代入して
つぎのα9式を得る。
・・・・α(至)
ここでα(至)式に示す要素をもつ撮像装置21の外部
モデルを、各マーク画像33の中心点C。
モデルを、各マーク画像33の中心点C。
の画像メモリ座標系における座標と各マーク26の中心
点の基準座標系における座標とを用いて算出する。
点の基準座標系における座標とを用いて算出する。
いまラベルiのマーク画像33の中心点Cイにつき、画
像メモリ座標系における座標が(It+J+)であると
し、またこれをカメラ座標系で表現した座標を(pi、
qi)とすると、前記00式よりつぎの(至)式を得る
。
像メモリ座標系における座標が(It+J+)であると
し、またこれをカメラ座標系で表現した座標を(pi、
qi)とすると、前記00式よりつぎの(至)式を得る
。
つぎにラベルiのマーク26の中心点の基準座標系にお
ける3次元座標(”i+ 3’i * Z= )と
すると、r21式を用いて前記09式を解(ことにより
(EXT )を求めることができる。
ける3次元座標(”i+ 3’i * Z= )と
すると、r21式を用いて前記09式を解(ことにより
(EXT )を求めることができる。
この場合に前記顛式をα9式に代入し、pi。
qiにつき整理すると、つぎの(21) (22)式を
得る。
得る。
C11Xz +C+zyt +c13zi +C
Ia・・・・(21) ・・・・(22) 上記(21) (22)式を変形しかつC34=1と置
くと、つぎの(23) (24)式を得る。
Ia・・・・(21) ・・・・(22) 上記(21) (22)式を変形しかつC34=1と置
くと、つぎの(23) (24)式を得る。
cllxi +C+tYi +C+ffZt +Cl4
−C1+Xi pt Czz)’i pt Czs
Zt pi=pi ・・・・(
23)Cz+x 、・ 十 Czz)’i +
CzsZt +CtaC:++X+ qi C
3z)’i qi c33zi Qt=(li
・・・・(24)ここで行列(C)
を、 (C) = (C+ + CIz Cl 3 CI 4
Cz r Cz z Cz 、Ct aC31C3□
C:I3) t ・・・・(25)と置き、さらに(
23) (24)式がN個の点(i・1゜・・・・、N
)につき成立する場合に、行列(A)および(R)をつ
ぎの(26) (27)式のように置く。
−C1+Xi pt Czz)’i pt Czs
Zt pi=pi ・・・・(
23)Cz+x 、・ 十 Czz)’i +
CzsZt +CtaC:++X+ qi C
3z)’i qi c33zi Qt=(li
・・・・(24)ここで行列(C)
を、 (C) = (C+ + CIz Cl 3 CI 4
Cz r Cz z Cz 、Ct aC31C3□
C:I3) t ・・・・(25)と置き、さらに(
23) (24)式がN個の点(i・1゜・・・・、N
)につき成立する場合に、行列(A)および(R)をつ
ぎの(26) (27)式のように置く。
・・・・(26)
〔R〕ニド’/+ X2S’2”” Xi ’l= ”
” XNVy ] t・・・・(27) かくて上記の各行列(C)(A)(R)を用いて、t”
1+・・・・、Nについての(23) (24)式を書
きなおすと、つぎの行列方程式を得る。
” XNVy ] t・・・・(27) かくて上記の各行列(C)(A)(R)を用いて、t”
1+・・・・、Nについての(23) (24)式を書
きなおすと、つぎの行列方程式を得る。
(A) ・ (C)= (R) ・・・・(2
8)そして行列(C)は、最小2乗法を適用することに
よって、次のように求まる。
8)そして行列(C)は、最小2乗法を適用することに
よって、次のように求まる。
(C)= ((A) t・ (A)’)−’・ (A)
t CR)・・・・(29) 従って(25) (29)式から(19)式の外部モデ
ルの各パラメータを求めることができる。
t CR)・・・・(29) 従って(25) (29)式から(19)式の外部モデ
ルの各パラメータを求めることができる。
第10図に戻って、ステップ6の外部モデルの算出が行
われると、つぎにこの外部モデルから結像距離および撮
像装置21の位置・姿勢を算出する(ステップ7.8)
。
われると、つぎにこの外部モデルから結像距離および撮
像装置21の位置・姿勢を算出する(ステップ7.8)
。
この場合に外部モデルは非−意的であって、(21)
(22)式から明らかなように(EXT )の各要素を
に倍(ただしKは比例係数)しても成立する。従って(
29)式を解いて得られる〔C)は本来の値をに倍した
ものになっている可能性がある。この点を考慮して、(
19)式の各要素間の関係式を記述すると次のようにな
る。
(22)式から明らかなように(EXT )の各要素を
に倍(ただしKは比例係数)しても成立する。従って(
29)式を解いて得られる〔C)は本来の値をに倍した
ものになっている可能性がある。この点を考慮して、(
19)式の各要素間の関係式を記述すると次のようにな
る。
t I l = C11K ・・・・(30
)t+z=c+z・K ・・・・(31
)t13=cll・K ・・・・(32
)t14=c+4・K ・・・・(33
)tz+=cz+−K ・・・・(3
4)t2□=C,□・K ・・・・(3
5)t 23” C13・K ・・・・
(36)tZ4=C24・K ・・・・
(37)j3.=−1enb−C31−K ”
(3B)t 3Xz 1enb −Csz
−K ” ” (39)t 33
= 1enb−C33・K ” ” (40
)tH=lenb−1enb−Cz<・K −(
41)また行列(PRAME )−’の各要素ti、に
は、t++” + t+t” + t’s” = 1
・・・・(42)t、−+t!!” +t!3”
!1 ・・・・(43)t:++” + j、、t
” + ts+” = 1 ・・・・(44)の各
拘束条件が成立するから、以上の(30)〜(44)式
を解くことによって、つぎの(45) (46)式・・
・・(45) ・・・・(46) かくして(45) (46)式を(30)〜(41)式
に代入することにより、(FRAME )−1の各要素
tijを求めることができ、また(FRAME ) −
’の逆行列をとることによって、(FRAME )が得
られる。
)t+z=c+z・K ・・・・(31
)t13=cll・K ・・・・(32
)t14=c+4・K ・・・・(33
)tz+=cz+−K ・・・・(3
4)t2□=C,□・K ・・・・(3
5)t 23” C13・K ・・・・
(36)tZ4=C24・K ・・・・
(37)j3.=−1enb−C31−K ”
(3B)t 3Xz 1enb −Csz
−K ” ” (39)t 33
= 1enb−C33・K ” ” (40
)tH=lenb−1enb−Cz<・K −(
41)また行列(PRAME )−’の各要素ti、に
は、t++” + t+t” + t’s” = 1
・・・・(42)t、−+t!!” +t!3”
!1 ・・・・(43)t:++” + j、、t
” + ts+” = 1 ・・・・(44)の各
拘束条件が成立するから、以上の(30)〜(44)式
を解くことによって、つぎの(45) (46)式・・
・・(45) ・・・・(46) かくして(45) (46)式を(30)〜(41)式
に代入することにより、(FRAME )−1の各要素
tijを求めることができ、また(FRAME ) −
’の逆行列をとることによって、(FRAME )が得
られる。
こうして求めた1enbが結像距離であり、またCFR
AME )がカメラの位置・姿勢である。
AME )がカメラの位置・姿勢である。
上記の撮像装置21のキャリブレーションが完了すると
、つぎに第13図に示す手順に基づき投光装置22のキ
ャリブレーションを実行することになる。このキャリブ
レーションは、カメラモデルが既知となった後、前記の
キャリブレーション用ワーク23に板状のスリット光を
照射してスリット像を生成し、このスリット像を解析す
ることにより、投光装置22のスリット光モデルを生成
するものである。
、つぎに第13図に示す手順に基づき投光装置22のキ
ャリブレーションを実行することになる。このキャリブ
レーションは、カメラモデルが既知となった後、前記の
キャリブレーション用ワーク23に板状のスリット光を
照射してスリット像を生成し、このスリット像を解析す
ることにより、投光装置22のスリット光モデルを生成
するものである。
ここでスリット光モデルとは、第14図に示す如く、ス
リット光40の平面を平面方程式で表現したものである
。このスリット光40の平面方程式は、つぎの(47)
式で与えられ、従ってスリット光モデルはこの式のパラ
メータaS+bs l cs l ci、の組とし
て表現できる。
リット光40の平面を平面方程式で表現したものである
。このスリット光40の平面方程式は、つぎの(47)
式で与えられ、従ってスリット光モデルはこの式のパラ
メータaS+bs l cs l ci、の組とし
て表現できる。
as x+bsy+c、z+d3=0・・−・(47)
まず第13図のステップ9で、スリット像を2値化する
ためのしきい値TI’を決定した後、ステップ10で投
光装置22をオンして、キャリブレーション用ワーク2
3に板状のスリット光40を照射する。これによりワー
ク23の平坦面24.25や床面に第7図に示すような
スリット光の交わり線27が生成され、この交わり線2
7は撮像装置21により撮像される(ステップ11)。
まず第13図のステップ9で、スリット像を2値化する
ためのしきい値TI’を決定した後、ステップ10で投
光装置22をオンして、キャリブレーション用ワーク2
3に板状のスリット光40を照射する。これによりワー
ク23の平坦面24.25や床面に第7図に示すような
スリット光の交わり線27が生成され、この交わり線2
7は撮像装置21により撮像される(ステップ11)。
撮像装置21は交わり線27を画像化してスリット像を
求め、そのビデオ信号をインターフェイス20へ出力す
るもので、CPUI 2はスリット像を前記のしきい値
TH’により2値化し、例えばスリット像の部分を黒画
素(データ「1」の画素)、それ以外の部分を白画素(
データ「0」の画素)として、この2値画像を画像記憶
部15に格納する(ステップ12)。
求め、そのビデオ信号をインターフェイス20へ出力す
るもので、CPUI 2はスリット像を前記のしきい値
TH’により2値化し、例えばスリット像の部分を黒画
素(データ「1」の画素)、それ以外の部分を白画素(
データ「0」の画素)として、この2値画像を画像記憶
部15に格納する(ステップ12)。
つぎのステップ13で、CPU12はスリット像上の像
点の3次元座標を算出する。
点の3次元座標を算出する。
第15図は、像点の座標算出方法を示している。同図中
、AI −Aa 、B+−Baはキャリブレーション用
ワーク23の上下平坦面24゜25の角点てあって、各
角点に対応するワーク画像41上の角点はAI ’〜
A 4 ’ r B I ′〜B4で示しである。上
下平坦面24.25および床面上にはスリット光40の
交わり線27が生成され、このワーク23を撮像したと
き、ワーク画像41.には交わり線27に対応するスリ
ット像42が現れる。交わり線27は物点Bの集合であ
り、冬物点Bとその像点Pとはレンズ中心Rを通る視線
43によりその位置関係が決定される。
、AI −Aa 、B+−Baはキャリブレーション用
ワーク23の上下平坦面24゜25の角点てあって、各
角点に対応するワーク画像41上の角点はAI ’〜
A 4 ’ r B I ′〜B4で示しである。上
下平坦面24.25および床面上にはスリット光40の
交わり線27が生成され、このワーク23を撮像したと
き、ワーク画像41.には交わり線27に対応するスリ
ット像42が現れる。交わり線27は物点Bの集合であ
り、冬物点Bとその像点Pとはレンズ中心Rを通る視線
43によりその位置関係が決定される。
すなわち像点Pが与えられたとき、その像点Pに対応す
る物点Bの3次元座標は像点Pの視線43とキャリブレ
ーション用ワーク23の平坦面(図示例の場合は上段の
平坦面25)との交点として求めることができる。
る物点Bの3次元座標は像点Pの視線43とキャリブレ
ーション用ワーク23の平坦面(図示例の場合は上段の
平坦面25)との交点として求めることができる。
いま視線43を表す直線をパラメータ表現するつぎの(
48)式で与えられる。ただしkRはパラメータである
。
48)式で与えられる。ただしkRはパラメータである
。
上式中、(x* l )’R+ zll )はレン
ズ中心Rの3次元座標であり、カメラモデルが既知の状
態下でつぎの(49)〜(51)式により求まる。
ズ中心Rの3次元座標であり、カメラモデルが既知の状
態下でつぎの(49)〜(51)式により求まる。
x、 = f 、、+1enb’ f 13 ・−・
(49)’1m −f ta+1enb−f H”(5
0)、 Z@ ”f34+1enb” fsff”(
51)かくて像点Pの3次元座標を(xo+7o1zo
)とすると、nXl n、I n、はつぎの(52
)式で与えられる。
(49)’1m −f ta+1enb−f H”(5
0)、 Z@ ”f34+1enb” fsff”(
51)かくて像点Pの3次元座標を(xo+7o1zo
)とすると、nXl n、I n、はつぎの(52
)式で与えられる。
・・・・(52)
なお像点Pの3次元座標(Xo l yo + 2
11 )は、カメラモデルが既知の状態下では、つぎの
(53)式により求まる。
11 )は、カメラモデルが既知の状態下では、つぎの
(53)式により求まる。
・・・・(53)
上記の各式から像点Pの視線43を求めることができる
から、つぎに物点Bが位置する平坦面の平面方程式を求
める。
から、つぎに物点Bが位置する平坦面の平面方程式を求
める。
まずカメラモデルおよびキャリブレーション用ワーク2
3の形状データが既知であるから、ワーク画像41上の
角点AH’〜A4 ′およびB、/〜84 ′の画像上
の座標(1,J)をつぎの(54) (55)式により
算出する。
3の形状データが既知であるから、ワーク画像41上の
角点AH’〜A4 ′およびB、/〜84 ′の画像上
の座標(1,J)をつぎの(54) (55)式により
算出する。
■
なお上式中、OLm 、 Ym 、 Ztr )は
算出しようとするマーク画像41の角点と対応関係にあ
るワーク23上の角点の3次元座標を意味している。
算出しようとするマーク画像41の角点と対応関係にあ
るワーク23上の角点の3次元座標を意味している。
全ての角点AI ′〜A 4 ’ + B I
′〜B4 /の3次元座標が求まると、つぎに着目する
像点Pが角点AI ′〜A4 ’で決まる四角形44
と角点Bt’〜B、/で決まる四角形45と、どのよう
な包含関係にあるかを次表にて判断し、これにより物点
Bが平坦面24.25や床面のいずれに位置するかを判
断する。
′〜B4 /の3次元座標が求まると、つぎに着目する
像点Pが角点AI ′〜A4 ’で決まる四角形44
と角点Bt’〜B、/で決まる四角形45と、どのよう
な包含関係にあるかを次表にて判断し、これにより物点
Bが平坦面24.25や床面のいずれに位置するかを判
断する。
上記により物点Bが位置する平面を判別すると、その平
面の方程式と前記視線43の方程式とを連立させて解く
ことにより、物点Bの3次元座標を算出する。
面の方程式と前記視線43の方程式とを連立させて解く
ことにより、物点Bの3次元座標を算出する。
このようにしてスリット像42上の各像点Pの3次元座
標(x+ * )’! + zi )が得られると
、スリット光40の平面パラメータとの間に次式が成立
する。
標(x+ * )’! + zi )が得られると
、スリット光40の平面パラメータとの間に次式が成立
する。
zi ”as Xi +bs )’i +d3+ei
”(56)ただしく47)式においてc、=−1と置く
。
”(56)ただしく47)式においてc、=−1と置く
。
ここでN個の点について上式の誤差項eムに次式を解く
ことにより得る(ステップ14)。
ことにより得る(ステップ14)。
ここで(57)式の各行列を(R)(A)(Z“〕と置
くと、この(57)式はつぎの(58)式で表現できる
。
くと、この(57)式はつぎの(58)式で表現できる
。
(R) ・ (A)= (Z)・・・・(58)そし
てこの式中、スリット光モデルを表す行列(Alはつぎ
の(59)式で与えられる。
てこの式中、スリット光モデルを表す行列(Alはつぎ
の(59)式で与えられる。
(A)−((R) t ・ (R)) −’・ (R)
・ (Z)・・・・(59) なお上記は第3図の装置例について撮像装置21および
投光装置22のキャリブレーションを説明したが、第2
図の装置例については撮像装置21のキャリブレーショ
ンのみを実施すれば足り、しかもその方法は上記と同様
であるかから、ここではその説明は省略する。
・ (Z)・・・・(59) なお上記は第3図の装置例について撮像装置21および
投光装置22のキャリブレーションを説明したが、第2
図の装置例については撮像装置21のキャリブレーショ
ンのみを実施すれば足り、しかもその方法は上記と同様
であるかから、ここではその説明は省略する。
〈発明の効果〉
この発明は上記の如く、キャリブレーション用ワークを
用いて撮像装置のキヤリプレーションを行うのに、各マ
ーク画像の座標位置の検出から各マーク画像のラベル付
け処理に至るまで自動的に行って、撮像装置のカメラモ
デルを自動生成するから、撮像装置のキャリブレーショ
ンを容易かつ短時間で実施できる等、発明目的を達成し
た顕著な効果を奏する。
用いて撮像装置のキヤリプレーションを行うのに、各マ
ーク画像の座標位置の検出から各マーク画像のラベル付
け処理に至るまで自動的に行って、撮像装置のカメラモ
デルを自動生成するから、撮像装置のキャリブレーショ
ンを容易かつ短時間で実施できる等、発明目的を達成し
た顕著な効果を奏する。
第1図はこの発明にかかる自動キャリブレーション装置
の概念を示すブロック図、第2図はこの発明の一実施例
を示すブロック図、第3図はこの発明の他の実施例を示
すブロック図、第4図はキャリブレーション用ワークの
一例を示す斜面図、第5図はその平面図、第6図はキャ
リブレーション用ワークの他の例を示す斜面図、第7図
はその平面図、第8図および第9図は撮像装置のカメラ
モデルの構造を説明するための説明図、第10図は撮像
装置のキャリブレーションの実行手順を示すフローチャ
ート、第11図はマーク画像の中心点抽出方法を示す説
明図、第12図はマーク画像のラベル付け方法を示す説
明図、第13図は投光装置のキャリブレーションの実行
手順を示すフローチャート、第14図はスリット光モデ
ルの構造を説明するための説明図、第15図は像点の座
標算出方法を示す説明図である。 2・・・・自動キャリブレーション装置4.21・・・
・撮像装置 6.12・・・・CPU 9、14.23・・・・キャリブレーション用ワーク特
許 出願人 立石電機株式会社 ”h>”U ごの滴り一にの・0・ろ自象オ↑tす
7・シーシーン裟置め酸受4オ4アロツク面’42)襲
う この#→明の一爽宥しμm皇オ、七−゛フ―a
アクL4牙3 )XI 鋼発帆の4邑の実嘲し仔・
1!桐7′口・2扉刊’&)Ea −(#Ifff、f#4峠 f、r
ti Jjo+n21.−*動ナヤリ1ムーシ、ン
[16,/2・・cpu4、zt−0−漁イ象gL
q、)4.23−−一千セν几−シ賃ン用ワーク
丹t2171 骨/3)2くこと7
6わ≧〕
の概念を示すブロック図、第2図はこの発明の一実施例
を示すブロック図、第3図はこの発明の他の実施例を示
すブロック図、第4図はキャリブレーション用ワークの
一例を示す斜面図、第5図はその平面図、第6図はキャ
リブレーション用ワークの他の例を示す斜面図、第7図
はその平面図、第8図および第9図は撮像装置のカメラ
モデルの構造を説明するための説明図、第10図は撮像
装置のキャリブレーションの実行手順を示すフローチャ
ート、第11図はマーク画像の中心点抽出方法を示す説
明図、第12図はマーク画像のラベル付け方法を示す説
明図、第13図は投光装置のキャリブレーションの実行
手順を示すフローチャート、第14図はスリット光モデ
ルの構造を説明するための説明図、第15図は像点の座
標算出方法を示す説明図である。 2・・・・自動キャリブレーション装置4.21・・・
・撮像装置 6.12・・・・CPU 9、14.23・・・・キャリブレーション用ワーク特
許 出願人 立石電機株式会社 ”h>”U ごの滴り一にの・0・ろ自象オ↑tす
7・シーシーン裟置め酸受4オ4アロツク面’42)襲
う この#→明の一爽宥しμm皇オ、七−゛フ―a
アクL4牙3 )XI 鋼発帆の4邑の実嘲し仔・
1!桐7′口・2扉刊’&)Ea −(#Ifff、f#4峠 f、r
ti Jjo+n21.−*動ナヤリ1ムーシ、ン
[16,/2・・cpu4、zt−0−漁イ象gL
q、)4.23−−一千セν几−シ賃ン用ワーク
丹t2171 骨/3)2くこと7
6わ≧〕
Claims (4)
- (1)キャリブレーション用ワークを用いて撮像装置の
キャリブレーションを自動的に行うための自動キャリブ
レーション装置であって、 キャリブレーション用ワークに設けられた空間座標が既
知な複数個のマークを撮像して各マーク画像を生成する
マーク画像生成手段と、各マーク画像の画像上の座標位
置を検出するための画像位置検出手段と、 各マーク画像の検出座標位置に基づき各マークの形状や
配置に関する情報を参照して各マーク画像をいずれかマ
ークと対応させてラベル付けするラベル付け手段と、 各マークの空間座標位置とそれぞれマークと対応関係に
ある各マーク画像の検出座標位置とからキャリブレーシ
ョン演算を実行してカメラモデルを生成する演算手段と
を具備して成る自動キャリブレーション装置。 - (2)前記撮像装置は、2次元CCDテレビカメラを含
んでいる特許請求の範囲第1項記載の自動キャリブレー
ション装置。 - (3)前記キャリブレーション用ワークは、一定高さの
平坦面に複数個のマークが設けられて成る特許請求の範
囲第1項記載の自動キャリブレーション装置。 - (4)前記キャリブレーション用ワークは、二段階の高
さをもつ各平坦面に複数個のマークが配置されて成る特
許請求の範囲第1項記載の光学系自動キャリブレーショ
ン装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62147205A JP2672509B2 (ja) | 1987-06-13 | 1987-06-13 | カメラモデルの自動キャリブレーション方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62147205A JP2672509B2 (ja) | 1987-06-13 | 1987-06-13 | カメラモデルの自動キャリブレーション方法およびその装置 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7251971A Division JPH08110807A (ja) | 1995-09-04 | 1995-09-04 | 自動キャリブレーション方法およびその装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63311485A true JPS63311485A (ja) | 1988-12-20 |
JP2672509B2 JP2672509B2 (ja) | 1997-11-05 |
Family
ID=15424939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62147205A Expired - Lifetime JP2672509B2 (ja) | 1987-06-13 | 1987-06-13 | カメラモデルの自動キャリブレーション方法およびその装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2672509B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US7894661B2 (en) | 2002-12-27 | 2011-02-22 | Olympus Corporation | Calibration apparatus, calibration method, program for calibration, and calibration jig |
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-
1987
- 1987-06-13 JP JP62147205A patent/JP2672509B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
Title |
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IEEE INT.C0NF.ON ROBOTICS=1984 * |
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KR20220080011A (ko) * | 2017-04-17 | 2022-06-14 | 코그넥스코오포레이션 | 고정밀 교정 시스템 및 방법 |
CN110506297B (zh) * | 2017-04-17 | 2023-08-11 | 康耐视公司 | 高精确度校准系统和方法 |
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Publication number | Publication date |
---|---|
JP2672509B2 (ja) | 1997-11-05 |
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