本发明涉及立体视觉领域，尤其涉及一种基于散焦图像的大视场立体视觉系统标定方法。
背景技术：
随着机器视觉的不断发展，立体视觉测量技术广泛应用于工业、农业和国防领域。标定是立体视觉测量的核心步骤，标定方法的精度直接影响测量的精度。当视场范围较大时，传统标定方法存在大靶标难以制作、携带和使用，小靶标标定精度不高的问题，无法满足大视场场景需求，因此研究一种大视场立体视觉系统标定方法具有重要的意义。
目前，国内外现有的大视场立体视觉系统标定方法有：(1)基于一维靶标的大视场立体视觉系统标定方法，通过多个一维靶标组合，实现立体视觉系统的标定，此类方法能达到较高的标定精度，但是由于线性靶标上标记点不足，需要多次摆放才能覆盖视场区域，且其对靶标制作的精度要求较高，操作较繁琐，实用性较差；(2)基于二维靶标拼接的大视场立体视觉系统标定方法，通过采用算法或刚性装置将多个二维靶标拼接成大靶标，实现立体视觉系统的标定，此类方法的标定精度较高，但是由于在标定过程中同时使用了多个靶标，操作难度较大，标定成功率较低。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于散焦图像的大视场立体视觉系统标定方法，旨在解决现有技术存在的操作繁琐、标定成功率低的问题，本发明方法具体包括以下步骤：
1)小视场散焦位置和大视场测量位置靶标设计，具体包括以下步骤：
(1.1)靶标大小设计：为了标定过程的灵活性，采用手持式靶标，并根据手持约束、平面性约束和大视场约束确定靶标大小。
(1.2)小视场散焦位置靶标参数设计：小视场散焦位置与大视场测量位置相比，离视觉传感器更近，视场较小，同等大小的物体成像较大、占像素多。因此，在能准确定位标记点的前提下，为了排列更多标记点，标记点的大小和间距可设计的小一些。
(1.3)大视场测量位置靶标参数设计：大视场测量位置与小视场散焦位置相比，离视觉传感器更远，视场较大，同等大小的物体成像较小、占像素少。因此，为了能准确定位标记点，标记点的大小和间距需设计的大一些。
2)小视场散焦位置靶标图像采集，具体包括以下步骤：
(2.1)根据大视场测量位置调校立体视觉系统：立体视觉系统中包含两个视觉传感器，将靶标放在大视场测量位置，分别对每个视觉传感器进行对焦调整，使大视场测量位置的靶标清晰成像。
(2.2)确定小视场散焦位置范围：设视觉传感器成像大小为si，当小视场散焦位置靶标在视觉传感器和大视场测量位置之间沿光轴方向移动到某位置时，靶标在图像中的大小为st，则满足
(2.3)在小视场散焦位置采集靶标图像：首先，在小视场散焦范围中选定一个位置作为小视场散焦位置；其次，选取一个视觉传感器作为待标定传感器，将小视场散焦位置靶标放在待标定传感器前，摆放n1次，采集一组靶标图像；最后，选取另一个视觉传感器，按同样的方法采集一组靶标图像，完成两个视觉传感器的靶标图像采集。
3)大视场测量位置靶标图像采集，具体包括以下步骤：
(3.1)确定立体视觉系统中，两个视觉传感器在大视场测量位置的公共视场范围。
(3.2)将公共视场等间隔划分为m×n个长方形区域，要求每个区域的面积大于等于大视场测量位置靶标面积的k倍。
(3.3)将大视场测量位置靶标在每个区域中摆放n2次，采集大视场测量位置靶标图像。
4)基于小视场散焦位置靶标图像的单个视觉传感器标定；
5)基于大视场测量位置靶标图像的立体视觉标定。
本发明的优点是：通过设计小视场散焦位置靶标，实现单个视觉传感器标定，设计大视场测量位置靶标，实现立体视觉标定，提高了大视场立体视觉系统标定的成功率；通过对大视场测量区域进行划分，使标定操作方便，且易保障标定精度。该发明具有操作方便、标定成功率高、标定精度高的优点，适用于大视场立体视觉系统标定。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
图2为本发明实施例中设计的小视场散焦位置靶标。
图3为本发明实施例中设计的大视场测量位置靶标。
图4为小视场散焦位置与大视场测量位置分布示意图。
具体实施方式
本发明采用如图1所示的基于散焦图像的大视场立体视觉系统标定方法流程图，实现大视场下立体视觉系统的高精度标定，具体实施步骤如下：
1)小视场散焦位置和大视场测量位置靶标设计
(1.1)靶标大小设计：为了标定过程的灵活性，采用手持式靶标，并根据手持约束、平面性约束和大视场约束确定靶标大小。
所述手持约束是指为了标定过程的灵活性，手持靶标尺寸不能大于w1×h1，质量不能超过m；平面性约束是指为了达到较高的标定精度，靶标应具有较好的平面性且在摆放过程中不易发生形变；大视场约束是指大视场条件下，为了取得较高的标定精度，靶标应尽可能的大，尽量分布满整个视场区域。
本发明实施例中w1和h1取值皆为1000mm，m取值为2.5kg。
根据手持约束、平面性约束和大视场约束，本发明实施例中最终选用具有轻质、高模量、耐腐蚀特点的3k碳纤维板，3k是指三千层，制作尺寸为600mm×600mm，重量为1.72kg的靶标。
(1.2)小视场散焦位置靶标参数设计：小视场散焦位置与大视场测量位置相比，离视觉传感器更近，视场较小，同等大小的物体成像较大、占像素多。因此，在能准确定位标记点的前提下，为了排列更多标记点，标记点的大小和间距可设计的小一些。
本发明实施例中，小视场散焦位置靶标参数设计的具体实施步骤如下：
(a1)选择标记点类型，由于圆形具有特征明显、对噪声不敏感的特点，选用圆形标记点；
(a2)确定标记点大小、间距和个数，从小视场散焦位置特性上分析，在能准确定位标记点的前提下，标记点的大小和间距可设计的小一些，从标记点个数上分析，标记点个数增加，在一定程度上可以提高标定精度，但是靶标大小有限，综合考虑以上因素，选用标记点直径40mm，两标记点中心间距60mm，标记点个数为8×9的靶标；
(a3)确定定向标记点，为了能唯一定位和匹配标记点，通过添加定向标记点的方式，辅助完成标记点排序。
本发明实施例中，小视场散焦位置靶标的定向标记点直径为40mm，位于第一行标记点的左侧，标记点中心距第一行第一个标记点中心60mm。本发明实施例中设计的小视场散焦位置靶标形如图2所示。
(1.3)大视场测量位置靶标参数设计：大视场测量位置与小视场散焦位置相比，离视觉传感器更远，视场较大，同等大小的物体成像较小、占像素少。因此，为了能准确定位标记点，标记点的大小和间距需设计的大一些。
本发明实施例中，大视场测量位置靶标参数设计的具体实施步骤如下：
(b1)选择标记点类型，由于圆形具有特征明显、对噪声不敏感的特点，选用圆形标记点；
(b2)确定标记点大小、间距和个数，从大视场测量位置特性上分析，为了能准确定位标记点，标记点的大小和间距需设计的大一些，从标记点个数上分析，标记点个数增加，在一定程度上可以提高标定精度，但是靶标大小有限，综合考虑以上因素，选用标记点直径53mm，两标记点中心间距79mm，标记点个数为6×7的靶标；
(b3)确定定向标记点，为了能唯一定位和匹配标记点，通过添加定向标记点的方式，辅助完成标记点排序。
本发明实施例中，大视场测量位置靶标的定向标记点直径为53mm，位于第一行标记点的左侧，标记点中心距第一行第一个标记点中心79mm。本发明实施例中设计的大视场测量位置靶标形如图3所示。
本发明实施例中通过打印或喷涂的形式，将标记点覆盖于靶标表面，完成靶标的制作。
2)小视场散焦位置靶标图像采集
(2.1)根据大视场测量位置调校立体视觉系统：立体视觉系统中包含两个视觉传感器，将靶标放在大视场测量位置，分别对每个视觉传感器进行对焦调整，使大视场测量位置的靶标清晰成像。
本发明实施例中，视觉传感器选用的是德国basler公司产型号为aca2000-340km的工业相机，镜头焦距为12mm，图像分辨率为2040pixel×1024pixel，视觉传感器之间的距离为40mm，大视场测量位置离相机为5000mm，测量位置单个视觉传感器的视场范围为4675mm×2347mm。
需要说明的是，执行步骤(2.1)前，还需对视觉传感器进行调整，使两个视觉传感器在大视场测量位置的公共视场范围与单个视觉传感器的视场范围基本一致，执行步骤(2.1)后，在整个标定过程中，应保持每个视觉传感器的聚焦状态不变。
(2.2)确定小视场散焦位置范围：设视觉传感器成像大小为si，当小视场散焦位置靶标在视觉传感器和大视场测量位置之间沿光轴方向移动到某位置时，靶标在图像中的大小为st，则满足
本发明实施例中si为2040pixel×1024pixel。
(2.3)在小视场散焦位置采集靶标图像：首先，在小视场散焦范围中选定一个位置作为小视场散焦位置；其次，选取一个视觉传感器作为待标定传感器，将小视场散焦位置靶标放在待标定传感器前，摆放n1次，采集一组靶标图像；最后，选取另一个视觉传感器，按同样的方法采集一组靶标图像，完成两个视觉传感器的靶标图像采集。
本发明实施例中，选取离相机1600mm的位置作为小视场散焦位置。在小视场散焦位置靶标图像的采集过程中，每采集一张图像则变换靶标平面与光轴中心的夹角，并在旋转靶标的过程中调整靶标摆放的位置，使标记点分尽量布满视场区域。小视场散焦位置靶标图像数量n1≥8时，可以得到较好的标定精度，图像数增多一定程度上可提高标定结果的稳定性，但增多的图像导致标定时间增长，将会影响标定效率。本发明实施例中，小视场散焦位置靶标图像数量取n1＝16，小视场散焦位置与大视场测量位置分布示意图如图4所示。
3)大视场测量位置靶标图像采集
(3.1)确定立体视觉系统中，两个视觉传感器在大视场测量位置的公共视场范围。
本发明实施例中，两个视觉传感器在大视场测量位置的公共视场范围约为4675mm×2347mm。
(3.2)将公共视场等间隔划分为m×n个长方形区域，要求每个区域的面积为大视场测量位置靶标面积的k倍。
本发明实施例中，每个区域的面积为大视场测量位置靶标面积的倍数为k∈[1，2]，由大视场测量位置靶标大小为600mm×600mm，公共视场范围为4675mm×2347mm，根据划分要求，将视场等间隔划分为5×3个长方形区域。
(3.3)将大视场测量位置靶标在每个区域中摆放n2次，采集大视场测量位置靶标图像。
在大视场测量位置靶标图像的采集过程中，每采集一张图像则变换靶标平面与光轴中心的夹角，并在旋转靶标的过程中调整靶标摆放的位置，使标记点分尽量布满区域。每个区域采集靶标图像数量n2≥2时，可以得到较好的标定精度，图像数增多一定程度上可提高标定结果的稳定性，但增多的图像导致标定时间增长，将会影响标定效率。本发明实施例中，大视场测量位置视场的每个区域中采集靶标图像数量取n2＝3。
4)基于小视场散焦位置靶标图像的单个视觉传感器标定
(4.1)对步骤2)采集到的靶标图像进行圆形标记点检测、圆心定位和标记点排序；
本发明实施例中，步骤(4.1)的具体实施步骤如下：
(c1)圆形标记点检测，首先，采用canny算子或edpf边缘检测算法进行图像边缘检测，得到标记点边缘图像，所述edpf是edgedrawingparameterfree的缩写，其次，采用连通域提取算法，得到图像中的连通轮廓，最后，综合圆形的圆度、惯性率等特征排除非圆或类圆轮廓，完成圆形标记点轮廓检测；
(c2)圆心定位，采用最小二乘法对圆形标记点轮廓进行圆拟合，得到圆形标记点圆心的像素坐标；
(c3)标记点排序，结合定向标记点和靶标中标记点在行、列方向上的分布规律，完成靶标上标记点的排序。
(4.2)选用张正友论文中的模型，利用步骤(4.1)得到的标记点像素坐标，以及世界坐标系下标记点的物理坐标，优化计算分别得到两个视觉传感器的内部参数和畸变参数，完成单个视觉传感器标定。
所述模型是指，针孔成像模型以及畸变模型，根据针孔模型有如下表达式：
其中，s为尺度因子，u为标记点在像素坐标下的横轴坐标，v为标记点在像素坐标下的纵轴坐标，a为内部参数构成的矩阵，[rt]表示视觉传感器坐标系与世界坐标系之间的旋转平移关系，也称外部参数矩阵，[xwywzw1]t为标记点在世界坐标系下的齐次坐标。
本发明实施例中，选取靶标坐标系作为世界坐标系，标记点在世界坐标系下的物理坐标，即为靶标坐标系下标记点的物理坐标。靶标坐标系的原点为靶标中第一个标记点的圆心，由于靶标为平面靶标，因此标记点的z坐标值为0，由标记点排布规律以及两标记点中心间距的实测值可以得到所有标记点的物理坐标。
所述畸变模型，是指镜头的畸变模型，主要包括径向畸变和切向畸变。畸变参数即为描述透镜畸变的方程参数。
5)基于大视场测量位置靶标图像的立体视觉标定
(5.1)对步骤3)采集到的靶标图像进行圆形标记点检测、圆心定位和标记点排序；
本发明实施例中，步骤(5.1)中采用的圆形标记点检测、圆心定位和标记点排序方法与步骤(4.1)相同，此处不再赘述。
(5.2)利用步骤(4.2)得到的两个视觉传感器的内部参数和畸变参数、步骤(5.1)得到的标记点像素坐标，以及靶标坐标系下标记点的物理坐标，进行立体视觉标定，优化计算得到两个视觉传感器之间的旋转矩阵和平移矢量。
本发明实施例中，步骤(5.2)的具体实施步骤如下：
(d1)计算两个视觉传感器之间的旋转矩阵和平移矢量的初始值；
首先，对某一对大视场测量位置靶标图像，利用式(2)求得每个视觉传感器坐标系与世界坐标系之间的旋转平移关系；
其中，s1、s2为尺度因子，p为世界坐标系下的任意标记点，p1和p2为点p分别在两个视觉传感器采集的靶标图像中对应的像素坐标，p1、p2和p点皆选用齐次坐标，a1和a2为两个视觉传感器的内部参数矩阵，[r1t1]和[r2t2]为两个视觉传感器坐标系与世界坐标系之间的旋转平移关系，r为旋转矩阵，t为平移矢量。a1和a2由步骤(4.2)得到，p1、p2和p由步骤(5.1)得到，p1与p2之间的关系如式(3)所示：
p1＝p2[rt](3)
其次，根据式(3)可推出该图像对应的两个视觉传感器之间旋转矩阵和平移矢量的计算公式，如式(4)所示：
最后，选用所有大视场测量位置靶标图像计算得到的旋转矩阵和平移矢量的中值作为初始值。
(d2)采用l-m迭代算法，以最小化投影误差为准则进行优化计算，得到两个视觉传感器之间的旋转矩阵和平移矢量的终值，完成立体视觉标定。
本发明实施例中l-m是levenberg-marquardt的缩写。