一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法与流程

本发明涉及机器视觉自动加工领域，特别涉及一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法。

背景技术：

在激光精密焊接领域，经常需要对空间三维轨迹进行焊接，由于激光能量集中，且待焊接的产品容易变形，焊接时容许的位置偏移量较小，通用焊接系统无法保证焊接质量。为此，常采用视觉系统对焊缝的位置进行三维检测，现有方案为两台相机在三个维度上测量或者采用双目立体视觉测量。而采用单相机进行焊缝定位的方式主要是焊缝跟踪系统，但此方法要求焊缝具有一定的特征，如直缝、弧形焊缝等，焊缝识别效率偏低，且系统无法快速获取异形焊缝的完整路径，不适用于高速激光焊接领域。

发明专利《一种基于单相机的调焦测距方法》（cn101858741a）利用成像系统在不同物距下的成像图片计算物体的距离，依赖于不同物距下在近景图和远景图中找到匹配像素点，需要产品有唯一可识别的特征，如需要识别一条水平面上的笔直焊缝，该系统无法实现。而且该方法针对单一成像面的图像处理，无法标定出指定空间范围内各空间层的成像参数，不适用于三维工件的视觉检测。发明专利《一种基于调焦摄像头的测距装置及使用方法》（cn201710949345a）应用于粮库环境的距离测量，且测量精度大于5mm，该方法不适用于轨迹测量，也不适用工业精密测量。同样，该方法也无法识别一条水平面上的笔直焊缝。

使用单相机执行三维视觉检测前，需要先对空间的位置关系进行准确标定。目前还没有完善的基于单相机的三维标定方法。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法，是一种使用单个相机获取图像，采用自动调焦镜头和运动机构对标定板采集图像，使用张正友标定法自动实现多次标定板标定并记录标定参数，再采用标定审核装置进行标定审核的标定方法。。

为了达到上述目的，本发明采用下述方案：

一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法，该方法包括标定板标定和装置审核两个过程，即首先使用标定板进行垂直运动方向上的多层离散标定，再采用标定审核装置进行标定审核。该方法包括标定板标定和装置审核两个过程，即首先使用标定板进行垂直运动方向上的多层离散标定，再采用标定审核装置进行标定审核的标定方法；设定：

视觉系统通过单个相机获取图像，相机配备自动调节物镜的镜头；沿成像光轴方向运动的运动机构带动标定板运动，设置运动机构的标定起始坐标为a、结束坐标为b、标定间隔为c；运动机构首先定位到起始坐标，使用自动调焦镜头调整物距实现自动对焦，视觉系统获取清晰的标定板图像并使用张正友标定法自动实现一次标定板标定，视觉系统记录当前运动机构坐标、物距和相机标定参数；

标定审核前，将运动机构返回到标定起始坐标a的位置，审核过程中运动机构不移动；将标定板替换为审核装置放置在相机视场中，镜头物距f从起始坐标a对应的物距f0开始，以审核物距间隔e向标定结束坐标b对应的物距fn方向进行审核；

其特征在于：多层离散标定时，运动机构每向结束坐标移动一个标定间隔后，视觉系统自动完成一次对焦和一次标定板标定，并记录当前坐标、物距和相机标定参数；

执行审核时，调焦镜头自动调节至对应的物距f，利用插值函数计算出此处的相机标定参数；视觉系统获取圆锥台图像，定义图像清晰区域中圆锥台最宽的行为g，利用图像点锐度算法，计算出第g行的图像点锐度；锐度曲线的极大值对应圆锥斜面左侧最清晰点u和右侧最清晰点v；利用此时的相机标定参数计算出uv点的间隔为，即为检测间隔；根据圆锥台参数和运动机构坐标，可计算出uv点的实际间隔为：

则可得出检测间隔与实际间隔的差:

其特征在于：当时，则标定数据或插值数据失真，判断标定失败，需要缩小标定间隔c后再次标定，以提高标定精度，再次审核；当时，则判断单次审核通过，调焦镜头向结束坐标方向移动一个审核物距间隔e，继续审核，直至完成所有审核，此时单相机进行三维检测时的精度偏差小于2个像素。

如上所述的一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法，其特征在于：审核物距间隔e满足，其中为相邻两次离散标定时的物距差。

如上所述的一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法，其特征在于：系统将获取的运动轴坐标、物距和标定参数数据进行三次样条插值，拟合出在标定起始坐标a和标定结束坐标b区域内物距和各标定参数的关系曲线；以相机内参数中横向像素宽度为例，依照张正友标定法，建立三次样条插值函数，如下：

根据离散标定数据，计算出每个子区间的三次多项式公式；在标定起始坐标和结束坐标区域内，可根据实时运动坐标计算出对应的镜头物距和相机标定参数，利用相机标定参数可计算出图像中任意两点的距离。

如上所述的一种基于单相机的三维视觉检测的标定方法，其特征在于：所述标定方法需要使用的标定审核装置是一个顶端被切削后的圆锥台。

本发明有益效果是：

1、采用单相机和自动变焦镜头通过多层标定的方式自动完成三维标定，使单相机可在指定三维成像空间内的任意成像平面实现视觉检测。

2、使用标定审核装置完成自动审核。确保系统最终标定误差小于两个像素单位，标定精度较高，为后期图像处理提供精度保证。

3、标定和审核过程全自动完成，减少了标定过程中不可控因素干扰，并提高了标定效率。

4、为部分场合采用单相机进行三维检测提供了基础，简化了三维检测结构并降低了设备成本。

附图说明

图1为本发明中的多层离散标定流程图；

图2为本发明中的审核装置；

图3为本发明中的标定审核流程图；

图4为本发明中的多层离散标定数据；

图5为本发明中的横向锐度值曲线。

图中的标记说明：图2中：d—装置底面圆的直径，d—装置顶面圆的直径，h—装置的高度，θ—装置斜边与垂直方向的夹角；

图5中：u—圆锥斜面左侧最清晰点，h—圆锥斜面右侧最清晰点。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明,为了使本发明实现的技术手段、特征与功效易于理解，将结合图示，阐述本发明本实施例的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例中，在标定长100mm、宽80mm、高30mm的三维区域前，需要先确定审核装置的详细尺寸。选取自动调焦镜头范围为6-12mm。选定审核装置底面直径d为100mm，高度h为30mm。夹角θ越大，点锐度曲线越平滑，极值越难确认，但是锥度斜面在相机中的成像越清晰。综合选取θ为45度。可反推出顶面直径d为40mm。设定运动轴标定起始坐标为90mm，结束坐标为120mm，标定间隔c为2mm。自动执行多层离散标定，得到标定数据如图4所示。

采用三次样条插值方法，拟合出在标定起始坐标a和标定结束坐标b区域内物距和各标定参数的关系曲线。以相机内参数中横向像素宽度为例，依照张正友标定法，建立三次样条插值函数，如下：

根据三次样条插值算法的连续性：

i=0，1，…，n-1

微分连续性：

i=0，1，…，n-2

样条曲线的微分式：

将步长代入样条曲线的条件：

由（i=0，1，…，n-1）推出

由（i=0，1，…，n-1）推出

由（i=0，1，…，n-2）推出

由此可得：

由（i=0，1，…，n-2）推出

设，则

可写为：，推出

将代入可得：

将代入（i=0，1，…，n-2）可得：

首尾两端没有受到任何弯曲应力，即自由边界条件，此时。具体表示为，则方程组可写为：

根据每个节点数据和收尾边界条件，求解矩阵方程，可求得二次微分值，计算样条曲线的系数公式如下：

其中i=0,1,…n-1，由此计算出每个子区间的三次多项式公式。

在标定起始坐标和结束坐标区域内，可根据实时运动坐标计算出对应的镜头物距和相机标定参数，利用相机标定参数可计算出图像中任意两点的距离。

将运动机构返回到标定起始坐标a为90mm的位置，审核过程中运动机构不移动。将标定板替换为审核装置放置在相机视场中，镜头物距f从起始坐标a对应的物距f0开始，以审核物距间隔e向标定结束坐标b对应的物距fn方向进行审核，且审核物距间隔e满足，其中为相邻两次离散标定时的物距差。执行审核时，调焦镜头自动调节至对应的物距f，利用插值函数计算出此处的相机标定参数。视觉系统获取圆锥台图像，定义图像中圆锥台最宽的行为g，利用图像点锐度算法，计算出第g行的图像点锐度，点锐度如图5所示。锐度曲线左侧的极大值为圆锥台左侧最点锐度最大的点，即对应圆锥斜面左侧最清晰点u；锐度曲线右侧的极大值为圆锥台右侧最点锐度最大的点，即对应圆锥斜面右侧最清晰点v。利用此时的相机标定参数计算出uv点的间隔l0，即为检测间隔。

根据圆锥台参数和运动机构坐标，可计算出uv点的实际间隔l’为：

则可得出检测间隔与实际间隔的差α:

当时，则标定数据或插值数据失真，判断标定失败，需要缩小标定间隔c后再次表达，以提高标定精度，再次审核。

当时，则判断单次审核通过，调焦镜头向结束坐标方向移动一个审核物距间隔e，继续审核，直至完成所有审核。

当所有审核点的审核都通过时，则判断标定数据合格，标定完成。此时，在标定起始坐标和结束坐标区域内的每个成像平面上都具有可靠的图像标定数据，且采用单相机进行三维检测时的精度偏差小于2个像素，具有较高精度。