[发明专利]一种面向高精度二维尺寸测量的线阵相机标定算法

说明书

本发明公开了一种面向高精度二维尺寸测量的线阵相机标定算法。该标定算法包括线阵相机理想模型设计、图像畸变矫正、关键参数提取、模型参数标定、相对误差消除、求解真实尺寸等算法模块，该算法能够为高精度二维尺寸任务中线阵相机的使用提供一个通用、便捷的标定方法，具有广阔的工业应用前景。

技术领域

本发明属于机器视觉领域，是一种线阵相机的标定方法，适用于各种高精度的二维尺寸测量任务，标定过程十分简单，只需采集一张标定板的图像，具有非常好的实用性和通用性。

背景技术

线阵相机被广泛的应用于工业缺陷检测、高精度尺寸测量、交通检测等领域。与一般的面阵相机相比，线阵相机具有视场较大、分辨率较高、成本较低等优点。因此线阵相机尤其适合机器视觉中高精度二维尺寸测量的任务。

线阵相机的标定是对其使用的第一步，也是必须的一步。然而，针对二维尺寸测量任务。现有的线阵相机标定算法都较为繁琐，或者需要制作复杂的标定设备。本发明提出的标定算法没有上述限制，且能达到较高的标定精度，因此具有广阔的应用前景。

发明内容

本发明的目的在于解决将现有的线阵相机标定算法应用到高精度的二维尺寸测量任务中时存在的限制和不足，提供一种方便、高精度的标定方法。

本发明提出了一种面向高精度二维尺寸测量的线阵相机标定算法。其特征在于，该标定算法包括以下流程：线阵相机理想模型设计、图像畸变矫正、关键参数提取、模型参数标定、相对误差消除、求解真实尺寸。

其中：

所述线阵相机理想模型设计，不同于普通相机的针孔模型设计。是针对线阵相机利用运动平台将单次拍摄的单行图像拼接为整幅图像的特点，设计的相机理想模型能够准确表达世界坐标系-相机坐标系-图像坐标系之间的转换关系。

所述图像畸变矫正，是针对于运动平台的运动产生的图像畸变。在运动平台的运动中，线阵相机采集图像并完成图像拼接。由于平台的精度问题可能产生图像畸变，影响测量精度，本发明根据图像畸变产生的原因，采用透视变换的算法对图像畸变进行了矫正。

所述关键参数提取，是通过提取出相机模型的关键参数，在高精度二维尺寸测量任务可能出现待测平面的高度发生变化时避免重新进行标定。在待测平面互相平行而其他因素不变的前提下，本发明将表征该变化的参数提取出来，保证一次标定后可以测量多平面上的尺寸元素，避免重复标定，此步骤后得到本发明中线阵相机模型的最终形式。

所述模型参数标定，是利用一张标定板的图像，计算本发明所设计相机模型中的未知参数，以便测量时将所测的图像坐标转为世界坐标。

所述相对误差消除，是当测量不同的平行平面上的尺寸时，可以消除世界坐标系位置的变化导致的测量误差。本发明通过修改提取的关键参数可以消除该误差，保证测量精度。

所述求解真实尺寸，判断被测平面是否变化的基础上，有变化则要在相对误差消除步骤之后求解真实尺寸，没有变换直接求解真实尺寸。具体利用参数标定完成的相机模型，通过计算，将图像坐标转化为真实世界中的物理尺寸，从而完成测量工作。

附图说明

图1是本发明算法流程图。

图2是本发明相机成像系统硬件示意图。

图3是本发明图像畸变校正原理图。

图4是本发明使用的标定板的图像。

图5是本发明测量误差统计图。

具体实施方式

为进一步说明本发明的目的、技术方案和优点，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。