[发明专利]一种多相机视觉系统的坐标系统标定方法在审
| 申请号: | 202010840486.5 | 申请日: | 2020-08-20 |
| 公开(公告)号: | CN111986267A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
| 发明(设计)人: | 候金良;盛国强;王辉;汪良红;朱婷 | 申请(专利权)人: | 佛山隆深机器人有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/80 | 分类号: | G06T7/80 |
| 代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 霍健兰;梁莹 |
| 地址: | 528313 广东省佛山市顺德区陈村镇*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 多相 视觉 系统 坐标 标定 方法 | ||
1.一种多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:由N个相机同时对检测区域进行图像采集,其中N≥2且N为整数;在检测区域设置大标定板,在大标定板上固定设置N个小标定板;各个相机分别拍摄一个对应的小标定板,通过已知的各个小标定板之间位置关系以及小标定板与大标定板之间位置关系,来标定各个相机的内参数和相对于小标定板的外参数;之后利用已知的小标定板之间位置关系,将每个相机的坐标都统一到一个坐标系下。
2.根据权利要求1所述的多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、在检测区域设置大标定板,在大标定板上固定设置N个小标定板;根据小标定板在大标定板上的位置关系,得到N个标定板的中心点相对于大标定板中心点O的位置关系,并记为;Toi-O,i=1,2…N;其中,oi代表第i个小标定板中心点的坐标系;
S2、对大标定板进行左右平移、前后平移和旋转,使所有小标定板在大标定板上随着大标定板左右平移、前后平移和旋转;在大标定板左右平移、前后平移和旋转过程中,由N个相机分别拍摄一个对应的小标定板,以分别采集若干张小标定板的图像;在相机拍摄过程中,各个小标定板均保持在对应相机视野范围内;
S3、所述各个相机的内参数是指:各个相机的像素坐标系与相机坐标系的转化关系;各个相机相对于小标定板的外参数是指:各个相机的相机坐标系到对应小标定板中心点坐标系的转化关系;
对各个相机的内参数进行标定:通过图像特征点匹配以识别出小标定板上特征点位置;根据已知的小标定板上特征点的位置坐标和特征点之间相对位置关系,以及识别特征点位姿变化,得到N个相机的像素坐标系与相机坐标系的转化关系,记为Tpi-Ci,其中,pi代表第i个相机的像素坐标系,Ci代表第i个相机的相机坐标系;
对各个相机相对于小标定板的外参数进行标定:根据已知的小标定板上特征点的位置坐标、特征点之间相对位置关系和特征点与小标定板中心点相对位置关系,以及识别特征点位姿变化,得到N个相机的相机坐标系到对应小标定板中心点坐标系的转化关系,记为TCi-oi;
S4、计算N个相机的像素坐标系与各自拍摄的小标定板坐标系之间的位置关系Tpi-oi:
Tpi-oi=Tpi-Ci×TCi-oi
S5、利用已知的N个小标定板与大标定板之间的位置关系,分别计算出N个相机的像素坐标系到大标定板中心的坐标转化关系Tpi-O:
Tpi-O=Tpi-oi×Toi-O。
3.根据权利要求2所述的多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:所述步骤S3中,各个小标定板上分别设有黑白格,以黑白格交点作为特征点;通过已知的黑白格交点的位置坐标和黑白格交点之间相对位置关系,以及识别黑白格交点位姿变化,来计算出相机的放大系数和焦距,得到N个相机的像素坐标系与相机坐标系的转化关系,记为Tpi-Ci;
通过已知的黑白格交点的位置坐标、黑白格交点之间相对位置关系和黑白格交点与小标定板中心点相对位置关系,以及识别黑白格交点位姿变化,得到N个相机的相机坐标系到对应小标定板中心点坐标系的转化关系,记为TCi-oi。
4.根据权利要求2所述的多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:在步骤S5之后,还包括:
S6、选定第M个相机的坐标系作为基础坐标系,1≤M≤N且M为整数,将其余相机的坐标系统一到基础坐标系中:
TpM-pj=TpM-O×(Tpj-O)-1
其中,pj代表第j个相机的像素坐标系;j≠M。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:大标定板的长度>检测区域的长度,大标定板的宽度>检测区域的宽度。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的多相机视觉系统的坐标系统标定方法,其特征在于:所有相机均为单目相机。
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