提出通过构造光刀平面，采用单应性矩阵的计算方法，完成线结构光系统标定。该方法通过在相机景深范围内平移标定靶，获取不同位置的光刀图像和靶标图像，从同一位置的两幅图中提取出特征点图像，构成一个光刀平面。按照相机针孔成像模型，可以建立光刀平面与相机系统的单应性矩阵关系，并计算出该矩阵，从而完成标定。在测量时，只需根据提取出的光刀图像像素坐标，结合单应性矩阵即可得到待测物体坐标，再结合平移设备，便可完成对整个物体的测量。实验证明，线结构光系统标定最大残差小于0.05 mm，标准差小于0.02 mm，两个面之间的测量距离相对误差低于1.3%。整个系统标定过程简单，适用于快速标定线结构光系统和工业化测量。
机器视觉 线结构光 单应性矩阵 标定 光刀平面 machine vision line-structured light homography matrix calibration light plane
1 西安工业大学理学院, 陕西 西安 710021
2 西安工业大学 陕西省薄膜技术与光学检测重点实验室, 陕西 西安 710021
针对传统线结构光光刀平面标定方法精度不高、标定过程复杂的问题, 在实验系统装调分析的基础上, 提出了线结构光光刀平面的修正方法。首先, 在线结构光旋转扫描测量原理的基础上, 设计了一种棋盘格与光刀平面重合的标定方案, 建立成像平面与光刀平面的映射关系; 然后, 根据实际装调过程中光刀平面与旋转轴的调整误差, 提出光刀平面与旋转轴夹角计算的实验方案, 确定出光刀平面与旋转轴的位置关系, 并获得夹角θ＝1.146°; 最后, 以牙齿肩台预备体为测量对象, 对比分析了光刀平面与旋转轴夹角修正前后的三维形貌。实验结果表明, 牙齿肩台预备体旋转中心附近的凸起变形得到明显改善。
光刀平面 夹角修正 标定 三维重构 light knife plane angle correction calibration three-dimensional reconstruction
1 上海大学 机电工程与自动化学院, 上海 200072
2 机械系统与振动国家重点实验室, 上海 200240
针对传统线结构光光刀平面标定方法测量精度不高, 应用范围小的问题, 提出基于平面标靶的线结构光系统光刀平面标定, 对无激光的标靶图片进行迭代摄像机标定, 有激光的标靶图片进行光刀平面标定.提出光强符合均匀分布的平顶激光检测中心算法, 将平顶激光建模为矩形的台阶函数, 估计背景亮度和前景亮度, 确定亮条纹宽度, 再将窗口内的有效像素参与重心计算, 得到光条纹中心.用该算法对不同噪声及不同量块的图片进行处理, 结果表明, 处理后图像的均方根误差分别在0.149 pixel和0.176 pixel内, 表明该算法抗噪声能力强、精度高.用该算法提取光条中心, 计算光条在标靶上的位置, 根据至少两个姿态下的光条中心三维点, 基于最小二乘法拟合光刀平面.通过迭代摄像机标定和光刀平面标定, 利用三角测量法, 在立体视觉模型下获取物体的三维点云数据.实验测量两个距离为100.5 mm的标准球, 相机与标准球距离为500 mm, 比较两球心距离与标准距离, 测得平均误差为0.236 mm.表明平顶激光检测中心算法切实可行, 光刀平面标定方法基本满足要求.
线结构光 中心检测 标定 光刀平面 光条中心 三维测量 Line structured light Center detection Calibration Knife plane Stripes center 3D measurement
