馬喜平,李 迪,姚俠楠,馬苑晉
(華南理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院,廣州 510640)
隨著機(jī)器視覺技術(shù)的日益成熟,點(diǎn)膠系統(tǒng)開始通過機(jī)器視覺系統(tǒng)提高產(chǎn)品的生產(chǎn)效率,并通過優(yōu)化標(biāo)定計(jì)算方式進(jìn)一步提高了產(chǎn)品的加工精度和質(zhì)量,進(jìn)而提高產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)效益。
運(yùn)用機(jī)器視覺進(jìn)行點(diǎn)膠加工前,需要進(jìn)行相機(jī)的標(biāo)定。相機(jī)的標(biāo)定的目的是建立空間中三維物點(diǎn)同像素坐標(biāo)系的二維像點(diǎn)之間的關(guān)系,標(biāo)定結(jié)果直接關(guān)系視覺系統(tǒng)工作的精度。相機(jī)標(biāo)定方法一般有3種,除了傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定方法以外,還有基于主動(dòng)視覺標(biāo)定方法和自標(biāo)定方法[1]。
傳統(tǒng)標(biāo)定分為直接線性標(biāo)定法[2-3]、Tsai兩步標(biāo)定法[4]、相機(jī)自標(biāo)定方法[5]和張正友標(biāo)定法[6]等。Tsai兩步標(biāo)定法由Tsai于1986年提出,此方法需要一個(gè)已知的標(biāo)定塊作為空間參照物,利用空間參照物與圖像特殊點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系標(biāo)定相機(jī)。在計(jì)算相機(jī)所有參數(shù)時(shí),除了使用平板標(biāo)定塊,還必須保持特征點(diǎn)在不同的平面。因此,Tsai兩步標(biāo)定法由兩步進(jìn)行:
(1)計(jì)算部分外部參數(shù),如旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣參數(shù) tx和ty。
(2)計(jì)算參數(shù) tz。
盡管Tsai兩步法是常用的標(biāo)定方法,但是也有其缺陷:
(1)無法通過一個(gè)平面標(biāo)定全部?jī)?nèi)外參數(shù)。
(2)涉及非線性計(jì)算,可能導(dǎo)致解的不穩(wěn)定性。
因此本文提出一種基于Tsai兩步法的簡(jiǎn)易標(biāo)定方法,不需要制定標(biāo)定板,直接通過平臺(tái)運(yùn)動(dòng)拍攝圖標(biāo)、提取特征點(diǎn);同時(shí)通過合理安排求解步驟,將非線性計(jì)算線性化,提高解的穩(wěn)定性。
相機(jī)標(biāo)定通常需要涉及四大坐標(biāo)系并考慮它們之間的關(guān)系:除了相機(jī)本身的相機(jī)坐標(biāo)系(Xc,Yc,Zc)和像素坐標(biāo)系(u,v),還需要針對(duì)產(chǎn)品標(biāo)定的圖像坐標(biāo)系(x,y)和空間坐標(biāo)系(Xw,Yw,Zw)。 四大坐標(biāo)系之間的關(guān)系如圖1所示。
圖1 坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換Fig.1 Coordinate transformation
根據(jù)小孔成像原理,光心Oc與空間任意點(diǎn)P的連線OcP跟圖像平面的交點(diǎn)就是點(diǎn)P投影至圖像上的位置 p。 如果用(Xc,Yc,Zc)表示點(diǎn) P(Xw,Yw,Zw)在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo),用p(x,y)表示點(diǎn)P投影到圖像平面的坐標(biāo),將單位像素在x軸上的物理尺寸設(shè)為dx并將單位像素在y軸上的物理尺寸設(shè)dy,圖像的中心坐標(biāo)即主點(diǎn)設(shè)為(u0,v0)。設(shè)空間點(diǎn)在世界坐標(biāo)系和相機(jī)坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)分別為Pw(Xw,Yw,Zw,1)和 Pc(Xc,Yc,Zc,1)。
通過針孔成像模型,可以得到空間任意點(diǎn)的世界坐標(biāo)和像素坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,如式(1)所示。
式中:M1是內(nèi)參,M2是外參。
Tsai指出,在對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定時(shí),如果在計(jì)算過程中過多考慮非線性畸變,會(huì)導(dǎo)致在計(jì)算過程中引入過多的非線性參數(shù),反而影響了標(biāo)定精度,而且還會(huì)引起其他相反作用,例如解的不穩(wěn)定性。視覺點(diǎn)膠系統(tǒng)的計(jì)算過程對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了改進(jìn),通常只需修正徑向畸變。
本文采用文獻(xiàn)[7]提出的畸變模型進(jìn)行求解,如式(2)所示:
式中:(xu,yu)為圖像點(diǎn)坐標(biāo)的理想值;(xd,yd)為實(shí)際圖像點(diǎn)的坐標(biāo),且為一階徑向畸變系數(shù)。
1.3.1 特征點(diǎn)的提取
特征點(diǎn)提取的主要目的是精確獲取每個(gè)特征點(diǎn)在圖像中的位置,從而方便在對(duì)應(yīng)的空間坐標(biāo)中對(duì)其進(jìn)行標(biāo)定。實(shí)驗(yàn)首先在機(jī)臺(tái)上固定一個(gè)標(biāo)靶圖像,移動(dòng)至視野中心建立圖像模板,然后機(jī)臺(tái)在視野范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)固定距離,獲得標(biāo)靶的空間位置,再通過模板匹配得到各個(gè)位置的圖像坐標(biāo)。如圖2所示,細(xì)框線是選取的模板范圍,粗線是通過模板匹配獲得的輪廓識(shí)別框,特征點(diǎn)是識(shí)別框的重心。
圖2 特征點(diǎn)提取Fig.2 Extraction of feature point
1.3.2 標(biāo)定計(jì)算
Tsai兩步法中,應(yīng)當(dāng)首先計(jì)算部分外部參數(shù),從而利用徑向畸變沿向量si的方向直接確定旋轉(zhuǎn)矩陣以及平移參數(shù)tx和ty,而第二步則必須對(duì)平移參數(shù)tz進(jìn)行計(jì)算,因?yàn)閠z的變化會(huì)產(chǎn)生類似k的圖像效應(yīng)[8]。本文通過合理安排求解次序,對(duì)Tsai兩步標(biāo)定法進(jìn)行改進(jìn),避免了非線性優(yōu)化繁瑣的問題[9]。因?yàn)樗械奶卣鼽c(diǎn)均位于平板標(biāo)定物上,可將所有特征點(diǎn)取 Zw=0。 設(shè)旋轉(zhuǎn)矩陣平移向量式(2)可以改寫為
將式(3)展開得:
根據(jù)徑向平行約束條件,由式(2)得:
將式(4)整理得:
1.3.3 標(biāo)定算法的具體步驟
(Ⅰ)計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣R、平移參數(shù)tx和ty。首先,通過求解其中一組參數(shù)l來獲得部分外部參數(shù)。對(duì)于式(5),如果能過獲取n個(gè)特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)(Xi,Yi,Zi)及其對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)(xi,yi)(以 mm 為單位),i=1,2,…,n(n>5),則可構(gòu)造矩陣 A,每行為 ai(ai=[yiXi,yiYi,-xiXi,-xiYi,yi])。
設(shè) l=[l1,l2,l3,l4,l5] 是需要求解的中間參數(shù)向量,l的各個(gè)參數(shù)如下所示:
設(shè)向量 b=[x1,x2,…,xn]包含 n 組對(duì)應(yīng)點(diǎn)的圖像橫坐標(biāo)xi,列出線性方程Al=b,方程中A和b是已知參數(shù),從而可以求解l,根據(jù)l計(jì)算出旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù),如式(6)所示。
設(shè)根據(jù)l計(jì)算4個(gè)旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)tx,如下所示:
為了確定ty的符號(hào),選擇一個(gè)特征點(diǎn)P(Xw,Yw,Zw)及其對(duì)應(yīng)的圖像點(diǎn) p(x,y)進(jìn)行計(jì)算:
若ξx與x的符號(hào)且ξy與y的符號(hào)兩者均分別一致,則ty的符號(hào)與假設(shè)結(jié)果相符,否則,ty就要變號(hào)。
其余旋轉(zhuǎn)參數(shù)可按下面公式進(jìn)行計(jì)算:
另外值得注意的是,旋轉(zhuǎn)矩陣R的正交約束條件是推導(dǎo)上述公式必須遵守的條件。r23,r31,r32的符號(hào)有可能因?yàn)榉礁\(yùn)算的二值性而存在錯(cuò)誤,為了保證旋轉(zhuǎn)矩陣的正交性,若r11r21+r21r22的符號(hào)為正,則改變r(jià)23的符號(hào);若計(jì)算有效焦距f為負(fù)號(hào),則改變 r13,r23,r31,r32的符號(hào)。 第一步基本確定除 tz外的所有外部參數(shù),第二步只需對(duì)tz,f,k進(jìn)行計(jì)算。
(Ⅱ)求解有效焦距 f、徑向畸變系數(shù)k和平移參數(shù)tz。對(duì)于某一特征點(diǎn)有:
因?yàn)樗刑卣鼽c(diǎn)的Zw=0,同時(shí)結(jié)合式(2)與式(8)可得:
為了避免解非線性方程繁瑣的問題,本文提出了改進(jìn)算法。 令 M=r11Xw+r12Yw+tx,N=r21Xw+r22Yw+ty,L=r31Xw+r32Yw,kf=k f,整理式(9)得到關(guān)于 f,kf,tz的線性方程組:
式中:M,N,L,xd,yd,rd均為已知量,f,kf,tz為待求參數(shù)。對(duì)于N個(gè)特征點(diǎn),用最小二乘法解超定線性方程組對(duì) N 個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行求解 f,kf,tz,即可求解 k,進(jìn)而求解。此時(shí),需要對(duì)f的符號(hào)進(jìn)行判斷修正,若判斷f為負(fù)號(hào),則對(duì)f的符號(hào)進(jìn)行反號(hào)處理,同時(shí)改變第一步求得的 r13,r23,r31和 r32的符號(hào)。
在Tsai基礎(chǔ)上改進(jìn)的兩步法,可以求解全部相機(jī)內(nèi)外參數(shù)。此時(shí),只需再通過分布標(biāo)定進(jìn)行線性計(jì)算,就可以有效地提高了標(biāo)定精度,避免在非線性求解中遇到的繁瑣和不穩(wěn)定性的問題。
本文的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)在如圖3所示的視覺點(diǎn)膠平臺(tái)進(jìn)行,平臺(tái)采用1個(gè)海康威視MV-CA060-11GM黑白相機(jī),分辨率3072×2048,1個(gè)配套的鏡頭(焦距16 mm),相機(jī)安裝高度大約800 mm;采用深圳旗眾QZMC3004連續(xù)軌跡控制卡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制。視覺點(diǎn)膠系統(tǒng)界面如圖4所示。
圖3 硬件結(jié)構(gòu)與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.3 Hardware strcture and experiment platform
圖4 視覺點(diǎn)膠系統(tǒng)界面Fig.4 Interface of visual dispensing system
標(biāo)定流程描述如下:首先在三軸機(jī)械手的末端安裝標(biāo)靶零件,調(diào)整標(biāo)靶平面使其水平并且與工件高度一致,通過點(diǎn)動(dòng)使該平面移動(dòng)至匹配范圍的左上角,錄入左上角坐標(biāo);再移動(dòng)至匹配范圍的中心位置,建立匹配模板;最后移動(dòng)至匹配范圍的右下角,錄入右下角坐標(biāo)。點(diǎn)擊開始標(biāo)定按鈕,機(jī)臺(tái)得到指令后以40 mm為間隔進(jìn)行移動(dòng),每次停留0.5 s等待機(jī)臺(tái)停穩(wěn),然后進(jìn)行拍照得到特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)。由于機(jī)械位置已知,因此可以獲得一系列世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)的點(diǎn)對(duì)。通過對(duì)這些點(diǎn)對(duì)進(jìn)行計(jì)算處理得到標(biāo)定結(jié)果。
將特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行矩陣運(yùn)算得到世界坐標(biāo)的計(jì)算值,通過計(jì)算值與實(shí)際值對(duì)比進(jìn)行誤差分析[10]。
表1 實(shí)驗(yàn)分析表Tab.1 Experimental analysis
本文以視覺點(diǎn)膠控制系統(tǒng)為背景,針對(duì)傳統(tǒng)的標(biāo)定方法大多需要標(biāo)定板,而標(biāo)定板的制作和特征點(diǎn)的提取繁雜等問題,提出了一種改進(jìn)型的簡(jiǎn)易標(biāo)定方法,該方法不需要使用標(biāo)定板,同時(shí)避免非線性計(jì)算的復(fù)雜。本文著重于視覺點(diǎn)膠系統(tǒng)中相機(jī)標(biāo)定的簡(jiǎn)易性,大范圍應(yīng)用于工業(yè)場(chǎng)景。在視覺點(diǎn)膠平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明本方法可以達(dá)到mm的定位精度,能滿足一般的視覺點(diǎn)膠設(shè)備的要求,是一種可靠有效的簡(jiǎn)便方法。
[1]曹文君.多目全景相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定研究[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2017,30(12):53-54
[2]Abdel-Aziz Y I,Karara H M,Hauck M.Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry[J].Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,2015,81(2):103-107.
[3]Goktepe A,Kocaman E.Analysis of camera calibrations using direct linear transformation and bundle adjustment methods[J].Scientific Research and Essays,2010,5(9):869-872.
[4]Tsai R Y.An efficient and accurate camera calibration technique for 3D machine vision[J].Proc.of Comp.Vis.Patt.Recog.,1986:364-374.
[5]De Ma S.A self-calibration technique for active vision systems[J].IEEE Transactionson Roboticsand Automation,1996,12(1):114-120.
[6]Zhang Z.A flexible new technique for camera calibration[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(11):1330-1334.
[7]李玲.基于雙目立體視覺的計(jì)算機(jī)三維重建方法研究[D].湖北:武漢大學(xué),2005.
[8]夏皮羅.計(jì)算機(jī)視覺[M].趙清杰,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2005.
[9]趙宣銘.一種基于Tsai法的攝像機(jī)改進(jìn)標(biāo)定法[J].西安工程大學(xué)學(xué)報(bào),2011,25(4):560-565.
[10]李迪,張孫亞,吳培浩,等.用于分揀機(jī)器人的改進(jìn)標(biāo)定方法[J].廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2017,16(1):1-5.