[发明专利]一种基于定焦相机的对标靶三维坐标连续测量方法在审
申请号: | 201711179983.X | 申请日: | 2017-11-23 |
公开(公告)号: | CN107991665A | 公开(公告)日: | 2018-05-04 |
发明(设计)人: | 范洪辉;邰阳;朱洪锦 | 申请(专利权)人: | 江苏理工学院 |
主分类号: | G01S11/12 | 分类号: | G01S11/12 |
代理公司: | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)32231 | 代理人: | 张文杰 |
地址: | 213001 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 相机 三维 坐标 连续 测量方法 | ||
技术领域
本发明属于单目视觉技术领域,尤其是一种基于定焦相机的对标靶三维坐标连续测量方法。
背景技术
单目三维坐标测量的过程中,通常利用图像序列中的某种约束,通过坐标系转换的方式将目标坐标系下的三维坐标转换为已知坐标系下的坐标序列。
在现有的非接触式测距技术方面,应用的最多的理论和方法主要有多目测距和激光测距。多目测距即使用多个结构和性能完全相同的相机设备对同一物体进行拍摄,通过多组图像中对目标的特征提取确定约束关系,再通过几何的方法计算该物体在相机坐标系中的坐标,确定其相对位置。多目测距受限于多个相机的相对位置,在计算中的参数均较小且对于高清图像计算量较大,难以实时运行,且特征提取难度大,误差不易消除,只能用于模糊测量。激光测距主要是采用激光测距仪进行,其在工作时向目标射出一束很细的激光,由光电元件接收目标反射的激光束,计时器测定激光束从发射到接收的时间,计算出从观测者到目标的距离。激光测距虽然精度高,但是它的方向性很强,发散度非常低,且成本相对较高。如何同时解决多目测距中存在的资源消耗大、精度不够高的问题,以及激光测距中目标性太强、发散度太低的问题,一直是本领域技术人员重点研究的问题,但目前也未见有突破性的研究进展公布。
发明内容
为解决多目测距中存在的资源消耗大、精度不够高的问题,以及激光测距中存在的目标性太强、发散度太低的问题,本发明提供一种基于定焦相机的对标靶三维坐标连续测量方法。
为实现上述目的,本发明采用下述技术方案:
一种基于定焦相机的对标靶三维坐标连续测量方法,它包括以下步骤:
步骤一,在目标位置预先布置圆点阵列标靶;
步骤二,通过定焦相机读入实时视频流,该视频流的来源均要求是配备定焦镜头的相机,即相机焦距为一固定值,不随其他参数的调节而变化,相机不特别要求获取图像是单通道图像;
步骤三,将定焦相机对准圆点阵列标靶,适当调节定焦相机,使圆点阵列标靶中的圆点全部进入定焦相机视野;
步骤四,对定焦相机视野中的圆点进行计算,检测标圆点,计算圆心坐标;
步骤五,根据得到的圆心坐标计算定焦相机外参矩阵;
步骤六,根据定焦相机外参矩阵计算三维坐标。
进一步地,步骤一的圆点阵列标靶形状为便于识别的规则形状,如矩形、方形等;
步骤一的圆点阵列标靶,应根据应用场景选择不同尺寸、材质的标靶,其中在尺寸上的要求为标靶中所有圆点均在步骤三对圆点阵列标靶进行图像采集输出的视频视野内,同时在视频视野内占据超过60%的大小;
步骤一的圆点阵列标靶,应根据应用场景选择不同尺寸、材质的标靶,其中在材质上的要求为保证标靶与周围环境产生高对比。
进一步地,步骤一的圆点阵列标靶,在材质上的要求为在光照较弱的应用场景下进行包括打光操作,保证标靶与周围环境产生高对比,或者步骤一的圆点阵列标靶直接使用LED屏投影图像,保证标靶与周围环境产生高对比。
进一步地,步骤一的圆点阵列标靶以其最左上角圆点为原点,以其所在平面为平面建立世界坐标系后,所有圆点的坐标均通过包括测量方式获知,或者步骤一的圆点阵列标靶直接使用规则分布的点阵型圆点排布,简化标靶制作。
进一步地,步骤四对圆点进行检测,是指对含有标靶的图像进行一系列图像处理操作,通过几何知识求出图像在其坐标系下各圆点的坐标,其具体步骤如下:
步骤七,通过定焦相机镜头相关参数计算内参矩阵K;
步骤八,对定焦相机获取的图像进行灰度化处理和二值化处理;
步骤九,对图像进行椭圆检测,检测图像中的圆点;
步骤十,若步骤九中未能检测出所有的圆点,调节定焦相机镜头相关参数包括相机光圈参数重新检测,直到检测出所有的圆点;
步骤十一,根据检测出的圆点集计算每个圆点对应的圆心坐标集。
进一步地,步骤七的内参矩阵K根据定焦相机镜头相关参数包括定焦相机焦距、传感器单位像素的尺寸大小和输出图像的分辨率进行直接计算。对不同的定焦相机及相机镜头,应具有不同的内参矩阵,但对于同一款定焦相机及相机镜头,其内参矩阵不随其他参数变化而变化。
进一步地,步骤八的灰度化处理是由定焦相机采集彩色图像进行灰度化后得到灰度图像或者由定焦相机直接采集灰度图像。
进一步地,步骤九的椭圆检测的具体步骤如下:
步骤十二,首先对图像进行边缘检测,得到二值化的边缘轮廓图,存储边缘图上的点坐标集;
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