[发明专利]一种用于单目线激光三维测量模块标定的量块标定法有效

专利信息
申请号: 202010824459.9 申请日: 2020-08-17
公开(公告)号: CN111968183B 公开(公告)日: 2022-04-05
发明(设计)人: 梅雪松;陈诚;侯东祥 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06T7/80 分类号: G06T7/80;G01B11/24
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 贺建斌
地址: 710049 陕*** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 用于 单目线 激光 三维 测量 模块 标定 量块
【说明书】:

一种用于单目线激光三维测量模块标定的量块标定法,使用长量块制作标准数据集,先选择量块组;然后测量模块拍摄量块、量块组的图片集,作为标准数据集;再进行Z轴标定、Y轴标定;最后根据拟合结果,评估标定误差;本发明大大降低了标定成本,且具有操作简单、标定步骤少、标定速度快、标定精度高、实用性强等优点,有望在工业领域得到应用。

技术领域

本发明涉及单目线激光测量技术领域,具体涉及一种用于单目线激光三维测量模块标定的量块标定法。

背景技术

单目线激光测量技术是一种非接触式的三维测量方法,具有测量点密度大、抗干扰能力强、测量速度快、可扩展性好、精度高等优点,在三维模型重建、在线检测等领域得到广泛应用。

单目线激光测量系统由单目线激光测量模块与运动模块组成,其中单目线激光测量模块是三维测量、点云获取的核心模块,其标定精度直接决定整个测量系统的精度。对于单目线激光测量模块的标定,传统方法,如中国专利(申请号为201910355395.X;申请号为202010370860.X),往往需要相机标定与激光平面拟合,步骤繁琐,测量误差难以溯源;对于高精度测量模块的标定,需要更高精度的相机标定板完成,而高精度的相机标定板价格昂贵,成本较高。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供了一种用于单目线激光三维测量模块标定的量块标定法,大大降低了标定成本,且具有操作简单、标定步骤少、标定速度快、标定精度高、实用性强等优点,有望在工业领域得到应用。

为了达到上述目的,本发明采取的技术方案为:

一种用于单目线激光三维测量模块标定的量块标定法,使用量块制作标准数据集,包括以下步骤:

步骤1:选择量块组,根据测量模块使用场景确定其测量范围,并根据测量范围确定量块尺寸,量块尺寸应小于相机视野,量块组的组合高度应尽量布满高度测量范围;根据精度需求确定量块精度等级,应使量块精度高于测量精度一个数量级;

步骤2:测量模块拍摄量块、量块组的图片集,作为标准数据集,对于每个量块或量块组,应拍摄三张图片,三张图片中量块或量块组分别位于图片上方、中部及下方;拍摄中部图片时,量块长边与激光线平行,拍摄上部图片时,量块上端位于相机视野上边缘以外;拍摄下部图片时,量块下端位于相机视野下边缘以外;

步骤3:Z轴标定,对标准数据集中的每张图片,计算激光线中心点坐标,得到一系列标准点云数据,对标准点云数据的X轴坐标、Z轴坐标进行数据拟合,完成Z轴标定;

步骤4:Y轴标定,选择标准数据集中量块位于中部的图片,计算激光线在量块上所成光条的像素长度,对光条的像素长度与量块长边的实际长度进行数据拟合,完成Y轴标定;

步骤5:根据拟合结果,评估标定误差。

所述的步骤3中激光线中心点坐标计算方法采用灰度重心法或Steger算法;数据拟合方法采用多元多项式最小二乘拟合、机器学习回归算法或神经网络方法。

所述的步骤4中采用灰度累积自适应阈值法实现量块光条的像素长度计算,沿X轴进行灰度累加,得到灰度累积向量,对灰度累积向量进行自适应阈值处理,将向量最大值的20%作为阈值,计算大于阈值的向量长度作为光条长度。

所述的步骤5中评估标定误差采用两种误差评估方法:残差法与交叉验证法;

残差法使用所有标准数据进行数据拟合,拟合完成后计算预测值与真实值的残差,使用残差标准差、残差绝对值平均值、残差绝对值最大值的指标评估误差;

交叉验证法来自机器学习领域,使用部分标准数据集作为训练集进行拟合,使用其他标准数据集作为测试集进行误差评估。

所述的量块是标准量块、机加工定制的高精度长方体标准块或3D打印得到的高精度长方体标准块。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学,未经西安交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010824459.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top