[发明专利]一种基于标准球的单目测距定位方法

说明书

本发明公开了一种标准球的单目相机测距定位方法，涉及计算机视觉及测距计算领域。本发明采用于单目相机对标准球在空间域采集成像，建立标准球成像尺寸与标准球物距及光轴夹角的非线性数学模型；由拍摄的标准球轮廓数据则可计算出其对应的物距及光轴夹夹角，得到测量球的相机坐标系坐标值，依据手眼标定获得的矩阵可以得到测量球在机器人坐标系的坐标值。进而已知标准球夹具坐标值，通过最小二乘法可以计算获得机器人坐标系和夹具坐标系的转换矩阵，实现机器人和夹具的相互定位。本发明引入标准球作为中间相，避免了环境变化对图像识别的影响，简化了图像处理，提高了处理的精度和可靠性，极大提高了单目相机测距的精度。

技术领域

本发明属于单目测距及机器人手眼标定技术领域，提出一种基于标准球的单目测距定位方法，涉及到空间标定、轮廓提取、位置插值等技术，本发明主要应用于工业机器人，实现机器人对机床工装的精确定位和操作功能。

背景技术

视觉测距相比与其他测距方法具有成本低、适用范围广的优势，具有非常好的发展前景。目前视觉测距往往采用双目测距，基于特征点匹配和小孔成像原理，获取对应特征点的视差，应用三角形原理求取距离。目前商品化的双目相机在特征点提取和匹配的过程中也存在数值错误和缺失的问题，尤其对标准球的检测难以求出正确的形状和距离 。小孔成像用于相机成像原理的定性说明是没有问题的，但是用于精确测量是有问题的。因为实际的相机成像是由复杂的镜头组成像，中心区域已经克服了小孔成像造成的图像畸变。依据小孔成像，只要小球偏离光轴，其成像就会变成橄榄球，偏离光轴越远变形越大，而实际的相机成像只有在小球偏离光轴较大距离时才会发生畸变。

发明内容

本发明的目的在于克服小孔成像的局限，将相机作为一个黑匣子，通过标定建立输入和输出的对应关系。即已知机器人位置，获得小球图像，标定过程输入是机器人位置坐标值以及标准球的物距和光轴夹角，输出是标准小球成像轮廓。标定过程就是建立一非线性的数学模型以及一机器人坐标位置和成像轮廓的个关系数据库。测量时输入是机器人位置加小球成像轮廓，输出标准球在相机坐标系的坐标值以及夹具坐标系和机器人坐标系的关系。发明的最终目的在于为工业机器人提供一种基于单目相机的空间定位系统，借助标准球进行标定，使机器人快速获得标准球的空间位置。尤其是对于移动工作的机器人再次定位，非常有意义。本发明的优势在于相较于传统的单目、双目相机测距有更高的精度，相比激光测距工具成本更低。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案包括以下步骤：

步骤1：将单目相机固定在机械臂上，使相机可以与机械臂同步移动，并记录相机在机器人坐标系的相对位置；

步骤2：对相机进行标定，获得相机的内外参数；

步骤3：将机器人用户坐标系原点建在基板小球中心，垂直基板方向为Z方向，向下为y方向；

步骤4：将标准球固定在镜头范围内，控制机械臂，保持镜头方向不变，水平和垂直移动机械臂，在每次移动后拍照采集图像数据；

步骤5：通过标准球色差特征处理图像，提取标准球轮廓，计算出成像轮廓形状参数；

步骤6：使用不同距离基准位置的轮廓数据，求出相机光心轴在机器人坐标系的方向及位置；

步骤7：计算所有位置点相对光轴的夹角以及相机Om距离标准球球心的距离；

步骤8：建立相机距小球距离及光轴夹角与成像轮廓对应数据集，由测量时拍摄的标准球成像轮廓，首先拟合出长轴尺寸与标准球物距及光轴夹角正切值的函数模型；其次检索相邻轮廓，以其对应的位置进行非线性插值，求出测量位的坐标值；

步骤9：手眼标定获取相机坐标系与机器人用户坐标系的变换矩阵；

步骤10：在工作机上安装的夹具加装定位基准板，基准板上安装3个标准球，3个球在该夹具坐标系的位置经过三坐标测量获得；

步骤11：机器人抓取待安装的零件后，移动至有效区域，所安装的相机对工作机夹具拍照；