工业相机斜着装怎么标定

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参考技术A 工业相机标定方法有:传统相机标定法、主动视觉相机标定法、相机自标定法。

传统相机标定法包括Tasi两步法和张氏标定法,可使用于任意的相机模型、精度高。但是需要标定物,算法较复杂。

Tsai两步法是先线性求得相机参数,之后考虑畸变因素,得到初始的参数值,通过非线性优化得到最终的相机参数。Tsai两步法速度较快,但仅考虑径向畸变,当相机畸变严重时,该方法不适用。

张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定,采集标定板不同位姿图片,提取图片中角点像素坐标,通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值,利用非线性最小二乘法估计畸变系数,最后使用极大似然估计法优化参数。该方法操作简单,而且精度较高,可以满足大部分场合。

主动视觉标定法不需要标定物、算法简单、鲁棒性高。但是成本高、设备价格昂贵。基于主动视觉的相机标定法是通过主动系统控制相机做特定运动,利用控制平台控制相机发生特定的移动拍摄多组图像,依据图像信息和已知位移变化来求解相机内外参数。这种标定方法需要配备精准的控制平台,因此成本较高。

相机自标定法包括分层逐步标定法和基于Kruppa自标定法,灵活性强,可在线标定,但是精度低,鲁棒性低。

分层逐步标定法是先对图像的序列做射影重建,在重建的基础上进行放射标定和欧式标定,通过非线性优化算法求得相机内外参数。由于初始参数是模糊值,优化算法收敛性不确定。

基于Kruppa的自标定法是通过二次曲线建立关于相机内参矩阵的约束方程,至少使用3对图像来标定相机。图像序列长度会影响标定算法的稳定性,无法保证射影空间中的无穷远平面。

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