CN117934630B 一种多视角视觉检测系统的外参标定方法 （哈尔滨工业大学）

无共同视场多视角视觉检测系统高精度外参标定方法的实现需要依赖于高制造精度的立体靶2步骤一、根据多视角视觉检测系统中每台相机的工作步骤二、从各个自由度方向激励平面靶标，并利用步骤三、对于任意一组图像中的满足完整性条件的步骤四、构建残差函数，根据采集的图像和残差函对应的平面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为Ak，将相机C2对应的平面靶标在相步骤四二、将相机C2对应的平面靶标在相机C1对应的平面靶标坐标系下位姿的齐次矩E=λEP+(1_λ)Erj其中，Dis(AkX_YBk)代表齐次矩阵AkX和YBk中旋转矩阵差的Frobenius范数与齐次矩阵将相机C2对应的平面靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标表示为在相机C2采集的第k组图像的图像坐标系下的坐标为p;3步骤四五、对于多视角视觉检测系统中的每两台相根据各台相机的检测空间的位置关系，将各台相机对应的平定义id＝0的Apriltag的左下角角点为平面靶标坐标系原点，左下角角点到右下角角4其中，a是单个Apriltag的边长，c是相邻Apriltag的距离，l是平面靶标中每行包含齐次矩阵X和Y采用Levenberg_Marquad面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为App5的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，是Pl在相机G采集图像的图像坐标系下所是相机C1对应的平面靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标，r,(r'c,x,B)和分别是Pl9通过两种不同方式重投影在相机C1采集的第k'组图像的图像坐相机C1采集的第k'组图像中所检出的与平靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标，和分别是Pl"通过两种不同方式重投影在相机C2采集的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，将步骤四中解算出的相对位姿结果作为初值，使用Levenberg_Marqua；以相机G坐标系作为参考坐标系，则相机G的外部6[0002]在大口径光学元件自动化装配过程中，为了实现对于目标元件高精度6D位姿检轴夹角的多视角系统(特别是小物距大光圈的高精度测量系统)容易出现靶标图案部分离提出一种新的外参标定方法以解决上述问题是十[0005]本发明的目的是为解决对低或无共同视场多视角视觉检测系统高精度外参标定7[0018]定义id＝0的Apriltag的左下角角点为平面靶标坐标系原点，左下角角点到右下机C1对应的平面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为Ak，将相机C2对应的平面靶标[0025]步骤四二、将相机C2对应的平面靶标在相机C1对应的平面靶[0031]将相机C1对应的平面靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标表示为Pi，Pi在相82采集的第k组图像中所包含的与平面靶标对应的角点个数，[0048]将相机C1在相机G坐标系下的位姿记为Y1，将相机C2在相机G坐标系下的位姿记为[0051]将相机C1对应的平面靶标在相机G对应的平面靶标坐标系下位姿的齐次矩阵记为C2对应的平面靶标在相机G对应的平面靶标坐标系下位姿的齐次矩阵记为X2，将9的平面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为pp采集的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，是Pl在相机G采集图像的图像坐标系下所对应的实际坐标，L是相机G采集的第k'组图像中所检出的与平面靶标对应的角点个l9是相机C1对应的平面靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标，m,(X'C,X,B)和分别是Pl9通过两种不同方式重投影在相机C1采集的第k'组图像的图像坐靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标，和分别是Pl″通过两种不同方式重投影在相机C2采集的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，23；相机采集图像，将多视角视觉检测系统每次[0097]定义id＝0的Apriltag的左下角角点为平面靶标坐标系原点，左下角角点到右下[0101]使用AprilTag算法，在每个满足完整性条件的图像中，检测完整被采集的Apriltag的id以及完整被采集的Apriltag的角点在图像坐标系下的坐标，将所有检出的机C1对应的平面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为Ak，将相机C2对应的平面靶标[0108]步骤四二、将相机C2对应的平面靶标在相机C1对应的平面靶[0114]将相机C1对应的平面靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标表示为Pi，Pi在相[0131]首先，计算齐次矩阵AkX中的旋转矩阵和YBk中的旋转矩阵的差，再计算差的阵X和Y采用Levenberg_Marq[0137]将相机C1在相机G坐标系下的位姿记为Y1，将相机C2在相机G坐标系下的位姿记为[0140]将相机C1对应的平面靶标在相机G对应的平面靶标坐标系下位姿的齐次矩阵记为C2对应的平面靶标在相机G对应的平面靶标坐标系下位姿的齐次矩阵记为X2，将的平面靶标在相机C1坐标系下位姿的齐次矩阵记为pp采集的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，是Pl在相机G采集图像的图像坐标系下所对应的实际坐标，L是相机G采集的第k'组图像中所检出的与平面靶标对应的角点个l9是相机C1对应的平面靶标上的角点在平面靶标分别是Pl9通过两种不同方式重投影在相机C1采集的第k'组图像的图像坐靶标上的角点在平面靶标坐标系下的坐标，和分别是Pl″通过两种不同方式重投影在相机C2采集的第k'组图像的图像坐标系下的坐标计算值，23。[0159]图2为工业自动化大尺寸元件高精度位姿检测的正交三视角视觉检测系统的示意形的边长c为6mm。主相机的Aprilgrid标定板的示意图如图3所示。对于每台侧视角相机，Aprilgrid标定板内包含3*6(r*l)个，且id从0到17的Apriltag，单个Apriltag的边长a为[0169]使用AprilTag算法，在每个满足完整性条件的图像中，检测完整被采集的pp>12，这不意味着K为更小数值时方法失效)是所有满足该两台相机采集的图像同时符合完则闭合的位姿传递链的两个等价路径之间的差构成的[0174]假设某标定板上的标识点在标定板坐标系下的坐标为P，观测时在图像坐标系下的示意图如图6所示。对于不同组的标定图像数据均采用上述方法求解出两台相机和两个[0187]为了达到更精细的外参标定结果，使用更多的物理约束来对b中得到的标定结果两之间的6D位姿关系以及三个平面靶标之间的6D位姿关系，记相机C1在相机G坐标系的位[0201]将步骤b中解算出的对应值作为初值，使用Levenberg_Marqua