一种远心镜头的标定和矫正方法
一种远心镜头的标定和矫正方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种远心镜头的标定和矫正方法。
【背景技术】
[0002]远心镜头，主要是为纠正传统工业镜头视差而设计，它可以在一定的物距范围内，使得到的图像放大倍率不会变化，这对被测物不在同一物面上的情况是非常重要的应用，也是目前机器视觉领域广泛应用的高精度尺寸测量的图像采集镜头。远心镜头由于其特有的平行光路设计，一直为对镜头畸变要求很高的机器视觉应用场合所青睐。尽管远心镜头本身的畸变较普通工业镜头来讲是非常微小的，但由于其本身加工工艺的限制以及目前机器视觉高精度测量的要求越来越高，其自身的微小畸变在硬件结构上已经很难提高，而且很多情况下不能满足实际的使用需求。所以，通过软件算法来标定远心镜头并修正畸变已经是一个机器视觉高精度测量流程中必须的一个重要环节。
[0003]由于远心镜头与传统小孔成像原理的镜头成像原理有所不同，传统的基于小孔成像原理的镜头标定算法并不适用于远心镜头。因此，针对圆心镜头的标定和矫正需要新的算法。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种远心镜头的标定和矫正方法，利用神经网络拟合模型，规避了小孔成像模型应用于远心镜头标定与矫正中的弊端，规避了摄像机位姿的影响，实现了远心镜头微小畸变的修正，并能应用于高精度的机器视觉测量。
[0005]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下:
[0006]—种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤:
[0007](1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像；
[0008](2)、棋盘格图像预处理；
[0009](3)、神经网络拟合；
[0010](4)、标定和修正畸变。
[0011]根据以上方案，所述步骤(1)包括如下具体步骤:
[0012](11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处；
[0013](12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片。
[0014]根据以上方案，所述步骤(2)包括如下具体步骤:
[0015](21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置；
[0016](22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列；
[0017](23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列。
[0018]根据以上方案，所述步骤(3)包括如下具体步骤:
[0019](31)、初始化神经网络；
[0020](32)、设定神经网络参数；
[0021](33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端；
[0022](34)、训练网络；
[0023](35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络。
[0024]根据以上方案，所述步骤(4)包括如下具体步骤:
[0025](41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像；
[0026](42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
[0027]本发明的有益效果是:
[0028]与其他远心镜头标定和矫正方法相比，本发明采用了神经网络拟合的标定策略，有效的摆脱了小孔成像相机模型的束缚，同时也提高了标定的准确性;另外本发明较传统方法，做了对摄像机位姿的忽略改进，更有利于固定位姿的高精度测量。
【附图说明】
[0029]图1是本发明的流程示意图。
【具体实施方式】
[0030]下面结合附图与实施例对本发明的技术方案进行说明。
[0031]本发明提供一种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤(见图1):
[0032](1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像:
[0033](11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处；
[0034](12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片；
[0035](2)、棋盘格图像预处理:
[0036](21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置；
[0037](22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列；
[0038](23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列；
[0039](3)、神经网络拟合:
[0040](31)、初始化神经网络；
[0041](32)、设定神经网络参数；
[0042](33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端；
[0043](34)、训练网络；
[0044](35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络；
[0045](4)、标定和修正畸变:
[0046](41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像；
[0047](42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
[0048]以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，尽管上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的相关技术人员应当理解:可以对本发明进行修改或者同等替换，但不脱离本发明精神和范围的任何修改和局部替换均应涵盖在本发明的权利要求范围内。
【主权项】
1.一种远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像； (2)、棋盘格图像预处理； (3)、神经网络拟合； (4)、标定和修正畸变。2.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(1)包括如下具体步骤: (11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处； (12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片。3.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下具体步骤: (21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置； (22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列； (23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列。4.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(3)包括如下具体步骤: (31)、初始化神经网络； (32)、设定神经网络参数； (33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端； (34)、训练网络； (35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络。5.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(4)包括如下具体步骤: (41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像； (42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
【专利摘要】本发明提供一种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤：用远心镜头拍摄棋盘格图像；棋盘格图像预处理；神经网络拟合；标定和修正畸变。本发明利用神经网络拟合模型，规避了小孔成像模型应用于远心镜头标定与矫正中的弊端，规避了摄像机位姿的影响，实现了远心镜头微小畸变的修正，并能应用于高精度的机器视觉测量。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105488807
【申请号】CN201510997976
【发明人】傅之成, 邵卿, 李晓强, 赵洋洋
【申请人】傅之成
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月25日
【技术领域】
[0001]本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种远心镜头的标定和矫正方法。
【背景技术】
[0002]远心镜头，主要是为纠正传统工业镜头视差而设计，它可以在一定的物距范围内，使得到的图像放大倍率不会变化，这对被测物不在同一物面上的情况是非常重要的应用，也是目前机器视觉领域广泛应用的高精度尺寸测量的图像采集镜头。远心镜头由于其特有的平行光路设计，一直为对镜头畸变要求很高的机器视觉应用场合所青睐。尽管远心镜头本身的畸变较普通工业镜头来讲是非常微小的，但由于其本身加工工艺的限制以及目前机器视觉高精度测量的要求越来越高，其自身的微小畸变在硬件结构上已经很难提高，而且很多情况下不能满足实际的使用需求。所以，通过软件算法来标定远心镜头并修正畸变已经是一个机器视觉高精度测量流程中必须的一个重要环节。
[0003]由于远心镜头与传统小孔成像原理的镜头成像原理有所不同，传统的基于小孔成像原理的镜头标定算法并不适用于远心镜头。因此，针对圆心镜头的标定和矫正需要新的算法。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种远心镜头的标定和矫正方法，利用神经网络拟合模型，规避了小孔成像模型应用于远心镜头标定与矫正中的弊端，规避了摄像机位姿的影响，实现了远心镜头微小畸变的修正，并能应用于高精度的机器视觉测量。
[0005]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下:
[0006]—种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤:
[0007](1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像；
[0008](2)、棋盘格图像预处理；
[0009](3)、神经网络拟合；
[0010](4)、标定和修正畸变。
[0011]根据以上方案，所述步骤(1)包括如下具体步骤:
[0012](11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处；
[0013](12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片。
[0014]根据以上方案，所述步骤(2)包括如下具体步骤:
[0015](21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置；
[0016](22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列；
[0017](23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列。
[0018]根据以上方案，所述步骤(3)包括如下具体步骤:
[0019](31)、初始化神经网络；
[0020](32)、设定神经网络参数；
[0021](33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端；
[0022](34)、训练网络；
[0023](35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络。
[0024]根据以上方案，所述步骤(4)包括如下具体步骤:
[0025](41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像；
[0026](42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
[0027]本发明的有益效果是:
[0028]与其他远心镜头标定和矫正方法相比，本发明采用了神经网络拟合的标定策略，有效的摆脱了小孔成像相机模型的束缚，同时也提高了标定的准确性;另外本发明较传统方法，做了对摄像机位姿的忽略改进，更有利于固定位姿的高精度测量。
【附图说明】
[0029]图1是本发明的流程示意图。
【具体实施方式】
[0030]下面结合附图与实施例对本发明的技术方案进行说明。
[0031]本发明提供一种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤(见图1):
[0032](1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像:
[0033](11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处；
[0034](12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片；
[0035](2)、棋盘格图像预处理:
[0036](21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置；
[0037](22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列；
[0038](23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列；
[0039](3)、神经网络拟合:
[0040](31)、初始化神经网络；
[0041](32)、设定神经网络参数；
[0042](33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端；
[0043](34)、训练网络；
[0044](35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络；
[0045](4)、标定和修正畸变:
[0046](41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像；
[0047](42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
[0048]以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，尽管上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的相关技术人员应当理解:可以对本发明进行修改或者同等替换，但不脱离本发明精神和范围的任何修改和局部替换均应涵盖在本发明的权利要求范围内。
【主权项】
1.一种远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)、用远心镜头拍摄棋盘格图像； (2)、棋盘格图像预处理； (3)、神经网络拟合； (4)、标定和修正畸变。2.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(1)包括如下具体步骤: (11)、将棋盘格垂直于远心镜头平面置于远心镜头有效距离处； (12)、控制连接远心镜头的工业相机采集棋盘格图片。3.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下具体步骤: (21)、利用角点检测算法找出棋盘格图像中的角点位置； (22)、将角点位置对应的世界坐标做Z字型排列； (23)、将角点位置对应的图像坐标做Z字型排列。4.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(3)包括如下具体步骤: (31)、初始化神经网络； (32)、设定神经网络参数； (33)、将角点图像坐标以及世界坐标输入网络作为输入端及输出端； (34)、训练网络； (35)、得到图像坐标与世界坐标的映射关系网络。5.根据权利要求1所述的远心镜头的标定和矫正方法，其特征在于，所述步骤(4)包括如下具体步骤: (41)、用同一摄像机镜头组合在同一位姿下获取新图像； (42)、利用步骤(3)中网络对新图像进行插值映射。
【专利摘要】本发明提供一种远心镜头的标定和矫正方法，包括如下步骤：用远心镜头拍摄棋盘格图像；棋盘格图像预处理；神经网络拟合；标定和修正畸变。本发明利用神经网络拟合模型，规避了小孔成像模型应用于远心镜头标定与矫正中的弊端，规避了摄像机位姿的影响，实现了远心镜头微小畸变的修正，并能应用于高精度的机器视觉测量。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105488807
【申请号】CN201510997976
【发明人】傅之成, 邵卿, 李晓强, 赵洋洋
【申请人】傅之成
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月25日
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