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        机器视觉系统中摄像机标定的介绍

        浏览次数: 日期:2014年9月3日 16:24

          机器视觉即是用机器代替人眼来做丈量和判断。机器视觉系统是指经过机器视觉商品(即图画吸取设备,分CMOS和CCD两种)将被吸取方针转换成图画信号,传送给专用的图画处置系统,依据像素散布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图画系统对这些信号进行各种运算来抽取方针的特征,进而依据区分的成果来操控现场的设备动作。

          机器视觉系统的首要功能能够分为定位和辨认两大类。辨认首要指的是从摄像机获取图画信息并核算三维空间中物体的几何信息,以由此重建和辨认物体。

          空间物体外表某点的三维几何方位与其在图画中对应点之间的相互联系是由摄像机成像的几何模型决议的,这些几何模型参数即是摄像机参数。在多数条件下,这些参数有必要经过试验与核算才干得到,这个进程被称为机器视觉系统定标(或称为摄像机标定)。

          摄像机的标定进程即是断定摄像机的几何和光学参数,以及摄像机相对于国际坐标系的方位。由于标定精度的巨细,直接影响着机器视觉的精度。因而,只要做好了摄像机标定作业,后续作业才干正常展开,能够说,进步标定精度也是当时科研作业的重要方面之一。

          摄像机标定能够分为传统的摄像机标定办法和摄像机自标定办法两大类:

          一、传统的摄像机标定办法依照标定参照物与算法思路能够分成若干类,如根据3D立体靶标的摄像机标定、根据2D平面靶标的摄像机标定、以及根据径向束缚的摄像机标定等。传统的摄像机标定需求标定参照物,根本办法是在必定的摄像机模型下,经过对特定标定参照物进行图画处置,为了进步核算精度,还需断定非线性畸变校对参数,并运用一系列数学改换公式核算及优化,来求取摄像机模型内部参数和外部参数。因而该办法在场景不知道和摄像机恣意运动的一般情况下,其标定很难完成。

          二、摄像机自标定办法在20世纪90年代初,由Faugeras,Luong,Maybank等人初次提出。这种自标定法运用摄像机自身参数之间的束缚联系来标定,而与场景和摄像机的运动无关,所以更为灵敏。

          摄像机自标定相对于传统办法有非常好的灵敏性和实用性,经过多年的不懈努力,理论上的疑问已根本处理,当前研讨的重点是怎么进步标定算法的鲁棒性以及怎么极好地用这些理论来处理实践视觉疑问。为了进步鲁棒性,在实践使用中主张更多的运用分层逐渐自标定办法,并应对自标定的成果进行线性优化。

          在职业使用中,机器视觉系统标定会用到标定板,首要的作用是为校对镜头畸变、断定物理尺度和像素间的换算联系,以及断定空间物体外表某点的三维几何方位与其在图画中对应点之间的相互联系。标定板在图画丈量、拍摄丈量、三维重建等使用中有着重要作用,能够进步丈量及检测的精度。

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