注塑機 擠出機 造粒機 吹膜機 吹塑機 吹瓶機 成型機 吸塑機 滾塑機 管材生產(chǎn)線 板材生產(chǎn)線 型材生產(chǎn)線 片材生產(chǎn)線 發(fā)泡設備 塑料壓延機
德卡（山東）機器人科技有限公司
德卡（山東）機器人科技有限公司
閱讀：13發(fā)布時間：2024-12-27
隨著科技水平的提高，工業(yè)機器人在生產(chǎn)中的運用越來越普遍，因此視覺技術(shù)在工業(yè)機器人的發(fā)展方面發(fā)揮的作用也越來越明顯。機器視覺對于工業(yè)機器人在工廠中的搬運、焊接及噴涂等工作意義重大，可以有效的提高工作效率和工作質(zhì)量，而機器視覺中的視覺標定亦是其中的關(guān)鍵所在。本文將通過KUKA機器人工作臺等相關(guān)的設備來研究視覺標定的內(nèi)容，完成理論內(nèi)容和實驗仿真方面的內(nèi)容。
攝像機視覺拍照的過程實質(zhì)上就是空間中物體形態(tài)的轉(zhuǎn)變，物體由三維立體空間轉(zhuǎn)變到二維平面空間，在此過程中為了研究的方便和更好的理解，將在拍照的整個過程中設定四個不同的坐標系，分別為世界坐標系、攝像機坐標系、圖像坐標系和圖像像素坐標系[1]。攝像機標定的過程就是通過研究各個不同坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系從而確定攝像機的參數(shù)。
攝像機的成像過程與小孔成像的過程具有同樣的原理，物體的形狀將通過攝像機的鏡頭成像在攝像機的成像平面上展現(xiàn)出來。攝像機成像的標定過程實質(zhì)上就是各個坐標系之間的關(guān)系換算，所以需要建立四種不同的坐標系來表示，它們分別是世界坐標系、攝像機坐標系、圖像坐標系和圖像像素坐標系[1]。需要注意的圖像像素坐標系是以像素為單位的，而其余的坐標系則是以毫米為單位的，具體成像原理及建立的坐標系如下圖1所示[2]。
圖1 坐標系
圖1其中，世界坐標系的軸為Xw,Yw,Zw，攝像機坐標系各個軸為Xc，Yc，Zc，圖像坐標系的坐標軸為X,Y，圖像像素坐標系的坐標軸為U,V。將點P設定為需要成像的標定物，并且設在世界坐標系中的坐標為P(Xw，Yw，Zw)，則P點經(jīng)過成像后在各個坐標系中的坐標為P’(Xc，Yc，Zc)，在圖像坐標系的點，坐標為M（x，y），坐標O1（u0，v0）為成像平面的中心點，f則表示為相機的焦距，即從攝像機光心O1到成像中心點Oc(u,v)之間的距離，O1與Oc所在的直線為光軸。
攝像機的參數(shù)問題主要是指攝像機內(nèi)部的參數(shù)和攝像機外部的參數(shù)類兩類，攝像機內(nèi)部的參數(shù)就是在拍攝物體時的實際物體點與拍攝后所成圖像點之間的關(guān)系，我們可以用相應的矩陣來表示出來。顧名思義，攝像機內(nèi)部的參數(shù)我們稱之內(nèi)參數(shù)問題，比如焦距等，是因攝像機的物理結(jié)構(gòu)所造成的，是不可隨便改變的內(nèi)在物理量。而攝像機外部參數(shù)是拍攝物體時鏡頭與物體之間的位置關(guān)系，它包括旋轉(zhuǎn)角度和平移量的變化等。當然還存在畸變參數(shù)，一般不做太多的研究，我們將以上主要的這些參數(shù)統(tǒng)稱為攝像機的參數(shù)。
由世界坐標系向攝像機坐標系轉(zhuǎn)變的過程實際為矩陣的剛體變換[3]，由圖1坐標系中可知世界坐標系中標定物點P(Xw，Yw，Zw)，而攝像機坐標系中的P’(Xc，Yc，Zc)，兩者的轉(zhuǎn)換關(guān)系為下式（1），其中R為3*3的旋轉(zhuǎn)矩陣，表示繞x，y，z三個軸旋轉(zhuǎn)的角度變化，T為3*1的平移矩陣，表示平移的位置量。
（1）
由攝像機坐標系到圖像坐標系之間的關(guān)系轉(zhuǎn)化過程是符合小孔成像中的相似三角形定理的，所以通過圖中的數(shù)學關(guān)系可以得到（2）式，另外我們將（2）用矩陣的形式表達出來則為下面的（3）式，式中的f表示焦距，它是鏡頭光中心的位置與圖像坐標系中成像平面中心點u0，v0之間的距離大小。
（2）
上式用矩陣表示為如下
（3）
圖像坐標系是以毫米為單位的，而圖像像素坐標系是以像素為單位，兩者之間的變化關(guān)系如下式（4），dx，dy表示每個像素在x軸與y軸上的物理尺寸大小，u，v表示點在圖像像素坐標系中的坐標，而u0，v0則表示像素坐標系中心點的位置坐標。
（4）
上式用矩陣進行表示可得下式（5）。
（5）
聯(lián)立上面各個坐標系中的轉(zhuǎn)化公式可得下式（6）。
（6）
上式（6）中的
是攝像機的物理焦距f轉(zhuǎn)換成在像素坐標系中以像素為單位的u和v軸上面的系數(shù)，Min中包含四個變量，分別表示的是攝像機內(nèi)部的一些參數(shù)，它只與攝像機內(nèi)部的物理構(gòu)造有關(guān)是不可改變的，所以Min也成為攝像機的內(nèi)部參數(shù)，而Mout表示的矩陣由3*3的旋轉(zhuǎn)矩陣和3*1的平移矩陣組成[4]，它表示的是攝像機坐標系與世界坐標系的位姿變換關(guān)系，是可以隨位置的改變而發(fā)生變化的，所以也成為攝像機的外部參數(shù)。
3.1 線性與非線性模型
攝像機成像時具有兩種不同類型的模型，一種是不考慮畸變的線性模型，另一種則為考慮畸變的非線性模型[5]。線性模型是一種理想狀態(tài)下的模型，是一種理論上的結(jié)果，在實際的運用中是不存在的，在攝像機成像的過程中總會因為攝像機的制作精度或者其他方面的原因?qū)е略诔上竦倪^程中出現(xiàn)畸變，也就是所謂的非線性模型，非線性模型中的畸變主要包括徑向畸變和切向畸變[6]，但是也存在一些其他的畸變，其中的徑向畸變和切向畸變影響比較大，所以一般情況下只考慮這兩種類型的畸變，其他的畸變則忽略不計，由畸變引起的參數(shù)變化將其稱為畸變參數(shù)。
3.2 標定物與自標定
攝像機的標定就是在建立了目標物和成像之間的對應關(guān)系之后的基礎上來求出這種對應關(guān)系之間參數(shù)的過程，也就是各個坐標系之間的關(guān)系轉(zhuǎn)換過程[7]。目前具有兩種不同的方式，一種是基于標定物的標定法，另一種為自標定法[8]。這兩種標定方式具有不同的特征，基于標定物的標定方式需要得知標定物的具體物理尺寸，然后建立標定點和圖像坐標系中的聯(lián)系，由建立好的聯(lián)系再通過模型求解各個參數(shù)，具有精確性高，誤差小的特點，但是操作比較麻煩。自標定法是在不明確標定物物理尺寸的情況下利用了多個圖片計算，自標定法標定時需要的條件比較少，但是存在著精確度不高，誤差大的缺點。
3.3 張正友棋盤格標定
1998年張正友教授提出了的單平面棋盤格標定方法[9]，張正友教授提出的標定方法不需要復雜的標定物，僅需要用將棋盤圖像打印在紙張上，然后利用相機對圖像從不同的角度進行拍攝，將得到不同角度后的圖片進行圖像的標定實驗，與其他的標定方法相比，標定方法簡便，標定的精確度也比較高，總之成了一種比較好的標定方法為大家所使用。
本文通過KUKA工業(yè)機器人試驗臺系統(tǒng)來對攝像機的標定仿真實驗，實驗所用照片使用試驗臺自帶的相機進行拍攝，仿真系統(tǒng)選用MATLAB中的Calibration Toolbox平臺進行實驗，采用線性仿真的模型經(jīng)過仿真后可以得到如下的實驗結(jié)果如下圖2所示。
圖2 視覺標定仿真圖
從上圖中可以分析出，圖像點與各個網(wǎng)格的交點重合，說明可以達到比較高的精度，符合實驗的要求。為了得到實驗結(jié)果的準確，將拍攝多幅圖片進行多次實驗。
從上面的實驗中我們可以分析出，利用以上所述的攝像機模型理論仿真后可以達到我們所需要的要求，可以在機器視覺中進行很好的定位設計運用，通過以上的攝像機模型可以將其運用到的工業(yè)中的KUKA機器人的實際操作中，將會極大的提高工作的效率和質(zhì)量，從而可以極大的解放勞動力和提高生產(chǎn)水平。
塑料機械網(wǎng) 設計制作，未經(jīng)允許翻錄必究 .? ? ?
請輸入賬號
請輸入密碼
請輸驗證碼