OPT小讲堂∣SciSmart之标定应用

在第十六课中，我们讲了SciSmart之Scriptor脚本编程应用。

今天，我们将介绍SciSmart之标定应用。

相机标定简介

相机标定的作用：标定是实现准确测量和获取准确位置信息的基础，其主要作用是建立图像像素尺寸与实际尺寸的关系、以及建立图像坐标系与世界坐标系的映射关系。

相机标定的场景及解析：

图1标定主界图

表1：标定场景解析

本文以点距标定和手眼标定为例，进行原理、步骤、用途等详解。

点距标定

点距标定：用于标定相机的像素当量。

适用场合：适用于仅能够单方向移动的场景，例如单轴伺服。

像素当量的计算公式：实际距离/像素距离=像素当量，本例即10/100=0.1(mm/pix)。

机械坐标：P1(0,10)P2(0,20)

像素坐标：P1(0,10)P2(0,110)

1点距标定-图像设置

图2点距标定图像设置页面

1.1引入点：是否从外部引入点数据。

1.5粗定位算法：可调用灰度匹配、特征匹配、轮廓匹配、Blob分析、卡尺算法。

1.6精定位算法：需先通过粗定位生成基准点，再使用精定位算法进行Mark点定位。可调用找圆、两直线交点算法。

1.7图像数目：为了获取两个点在图像中的坐标。

1.8实际距离：两个Mark点间的实际距离。

1.10下一步：设置好参数后，点击下一步按钮。

2点距标定-结果界面

图3点距标定结果页面

2.1图像距离：两个Mark点的像素距离。

2.2实际距离：两个Mark点的实际距离。

2.3像素当量：实际距离与像素距离的比值。

手眼标定

1世界坐标系与图像坐标系点位的对应关系

2世界坐标系与图像坐标系点位要逐一对应

3手眼标定的基本流程

3.1创建新的标定文件

3.2编写Mark点定位算法：

图4手眼标定-图像设置页面

3.2.1引入点：是否从外部引入点数据。

3.2.5粗定位算法：可调用灰度匹配、特征匹配、轮廓匹配、Blob分析算法。

3.2.6精定位算法：需先通过粗定位生成基准点，再使用精定位算法进行Mark点定位。可调用找圆、两直线交点算法。

3.2.7图像数目：为了获取多个点在图像中的坐标。

3.2.8选择矫正文件：如果图像存在畸变，则需要使用，勾选复选框，加载畸变矫正文件，在标定过程中先校正图像，然后进行九点标定；如果不存在畸变，则不勾选。

3.2.10下一步：设置好参数后，点击下一步按钮。

3.3输入机械坐标点位：

图5手眼标定-机械坐标设定页面

3.3.1标定方式：手动标定、半自动标定、自动标定，选择手动标定。

3.3.2验证：若勾选，则需要13个点，前9个点用来生成标定矩阵并计算标定误差，后4个点参与计算验证误差；若不勾选，则只需要9个点，用来计算标定矩阵和标定误差。

3.3.3标定自由度：平面、倾斜。

3.3.4标定点数：自定义标定的点位数量。

3.3.5机械坐标。

3.4确认点位的顺序，执行标定：

标定误差：根据前9个点生成的标定矩阵计算出的误差最大值。

验证误差：根据生成的标定矩阵计算后4个点的误差最大值，未勾选验证则为0。

图6手眼标定-结果页面

3.5标定结果的验证

3.5.1未使用标定工具，得到的有效数据只有像素坐标系下的坐标。

图7引用标定结果-前图

3.5.2标定文件的引用

3.5.3使用标定工具，得到的有效数据除了像素坐标，也有世界坐标。