1 引言 随着科技水平的提高，工业机器人在生产中的运用越来越普遍，因此视觉技术在工业机器人的发展方面发挥的作用也越来越明显。机器视觉对于工业机器人在工厂中的搬运、焊接及喷涂等工作意义重大，可以有效的提高工作效率和工作质量，而机器视觉中的视觉标定亦是其中的关键所在。
本文将通过KUKA机器人工作台等相关的设备来研究视觉标定的内容，完成理论内容和实验仿真方面的内容。 摄像机视觉拍照的过程实质上就是空间中物体形态的转变，物体由三维立体空间转变到二维平面空间，在此过程中为了研究的方便和更好的理解，将在拍照的整个过程中设定四个不同的坐标系，分别为世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系和图像像素坐标系[1]。摄像机标定的过程就是通过研究各个不同坐标系之间的转换关系从而确定摄像机的参数。 2 摄像机模型 2.1 摄像机的成像原理 摄像机的成像过程与小孔成像的过程具有同样的原理，物体的形状将通过摄像机的镜头成像在摄像机的成像平面上展现出来。摄像机成像的标定过程实质上就是各个坐标系之间的关系换算，所以需要建立四种不同的坐标系来表示，它们分别是世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系和图像像素坐标系[1]。
需要注意的图像像素坐标系是以像素为单位的，而其余的坐标系则是以毫米为单位的，具体成像原理及建立的坐标系如下图1所示[2]。 图1 坐标系 图1其中，世界坐标系的轴为Xw,Yw,Zw，摄像机坐标系各个轴为Xc，Yc，Zc，图像坐标系的坐标轴为X,Y，图像像素坐标系的坐标轴为U,V。将点P设定为需要成像的标定物，并且设在世界坐标系中的坐标为P(Xw，Yw，Zw)，则P点经过成像后在各个坐标系中的坐标为P’(Xc，Yc，Zc)，在图像坐标系的点，坐标为M（x，y），坐标O1（u0，v0）为成像平面的中心点，f则表示为相机的焦距，即从摄像机光心O1到成像中心点Oc(u,v)之间的距离，O1与Oc所在的直线为光轴。 2.2 摄像机的参数 摄像机的参数问题主要是指摄像机内部的参数和摄像机外部的参数类两类，摄像机内部的参数就是在拍摄物体时的实际物体点与拍摄后所成图像点之间的关系，我们可以用相应的矩阵来表示出来。顾名思义，摄像机内部的参数我们称之内参数问题，比如焦距等，是因摄像机的物理结构所造成的，是不可随便改变的内在物理量。而摄像机外部参数是拍摄物体时镜头与物体之间的位置关系，它包括旋转角度和平移量的变化等。当然还存在畸变参数，一般不做太多的研究，我们将以上主要的这些参数统称为摄像机的参数。 2.3 世界坐标系——相机坐标系 由世界坐标系向摄像机坐标系转变的过程实际为矩阵的刚体变换[3]，由图1坐标系中可知世界坐标系中标定物点P(Xw，Yw，Zw)，而摄像机坐标系中的P’(Xc，Yc，Zc)，两者的转换关系为下式（1），其中R为3*3的旋转矩阵，表示绕x，y，z三个轴旋转的角度变化，T为3*1的平移矩阵，表示平移的位置量。
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2020.07.09 本文摘自网络
基于工业机器人视觉的摄像机标定系统
发布时间：2020-07-09 浏览次数：175 返回列表
