线扫相机在连续性产品在线检测领域具有高精度、速度快和抗干扰能力强的优势。然而,习惯的标定方法如Tsai和张氏标定法需要拍摄多个角度的标定板图像,难以满足线扫相机的特定需求,如现场安装相机、检测面非平面等。因此,本文提出了一种简化的线扫相机单维度标定法,以解决上述问题。
该标定法的核心思想是关注单维度尺寸,而非空间点的准确求取,从而简化标定流程。具体操作流程:
为了进行标定,我们需要准备定制的标定工具——菲林片,以及开发的标定软件。菲林片由黑白相间的等距条纹组成,间距为10mm,工艺误差控制在0.04mm以内。这种设计便于现场调整相机水平度,确保图像完整无缺地捕捉到条纹。
测试数据包括:
标定方法的实现主要依赖最小二乘法。对于Halcon版本的代码,原理较为简易,核心在于准确求解参数,实现线扫相机的单维度标定。
为了进一步理解和应用这种标定法,以下资源可供参考:
1、首先在电脑上下载DJIassistant2软件。
2、其次打开大疆无人机t40摄像头对准软件的双木视觉标定板测试图标来回晃动,等待识别完成。
3、最后配合osmomobile2点击校对即可安装成功。
不需要。大疆无人机的云台采用了先进的陀螺仪、加速度计和磁力计等传感器,可以实现自动校准和自动平衡的功能,因此云台不需要标定。大疆创新致力于成为全球飞行影像系统开拓者,2006年创立,客户遍布全球全球百余个国家和地区。
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上一课我们探讨了Zhang式相机标定,它是基础中的基础。然而,对于大型场景和远距离应用,DLT直接线性变换(Direct Linear Transformation, DLT)则展现出了独特的魅力。相较于Zhang式,DLT无需繁琐的平面标定板,能够轻松适应大范围和开阔视野的标定需求。
DLT的魅力在于其线性方程组的求解方式,它瞄准的是解决大规模场景下的标定难题。但请注意,DLT法要求至少六个有效的观测值,且要避免严重的粗差,避免所有点落在同一个平面上的情况。一旦遇到这种情况,系数矩阵的特定列会变得无关紧要,这可能导致解的不确定性。
在实践中,我们利用QR分解的技巧来处理这种情况。通过将投影矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵,我们巧妙地解决了齐次性和负值问题,从而得到内外参数。然而,为了得到更准确的结果,DLT法通常需要通过非线性迭代优化来减小误差。
实施DLT的过程并不繁琐:首先,拍摄控制场的不同角度或单一视角图像;接着,从图像中提取关键点的像素坐标;然后,通过这些坐标计算投影矩阵;紧接着,利用QR分解获取内外参数;最后,考虑到图像畸变,进行一轮或多轮优化。为了巩固所学,让我们一起动手练习,通过DLT法恢复相机参数,并掌握非线性优化的技巧,这将是你迈向立体视觉专家的重要一步。
在这个知识的海洋中,每一步都充满了挑战与乐趣,让我们一起踏上探索立体视觉奥秘的旅程,用科技连接现实与虚拟,开启未来无限可能吧!