本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺高精度測量方法。

背景技術(shù)：

航空航天零件的三維輪廓的測量對(duì)于零件的制造和氣動(dòng)外形的檢測至關(guān)重要，是保證零件制造質(zhì)量的重要手段。工業(yè)立體視覺系統(tǒng)具有非接觸性、測量速度快、測量精度高、可實(shí)現(xiàn)在位測量等優(yōu)勢，已廣泛運(yùn)用在航天航空零件的裝配測量過程中。然而，由于尾翼、機(jī)身壁板等核心零件幾何尺寸大，且曲面零件在景深方向也具有較大的尺寸變化。而傳統(tǒng)的雙目視覺系統(tǒng)在平行于像平面的方向上具有較高精度，而在景深方向上，其精度較差難以滿足現(xiàn)場測量要求，因此實(shí)現(xiàn)具有景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺測量方法是十分重要的。

g.blahusch等人發(fā)表的論文《calibrationofcurvatureoffieldfordepthfromfocus》(blahuschg,ecksteinw,stegerc.calibrationofcurvatureoffieldfordepthfromfocus[j].internationalarchivesofphotogrammetryremotesensingandspatialinformationsciences,2003,34(3/w8):173-180.)提出以平面信息為約束，通過標(biāo)準(zhǔn)平面信息建立修正平面，通過所獲得的修正平面建立具有景深信息的修正信息，從而在測量過程中補(bǔ)償景深信息的偏差。王福吉等人發(fā)明的專利“提高景深測量精度的相機(jī)布局與標(biāo)定方法”，專利號(hào)cn105225224a，通過從相機(jī)優(yōu)化布局以及景深標(biāo)定兩方面出發(fā),提高視覺測量系統(tǒng)在景深方向的測量精度；通過確定兩相機(jī)基線長度以及光軸之間的夾角,使相機(jī)布置方式最優(yōu)；再根據(jù)測量物距、對(duì)焦?fàn)顟B(tài)以及鏡頭參數(shù)確定景深范圍；測量時(shí)根據(jù)特征信息在景深所處不同位置選取不同的相機(jī)參數(shù)重建特征三維信息，該方法通過建立多個(gè)平面的畸變系數(shù)場獲得景深的畸變補(bǔ)償，但是對(duì)于航空現(xiàn)場的大尺寸零件難以實(shí)現(xiàn)畸變場的建立。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)難題是針對(duì)大型航空零件測量過程中景深方向測量精度低的問題，發(fā)明了一種基于景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺高精度測量方法。該方法通過建立具有景深方向的畸變模型，結(jié)合雙目相機(jī)的標(biāo)定信息，對(duì)空間范圍內(nèi)的被測點(diǎn)進(jìn)行具有景深信息的畸變補(bǔ)償，提高被測物在空間的測量精度。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案一種基于景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺高精度測量方法，其特征是，基于在景深方向的畸變特征建立補(bǔ)償模型，結(jié)合雙目視覺測量原理，對(duì)不同景深位置進(jìn)行徑向畸變補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)三維高精度測量；該方法首先對(duì)兩個(gè)相機(jī)進(jìn)行初始位置的標(biāo)定，然后將二維靶標(biāo)與相機(jī)平面進(jìn)行調(diào)平，求解該位置的畸變系數(shù)，并求解兩個(gè)相機(jī)間的結(jié)構(gòu)參數(shù)；進(jìn)而，二維靶標(biāo)在與相機(jī)平面方向進(jìn)行平移，然后進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定；建立景深方向的徑向畸變補(bǔ)償模型，對(duì)不同深度信息的測量結(jié)果進(jìn)行測量精度補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)雙目相機(jī)在景深方向的高精度測量；方法具體步驟如下：

第一步相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定

利用二維平面靶標(biāo)標(biāo)定方法對(duì)雙目相機(jī)分別進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，其相機(jī)參數(shù)滿足如下公式：

其中，u,v分別是圖像的行列像素坐標(biāo)值，xw,yw,zw代表被測點(diǎn)在世界坐標(biāo)系里的三維坐標(biāo)值，xc,yc,zc代表被測點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系里的三維坐標(biāo)值，m1為1號(hào)相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣，m2為2號(hào)相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣，包括旋轉(zhuǎn)矩陣r、平移矩陣t，s是未知的尺度因子；基于二維和三維的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)求解相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)矩陣；

第二步畸變參數(shù)標(biāo)定

首先采用水平儀將左、右相機(jī)與標(biāo)定平面靶標(biāo)4進(jìn)行初步調(diào)平，然后利用左、右相機(jī)采集平面靶標(biāo)，根據(jù)公式(1)計(jì)算左、右相機(jī)的外參數(shù)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)矩陣r滿足公式(2)時(shí)，其平面靶標(biāo)4平面與左、右相機(jī)平面調(diào)平；

其中，a,b,c,d為旋轉(zhuǎn)矩陣參數(shù)，ε為無限接近于0的值，|γ|無線接近于1；

當(dāng)左、右相機(jī)調(diào)平后，記錄電控平臺(tái)的位姿參數(shù)記為ψs1利用公式(3)進(jìn)行該位置的畸變參數(shù)計(jì)算：

其中，x^k,y^k分別是實(shí)際徑像畸變情況下的歸一化坐標(biāo)，x,y代表理想無畸變時(shí)的歸一化坐標(biāo)，為圖像畸變系數(shù)，基于相機(jī)標(biāo)定參數(shù)所求解的理想歸一化坐標(biāo)和圖像提取的歸一化坐標(biāo)，以公式(3)為目標(biāo)函數(shù)，采用lm優(yōu)化方法求解在該位置s1處的圖像畸變系數(shù)按照如上方法分別對(duì)左、右相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定；

第三步左、右相機(jī)位置參數(shù)的求解

基于雙目三角原理，分別計(jì)算左、右相機(jī)在初始標(biāo)定位置的物距s1^l,s1^r；首先對(duì)左、右相機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)的計(jì)算，在雙目視場中間放置二維平面靶標(biāo)4，分別用已標(biāo)定好的左、右相機(jī)同步采集該平面靶標(biāo)，并求解左、右相機(jī)相對(duì)于該平面靶標(biāo)的參數(shù)矩陣，其左、右相機(jī)參數(shù)矩陣記為m^l,m^r，表達(dá)式如下：

其中，mij為投影矩陣m中第i行第j列的值；根據(jù)公式(4)和公式(1)推導(dǎo)出被測點(diǎn)三維重建公式(5)：

其中，為左相機(jī)投影矩陣m^l中第i行第j列的值；u^l,v^l分別是左相機(jī)圖像像素值；為右相機(jī)投影矩陣m^r中第i行第j列的值；u^r,v^r分別是右相機(jī)圖像像素值，且左右圖像的像素點(diǎn)為匹配點(diǎn)；xw,yw,zw為最終所求被測點(diǎn)的三維坐標(biāo)，其中，所對(duì)齊平面上所有點(diǎn)的zw的平均值定義為s1，即：

其中，n,m為左、右相機(jī)采集平面上所取點(diǎn)的個(gè)數(shù)；s1^l,s1^r為左、右相機(jī)在s1處位置的物距；

然后，將平面靶標(biāo)平行移動(dòng)在s2位置，在該合焦位置根據(jù)公式(3)計(jì)算圖像畸變系數(shù)根據(jù)公式(5)、(6)計(jì)算左、右相機(jī)的所采集的平面靶標(biāo)物距s2^l,s2^r；

第四步基于景深畸變模型的建立

基于建立基于蘊(yùn)含景深信息的畸變模型，在合焦位置為s時(shí)在sp位置的圖像畸變量滿足：

其中，為在合焦位置為s時(shí)在sp位置的圖像畸變量，為在合焦位置為sp時(shí)在sp位置的圖像畸變量，cs和csp分別為在位置s、位置sp合焦時(shí)相機(jī)相距，為在sp位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)，rsp為在sp位置合焦時(shí)的徑向長度；

在合焦位置為s時(shí)，在位置s、位置sp時(shí)系統(tǒng)的像距和物距滿足公式(8)：

其中，ss,ssp分別為位置s、位置sp時(shí)的物距，即ss＝s,ssp＝sp；cs,csp分別為位置s、位置sp時(shí)的像距，根據(jù)公式(7)和公式(8)推導(dǎo)得：

第五步基于景深畸變模型的參數(shù)求解

根據(jù)雙目視覺三角原理可獲得sp位置的徑向長度rsp和物距ssp；為簡化計(jì)算，選取標(biāo)定的s2位置為合焦位置，即ss＝s2，其具體值也可根據(jù)雙目三角原理求得；合焦位置的cs可根據(jù)所標(biāo)定的相機(jī)內(nèi)參數(shù)求得；在sp位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)可根據(jù)公式(10)求?。?/p>

其中，為在sp位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)，為在s1位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)，為在s2位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)，比例系數(shù)αs根據(jù)公式(11)求得：

其中，s1,s2為初始標(biāo)定的兩個(gè)物距位置，ssp為在ssp位置的物距距離，f為相機(jī)焦距，ss,cs為合焦位置的物距和像距，將所求的相關(guān)系數(shù)帶入公式(9)即可獲得該位置的具有景深信息的畸變量，分別對(duì)左、右相機(jī)獲取的圖像點(diǎn)進(jìn)行畸變補(bǔ)償，根據(jù)三角原理獲得被測點(diǎn)三維坐標(biāo)。

本發(fā)明的有益效果是通過建立具有景深方向的畸變模型，結(jié)合雙目相機(jī)的標(biāo)定信息，對(duì)空間范圍內(nèi)的被測點(diǎn)進(jìn)行具有景深信息的畸變補(bǔ)償，提高被測物在空間的測量精度。測量精度高，可補(bǔ)償雙目視覺在景深方向的精度損失，實(shí)現(xiàn)具有景深方向的大尺寸零件測量，提高了雙目視覺的三維測量精度。

附圖說明

圖1為測量系統(tǒng)的示意圖，圖2為測量原理示意圖。其中，1-左相機(jī)，2-電控平移平臺(tái)，3-電控旋轉(zhuǎn)平臺(tái)，4-平面靶標(biāo)，5-右相機(jī)，6-三角架；ow-xw,yw,zw是全局世界坐標(biāo)系，o^l-x^l,y^l,z^l為左相機(jī)的坐標(biāo)系，o^r-x^r,y^r,z^r為右相機(jī)的坐標(biāo)系，s1和s2為兩個(gè)初始標(biāo)定平面，ssp為測量平面，v^l、u^l為左相機(jī)的像素坐標(biāo)，v^r、u^r為右相機(jī)的像素坐標(biāo)，p為測量平面上的被測點(diǎn)，p^l、p^r分別為左、右相機(jī)上的理想像點(diǎn)，分別為左、右相機(jī)具有畸變的實(shí)際像點(diǎn)。

圖3為基于景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺高精度測量方法流程圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合技術(shù)方案和附圖詳細(xì)敘述本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

圖1為測量系統(tǒng)的示意圖，圖2為測量原理示意圖。如圖所示，實(shí)施例中，分別配置高分辨率雙目相機(jī)采集二維平面靶標(biāo)信息，通過電控旋轉(zhuǎn)、平移平臺(tái)控制二維平面靶標(biāo)的移動(dòng)進(jìn)行雙目相機(jī)的調(diào)平和標(biāo)定。雙目視覺系統(tǒng)中相機(jī)型號(hào)為vieworksvc-12mc-m/c65相機(jī)，分辨率：4096×3072，圖像傳感器：cmos，幀率：全畫幅，最高64.3fps，重量：420g。鏡頭型號(hào)為ef16-35mmf/2.8liiusm，參數(shù)如下所示，鏡頭焦距：f＝16-35，aps焦距：25.5-52.5，光圈：f2.8，鏡頭尺寸：82×106。拍攝條件如下：圖片像素為4096×3072，鏡頭焦距為17mm，合焦物距為750mm，視場約為720mm×1300mm。電控旋轉(zhuǎn)平臺(tái)3采用卓立漢光的電控旋轉(zhuǎn)平臺(tái)rak350，其步距角為1.8度，轉(zhuǎn)角重復(fù)精度小于0.003度。電控平移平臺(tái)2采用卓立漢光的電控平移平臺(tái)uksa200，重復(fù)定位精度小于2μm。

測量方法首先對(duì)雙目相機(jī)內(nèi)外參數(shù)分別進(jìn)行標(biāo)定，然后通過電控旋轉(zhuǎn)、平移平臺(tái)將雙目相機(jī)調(diào)平，并記錄平面靶標(biāo)與雙目相機(jī)像平面平行位置，進(jìn)而通過兩個(gè)標(biāo)定位置將雙目相機(jī)畸變參數(shù)標(biāo)定，基于景深畸變特性建立具有景深信息的畸變模型，結(jié)合標(biāo)定結(jié)果和雙目三角原理求解模型中的相關(guān)參數(shù)，繼而獲得具有景深信息的圖像畸變量，實(shí)現(xiàn)慮及景深的三維高精度測量。附圖3為一種基于景深補(bǔ)償?shù)碾p目視覺高精度測量流程圖。整個(gè)提取過程分為雙目相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定、雙目相機(jī)調(diào)平、雙目相機(jī)畸變系數(shù)標(biāo)定，景深畸變模型建立、模型參數(shù)求解、景深補(bǔ)償及重建測量等步驟。

第一步相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定

采用張正友的平面靶標(biāo)標(biāo)定方法，通過在空間平面內(nèi)轉(zhuǎn)換平面靶標(biāo)的不同位置，使雙目相機(jī)同時(shí)采集靶標(biāo)圖像，根據(jù)公式(1)分別對(duì)左、右相機(jī)進(jìn)行內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定，其內(nèi)外參數(shù)矩陣為：

第二步畸變參數(shù)標(biāo)定

為獲得不同合焦平面的畸變系數(shù)實(shí)現(xiàn)任意深度位置的畸變參數(shù)標(biāo)定，需將平面靶標(biāo)4與左、右相機(jī)像平面進(jìn)行調(diào)平，采用水平儀將左、右相機(jī)與標(biāo)定平面靶標(biāo)4進(jìn)行初步調(diào)平，然后利用相機(jī)采集平面靶標(biāo)，然后根據(jù)公式(1)計(jì)算相機(jī)的外參數(shù)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)矩陣r滿足如下公式(2)時(shí)，其二維靶標(biāo)平面與相機(jī)平面調(diào)平，其調(diào)平后的左右相機(jī)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣為：

當(dāng)相機(jī)調(diào)平后，記錄電控平臺(tái)的位姿參數(shù)記為ψs1利用公式(3)進(jìn)行該位置的畸變參數(shù)計(jì)算圖像畸變系數(shù)，基于相機(jī)標(biāo)定參數(shù)所求解的理想歸一化坐標(biāo)和圖像提取的歸一化坐標(biāo)，以公式(3)為目標(biāo)函數(shù)，采用lm優(yōu)化方法求解在圖1中位置s1處的相機(jī)畸變系數(shù)按照如上方法分別對(duì)左右相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定；

第三步雙目相機(jī)位置參數(shù)的求解

基于雙目三角原理，分別計(jì)算兩個(gè)相機(jī)在初始標(biāo)定位置的物距s1^l,s1^r；為實(shí)現(xiàn)物距的計(jì)算，首先對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)的計(jì)算，在雙目視場中間放置二維平面靶標(biāo)4，分別用已標(biāo)定好的雙目相機(jī)同步采集該平面靶標(biāo)，并求解雙目相機(jī)相對(duì)于該平面靶標(biāo)的參數(shù)矩陣，其左、右相機(jī)參數(shù)矩陣記為m^l,m^r；根據(jù)公式(4)和公式(1)可推導(dǎo)出被測點(diǎn)三維重建公式(5)；根據(jù)所求被測點(diǎn)的三維坐標(biāo)xw,yw,zw，其中所對(duì)齊平面上所有點(diǎn)的zw的平均值定義為s1，根據(jù)公式(6)獲得左右相機(jī)在s1處位置的物距；然后，將平面靶標(biāo)4平行移動(dòng)在s2位置，在該合焦位置根據(jù)公式(3)計(jì)算圖像畸變系數(shù)根據(jù)公式(5)(6)計(jì)算左右相機(jī)的所采集的平面靶標(biāo)物距s2^l,s2^r；

第四步基于景深畸變模型的建立

基于建立基于蘊(yùn)含景深信息的畸變模型，在合焦位置為s時(shí)在sp位置的圖像畸變量滿足公式(7)，根據(jù)公式(7)和(8)，可推導(dǎo)得公式(9)，即建立具有景深信息的畸變模型。

第五步基于景深畸變模型的參數(shù)求解

根據(jù)雙目視覺三角原理可獲得sp位置的徑向長度rsp和物距ssp；為簡化計(jì)算，選取標(biāo)定的s2位置為合焦位置，即ss＝s2，其具體值也可根據(jù)雙目三角原理求得；合焦位置的cs可根據(jù)所標(biāo)定的相機(jī)內(nèi)參數(shù)求得；在sp位置合焦時(shí)的圖像畸變系數(shù)可根據(jù)公式(10)求取，比例系數(shù)αs根據(jù)公式(11)可求得。將所求的相關(guān)系數(shù)帶入公式(9)即可獲得該位置的具有景深信息的畸變量，分別對(duì)左右相機(jī)獲取的圖像點(diǎn)進(jìn)行畸變補(bǔ)償，進(jìn)而根據(jù)三角原理獲得被測點(diǎn)三維坐標(biāo)。

雙目視覺采集標(biāo)準(zhǔn)長度為350.0172mm的靶尺在空間不同位置采集8次，其平均長度為350.5321，本方法獲得的靶尺長度為350.2043mm，提高了測量精度，驗(yàn)證了該提取方法的有效性。