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焊接机器人视觉系统三维模型转化方法

时间：2017-11-03 来源：机器人在线阅读：8028

焊接机器人视觉系统三维模型转化方法

1 摄像机标定坐标系定义

通过实验、计算的方法获取摄像机成像几何模型参数的过程称为摄像机的标定摄像机的成像过程中要涉及到不同坐标系统之间的变换，涉及到的坐标系统主要有四个:

(1)计算机图像坐标系和成像平面坐标系

摄像机采集的图像以标准的电视信号的形式存储，通过数模转换器转换为数字图像并以MxN形式的数组存储在计算机内部，数组中的元素即为图像的像素，图像点的亮度大小用像素的数值大小表示。如图3-1所示，在图像平面建立以像素为单位的图像坐标系O0-uv ,Oo位于图像左上角，每一个像素的坐标(u,v表示像素在数组中的行列数。建立以物理单位表示的成像平面坐标系O1-xY来表示像素在图像中的位置。原点O1为摄像机的光轴与图像平面的交点(主光点)，x, y轴分别平行于像素坐标轴u, v0(x, y)表示以毫米为单位的成像平面坐标系坐标，取O1在像素坐标系中的坐标为(uo，vo)。

计算机图像坐标系和成像平面坐标系之间的坐标转换关系见式(3-1)。其中，dx,dy分别表示x, y方向上单位像素的距离。

世界坐标系与摄像机坐标系之间的关系见式(3-2)。其中，旋转矩阵R和平移向量t用来描述摄像机坐标系相对于世界坐标系的位置关系。

2 摄像机成像模型与标定参数

摄像机的成像几何模型是联系摄像机成像平面上的点与三维景物中的点的数学关系。目前，常用的摄像机成像模型有透射投影模型、正交投影模型和拟透射投影模型透射投影成像模型中的理想针孔成像模型是最为常用的摄像机成像模型，下面对此模型进行介绍。

理想的针孔成像模型如图3-3所示，公式(3-3 )为实际的摄像机成像遵守的透镜成像规律:

针孔模型虽然简单实用，但实际的摄像机光学系统因为镜头的制造、装配过程中存在误差致使摄像机成像扭曲变形，产生光学畸变误差。因此，必须考虑线性或非线性的畸变模型来补偿光学系统存在的径向畸变，切向畸变以及薄棱镜畸变。本文只考虑带有径向畸变的摄像机成像模型，从文献可以看出，对径向畸变加以适当的校正，可以使标定误差减少一个数量级，满足视觉计算的精度要求。