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焊接路径视觉识别的系统摄像机成像模型

时间：2017-11-24 来源：机器人在线阅读：8760

焊接路径视觉识别的系统摄像机成像模型

机器人焊接路径的视觉识别，就是通过摄像机采集焊接路径的图像，经过图像处理之后，得到焊缝的空间位置信息，将焊缝的位置信息与机器人的基坐标系联系起来，通过外部计算机与机器人的通讯，控制机器人到达目标位姿，实现预期的焊接作业。

视觉引导的焊接机器人自主示教系统主要由安装在空间某一固定位置的摄像机和机器人本体构成。本章给出摄像机的成像模型、标定模型以及手眼关系模型，并做了相关标定实验。

摄像机标定

机器人视觉控制是通过对摄像机拍摄到图像进行处理后，得到所需的控制信息对机器人进行控制。这个过程需要用物体的二维图形去计算物体的空间三维信息摄像机的成像几何模型在这里起到关键的作用。摄像机标定就是确定己知空间物体的三维几何信息与成像间的对应关系。标定的目的是为了得到摄像机成像模型中的外参数和内参数。是摄像机获取物体空间三维信息的前提和基础。

目前摄像机标定的方法有很多，从原理上看主要分为三大类:传统的摄像机标定方法;摄像机自标定方法;基于主动视觉的摄像机标定方法。在这些标定方法中，国内外都做了深入的研究，并取得了一些重要的理论成果。这三种标定方法中各自都有其优点，也存在一定的局限性。为提高标定精度并降低标定成本，本文是利用传统的标定法对相机进行标定的。

摄像机的成像模型

摄像机的标定需要通过特定的模型，在计算机视觉系统中，应用最广的摄像机成像模型是针孔成像模型。所有景物通过摄像机光轴中心点投射到成像平面上的摄像机模型，称为小孔模型。小孔成像模型主要由光轴、光心以及成像平面组成。如图2-1所示:

式(2.3)反映的是摄像机坐标系下的点与成像平面对应点的映射关系，是摄像机标定的基础。

虽然针孔成像模型建模快速方便，但针孔成像只适合理想情况下的摄像机标定，由于摄像机的镜头在加工、装配等过程中存在误差以及在使用的过程中存在光学误差、量化误差等，镜头是非理想的模型，如果按理想的针孔成像模型对相机进行标定，得到的标定结果是不精确的，因此在针孔成像的模型的基础上引入了相机的畸变系数，通常引入径向畸变和切向畸变的。如图2-2所示: