嵌入式码垛机器人的单目视觉标定
时间：2017-12-14
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2 码垛机器人的单目视觉标定
我们生活的世界是在三维空间中，所以空间中某一点的位置也一定是三维的几何向量。然而在机器视觉系统中，需要将三维空间中的一点经过坐标变换，变为相机平面中的坐标。为了计算两者之间的对应关系，需要对相机成像的几何模型进行解释，并求取相机的参数。在机器视觉系统中，相机标定具有十分重要的意义，是一切后续工作的基础，如何获得精确度高的标定结果是相机标定的研究重点。相机标定的目的在于对给定的一点P (u, v)，通过相机成像原理计算出其在世界坐标系中对应的坐标P(Xw, Yw, Zw)，根据计算结果指挥码垛机器人进行工作。
1 相机的针孔模型
相机的原理从它诞生之日起就没有变过。而在机器视觉中，同样采用理想的相机针孔模型作为成像模型，用来确定三维空间中的物体与成像平面的对应关系。当人眼看到的模拟图像经过视觉系统的摄像机采集处理变成数字图像后，其在成像平面上的每个像素点就都和三维空间物体表面的反射光强度一一对应。而在机器视觉系统中，摄像机的几何参数能够用来确定这些点相互的位置关系。针孔模型的原理就是假设物体表面的反射光都经过一个针孔而投影到像平面上，那么在虚拟成像平面上就有唯一确定的点对应物体表面特定的一点。图2.1为针孔成像原理图。
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