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        • 九點(diǎn)標(biāo)定的優(yōu)勢(shì)是什么呢?

          2022-11-04 3586
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          九點(diǎn)標(biāo)定圖像測(cè)量過(guò)程以及機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中,為確定空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系,九點(diǎn)標(biāo)定是點(diǎn)的仿射變換,只是圖像行列、和坐標(biāo)XY的仿射關(guān)系,也就是矩陣關(guān)系。從只有XY2個(gè)坐標(biāo)軸來(lái)看,只有二個(gè)方向,所以只能適用于2D,并不是真正的手眼標(biāo)定。

          在大多數(shù)條件下這些參數(shù)必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)與計(jì)算才能得到,其標(biāo)定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響相機(jī)工作產(chǎn)生結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此,做好相機(jī)標(biāo)定是做好后續(xù)工作的前提,提高標(biāo)定精度是科研工作的重點(diǎn)所在。

          九點(diǎn)標(biāo)定的優(yōu)勢(shì)

          1. 操作簡(jiǎn)單,方便快捷;

          2. 計(jì)算簡(jiǎn)單,計(jì)算量少;

          3. 對(duì)操作者水平要求不高,只懂二維仿射變換即可。

          4. 幾乎適用于所有2D平面的工業(yè)測(cè)量與視覺(jué)定位。

          缺點(diǎn):

          1. 像素精度低,受人為操作影響較大;

          2. 不能校正畸變與校正斜拍;

          3. 不能求出相機(jī)的內(nèi)參與外參;

          4. 像素精度稍低,低于手眼標(biāo)定的像素精度;

          5. 只合適用于2D,不適用于3D

          使用九點(diǎn)標(biāo)定時(shí),影響機(jī)械精度的因素:

          1. 相機(jī)傾斜發(fā)生變化;

          2. 工作距離發(fā)生變化;

          3. 測(cè)量物體厚度或變薄;

          4. 用于標(biāo)定點(diǎn)的數(shù)量;

          5. 鏡頭發(fā)生畸變;

          6. 像素精度不夠。

          九點(diǎn)標(biāo)定操作流程

          第一步:制作9個(gè)點(diǎn),相機(jī)采圖的時(shí)候能全部拍到即可。一般以會(huì)3X3的行列相等去制作。

          1.在圖像上找到9個(gè)圓的中心坐標(biāo)。(二值化提取區(qū)域后排序獲得區(qū)域行列坐標(biāo)/使用模板匹配后排序獲得行列坐標(biāo))

          2.會(huì)用到的一些算子

          rgb1_to_gray (Image, GrayImage)  RGB圖轉(zhuǎn)灰度圖

          mirror_image (GrayImage, ImageMirror, 'row')  圖像鏡像,就是把9個(gè)點(diǎn)的序號(hào)按照自己習(xí)慣的方式在圖像上顯示。

          illuminate (ImageMirror1, ImageIlluminate, 101, 101, 0.5)   圖像亮度(灰度)不均勻時(shí),使用這個(gè)算子平均一下圖像灰度值。

          scale_image (ImageIlluminate, ImageScaled, 42.5, -4080)   縮放圖像,使黑白更分明

          binary_threshold (ImageScaled, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)  二值化提取黑或提取白

          connection (Region, ConnectedRegions)  連通域斷開(kāi)。

          sort_region (ConnectedRegions, SortedRegions, 'character', 'true', 'row')  區(qū)域排序。

          area_center (SortedRegions, Area, Row, Column)  獲取區(qū)域的面積與重心行列。

          第二步:保持9個(gè)圓點(diǎn)不動(dòng),使用機(jī)械手的作業(yè)工具對(duì)準(zhǔn)9個(gè)圓的圓心位置,并保存好機(jī)械手坐標(biāo)。然后把9個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)按照?qǐng)A的序號(hào)在生成一個(gè)一維數(shù)組變量。(一定要對(duì)好序號(hào),就是第一步中排序后的序號(hào)和數(shù)組元素一一對(duì)應(yīng))

          第三步:使用圖像行列的圓心和機(jī)械手的一維數(shù)組變量,生成一個(gè)矩陣關(guān)系

          vector_to_hom_mat2d (Row, Column, X, Y, HomMat2D)   HomMat2D就是我們要的這個(gè)矩陣。

          write_tuple (HomMat2D, HomMatFile)    保存矩陣使用

          read_tuple (HomMatFile, HomMat2D1)   讀取矩陣使用

          第四步:使用相機(jī)去識(shí)別一個(gè)或多個(gè)新的物體,并得到mark行列坐標(biāo),通過(guò)讀取步驟三保存的矩陣,求出mark點(diǎn)的機(jī)械坐標(biāo)。

          affine_trans_point_2d (HomMat2D, Row1, Column1, Rx, Ry)    矩陣轉(zhuǎn)換,把行列坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為RxRy。

          第五步:補(bǔ)償偏差,即當(dāng)前拍照位置與標(biāo)定拍照位置的偏差。

          RxNew := Rx + (當(dāng)前拍照X坐標(biāo) 標(biāo)定拍照時(shí)X坐標(biāo))             

          RyNew := Ry + (當(dāng)前拍照Y坐標(biāo) 標(biāo)定拍歸時(shí)Y坐標(biāo))

          第六步:3項(xiàng)重點(diǎn)注意事項(xiàng):

          1. 切記鏡像mirror_image。前后一定要保持圖片一致。

          2. 行列坐標(biāo)和XY坐標(biāo),前后要保持一致。

          3. 圓的序號(hào),行列序號(hào)一定要和定位XY序號(hào)保持一致。

           

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