工业相机标定

工业相机

工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge Coupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路 (VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。

目录

工业相机主要参数

工业相机与一般相机的区别

工业相机的分类

工业相机的选择

工业相机应用领域

工业相机主要参数

1. 分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels），对于数字相机机一般是直接与光电传感器的像元数对应的，对于模拟相机机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。

2. 像素深度（Pixel Depth）：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字相机机一般还会有10Bit、12Bit等。

内参、外参、畸变参数三种参数与工业相机的标定方法

与相机坐标系的理解

“ 内参、外参、畸变参数三种参数与相机的标定方法与相机坐标

系的理解

1、 相机参数是三种不同的参数。 相机的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。

opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其

中的F就是焦距上面的f,Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里

的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。

其是把r等于零，实际上也是六个。 dx和dy表示：x方向和y方向的一个像素分别占多少长度单位，即一个像

素代表的实际物理值的大小，其是实现图像物理坐标系与像素坐标系转换

的关键。u0，v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的

横向和纵向像素数。

相机的外参数是6个：三个轴的旋转参数分别为（ω、δ、 θ）,然后把每个

轴的3*3旋转矩阵进行组合（即先矩阵之间相乘），得到集合三个轴旋转信

息的R，其大小还是3*3；T的三个轴的平移参数（Tx、Ty、Tz）。R、T组合成成的3*4的矩阵，其是转换到标定纸坐标的关键。其中绕X轴旋转θ，

则其如图： 注意：在每个视场无论我们能提取多少个角点，我们只能得到四个有用的

角点信息，这四个点可以产生8个方程，6个用于求外参，这样每个视场就

还赚两个方程来求内参，则其在多一个视场即可求出4个内参。因为六个

外参，这就是为什么要消耗三个点用于求外参。

畸变参数是：k1,k2,k3径向畸变系数，p1,p2是切向畸变系数。径向畸变发

生在相机坐标系转图像物理坐标系的过程中。而切向畸变是发生在相机制

作过程，其是由于感光元平面跟透镜不平行。其如下：

1．径向畸变：产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲径向畸变主要包含桶形畸变和枕形畸变两种。下面两幅图是这两种畸变的示意：

它们在真实照片中是这样的：

2.切向畸变：产生的原因透镜不完全平行于图像平面，这种现象发生于成像仪被粘贴在摄像机的时候。下面图片来自于《学习opencv》p413。

相机手眼标定

对于机器人和相机来说，标定是指确定相机和机器人之间的

坐标转换关系。相机知道的是像素坐标，而机器人知道的是空间

坐标系，所以手眼标定就是像素坐标系和空间机器人坐标系的坐

标转换关系。

在实际应用中，相机检测到目标物体在图像中的像素位置后，

通过标定好的坐标转换矩阵，将相机的像素坐标变换到机器人的

空间坐标系中，然后根据机器人坐标系计算出各个轴的电机如何

运动，从而控制机器人到达指定位置，实现下步的动作。

相机的安装方式一般有两种：Eye In Hand（指相机安装在机

械臂上）和Eye To Hand（相机安装在一个固定不动的位置）。常

用的标定方法包括：九点标定。

对于Eye In Hand的安装方式，需要标定板固定不动，机器

人末端变换姿态分别移动到这九个点的位置。这样就得到九个点

在机器人空间坐标系中的坐标，同时还需要相机识别九个点得到

像素坐标。对于Eye To Hand的安装方式，则是标定板装在机器

人上，机器人运动九个位置，相机分别对标定板拍照获得九个像

素坐标。

单相机标定原理

标定参照物上每一个特征点相对于世界坐标系的位置在制作时应该精确测定，记为(,,)wiwiwixyz（i=1,2,…,n）,世界坐标系可选为参照物的物体坐标系，其二维图像经过一系列的数字图像处理方法进行分析与处理，得到二维对应点的图像坐标，记为(,)iiuv(1,2,3,4,5)i，将式（）改写：

11121314212223243132333411wiiwiciiwixummmmyzvmmmmzmmmm ( )

其中(,,)wiwiwixyz为空间第i个点的坐标，(,,1)iiuv为第i个点的像素坐标，ijm为投影矩阵M的第i行j列元素。将ciz消除后，可得如下两个线性方程：

1112131431323334wiwiwiiwiiwiiwiixmymzmmuxmuymuzmum ( )

2122232431323334wiwiwiiwiiwiiwiixmymzmmvxmvymvzmvm ( )

上面两式表明，如果标定范本上有n个已知点，并已知它们的世界坐标(,,)(1,2,...,)wiwiwixyzin与像素坐标(,)(1,2,...,)iiuvin，则有2n个关于Q矩阵元素的线性方程。由式 （） 可见，Q矩阵乘以任意不为零的常数并不影响(,,)wwwxyz和(,)uv的关系，因此，在式 （） 中可以指定341m，从而得到关于Q矩阵其它元素的2n个线性方程，下面用矩阵形式写出这些方程：

11121311111111114111111111212223243132331000000001..................1000000001wwwwwwwwwwwwwnwnwnnwnnwnnwnwnwnwnnwnnwnnwnmmmxyzuxuyuzmxyzvxvyvzmmmxyzuxuyuzmxyzvxvyvzmmm1341343434.....................nnumvmumvm