"本文提出了一种基于平面参考靶标的线结构光传感器(LSLS)高精度标定方法，通过计算相机坐标系下靶标点中心坐标和激光平面方程，结合投影原理建立世界坐标系，并利用多项式拟合确定像素到世界坐标的转换关系，从而实现传感器的标定。该方法简化了标定结果的存储和使用，同时降低了标定误差。实验结果显示，相较于传统方法，误差减少约22%，表明该方法在LSLS高精度标定上有显著优势。"
基于上述摘要，以下是详细的解释和知识点：
1. **线结构光传感器(LSLS)**: 这是一种常见的机器视觉传感器，它通过发射线形的结构光来获取物体表面信息，常用于3D重建、物体识别和测量等领域。
2. **系统标定**: 在机器视觉系统中，标定是调整和校正传感器参数的过程，以确保其测量结果准确无误。这通常包括相机、光源和传感器的几何参数校准。
3. **平面参考靶标**: 是一种标定中的标准参照物，具有已知几何特征的平面图案，用于确定传感器和现实世界的对应关系。
4. **相机坐标系与激光平面**: 摄像机坐标系用于描述图像中的像素位置，而激光平面则是LSLS投射出的光线所在的平面，这两个坐标系的关联是标定的关键。
5. **投影原理**: 投影是将3D空间的点映射到2D平面上（如图像平面）的过程，这里是指将靶标点中心从3D空间投影到激光平面上，以建立世界坐标系。
6. **世界坐标系**: 一个通用的坐标系统，用于描述所有对象在实际环境中的位置。在这里，它以投影到激光平面上的靶标点左下角为原点建立。
7. **多项式拟合**: 通过拟合数据点来创建一个数学模型，这里用于找出从像素坐标到世界坐标的转换关系，简化了存储和应用标定参数的过程。
8. **标定误差分析**: 分析标定过程中产生的误差，这对于评估标定方法的精确性和稳定性至关重要。文中提到的方法减少了误差，提高了标定效果。
9. **实验结果比较**: 与传统方法相比，该方法在各测试点间的距离误差均方根值减少了22%，证明了新方法的优越性。
10. **应用领域**: 这种高精度的LSLS标定方法特别适用于需要高精度测量的场景，如精密制造、自动化检测和工业机器人等领域。
该文提出了一种创新的线结构光传感器标定技术，通过优化标定过程和提高精度，有助于提升机器视觉系统在实际应用中的性能。
我的内容管理
展开
