![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/18550453/bg1.jpg)
第
37
卷第
2
期
2007
年
3
月
吉林大学学报(工学版)
Vo
l.
37 NO.2
Ma
r.
2007
Journal of Jilin University CEngineering and Technology Edition)
改进的工程机器人立体视觉标定方法
唐新星赵丁选黄海东艾学忠1,
2
冯石柱
1
(1.吉林大学机械科学与工程学院,长春
130022;
2.
吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林省吉林市
132022)
摘
要:针对摄像机线性标定准确程度不高与非线性标定计算复杂等问题,以己知的三维信息
为基础推导二维像素点对信息,提出了基于神经网络的三目立体视觉摄像机标定方法,构建了
改进的
BP
神经网络模型,对比分析了两种摄像机标定方法的像素点对均方根误差。结果表
明:采用改进的
BP
神经网络能够避免对摄像机进行非线性建模,有利于提高标定精度,增加
系统的灵活性,更具有实际意义。
关键词:自动控制技术;工程机器人;立体视觉;图像处理;神经网络;摄像机标定
中图分类号:
TP24;
TP39
1.
41
文献标识码
:A
文章编号
:1671-5497(2007)02-0391-05
Modified stereo vision calibration method for construction robot
Tang
Xin-xing
1
,
Zhao
Ding-xua 口
1
, H
uang
Hai-dong
1
,
Ai
Xue-zho 日
g
l
.2
, F
eng
Shi-zh
u
1
(1. College
of
Mechanic
α
l
Science and
Engineeri
吨,
J
ilin
Unive
γ
sity
,
Changchun 130022 , China;
2.
College
of
Info
γ
mation
and Control Engineering , J
ilin
Institute
of
Chemical Technology , J
ilin
132022 , China)
Abstract:
To
overcome
the
shortcoming
of
the
li
日
ear
and
no
日
linear
calibration
口
the
processing
of
camera
calibration
,
the
2-D
pixels
information
was
deduced
based
0
日
the
foregone
3-D
informatio
日,
a
new
intelligent
calibration
algorithm
was
presented
based
on 日
eural
network
and
a
口
improved
BP
network
model
was
constructed
,
and
pixels
point
errors
in
two-sort
calibration
methods
were
compared.
The
experiment
results
indicate
that
the
improved
BP
network
model
can
avoid
no
日
linear
modeling
and
enhance
the
calibration
precision
and
the
flexibility
,
which
has
real
significance.
Key
words:automatic
control
technology;
construction
robot;
stereo
VlS
lO
n;
image
processing;
neural
network
;
camera
calibration
立体视觉系统主要是通过
CCD
图像传感器
捕获三维物体图像,并对生成的图像进行分析而
获取其深度信息,重构三维物体。摄像机标定是
立体视觉研究中关键的一步,是获取三维物体准
确定位的前提,通过摄像机内、外部参数推导出二
维像素点对信息与物点三维世界坐标信息的对应
收稿日期
:200
日
03-29.
关系。目前常见的标定算法一般分为摄像机镜头
线性标定和畸变非线性标定两种
[
1
-
4 J
前者没有
考虑镜头畸变,算法简单,准确程度不高;后者经
过了复杂的数学推理,但引发了计算的复杂性。
为简化计算并考虑到摄像机畸变问题,本文以工
程机器人工作环境中被抓取物为研究对象,提出
基金项目:国家自然科学基金资助项目
C
50475011)
;教育部优秀青年教师资助计划项目.
作者简介:唐新星(1
975-)
,男,博士研究生.研究方向:工程机器人,立体视觉.
E-mail:tangxinxing_2001@sohu.com
通讯联系人:赵丁选(1
9
日 5
寸,男,教授,博士生导师.研究方向:液压伺服控制,工程机器人.
E-mail:zdx@mai
l.
jlu.edu.cn