高精度线结构光测量的直线空间变换标定法

本文主要探讨了一种面向线结构光测量的高精度直线空间变换光平面标定方法。在当前的机器视觉领域，线结构光因其具有较强的抗环境干扰能力和高精度测量特性，被广泛应用于工业自动化和机器人技术中。本文的创新点在于针对提高标定精度的需求，提出了一种系统性的标定流程。 首先，该方法采用了互相关模板与5点滑动平均技术来精确地定位激光条纹中心。这种结合了算法稳定性和准确性的方式有助于减少噪声影响，确保后续步骤的可靠性。接着，作者运用正交回归法对图像中的光条进行直线拟合，这一步骤对于构建光平面的数学模型至关重要，因为它提供了光条运动轨迹的基础。 通过平面单应性变换，将靶标面上的光条直线方程转换到与目标物体坐标系相一致的形式，这是从局部坐标到全局空间的关键步骤。然后，直线方程被进一步转化为普勒克矩阵（Plücker matrix）形式，这是一种在三维空间中表示直线的有效数学工具，有助于描述直线的方向和位置信息。 接下来，文章提到利用位姿转换关系，将相机坐标系下的直线方程整合到整个标定过程中，构建了一个包含超静定线面共面约束的方程组。这样的设置使得标定模型能够考虑到所有相关的几何关系，提高了整体精度。 最后，利用奇异值分解（SVD）技术求解光平面方程的参数，这是一种数值优化方法，能够在保持精度的同时，有效处理大规模的数据。实验结果显示，该方法在测量标准台阶块长度时，平均误差小于0.030mm，方均根误差（RMS）仅为0.065mm，圆柱直径的测量误差同样表现出色。这种方法的优点在于能够利用光条的整体信息进行拟合，从而达到较高的标定精度，且简化了标定步骤，避免了对每个特征点的单独处理，大大提高了效率。 总结来说，这篇论文提供了一种实用的线结构光标定方法，其核心在于结合空间变换和数学模型，实现了高效、准确的光平面标定，适用于对精度要求高的机器视觉应用，如工业检测、机器人定位等。这种方法的推广和应用对于提升线结构光技术在实际工程中的表现具有重要意义。