单目大视场：平行面多靶标标定法提升测量精度

本文主要探讨了在单目大视场平面测量中遇到的问题，即测量平面内难以布置大量或大型靶标。为解决这个问题，作者提出了一种创新的标定方法——基于平行面多靶标标定。这种方法的核心是选择一个平行平面作为标定基准，通过在该平面上布置多个小尺寸的平面靶标，并从不同位置对其进行拍摄。这些拍摄数据被用于构建一个等效的大尺寸平面靶标，通过非线性优化技术求解摄像机的内外参数，以获得测量平面与图像平面之间的精确关系。 利用平行面的特性，结合距离参数，可以计算出单应矩阵，从而实现大视场的平面测量。文章深入研究了平面测量的精度模型，分析了摄像机内参（如焦距、光心位置等）、安装角度和高度等因素对测量精度的影响。理论分析和实验验证相结合，结果显示，该方法能够有效地保证整体测量精度。在特定的实验条件下，如梯形视场上下底分别为920mm和1360mm，高920mm，即使在距离标定平面200mm的测量平面上，测量误差也控制在0.6%以内。而且，测量区域内各处的误差分布趋势与精度模型预测相符，证明了该方法适用于广泛的单目大视场平面测量场景。 本文的工作为大视场内的精确测量提供了一种有效且实用的标定策略，对于机器视觉领域的应用具有重要意义，尤其是在需要处理大范围空间和平面测量的场景中。通过这个方法，研究人员和工程师可以克服传统标定方法的局限，提高测量精度和效率。