空间约束下非重叠视场相机精确标定方法

"该文提出了一种基于空间约束的非重叠视场相机精确标定方法，用于解决多相机系统标定的复杂性问题。通过使用小靶标拼接成大标定平面，并利用大视场相机测量靶标位置，确定相机间的关联参数。接着，非重叠视场相机捕获各自视场内的小靶标，根据空间约束建立重投影误差函数，并应用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化，得到相机间的转换矩阵。实验结果显示，此方法在X轴和Y轴方向上的重投影误差分别仅为0.33 mm和0.57 mm，表现出高精度和稳定性，适用于非重叠视场相机的精确标定。关键词包括机器视觉、非重叠视场、靶标拼接、空间约束、非线性优化和精确标定。" 本文详细探讨了在多相机系统中进行非重叠视场相机标定的挑战，并提出了一种创新解决方案。传统的标定方法通常复杂且不适用于这种特定情况，而该方法则引入了空间约束的概念。首先，通过在每个相机的视场内分布多个小靶标，这些小靶标可以被视为一个整体的大标定平面。接着，使用一个具有大视场的相机来捕捉整个拼接后的标定平面，从而计算出各个小靶标之间的相对位置，即标定板之间的位置关系，这些关系作为相机之间关联的初始参数。 然后，重点在于如何利用这些空间约束条件来优化相机间的相对定位。非重叠视场的每个相机独立捕获其视场内的靶标，这使得可以通过比较不同相机视图中同一靶标的投影位置，建立一个重投影误差函数。这个误差函数反映了不同相机坐标系下靶标位置的差异，是优化过程的关键。为了最小化这个误差，文章采用了Levenberg-Marquardt算法，这是一种常用的非线性最小二乘法优化算法，能够有效地解决此类问题。 实验部分展示了该方法的有效性和精度。通过实验证明，该全局标定方法在X轴和Y轴上的重投影误差非常低，分别为0.33 mm和0.57 mm，这意味着在实际应用中，相机之间的定位极其准确，具有良好的稳定性和鲁棒性。这种方法的实施对于实现非重叠视场相机系统的精准协同工作至关重要，特别是在机器人导航、自动化生产线监控和3D重建等领域具有广泛的应用潜力。 这篇研究为非重叠视场多相机系统的标定提供了一个简洁且精确的方法，通过空间约束和非线性优化技术，实现了对相机间相对位置的高效估计，为多相机视觉系统的集成和应用开辟了新的途径。