机器视觉系统中亚像素尺寸标定与畸变校正

"亚像素尺寸当量的标定-tl-r470gp-ac v1.0详细配置指南1.0.0" 这篇文档详细介绍了机器视觉系统中的一个重要环节——亚像素尺寸当量的标定过程，特别是针对tl-r470gp-ac v1.0的配置。标定是机器视觉系统的基础，它涉及到摄像头内参数、畸变系数以及像素与实际物理尺寸之间的转换关系。 首先，标定的结果通常包括内参数和畸变系数。内参数表3.1展示了系数Fx、Fy代表焦距，u0、v0代表光学中心位置，dx、dy表示像素尺寸的微小变化。这些值用于构建内参数矩阵，用于将像素坐标转换为归一化图像坐标。畸变系数表3.2中的k1、k2、p1、p2是径向畸变和切向畸变的参数，用于校正镜头引起的图像失真。在获得这些参数后，可以使用OpenCV的cvUndistort2()函数消除镜头畸变，确保后续处理的图像质量。 接着，文档提到了外参数标定的部分结果，如表3.3所示，包括平移(Tx、Ty、Tz)和旋转(Rx、Ry、Rz)的值。这些外参数描述了摄像头相对于世界坐标的位姿，是将图像坐标转换到世界坐标系的关键。 在3.3章节，重点讨论了亚像素尺寸当量的标定。视觉测量中，需要建立CCD感光面上的像素尺寸与实际物理尺寸之间的联系。通过捕捉多个平行的棋盘格标定板图像，结合棋盘格的标准物理尺寸和亚像素级角点检测，可以计算出系统的水平像素当量和垂直像素当量。这里采用了Harris角点检测法，该方法通过分析图像局部的灰度曲率变化，找出角点位置，提供亚像素级别的精度。 这篇内容与硕士学位论文“基于机器视觉的移动工件抓取和装配的研究”相呼应，强调了机器视觉在自动化作业中的重要性，特别是在工件抓取和装配过程中，精确的视觉定位和尺寸测量是必不可少的。论文作者通过实验研究和理论分析，探讨了如何利用机器视觉技术解决移动工件的精确抓取和装配问题，这需要对摄像头的标定有深入理解，包括内参数、畸变校正以及亚像素级的测量精度。