CN110763204B - 一种平面编码靶标及其位姿测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种平面编码靶标，靶标工作面上设置有编码单元，编码单元包括7×7阵列的定位点和26个大小相同的方位点，定位点的尺寸大于方位点的尺寸，26个方位点分别分布于定位点的正右方或者右下方；靶标在平面内可360°旋转，根据定位点和方位点的关系，可有效判断旋转方位；最小编码单元为4个，任意4个相邻定位点范围编码不同；只要采集大于最小编码单元的任意一部分靶标均可解码获得该部分在原靶标的位置；本发明还公开了一种应用于平面编码靶标的位姿测量方法，测量时只需采集任意部分的靶标图案均可实现位姿测量，本发明很好的解决了视觉位姿测量不能同时兼顾大范围和高精度的问题，并且结构简单，性能可靠。

Description

一种平面编码靶标及其位姿测量方法

技术领域

本发明属于测试计量设备及视觉检测技术领域，具体涉及一种平面编码靶标，本发明还涉及基于这种编码靶标的位姿测量方法。

背景技术

物体的位置与姿态测量在航空航天、机器人导航、外科手术、光电瞄准***、汽车质量检测等工业领域有重要的应用价值。单目视觉位姿测量是指仅利用一台视觉传感器采集图像，对物体的几何尺寸及物体在空间的位置、姿态等的测量，其中单目视觉测量由于具有结构简单、成本低、实时性强、标定步骤少等优点而受到关注。

名称为《确定靶标拓扑关系的方法及可任意摆放的摄像机标定靶标》的发明专利、公开号为CN101098492A、公开日为2008.01.02，公开了一种具有确定靶标拓扑关系的方法及可任意摆放的摄像机标定靶标，该靶标在排列的小圆中设置有对角排列的4个大圆，三个大圆圆心位于一条直线，另一大圆圆心在该直线之外，结合图像处理算法和矢量平行的判断很容易确定任意摆放位置的靶标的拓扑对应关系。名称为《一种单目视觉位姿测量***》的发明专利、公告号为CN205692214U、公告日为2016.11.16，公开了一种结用合作目标进行位姿测量的***，该合作目标采用四个共面圆环组成，圆环面积大小不一。

以上第一个专利要求靶标中的四个大圆必须出现在视场，第二个专利要求靶标中的四个圆环也必须在视场内以，以上专利在进行位姿测量时，均要求靶标全部或大部在视场，不能同时实现大范围的测量和高分辨率、高精度，因此，如何突破传统靶标设计的局限性，同时实现大范围和高精度测量等优点是急需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种编码靶标，将其应用于视觉位姿测量***后能突破以往视觉位姿测量的局限性，同时实现测量的大范围和高精度。

本发明的另一目的在于提供基于该编码靶标的视觉位姿测量方法。

本发明所采用的技术方案是，包括壳体，壳体上固定连接编码靶标，编码靶标上设置若干编码单元，编码单元包括平行阵列的定位点和方位点，定位点等间距分布，编码靶标采用黑色背景和白色圆的玻璃材质。

本发明的特点还在于：

黑色背景采用黑色哑光油墨，白色圆采用白色哑光油墨，方便图像采集。

编码单元包括7×7阵列大小相同的定位点和26个相同的方位点，在一个定位点的右边设置一个方位点或在其右下方设置一个方位点(2)或者在其附近不设置方位点。

编码单元采用如下编码方式：

若方位点设置于定位点的正右方则编码为‘1’；若方位点设置于定位点的右下方则编码为‘2’；若定位点附近不设置方位点则编码为‘0’，生成如下编码：

任意相邻四个点的编码不重合，编码具有唯一性。

该编码靶标的最小编码单元为4个，任意4个相邻定位点范围编码不同，只要采集大于最小编码单元的任意一部分靶标,均可解码获得该部分在原靶标的位置。

本发明的另一技术方案是，一种应用于该平面编码靶标位姿测量的方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1：将装有位姿解算软件的计算机通过数据线与CCD相机连接，CCD相机与待测目标活动连接，编码靶标固定在CCD相机视场内，并保证CCD相机最小视场大于2倍编码靶标定位点间距，构建一种平面编码靶标的位姿测量***；

步骤2：CCD相机采集任意一部分靶标图像；

步骤3：对采集到的图像去除靶点之外所有背景杂物，通过图像处理求取圆点中心坐标；

步骤4：根据定位点和方位点解码，确定采集部分在靶标中的位置，得到定位点的世界坐标；

步骤5：根据定位点的图像坐标和对应的世界坐标得出待测目标的位姿。

本发明的特点还在于：

步骤1中构建的基于编码靶标视觉位姿测量***，当需要确定待测物的位姿时，靶标上的局部点或者全部点出现在CCD相机视场内都可以求得待测物位姿，并不一定需要CCD相机采集到靶标的全部点，因此待测物的移动范围更广。这样就有效解决了不能兼顾大范围和高分辨率的问题；

步骤4具体按以下方式实施：

步骤4.1：计算靶标图像的缩放系数和旋转角度：

由圆点大小区分定位点与方位点，利用靶标图像中的一组4个定位点来计算靶标图像的旋转和缩放参数；根据定位点间距相同的特点，将靶标图像中的一组定位点与靶标模板的任一组定位点建立仿射变化，只改变平移参数，不影响缩放系数和旋转角度；靶标图像和靶标模板之间的仿射变化方程为：

其中(x',y')为靶标模板特征点，为已知参数；(x,y)为靶标图像特征点，可利用图像处理得到；tx,ty为平移参数和选取的靶标模板定位点有关；s为缩放系数；θ为旋转角度；

利用4个靶标图像中的定位点和对应靶标模板中的定位点，则可求解获得仿射变化参数

靶标模板的特征点构造矩阵Y：

Y＝[x₁',y₁',…,x_n',y_n']^T (2)；

靶标图像的特征点构造矩阵X：

仿射变化参数为：

对仿射变化参数

的前2项分解，令

s cosθ＝a；s sinθ＝b (5)；

则

步骤4.2：将靶标图像转换为和靶标模板大小一致，方向相同的靶标图像：

根据步骤4.1计算的缩放系数和旋转角度，将靶标图像中每个像素乘以以下仿射矩阵，即可得到转换后的图像：

其中，s为缩放系数和θ为旋转角度，(x,y)为靶标图像的各像素，(nx,xy)为转换后图像的各像素；

经过以上运算，转换后的靶标图像和靶标模板大小一致，定位点方向相同；

再利用靶标中具有的方向特性，利用定位点和方位点的相对位置关系来获得靶标图像360°范围内的旋转角度；

步骤4.3：用归一化互相关算法匹配步骤4.2转换后的靶标图像和靶标模板，定位出靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码：

设靶标模板I的像素大小为M×N，靶标图像T的像素大小为m×n。模板I中任意选取一块像素大小为m×n的子图I_x，y，子图I_x，y和靶标图像T的归一化互相关值R(x，y)定义为：

式中：(i，j)为像素在在靶标图像中的坐标；

子图I_x，y的像素平均值：

靶标图像T的像素平均值：

将转换后的靶标图像在靶标模板上依次移动，最大归一化互相关值的位置即为靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码。

本发明的有益效果在于：

(1)本发明编码靶标，其靶标设计简单紧凑，根据定位点和方位点的位置关系，靶标在平面内可360°旋转，根据定位点和方位点的关系，可有效判断旋转方位；若方位点设置于定位光点的正右方则编码为‘1’，若方位点设置于定位点的右下方则编码为‘2’，若定位点附近不设置方位点则编码为‘0’。根据定位点和方位点的位置关系，可有效判断旋转方位，只要采集一部分靶标图案，均可解码获得该部分在原靶标的位置。

(2)本发明编码靶标，采用一组圆阵列作为靶标元素，包括7×7定位点与具有方向特征的方位点，采用白色哑光油墨制成白色定位点与方位点，不同测量条件下的成像质量较好，有效提高测量精度。

(3)本发明基于平面编码靶标的位姿测量方法，通过获取编码靶标的局部信息，即可在相对大的范围内获得待测物位姿，同时实现测量的大范围和高分辨率。

(4)设计的位姿解算算法，通过加入优化方程对位姿解算各个参数进行优化，提高位姿测量精度。

附图说明

图1是本发明编码靶标的结构示意图；

图2是本发明基于编码靶标的视觉测量方法中构建的基于编码靶标的视觉位姿测量***的结构示意图；

图3是本发明基于编码靶标的视觉坐标测量方法中涉及的成像模型示意图。

图中，1.定位点，2.方位点，3.壳体，4.CCD相机，5.数据线，6.计算机，7.待测物，8.靶标支架，9.编码靶标。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种平面编码靶标，其结构如图1所示，包括有正方体状的壳体3；且工作面上设置有编码单元，编码单元包括有7×7阵列的定位点1和26个大小相同的方位点2，且白色定位点1和方位点2均由白色哑光油墨制成的，定位点1的直径为7mm，方位点2的直径为4mm，7×7个定位点1在工作面上等间距设置，26个小圆点2分布于49个定位圆点1之间；其中，7×7定位点1与26个方位点2之间的分布方式具体如下：在一个定位点1的正右边设置一个方位点2或在其右下方设置一个方位点2或不设置方位点2；

根据常用标定靶标，本发明采用7×7阵列，根据需要36种编码,确定至少需要3个基元；要求任意方位编码具有唯一性，因此基元设计具有方向性，大大降低编码难度，若方位点2设置于定位光点1的正右方则编码为‘1’；若方位点2设置于定位点1的右下方则编码为‘2’；若定位点1附近不设置方位点2则编码为‘0’，尽可能采用少的圆点，降低加工难度；

生成如下编码：

任意相邻四个点的编码不重合，编码具有唯一性。

本发明一种应用于平面编码靶标的位姿测量方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1：利用编码靶标、计算机6及CCD相机10构建一个平面编码靶标的位姿测量***：

基于平面编码靶标的位姿测量***，其结构如图2所示，包括有编码靶标9和计算机6，且计算机6内集成有测量算法模块；计算机6通过CCD传感器数据线5与CCD相机4连接，CCD相机4固定在待测物7上，编码靶标靶标9固定靶标支架上8，确保靶标在相机视场内，以保证相机至少可以采集到靶标的四个点。

在上述结构中，编码靶标用于提供测量参数，CCD摄像机4用于提供测量基准，计算机6用于提供测量算法；各部分相互结合，能实现位姿测量。

在进行位姿测量之前，其中已知的参数包括：CCD摄像机4内参数；编码靶标9上各定位点在靶标坐标系下的坐标；编码靶标9的定位点1与方位点2的直径大小。其中，构建的基于编码靶标视觉位姿测量***，当需要确定待测物的位姿时，靶标上的局部点或者全部点出现在CCD相机视场内都可以求得待测物位姿，并不一定需要CCD相机采集到靶标的全部点，因此待测物的移动范围更广。这样就有效解决了不能兼顾大范围和高分辨率的问题；

步骤2：先启动步骤1中构建的基于编码靶标的位姿测量***，待成像视场内至少有四个点，将其作为被测点；之后再由计算机6控制CCD相机4采集一幅图像；

步骤3：对采集到的图像去除靶点之外所有背景杂物，通过图像处理求取圆点中心坐标；

步骤3的具体过程如下：

步骤3.1：对采集到的靶标图像进行全局阈值分割，并利用面积作为判断依据，可有效去除边界干扰和噪声，快速获得定位圆点和方位圆点。

对采集到的靶标图像采用迭代阈值分割方法进行全局阈值分割，得到二值图像，靶点为白色，背景为黑色，同时存在边界干扰和噪声。

图像中目标圆点面积s介于a到b之间，即a＜s＜b，针对全局阈值分割后的图像进行操作，将图像中白色区域面积在a＜s＜b的置为目标，将图像中白色区域面积大于b并且小于a的置为背景，则可有效去除边界干扰和噪声。

利用圆形度指标C＝s/π·r²，其中s和r为别为圆靶点面积和半径，当圆形度指标大于0.5即可判断为定位圆点和方位圆点。

步骤3.2：对每个定位圆点和方位圆点附近的区域，利用最大类间方差法进行局部阈值分割，精确获取定位圆点和方位圆点。

根据步骤3.1确定的定位圆点或方位圆点，选取其附近感兴趣区域(ROI)，为方便计算ROI选为矩形区域，以圆心为矩形中心，以4倍半径为矩形边长。每个定位圆点和方位圆点对应一个ROI，在原采集图像中对每一个ROI区域采用最大类间方差法进行精确的阈值分割，保证目标分割精度。

步骤3.3：利用椭圆拟合求取定位圆点和方位圆点的中心坐标。

对分割得到的定位圆点和方位圆点边缘点，依据最小二乘法进行椭圆拟合来确定椭圆中心即确定定位圆点和方位圆点的中心坐标。

步骤4：根据定位点和方位点解码，确定采集部分在靶标中的位置，得到定位点的世界坐标；

步骤4具体按以下方式实施：

步骤4.1：计算靶标图像的缩放系数和旋转角度：

由圆点大小区分定位点与方位点，利用靶标图像中的一组4个定位点来计算靶标图像的旋转和缩放参数；根据定位点间距相同的特点，将靶标图像中的一组定位点与靶标模板的任一组定位点建立仿射变化，只改变平移参数，不影响缩放系数和旋转角度；靶标图像和靶标模板之间的仿射变化方程为：

其中(x',y')为靶标模板特征点，为已知参数；(x,y)为靶标图像特征点，可利用图像处理得到；tx,ty为平移参数和选取的靶标模板定位点有关；s为缩放系数；θ为旋转角度；

利用4个靶标图像中的定位点和对应靶标模板中的定位点，则可求解获得仿射变化参数

靶标模板的特征点构造矩阵Y：

Y＝[x₁',y₁',…,x_n',y_n']^T (2)；

靶标图像的特征点构造矩阵X：

仿射变化参数为：

对仿射变化参数

的前2项分解，令

s cosθ＝a；s sinθ＝b (5)；

则

步骤4.2：将靶标图像转换为和靶标模板大小一致，方向相同的靶标图像：

根据步骤4.1计算的缩放系数和旋转角度，将靶标图像中每个像素乘以以下仿射矩阵，即可得到转换后的图像：

其中，s为缩放系数和θ为旋转角度，(x,y)为靶标图像的各像素，(nx,xy)为转换后图像的各像素；

经过以上运算，转换后的靶标图像和靶标模板大小一致，定位点方向相同；

再利用靶标中具有的方向特性，利用定位点和方位点的相对位置关系来获得靶标图像360°范围内的旋转角度；由于方位点仅位于定位点的正右方或右下方，若靶标图像旋转θ不满足要求(具体为方位点仅位于定位点的正右方或右下方)，则将靶标图像旋转θ+90°，θ+180°，θ+270°，直到满足要求(具体为方位点仅位于定位点的正右方或右下方)。

步骤4.3：用归一化互相关算法匹配步骤4.2转换后的靶标图像和靶标模板，定位出靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码：

设靶标模板I的像素大小为M×N，靶标图像T的像素大小为m×n。模板I中任意选取一块像素大小为m×n的子图I_x，y，子图I_x，y和靶标图像T的归一化互相关值R(x，y)定义为：

式中：(i，j)为像素在在靶标图像中的坐标；

子图I_x，y的像素平均值：

靶标图像T的像素平均值：

将转换后的靶标图像在靶标模板上依次移动，最大归一化互相关值的位置即为靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码。

步骤5：由定位点的图像坐标和对应的世界坐标即可解算出待测目标的位姿，具体按照以下实施：

以CCD相机4透视中心作为原点，光轴方向为z轴，平行于CCD像素的横纵方向分别作为x轴和y轴，建立摄像机三维坐标系o-xyz，以靶标中心点P为原点，建立靶标空间坐标系P-x′y′z′，具体如图3所示；

若CCD相机4的内参数，如：焦距、图像中心已知，给予足够多控制点(x_i′，y_i′，z_i′)及对应像点坐标(U_i，V_i)，由式(8)能求解得到其中的旋转、平移矩阵R、T；

矩阵T为两坐标系的平移矩阵，即将控制点靶标坐标系与摄像机o-xyz坐标系之间的平移矩阵，其物理意义是靶标坐标系原点与摄像机坐标系原点之间的平移位置关系；

将靶标中心作为测头坐标系的原点，则能确定靶标中心在CCD相机4坐标系中的坐标，也就是平移矩阵T；在靶标定位点共面条件下，设定空间点z′坐标为0，则式(8)能转化为式(9)，变量代换得到未知量a_i的线性方程(10)，则有四对以上物像对应点，即能解出未知量a_i的最小二乘解；再由正交约束，解出R、T矩阵见式(11)，建立约束函数(12)(13)(14)(15)，再通过牛顿高斯迭代(16)(17)(18)(19)迭代出R、T矩阵的最优解，即相机相对靶标位姿能唯一确定；

其中涉及的具体算法分别如下：

在理想透视成像过程中上述解是可行的，因为物、像点在各个坐标系中的坐标不存在误差，物像点严格遵循几何对应关系，所以计算出来的R满足正交约束关系，然而在实际环境中，由于多种因素，如像面点提取误差，摄像机参数标定误差，控制点之间位置误差等等，物像对应点空间坐标存在误差，最终导致R矩阵不满足正交约束关系，那么伴随着矩阵T也有较大误差。可建立如下的约束函数。

根据式(8)建立如下方程

可得到空间坐标误差平方和最小化的目标函数：

f_p1＝M₁(r1²+r₄ ²+r₇ ²-1)

f_p2＝M₂(r2²+r₅ ²+r₈ ²-1) (14)；

f_p3＝M₃(r₁r₂+r₄r₅+r₇r₈)

这样将式(10)的约束最优化目标函数转化为无约束最优化目标函数：

用牛顿-高斯法搜索最优值。求解模型如下：

B＝(f_a1,f_a2,f_b1,f_b2...f_aN,f_bN,f_p1...f_p6) (17)；

则有如下迭代方程：

X⁽ⁿ⁺¹⁾＝Xⁿ-(J^T·J)^-1·J^T·B

X＝(r₁,r₂...r₉,T_x,T_y,T_z)^T (18)；

在式(8)～式(18)中：(x_i′，y_i′，z_i′)为标志点在靶标坐标系中的坐标，(U_i，V_i)为对应像点坐标，R、T分别为靶标坐标系和摄像机坐标系之间的旋转、平移矩阵，f为已知的成像焦距，ρ为设定的系数；(T_x，T_y，T_z)为平移矩阵的展开形式，当定位光点共面，(r₁，r₄，r₇)为旋转矩阵的展开形式，a_i为变量代换的中间量，M为惩罚因子。

本发明编码靶标及其应用于平面编码靶标的位姿测量方法，能突破以往视觉位姿测量的局限性，同时实现测量的大范围和高精度。

Claims (3)

1.一种平面编码靶标，其特征在于，包括壳体（3），所述壳体（3）上固定连接编码靶标，所述编码靶标上设置编码单元，所述编码单元包括方位点（2）和平行阵列的定位点（1），所述定位点（1）等间距分布，所述编码靶标采用黑色背景和白色圆的玻璃材质；

所述编码单元包括7×7阵列大小相同的定位点（1）和26个相同的方位点（2），在一个定位点（1）的右边设置一个方位点（2）或在其右下方设置一个方位点（2）或者在其附近不设置方位点（2）；

靶标的方位如下：所述编码单元采用如下编码方式：

若方位点（2）设置于定位点（1）的正右方则编码为‘1’；若方位点（2）设置于定位点（1）的右下方则编码为‘2’；若定位点（1）附近不设置方位点（2）则编码为‘0’，生成如下编码：

该编码靶标的最小编码单元为任意相邻构成2*2矩阵的点，任意最小编码单元的编码不重合且具有唯一性，只要采集大于最小编码单元的任意一部分靶标，均可解码获得该部分在原靶标的位置。

2.根据权利要求1所述的一种平面编码靶标，其特征在于，所述黑色背景采用黑色哑光油墨，白色圆采用白色哑光油墨，方便图像采集。

3.一种应用于权利要求1-2任意一项所述的平面编码靶标的位姿测量方法，其特征在于，按照以下步骤实施：

步骤1：将装有位姿解算软件的计算机（6）通过数据线（5）与CCD相机（4）连接，CCD相机（4）与待测目标（7）活动连接，编码靶标（9）固定在CCD相机（4）视场内，并保证CCD相机（4）最小视场大于2倍编码靶标（9）定位点（1）间距，构建一种平面编码靶标的位姿测量***；

步骤2：CCD相机（4）采集任意一部分靶标图像；

步骤3：对采集到的图像去除靶点之外所有背景杂物，通过图像处理求取圆点中心坐标；

步骤4：根据定位点和方位点解码，确定采集部分在靶标中的位置，得到定位点的世界坐标；

步骤4.1：计算靶标图像的缩放系数和旋转角度：

由圆点大小区分定位点与方位点，利用靶标图像中的一组4个定位点来计算靶标图像的旋转和缩放参数；根据定位点间距相同的特点，将靶标图像中的一组定位点与靶标模板的任一组定位点建立仿射变化，只改变平移参数，不影响缩放系数和旋转角度；靶标图像和靶标模板之间的仿射变化方程为：

其中

为靶标模板特征点，为已知参数；

为靶标图像特征点，可利用图像处理得到；tx,ty为平移参数和选取的靶标模板定位点有关；s为缩放系数；

为旋转角度；

利用4个靶标图像中的定位点和对应靶标模板中的定位点，则可求解获得仿射变化参数；

靶标模板的特征点构造矩阵Y：

；

靶标图像的特征点构造矩阵X：

；

仿射变化参数为：

；

对仿射变化参数

的前2项分解，令

；

则

；

步骤4.2：将靶标图像转换为和靶标模板大小一致，方向相同的靶标图像：

根据步骤4.1计算的缩放系数和旋转角度，将靶标图像中每个像素乘以以下仿射矩阵，即可得到转换后的图像：

其中，s为缩放系数和

为旋转角度，

为靶标图像的各像素，(nx,xy)为转换后图像的各像素；

经过以上运算，转换后的靶标图像和靶标模板大小一致，定位点方向相同；

再利用靶标中具有的方向特性，利用定位点和方位点的相对位置关系来获得靶标图像360°范围内的旋转角度；

步骤4.3：用归一化互相关算法匹配步骤4.2转换后的靶标图像和靶标模板，定位出靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码：

设靶标模板I的像素大小为

，靶标图像T的像素大小为

，模板I中任意选取一块像素大小为

的子图

，子图

和靶标图像T的归一化互相关值

定义为：

；

式中：

为像素在靶标图像中的坐标；

子图

的像素平均值：

；

靶标图像T的像素平均值：

；

将转换后的靶标图像在靶标模板上依次移动，最大归一化互相关值的位置即为靶标图像在靶标模板中的位置，实现解码；

步骤5：根据定位点的图像坐标和对应的世界坐标得出待测目标的位姿。

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