摘要：本文在摄像机标定原理的基础上，提出了双摄像机模组的组合式标定和校正方法，能够将传统的标定和校正２道工序合并为１道工序，不需要借助于外部测量设备，仅利用双摄像机同时对目标模板拍摄的１幅图像，即可实现双摄像机模组的标定和校正。组合式标定和校正方法的基本步骤为：先基于交比不变性计算摄像机的径向畸变系数，将摄像机畸变成像模型转换为线性模型，利用线性模型分别对２个摄像机进行标定；然后计算２个摄像机之间的位姿偏移量，调节右摄像机位姿，使双摄像机之间的位姿一致；最后标定２个摄像机之间的位姿参数。对所提出的方法进行了实验验证，并将所提出的方法用于实际生产中。
关键词：双摄像机模组；位姿；组合式；标定；校正
引言
提出了双摄像机模组的组合式标定和校正方法，能够将传统的标定和校正２道工序合并为１道工序，不需要借助于外部测量设备，仅利用双摄像机同时对目标模板拍摄的１幅图像，即可实现双摄像机模组的标定和校正。先基于交比不变性计算摄像机的径向畸变系数，将摄像机畸变成像模型转换为线性模型，利用线性模型分别对２个摄像机进行标定；然后计算２个摄像机之间的位姿偏移参数，调节右摄像机位姿，进行双摄像机之间的位姿校正；最后标定２个摄像机之间的位姿参数。实际应用结果表明，所提出的双摄像机模组校正和标定方法，校正和标定精度高，缩短了工艺时间，提高了工艺效率，能够满足双摄像机模组封装生产工艺的要求。
1概述
传统的手机双摄像机模组的封装制作流程中存在２道工序：一道称为校正，任务是先上胶固定左摄像机在模组框架中，调节右摄像机，使得２个摄像机的光轴平行，光心位于同一根基准线上，然后再点胶固定右摄像机；另一道称为标定工艺，任务是标定２个摄像机的内参数和２个摄像机之间的位姿参数。现有的双摄像机标定方法的研究，大多计算比较复杂、计算时间较长，用于实际生产工艺中会降低生产效率。近期提出了一种基于全球定位系统GPS的双目摄像机标定以及空间坐标重建的方法，由摄像机拍摄多组含有GPS的图像，利用空间三维坐标与图像二维坐标间的映射关系，标定出双目摄像机参数并对空间坐标进行重建，但是受GPS本身定位精度的影响，得到的标定精确度不能满足双摄像机模组的要求。根据多视序列图像中对应点间的相互关系，通过局部和全局混合优化的方法得到摄像机参数，具有较高的精度和鲁棒性，但是需要采集序列的多幅图像，在工程实际中需要比较复杂的机械结构才能实现。根据交比与角度之间的联系，提出了１种利用任意平行四边形标定摄像机内参数的线性方法，也需要３幅图像才能得到结果。提出了１种利用２个正交一维物体进行摄像机标定的方法，只需要１幅图像就可以根据柔性靶标原理计算出由虚点和标记点组成的共直线的通点，由射影变换同素性、接合性以及交比不变性标定出镜头的一阶径向畸变参数，再利用畸变参数对图像进行畸变校正，然后基于２个正交一维物体坐标变换得到摄像机的内外参数。
2摄像机畸变参数的计算
2.1摄像机畸变模型
由于摄像机生产过程中的材料和加工精度的原因，实际的成像点并不在理想成像点上，存在一定的畸变一般将成像畸变分为径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变３种类型。已有研究表明，切向畸变和薄棱镜畸变所引起的误差总和大约为径向畸变的１/7～1/8，引入过多非线性参数进行摄像机标定，不仅不能提高精度，反而容易引起解的不稳定。因此，本文仅考虑径向畸变系数。
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2.2双摄像机模组的组合式标定
（ｙ３），（ｘ４，ｙ４）根据成像交比不变性定理，有ＪＸ＝ｊｘ，ＪＹ＝ｊｙ。因此，可以解出径向畸变系数ｋｘ和ｋｙ。求出径向畸变系数后，即可将像平面上的实际成像点坐标转换成理想成像点坐标，然后利用理想摄像机的线性成像模型进行摄像机其他参数的标定。理想摄像机成像点不存在畸变，为线性成像模型。由于像素坐标系、图像坐标系都可以转换到摄像机坐标系中，因此摄像机的标定，就是求取世界坐标系与摄像机坐标系之间的关系。得到摄像机标定所需的全部内参数和外参数。
3双摄像机模组的校正
双摄像机模组封装过程中，需要先上胶固定１个摄像机（左摄像机），然后调节第２个摄像机（右摄像机）的位姿，使得２个摄像机的光轴平行，光心位于同一条基准线上，再点胶固定右摄像机。２个摄像机的位姿关系即为２个坐标系之间的位姿关系，右摄像机通过夹具连接在６自由度操作平台上，调节操作平台在３个坐标轴上的旋转量和偏移量来实现右摄像机位姿的校正，使得２个摄像机的位姿一致。利用校正装置中的６自由度调节平台进行调节，即可完成双摄像机的位姿校正操作。
4实现及应用
基于以上理论，在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ环境下编写程序实现双摄像头模组的位姿计算。摄像机分别拍摄图像，通过图像采集卡得到ＢＭＰ（Ｂｉｔｍａｐ）文件，存储在指定位置。程序主要由４大部分组成，分别是特征点识别、位姿参数计算、欧拉角计算以及角度制转换。为了精简主程序，把每一个功能都封装为一个函数，主程序通过函数调用分别得到两个摄像机的６自由度参数，各自由度参数相减之后得到相对位姿参数，输出到音圈电机控制器校正摄像机的位姿。标定板采用棋盘格模板。特征点识别采用Ｈａｒｒｉｓ算子。Ｈａｒｒｉｓ算子是Ｈａｒｒｉｓ提出的一种基于信号的点特征提取算子，通过设计一个局部监测窗口，使该窗口在图像中沿着各个方向移动，计算窗口平均能量的变化。当能量变化超过一定的阈值时，就将窗口中心像素点提取为角点，从而得到特征点坐标。将特征点像素坐标存储于指定文件中，并与世界坐标系中各点匹配。取６个待封装的双摄像机模组，分别利用本文所述的方法进行以下操作：第１步，求取两摄像机的径向畸变系数，将实际成像点坐标转换成理想成像点坐标；第２步，根据理想成像点坐标，求取各摄像机的内参数和外参数；第３步，根据两摄像机的外参数，求得待调节摄像机的６自由度调节量，并通过音圈电机驱动器控制６自由度调节模块进行位姿校正；第４步，对调节后的双摄像机模组重复第１步、第２步操作，得到双摄像机模组校正后的外参数误差，即为双摄像机模组外参数最终标定值。采用本文所述方法完成双摄像机模组的校正和标定作业，工艺时间最多不超过１５ｓ，传统工艺校正作业时间限定为２０ｓ内，标定作业时间限定为１５ｓ内，两道工序共需３５ｓ，可见采用本文所述方法校正和标定作业的时间远小于传统方法。利用万工显可以精确测得双摄像机模组的外参数，但是需要很复杂的测量过程，完成一个模组的测量作业需要数个小时的测量操作，仅适用于小批量的实验或样品抽检。
结语
实际应用结果表明，所提出的双摄像机模组校正和标定方法，校正和标定精度高，工艺时间短，能够满足双摄像机模组生产工艺的要求。本文所提出的方法虽能满足双摄像机模组校正和标定的实际需要，但是精度仍不太高，要想满足精度要求更高的智能制造设备的需求，尚待进一步研究。
参考文献
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论文作者:吴爱忠
论文发表刊物:《电力设备》2019年第6期
论文发表时间:2019/7/9
标签：摄像机论文; 畸变论文; 模组论文; 参数论文; 方法论文; 坐标论文; 图像论文; 《电力设备》2019年第6期论文;