基于C#和Opencv的机器视觉9点标定

很多初学者,都对标定概念模糊不清,分不清坐标系之间的关系,搞不清相机标定和机械手相机标定有什么关系,想当初自己也是一个人摸索了很久,本文将尽量给大家解释。

我们通常所说的相机标定分为两种,一种是相机参数的标定,这一般用到标定的作用是校正相机自身的畸变,利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。关于这方面的资料,网上大把,我也不再此说明。一般的机械手定位也不会进行这个标定,因为现在的相机畸变还是很小的,精度可以满足大多数要求。

本文要介绍的是第二种,相机和机械手之间的标定,作用:建立相机坐标系和机械手坐标系之间的关系,即给机械手装上眼睛,让它去哪就去哪。

常用的方法是9点标定,所用到函数是EstimateRigidTransform,网上关于 estimateRigidTransform 的详细说明很少,Emgucv的几乎没有。当时找了N久,一度以为opencv没有坐标系转换的算法,差点就投奔halcon去了,不得不说,opencv在机器视觉方面的应用是完全不如halcon的。EstimateRigidTransform有两个方法。

方法一:Mat EstimateRigidTransform(PointF[] sourcePoints, PointF[] destinationPoints, bool fullAffine);返回的是一个2*3的double的矩阵 。

第一个参数sourcePoints:换之前图像上的点(相机坐标系下的点)

第二个参数destinationPoints:换之后图像上的点(机械手坐标系下的点)

第三个参数fullAffine: TRUE(全仿射变换,包括:rotation, translation, scaling,shearing

,reflection)

FALSE(带有约束的仿射变换)

方法二:Mat EstimateRigidTransform(IInputArray src, IInputArray dst, bool fullAffine); //返回的是图像

第一个参数src:变换之前的图像

第二个参数dst:变换之前的图像

第三个参数fullAffine: TRUE(全仿射变换,包括:rotation, translation, scaling,shearing,reflection)

FALSE(带有约束的仿射变换)

因为我们需要的是坐标点,所以选用第一个函数。采用9点标定是因为点数越多越精确,但也不是越多越好,因为点数越多标定也会越麻烦,所选取的9个点在相机中间不要太靠近边缘,能够照顾到要定位的点即可。最少需要机械手和相机系下各2组点。

0.准备工作:相机位置,机械手位置全部固定好,标定针固定在机械手上,固定好后不能够再移动。标定针的位置一定要与夹手或吸盘之内的工具同一位置高度。

1.制作标定板,条件不行的,用普通的纸绘制9个圆,打印出来就行。

2.将标定板放到相机下方,位置区域要与机械手工作的区域一样,包括高度必须尽量一致,这是标定准确度的关键。

3.调整好相机焦距,拍照,然后识别9个点的坐标,关于如何找圆,opecv的霍夫变换找圆非常容易误判,比较好的方法是采用轮廓找圆法。这个我也想写篇博客讲一讲。

4.将机械手依次移动到9的圆的中心,记下机械手坐标

基于C#和Opencv的机器视觉9点标定

5.将机械手坐标destinationPoints与相机坐标sourcePoints代入方法EstimateRigidTransform,即可算出一个2*3的矩阵。

private void CalRobot()

{

Mat warpMat;

warpMat = CvInvoke.EstimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true);

Image img = warpMat.ToImage();

A = img.Data[0, 0, 0];

B = img.Data[0, 1, 0];

C = img.Data[0, 2, 0];

D = img.Data[1, 0, 0];

E = img.Data[1, 1, 0];

F = img.Data[1, 2, 0];

}

#视觉6.根据所得到的标定参数,可将图像下的所有坐标转换为机器人的坐标,机器人即可移动到图像上指定的位置。

坐标转换方法:

private void CalRobot()

{

Mat warpMat;

warpMat = CvInvoke.EstimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true);

Image img = warpMat.ToImage();

A = img.Data[0, 0, 0];

B = img.Data[0, 1, 0];

C = img.Data[0, 2, 0];

D = img.Data[1, 0, 0];

E = img.Data[1, 1, 0];

F = img.Data[1, 2, 0];

}

至此,标定结束,可以随意玩耍机械手,对着物体拍张照,定位要夹取的点,然后根据以上标定得到的参数将换算为机械手坐标系下的坐标,然后将坐标通过通信协议传送给机械手,就大功告成了!

#c# #机器人# #OpenCV#


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