首页> 中国专利> 一种用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法

一种用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法

摘要

本发明公开了一种用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法,采用相机阵列装置,在视场大小不变情况下可以大大缩短观测距离,提高成像清晰度,以实现在浑浊介质中进行结构表面清晰成像的目的。该方法包括以下步骤:采用编码点标定板标定各个相机,同时得到每个相机的内部参数矩阵、畸变参数矩阵、相机坐标系与世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵;计算相机阵列理想内部参数矩阵;计算图像单应变换矩阵;相机光心校正计算;镜头畸变校正计算;单个相机图像与阵列图像的映射关系即查找表计算;结构表面高清晰度成像显示及检测。

著录项

  • 公开/公告号CN106023193A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-10-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201610328899.9

  • 发明设计人 何小元;刘聪;戴美玲;邵新星;

    申请日2016-05-18

  • 分类号G06T7/00(20060101);

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人柏尚春

  • 地址 210096 江苏省南京市四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 00:38:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-19

    授权

    授权

  • 2016-11-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20160518

    实质审查的生效

  • 2016-10-12

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法,尤其是一种利用数字图像处理技术及相机标定技术实现的用于浑浊介质中的高清晰度结构表面观测方法。

背景技术

结构在服役过程中会受到各种条件的影响,这些影响会造成结构不同程度的损伤,影响其正常使用。因此对结构的安全性检测具有极其重要的意义,表面检测是其中重要的一个方面。表面检测是指对整体结构和局部结构的几何尺寸的测量、结构病害的检测与量测等。

常规条件下一般采用单相机对结构进行表面检测,但在一些复杂条件下如浑浊介质中,若观测距离较远时,受光传输介质的影响,很难得到清晰的表观图像;但观测距离近的时候,视场则会变小。目前大多数相机阵列采用远距离成像,图像清晰度难以保证,至今还未出现一种可以用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机方法。

发明内容

技术问题:本发明提供一种操作简单,易于实现,在检测过程中可以实时显示结构表面图像的用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法。

技术方案:本发明的用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法,包括以下步骤:

1)阵列相机标定:将编码点标定板置于被测结构平面位置,阵列所有相机同步采集标定板图像,得到一组图像0;将标定板沿着与其平面垂直的方向平移已知距离,阵列相机同步采集标定板图像,得到一组图像1;由每个相机采集到的图像0和图像1利用两步法标定得到该相机的所有参数,所述相机参数包括:内部参数矩阵Ai,镜头畸变参数矩阵Di,相机光心坐标系相对于编码点标定板世界坐标系的旋转矩阵Ri=[Ri,x>i,y>i,z]及平移矩阵Ti=[Ti,x>i,y>i,z],所述内部参数矩阵为其中fi,x、fi,y为第i个相机的水平方向和竖直方向等效焦距,i=1、2、...、m,m为相机个数,si为倾斜因子,ci,x、ci,y为镜头的光轴与靶面交点的像素坐标;

2)阵列相机同步采集结构表面图像,根据以下关系式计算每个相机采集的结构表面图像的单应变换矩阵Hi

AidealRideal=HiAiRi

其中fideal,x、fideal,y、sideal为所有相机fi,x、fi,y、si的平均值,cideal,x和cideal,y为每个相机的图像单应校正之后成像区域最大的理想主点坐标,Rideal为单位矩阵,Hi=AidealRidealRi-1Ai-1;

3)首先计算每个相机光心的世界坐标其中Ci=[Ci,x>i,y>i,z],然后计算校正后光心到结构表面的距离Cideal,z,Cideal,z为所有相机光心世界坐标中Ci,z的平均值;

4)以相机阵列中的左上角相机为相机1,根据下式计算所有相机光心相对于相机1光心的水平和竖直像素平移xtrans、ytrans

xtrans=(Ci,x-C1,x)×fideal,x/Cideal,z

ytrans=(Ci,y-C1,y)×fideal,y/Cideal,z

5)按照如下方式遍历阵列图像中的所有点,计算确定单个相机采集的结构表面图像与阵列图像的映射关系:对于阵列图像上任意一点,根据所述步骤4)得到的所有相机相对于相机1的像素平移,计算该点位于第i个相机的图像位置,然后利用所述步骤3)得到的校正后光心到结构表面的距离对每个相机进行光心位置校正,利用所述步骤2)得到的单应变换矩阵进行单应变换校正,最后利用所述步骤1)得到的镜头畸变参数矩阵进行畸变校正;

所述光心位置校正根据如下公式进行:

xideal-cideal,x=(xi-cideal,x)×Ci,z/Cideal,z

yideal-cideal,y=(yi-cideal,y)×Ci,z/Cideal,z

其中xi、yi为校正前任意一点的图像坐标,xideal、yideal为校正后任意一点的图像坐标;

6)通过所述步骤5)得到的映射关系计算阵列图像中每个图像点的像素值,并从而得到阵列图像实时进行阵列图像显示及结构表观面检测。

进一步的,本发明方法中,所述步骤1)中,镜头畸变参数矩阵包括6阶径向畸变参数K1、K2、K3、K4、K5、K6和2阶切向畸变参数矩阵P1、P2

进一步的,本发明方法中,所述步骤2)中,标定板图像包括但不仅限于编码点。

本发明方法通过采用相机阵列装置,在视场大小不变的情况下缩短观测距离,提高浑浊介质中成像清晰度,最终实现在浑浊介质中进行结构表面检测的目的。

有益效果:本发明与现有技术相比,具有以下优点:

(1)被测结构表面直观检测。与其他声成像等检测技术相比,本发明采用光学成像技术,可以直接观测到结构表面原始图像,更加直观、有效。

(2)结构表面成像更加清晰。传统的单相机结构表面检测成像距离较远,视场较小;而本发明采用阵列相机装置,不仅增大了视场,同时缩短了观测距离,减少了浑浊的介质对于成像清晰度的影响,提高了结构表面成像清晰度。

(3)操作简单方便。本发明采用编码点,只需两步即可完成标定,由于采用固定的阵列相机装置,只需出厂时标定一次,之后进行结构表面检测时无需再次标定。

(4)结构表面实时检测。本发明通过构建查找表的方式,可以直接计算阵列图像的像素值,并且适宜多线程技术并行运算;相比于采用图像拼接的方法计算效率更高。

附图说明

图1为编码点标定板,是已知尺寸的标准件。

图2为发明方法流程图。

具体实施方式

下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步的说明。

制备一相机阵列装置:相机按网格排列方式规则排列于刚性架上,其中所有相机的图像分辨率、光圈、焦距等相机和镜头参数均一致,单个相机的视场大小约为8cm×6cm,观测距离约为11cm,相邻相机间水平距离略小于单个相机视场的宽度,竖直距离略小于单个相机视场的高度,相机与相机之间尽量保持平行;这种排列方式既可充分利用相机的图像分辨率又能确保相邻相机间有一定的重叠区域,从而保证最终阵列图像的连续性。若在水下条件进行结构表面检测,则相机应具备防水装置,为保证在弱光条件下能够清晰成像,每个相机周围至少应布置4个LED灯以提高亮度。

用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法包括以下步骤:

1)阵列相机标定:将图1所示编码点标定板置于被测结构平面位置,使用移动工作站控制阵列所有相机同步采集标定板图像,得到一组图像0;将标定板沿着与其平面垂直的方向平移已知距离,阵列相机同步采集标定板图像,得到一组图像1;由每个相机采集到的图像0和图像1利用两步法标定得到该相机的所有参数;本方法只需要两步即可标定相机的所有参数,在一次标定结束之后无需再次标定即可实现多次测量。采用编码点标定板作为标定图案,其特征在于,每个特征点可以唯一识别,标定过程中每一个特征点的图像坐标和世界坐标可以唯一确定,此处的标定板包括但不仅限于编码点标定板。所述相机参数包括:内部参数矩阵Ai,镜头畸变参数矩阵Di,相机光心坐标系相对于编码点标定板世界坐标系的旋转矩阵Ri=[Ri,x>i,y>i,z]及平移矩阵Ti=[Ti,x>i,y>i,z]。内部参数矩阵其中fi,x、fi,y为第i个相机的水平方向和竖直方向等效焦距,i=1、2、...、m(m为相机个数),si为倾斜因子,ci,x、ci,y为镜头的光轴与靶面交点的像素坐标;镜头畸变参数矩阵一般包括6阶径向畸变参数K1、K2、K3、K4、K5、K6和2阶切向畸变参数矩阵P1、P2,镜头畸变参数矩阵主要用来校正由于镜头畸变而造成的图像失真。

2)阵列相机同步采集结构表面图像,根据以下关系式计算每个相机采集的结构表面图像的单应变换矩阵Hi

AidealRideal=HiAiRi

其中fideal,x、fideal,y、sideal为所有相机fi,x、fi,y、si的平均值,cideal,x和cideal,y为每个相机的图像单应校正之后图像成像区域最大的理想主点坐标,Rideal为单位矩阵,Hi=AidealRidealRi-1Ai-1.

3)由于相机的安装误差,所有相机的光心不可能处于同一平面上,因而需要进行相机光心位置校正。首先计算每个相机光心的世界坐标其中Ci=[Ci,x>i,yCi,z]。然后计算校正后光心到结构表面的距离为Cideal,z,Cideal,z为所有相机光心世界坐标中Ci,z的平均值。

4)以相机阵列中的左上角相机为相机1,根据下式计算所有相机光心相对于相机1光心的水平和竖直像素平移xtrans、ytrans

xtrans=(Ci,x-C1,x)×fideal,x/Cideal,z

ytrans=(Ci,y-C1,y)×fideal,y/Cideal,z

5)按照如下方式遍历阵列图像中的所有点,计算确定单个相机采集的结构表面图像与阵列图像的映射关系:对于阵列图像上任意一点,根据所述步骤4)得到的所有相机相对于相机1的像素平移,计算该点位于第i个相机的图像位置,然后分别利用所述步骤3)得到的校正后光心到结构平面的距离对每个相机进行光心位置校正、利用所述步骤2)得到的单应变换矩阵进行单应变换校正,最后利用所述步骤1)得到的镜头畸变参数矩阵进行畸变校正。遍历阵列图像中的所有点,映射关系即查找表计算完成。

所述光心位置校正根据如下公式进行:

xideal-cideal,x=(xi-cideal,x)×Ci,z/Cideal,z

yideal-cideal,y=(yi-cideal,y)×Ci,z/Cideal,z

其中xi、yi为校正前任意一点的图像坐标,xideal、yideal为校正后任意一点的图像坐标。

6)通过所述步骤5)得到的映射关系快速计算阵列图像中每个图像点的像素值,从而得到阵列图像。阵列相机装置只需出厂时标定一次得到所述步骤5)的映射关系,之后的检测过程中可以直接利用该映射关系,采用多线程技术可以实时计算并显示结构表面阵列图像。

上述实施例仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和等同替换,这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案,均落入本发明的保护范围。

去获取专利,查看全文>

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号