[原创]一种自动化九点标定工具原理(包涵部分源码)

1. 什么是标定?

  • 工业应用中相机拍到一个mark点的坐标为C1(Cx,Cy),C1点对应的龙门架/机械手等执行端对应的坐标是多少?
  • 标定就是解决这个问题,如相机拍到一个点坐标C1(Cx,Cy),通过标定公式的计算得到点R1(Rx,Ry),R1就是龙门架/机械手坐标系的真实点位
  • C1与R1之间存在一种固定的关系,求解这个关系的过程叫做标定

2. 为什么是9点标定?

  • C1与R1之间的关系只有四种平移、缩放、旋转、错切
  • 矩阵中有对四种关系的公式如下:
  • 平移矩阵公式 image.png
  • 缩放矩阵公式 image.png
  • 旋转矩阵公式 image.png
  • 错切矩阵公式image.png
  • 上面四种矩阵相乘合成一个矩阵就是仿射变换矩阵 image.png
  • 最后一个矩阵是根据前4个矩阵相乘得到,故为得到最终的放射变换矩阵,需要知道 Tx,Ty,Sx,Sy,θ,Theta这6个参数。为得到6个参数至少需要6个不同等式,而每个点位包涵(x,y)坐标,所以每个点位可以产生2个不同等式。
  • 故此我们得出结论最少3个点我们就可以推到出最终的放射变换矩阵。
  • 那为什么是9点标定呢?答案是为了提高精度,通过9个点我们可以有N种组合算出结果,基于这些结果我们求类似于平均值的东西提高精度
  • 那为什么不是10个,11个或更多点呢?答案是9个点的计算已经基本满足大家对精度的要求了,如π=3.1415926已经满足计算精度了,就没必要再把π计算到小数点后100位了

3. 怎么实现9点标定呢?

  • 拿到9个相机点位[C1,C2...C9],同时拿到这9个点对应的机械手或龙门架真实坐标[R1,R2...R9]
  • 把上面数据套入halcon的vector_to_hom_mat2d算子,就可以得到放射变换矩阵了
*像素坐标
Row1:=[1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6]
Column1:=[1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3]

*机械坐标
Row2:=[50,51.999,54.999,56.999,59.999,62.996,-4.999,-3,0,1.999,4.999,7.995,-59.998,-57.001,-55.001,-52.001,-49.003,-45.005]
Column2:=[-93.3,-47.299,0.002,45.499,91.498,135.493,-92.301,-44.3,0,46.999,91.497,135.494,-90.297,-44.297,1.003,46.999,91.497,134.494]

*求解放射变换矩阵
vector_to_hom_mat2d (Row1, Column1, Row2, Column2, HomMat2D)

*保存变换矩阵到HomMat2D.mat中
serialize_hom_mat2d (HomMat2D, SerializedItemHandle)
open_file ('HomMat2D.mat', 'output_binary', FileHandle) 
fwrite_serialized_item (FileHandle, SerializedItemHandle) 
close_file (FileHandle)

4. 传统的9点标定工具怎么做?

  • 求解9点工具的难点在于怎么得到相机拍照点C1对应的真实坐标R1?
  • 传统的作法是在机械手或龙门架的执行端下挂一个针尖。让龙门架/机械手到达标定板的点位1使针尖与点位1中心重合,记录真实位置,同时通过拍照得出点位1的相机坐标

5. 还有没有更方便的9点标定工具?其原理是什么?

  • 有,其核心原理是取消针尖,通过旋转180度方式求解出相机坐标点C1
  • 精度更高的方式:可以旋转任意角度得到5个点,拟合椭圆,然后根据椭圆的圆度判断这个点是否ok
  • 如机械手在物理点位R1(Rx,Ry)拍照的到此mark点对应的相机坐标C1(Cx1,Cy1),然后让机械手旋转180度再次拍照的到mark点对应相机坐标C2(Cx2,Cy2)。那么物理点R1(Rx,Ry)对应的相机的点位未C1,C2的中心点。 因为物料点围绕自己旋转真实点位并未发生变化。
  • 通过这种方法就可以实现自动化的9点标定工具
  • 另外评估一个标定结果的精度,可以通过放一块标定板,用不同的位置来拍照定位他;理论上理论上标定板没有动,得到的位置点的误差只有标定误差

6. 此工具适用范围

  • 此工具只适用于固定相机(眼在手外)的标定,如底部相机,顶部固定相机。
  • 对于相机随龙门架/机械手移动(眼在手上)的标定请听下回分解

7. 源码

image.png

         private Position updatePoiMatrix(Position pcbPoi, Position dstPoi)
        {
            //到上一个放pcb的点位
            this.currentRobot.GoToPosition(pcbPoi);
            this.currentCylinder.Open();
            //到达待测量的点位
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi);
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi);
            //放板
            this.currentCylinder.Close();
            Thread.Sleep(600);
            Position pUp = dstPoi.Copy();
            pUp.Z = this.currentRobot.GetSafeZ();
            this.currentRobot.GoToPosition(pUp);
            //到达安全点位 
            this.currentRobot.GoToPosition(safePoi);
            //拍照获取mark点
            Position poi1 = this.getMarkPoi();
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi);
            //打开
            this.currentCylinder.Open();
            //先上升一定的高度再旋转
            Position dstPoi2 = dstPoi.Copy();
            dstPoi2.Z = this.currentRobot.GetSafeZ();
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi2);
            //旋转180度
            if (dstPoi2.U > 90)
            {
                dstPoi2.U -= 180;
            }
            else if (dstPoi2.U < -90)
            {
                dstPoi2.U += 180;
            }
            else
            {
                dstPoi2.U += 180;
            }
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi2);
            dstPoi2.Z = dstPoi.Z;
            this.currentRobot.GoToPosition(dstPoi2);
            //放板
            this.currentCylinder.Close();
            Thread.Sleep(600);
            //到达安全点位 
            this.currentRobot.GoToPosition(safePoi);
            //拍照获取mark2点
            Position poi2 = this.getMarkPoi();
            //更新对应的数组
            imagePoiList.Add(new Position() { X = (poi1.X + poi2.X) / 2, Y = (poi1.Y + poi2.Y) / 2 });
            robotPoiList.Add(dstPoi2.Copy());
            //返回取PCB的最新位置
            return dstPoi2;
        }
         public void SaveMat(List<Position> imageList, List<Position> robotPoiList, string path)
        {
            HTuple imageXList = new HTuple(), imageYList = new HTuple();
            HTuple robotXList = new HTuple(), robotYList = new HTuple();

            for (int i = 0; i < imageList.Count; i++)
            {
                imageXList[i] = imageList[i].X;
                imageYList[i] = imageList[i].Y;
                robotXList[i] = robotPoiList[i].X;
                robotYList[i] = robotPoiList[i].Y;
            }

            HTuple hv_HomMat2D = new HTuple(), hv_SerializedItemHandle = new HTuple();
            HTuple hv_FileHandle = new HTuple();
            ////标定
            hv_HomMat2D.Dispose();
            HOperatorSet.VectorToHomMat2d(imageXList, imageYList, robotXList, robotYList, out hv_HomMat2D);

            //保存变换矩阵
            hv_SerializedItemHandle.Dispose();
            HOperatorSet.SerializeHomMat2d(hv_HomMat2D, out hv_SerializedItemHandle);
            hv_FileHandle.Dispose();
            HOperatorSet.OpenFile(path, "output_binary", out hv_FileHandle);
            HOperatorSet.FwriteSerializedItem(hv_FileHandle, hv_SerializedItemHandle);
            HOperatorSet.CloseFile(hv_FileHandle);

            imageXList.Dispose();
            imageYList.Dispose();
            robotXList.Dispose();
            robotYList.Dispose();
            hv_HomMat2D.Dispose();
            hv_SerializedItemHandle.Dispose();
            hv_FileHandle.Dispose();
        }
posted @ 2022-07-21 17:36  Bonker  阅读(4457)  评论(1编辑  收藏  举报