基于雙線陣相機的空間交匯測量系統

葉重陽，陶青川，熊群芳

（四川大學電子信息學院，成都 610065）

基于雙線陣相機的空間交匯測量系統

葉重陽，陶青川，熊群芳

（四川大學電子信息學院，成都 610065）

設計一種基于高速線陣相機、高精度單軸回轉平臺、高速圖像采集卡的三維全視角快速測量系統。首先，對兩臺線陣相機進行內參數標定，獲得相機的主點和焦距，將線陣相機安裝在回轉平臺上，進行外參數標定，求解兩測量站的基線長度和互看角度。其次，將待測目標進行掃描成像，并對采集到的圖像進行亞像素靶標提取。最后，結合相機內參數、測量站外參數，解算測量目標的三維信息。實驗表明，該系統實現對大尺寸目標全視角高速三維測量，具有較高的應用價值。

線陣相機；相機標定；靶標提取；三維測量

0 引言

目前國內外的三維測量系統主要分為接觸式測量和非接觸式測量。傳統的接觸式測量經過長時間的發展，技術已相對成熟，在工業測量中也得到了大量應用，接觸式測量主要有經緯儀、全站儀、三坐標測量機等[1]。文獻[2]中介紹了利用兩臺電子經緯儀、一幅長度標準尺、一臺計算機構建了一個大尺寸三維測量系統，但這種方法每次只能對一個點進行測量，若需要對大尺寸物體進行多點三維測量，效率必定不高，且自動化程度低，需要大量人工參與。隨著數字圖像處理、光電技術的進步，以計算機視覺為代表的非接觸式測量得到快速發展，計算機視覺的測量方法分為單目、雙目、多目視覺測量方式[1]，由于其非接觸性、批量處理、處理時間短、自動化程度高等優點，在工業測量中的應用越來越多。而其中大尺寸目標測量主要指對大型待測物體在數米至數百米的距離內進行的外形、尺寸、位置的測量，同時在汽車生產制造、道路橋梁建設、船舶制造、航空航天等領域對大尺寸測量的需求日益提高。在視覺測量中，主要又是基于面陣相機的視覺測量，文獻[1]中介紹了一種基于面陣相機的大尺寸測量系統，但由于面陣相機成像分辨率固定，對于大視場角的成像需求，需要多次移動相機進行拍攝，最后結合多幅圖像進行聯合解算，不能快速完成全尺寸測量。為克服傳統經緯儀自動化程度低，面陣相機圖像分辨率受限等原因，我們采用交匯測量原理，結合高分辨率線陣相機、高精度回轉平臺、圖像靶標提取、相機標定等設備和方法，構建了一個自動化程度高、測量速度快的全視角空間交匯測量系統，可一次性獲取空間大視角大量特征點的三維坐標并可視化。

1 測量系統基本原理

測量系統用兩臺相同的線陣相機構成，其垂直分辨率為8192。空間某點P分別在左右相機上成像，其空間交匯模型如圖1所示[4]：

以AB在水平方向上的投影AB'為x軸，過A的鉛垂方向為z軸，以右手法則確定y軸，構成空間坐標系xyz[4]。圖中l為左右相機光心連線的水平距離，簡稱基線，α，β為P相對于A，B的水平角，θ，γ為對應的垂直角。那么空間點P的三維坐標為：

圖1 線陣相機交匯原理

由（1）式可知獲得準確的水平角、垂直角、基線長度是求解P點空間坐標的關鍵。

1.1 圖像采集

線陣相機每次成像僅為一列像素，要完成圖像采集，需移動相機或者移動待成像物體，我們將相機安裝在水平放置的回轉平臺上，通過轉臺的旋轉，完成對物體的成像。線陣相機設置為外觸發模式，由轉臺提供觸發脈沖，轉臺每轉動一定的角度就發送一個觸發脈沖，相機就在對應位置采集一列像素，那么圖像的每一列都對應一個轉臺角度，這樣就把圖像像素坐標與空間實際角度對應起來了。只要我們知道圖像上某一點對應的列信息，結合系統標定信息，就可以得到該點在空間中對應的水平角α，β。

1.2 相機內參數標定

為了獲得測量點的垂直角信息，需要對相機進行內參數標定，求解相機的主點和焦距信息。獲得相機內參數后結合測量點在圖像上的坐標信息，根據小孔成像原理可以求得測量點的垂直角度。線陣相機世界坐標與圖像坐標轉換關系如式（2）所示，其中X，Y，Z為空間中某點的世界坐標，ν為像素坐標[5]。

對于式（3），只要有7個已知空間坐標和像坐標的控制點，利用最小二乘法就可以求解式中7個未知量。通常情況下，都要用多于7個的控制點來求解l系數來減少隨機誤差，在得到l系數后，就可求解出相機的物理參數[6]。

我們采用文獻[5]中介紹的標定線陣相機的方法進行實驗。標定板如圖2所示：

將獲得的標定點的世界坐標和其對應的像素坐標代入（3）式，利用最小二乘法求出l的值，就可以把攝像機的物理參數解算出來。

實際中，還需要考慮鏡頭的光學畸變，主要有薄棱鏡畸變、偏心畸變和徑向畸變，對于專業相機僅考慮徑向畸變即可。僅考慮鏡頭二階非線性徑向畸變時，相機的非線性模型為：

其中，ν'為矯正后的像素坐標，ν為實際像素坐標，Δν為非線性畸變值，k1，k2為畸變系數。加入鏡頭畸變，相機模型更符合實際情況。

圖2 標定板

1.3 系統標定

系統標定主要為了得到兩測量站精確的互看角度以及基線長度，通過對多個已知的基準尺度進行觀測來反算互看角度與基線長度，其基本原理如下[4]：

圖3 外參標定示意圖

設基準尺的長度為d，首先A，B互看得到初始的水平互看角αAB，βBA，再觀測P1，P2得到水平角αAP1，βBP1，αAP2，βBP2，垂直角θ1，θ2，則有：

將上式代入（1），可以求出P1，P2兩點的三維坐標（xi，yi，zi）。其中基準尺的長度。

由于待求參數為l，αAB，βBA，故至少需要三個方程求解，實際中，我們使用多組方程進行最小二乘求解，得到最佳的參數值。

1.4 靶標提取

我們采用德國GOM公司的TIPTOP系統使用的Schneider靶標樣式及編碼方案[7]，如圖4所示。

圖4 靶標圖像

由中心圓和同心編碼環帶組成，編碼環帶按照角度平均分為N份，每份3600/N，每一份可以稱為亮環帶或者暗環帶，相應的二進制碼為1或者0，則可以組成一個N位的二進制數。將這個N位二進制數進行循環移位，取最小的二進制數作為該編碼標志點的碼值。

靶標提取算法主要經過以下幾個步驟完成識別和解碼。

（1）圖像預處理。

其主要流程如下：

圖5 圖像預處理流程

（2）靶標的識別和定位。

由于經過預處理的圖像中既含有被測物體的輪廓，還有編碼標志點本身自帶的環帶和背景等輪廓，我們要去除這些不關心的部分從而確定中心，需要設定一些依據準則，如圓度判定閾值、橢圓擬合殘差、標志點灰度比例等[7]。

（3）靶標的解碼。

圖6 靶標提取圖像

如圖6所示，該圖是從掃描的整幅圖像中識別出來的編碼區域，設編碼中心圓的半徑為R1（單位為像素），根據靶標制作時的實際尺寸可以得到編碼環帶的內徑R2，外徑R3。掃描編碼區域的所有像素點，若該像素點與編碼中心圓圓心的距離介于R2和R3之間，說明該點位于環帶上。將該環帶均分為3600/N份（N為編碼位數），每一份作為一個二進制位，如果該位的編碼環帶上所有像素的平均灰度值大于閾值，則編碼為1，否則編碼為0。

1.5 三維解算

在左右相機掃描獲得的圖像中，查找相同的編碼靶標，獲取各自求得的靶標中心，這兩個中心的圖像坐標就是同一個靶標在不同相機里的成像位置，以該位置信息結合轉臺轉動的角度信息計算光軸與兩臺相機光心連線的夾角，即水平角。靶標中心的縱坐標與相機主點、焦距、像元尺寸聯合求得靶標中心的垂直角度。獲得水平角、垂直角、基線長度后，代入式（1）可求得靶標中心的三維坐標。

2 系統組成與測量流程

系統硬件由兩套線陣相機、單軸回轉平臺、圖像采集卡、計算服務器組成，如圖7所示。其主要測量流程如下：

（1）使用兩套測量裝置，測量裝置連接安裝完畢，軟硬件已經通過聯調，并對相機進行標定；

（2）布置測量場，在測量場周圍安放足夠多的靶標，設定基準尺和外部方位裝置；

（3）將兩套測量裝置布放在測量場中央，具有一定距離，調節轉臺處于于水平狀態，左右相機互瞄，確定轉臺零度角，左右相機分別觀測基準尺兩端，結合基準尺長度和平臺觀測角度計算左右相機間基線長度；

（4）設定相機的工作參數（采樣頻率、曝光時間等）、轉臺的工作參數（轉速、觸發脈沖的頻率/電平等）；

（5）啟動相機和轉臺進行水平全視角掃描并實時使用圖像采集卡采集圖像數據；

（6）對獲取的圖像進行靶標提取，得到靶標像素位置；

（7）利用靶標中心，結合轉臺、標定信息，求解靶標中心對應的水平和垂直角度；

（8）求解三維坐標信息并平差優化，可視化顯示。

圖7 系統硬件

3 實驗與結果

在本實驗中，相機采用Teledyne Dalsa Piranha4 8K Camera，它的分辨率為8192×3，實際掃描得到的標定圖像如下：

圖8 標定采集圖

相機標定參數為：

表1 相機標定參數

左右相機成像圖：

圖9 采集圖像

靶標提取結果及可視化三維重建效果圖：

圖10 靶標提取結果及重建效果圖

部分靶標的三維坐標：

表2 部分靶標三維坐標

測量相對精度達到0.1%，滿足設計要求。

4 結語

本文實現了一個利用雙線陣相機掃描成像的三維測量系統，使用線陣相機配合轉臺進行旋轉掃描的方式可以一次性獲得大視場角超高分辨率圖像，對大尺寸物體測量無需進行轉站和圖像拼接。測量基本原理利用前方交會模型，測量前進行相機內參數標定和系統標定，將待測物體布置大量帶編碼標志的靶標，進行旋轉掃描成像，結合靶標在圖像上的位置、轉臺角度信息以及標定參數等解算標志點的三維坐標。

[1]張益昕.大尺度三維幾何尺寸立體視覺測量系統實現[J].光學學報，2012(3)：32.

[2]方芳.空間大尺寸三維測量系統[J].導彈與航天運載技術，1998(3)：41-46.

[3]張益昕.基于計算機視覺的大尺度三維幾何尺寸測量方法及應用[D].南京大學，2011.

[4]趙立.基于T3000電子經緯儀的工業測量系統及其精度分析[J].第二屆中國衛星導航年會，2011.

[5]Luna,C.A,Mazo，M，Lazaro,J.L,Vazquez,J.F.Calibration of Line-scan Cameras[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2010，59(8):2185-2190.

[6]王子辰.一種基于虛擬立體靶標的線陣相機標定方法[J].光電子激光，2013(5)：867-872.

[7]戴相龍.三維非接觸式測量中編碼標志的研究與應用[D].西安電子科技大學，2014：17-29.

[8]Z.Y Zhang.Camera Calibration with One-Dimensional Objects[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002，26(7)：892-899.

[9]黃桂平.數字近景工業攝影測量關鍵技術研究與應用[D].天津大學，2005.

A Space Intersection Measurement System Based on Two Line Array Camera

YE Chong-yang，TAO Qing-chuan，XIONG Qun-fang
（College of Electronics and Information，Sichuan University，Chengdu 610065）

Designs a 3D full-view rapid measurement system based on high-speed linear array camera,high-precision single-axis rotation platform and high-speed frame grabber.Firstly,calibrates the linear array camera internal parameters,that is,the camera's main point and focal length,and external parameters are calibrated by attaching camera to rotation platform,that is,baseline length and cross angle of two measure stations.Secondly,objects are scanned and targets are extracted from the acquired image.Finally,solves 3D information of measured objects by combining internal and external parameters.The experimental results show that the system has high application value for high-speed 3D measurement of large-scale targets.

Linear Array Camera;Camera Calibration;Target Extraction;3D Measurement

1007-1423（2017）08-0035-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.08.008

葉重陽（1990-），男，四川南充人，碩士研究生，研究方向為計算機應用與圖像處理

2016-12-27

2017-03-10

陶青川（1972-），男，四川南充人，碩士生導師，副教授，研究方向為模式識別與智能系統熊群芳（1990-），女，江西豐城人，碩士研究生，研究方向為計算機應用與圖像處理