雙目立體視覺方法測量雷管藥量高度

王 樂， 岳曉峰， 宋 雷

（長春工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院，吉林長春 130012）

0 引 言

隨著我國經(jīng)濟建設(shè)的高速發(fā)展，礦山等企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，以及工程爆破的多樣化，對雷管、炸藥等火工產(chǎn)品的需求日益增長。雷管的起爆過程是在外界沖能（電、磁、熱等）的激發(fā)下，迅速由爆燃轉(zhuǎn)為爆轟，以引爆雷管中的猛炸藥，并使之完全爆轟，從而引爆炸藥。藥柱爆轟成長期的長短與裝藥密度的大小和均勻性有關(guān)系，因此，裝藥高度對雷管品質(zhì)有很大的影響，雷管企業(yè)在生產(chǎn)中需要對雷管中所裝的起爆藥量及猛炸藥量進行檢測才能保證出廠產(chǎn)品的質(zhì)量。傳統(tǒng)的雷管裝藥高度的測量方法是人工檢測和機械式傳感器檢測。人工目測的方法簡單，但生產(chǎn)員工的工作疲勞性、責(zé)任心等人為因素對產(chǎn)品的質(zhì)量和后續(xù)使用有直接影響，使得檢測精度不高、誤差大、波動性較大，并且達不到安全要求；機械傳感器是一種直接檢測的方法，需要直接或半間接使用電壓，電流信號應(yīng)用到檢測中，安全性較低，且其量程改變較為復(fù)雜，同時由于相應(yīng)傳感器檢測方式下體積較大，在多發(fā)群模生產(chǎn)條件下安裝困難，很難滿足工廠多品種實時檢測要求。惡劣的生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)高安全系數(shù)要求使得企業(yè)十分迫切需要一種智能化檢測儀器來解決生產(chǎn)的瓶頸問題。所以，文中采用一種基于雙目立體視覺［1］的測量系統(tǒng)對雷管裝藥高度進行測量。

1 雙目立體視覺系統(tǒng)相關(guān)原理

雙目視覺的測量原理是從兩個視點同時觀察同一物體，以獲取在不同視角下的被測物圖像，通過三角幾何原理計算得出圖像像素間的位置偏差（即視差）來獲取景物的三維信息［2］。

構(gòu)成三維空間結(jié)構(gòu)的最基本單元是空間點，理論上可以由點形成線，由線形成面，再由各種面構(gòu)成三維立體結(jié)構(gòu)［3］。原理圖如圖1所示。

圖1 雙目成像示意圖

在雙目視覺測量中，兩臺攝像機分別接入雙輸入通道圖像采集卡或分別接入單通道圖像采集卡，將攝像機采集到的模擬信號經(jīng)過濾波、采樣、量化、A-D轉(zhuǎn)換，向計算機提供數(shù)字圖像數(shù)據(jù)。在典型雙目視覺系統(tǒng)中，兩臺攝像機光心沿基線放置，其光軸平行或者互成一定角度，空間點分別在左右兩個攝像機像平面上的投影成像。成像點之間的坐標差異稱為“視差”［4］。雙目視覺測量系統(tǒng)通過極線約束和圖像匹配尋找空間點在雙目視圖中的公共特征點，采用標定后的攝像機內(nèi)外參數(shù)和計算機的視差，通過攝像機模型可獲取空間點的三維空間坐標。雙目視覺測量的計算涉及圖像處理、特征提取、圖像匹配、攝像機標定及攝像機模型分析等。

2 雙目立體視覺系統(tǒng)標定

2.1 標定原理

空間某點的三維幾何位置坐標與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系是由攝像機成像的幾何模型參數(shù)決定的，這些幾何模型參數(shù)就是攝像機標定。

在圖1中，通常規(guī)定點W所在的坐標系為世界坐標系，可以表示為O-XwYwZw，該坐標系中的任一點坐標可以表示為（xw，yw，zw），點（x1，y1）（x2，y2）所在的坐標系為計算機圖像平面坐標系，該坐標系表示為u-v。

在攝像機線性成像模型中，可以得到計算機圖像坐標（u，v）和世界坐標（xw，yw，zw）的轉(zhuǎn)換關(guān)系為：

式中：S——比例因子；

F——內(nèi)參數(shù)矩陣；

R——旋轉(zhuǎn)矩陣；

T——平移矩陣；

［R T］——攝像機外參數(shù)矩陣。

式中：fx，fy——X，Y方向上的焦距，單位為像素；

Cx，Cy——分別為主光軸與像平面交點的計算機圖像坐標。

標定的任務(wù)就是要求解出內(nèi)外參數(shù)矩陣。在攝像機畸變模型中，設(shè)理想成像點的物理坐標為（xu，yu），畸變后的坐標為（xd，yd），可以得出：

式中：k1，k2——畸變參數(shù)。

由圖1可以知道，點W在z軸上的坐標可以通過計算求得，公式為：

通過攝像機標定，可以求得攝像機的畸變系數(shù)，利用式（3）能夠知道畸變后的坐標值，將求得的結(jié)果代入式（4）中即可求出空間點W 的坐標值。

2.2 標定方法研究及結(jié)果

攝像機標定一般可以分為傳統(tǒng)的攝像機標定和攝像機自標定兩類。從計算方法的角度上來看，傳統(tǒng)的攝像機標定方法有透視變換法、兩步法、雙平面標定法和張正友平面模板法［5］。本實驗所采用的是維視圖像的CCAS單雙目視覺標定算法軟件，該系統(tǒng)所用的標定方法就是利用張正友的平面模板法。通過分別拍攝5幅不同角度和位置的標定板圖像來解出攝像機的內(nèi)外參數(shù)和畸變系數(shù)。該系統(tǒng)利用的研究平臺具有精度高、速度快、操作方便簡單等優(yōu)點。實驗過程如圖2所示。

圖2 拍攝5個不同角度的標定板圖像

實驗結(jié)果如下：

左攝像機：

一階徑向畸變系數(shù)K1＝0.108 3

二階徑向畸變系數(shù)K2＝－0.401 8

內(nèi)參矩陣：

右攝像機：

一階徑向畸變系數(shù)K1＝0.039 3

二階徑向畸變系數(shù)K2＝－0.171 5

內(nèi)參矩陣：

旋轉(zhuǎn)矩陣：

平移矩陣：

對標定結(jié)果進行誤差分析，可知該標定結(jié)果的殘差為0.5個像素，攝像機的分辨率為1 024× 768，可以進一步計算出此標定結(jié)果的誤差大概為0.6μm。

3 數(shù)據(jù)處理

通過攝像機標定公式計算后，可以得到與物體高度相關(guān)的坐標信息，對利用標定后的攝像機所獲得的圖像進行一系列圖像處理后，可得到物體的點云模型，如圖3所示。

圖3 原始點云圖

利用美國公司生產(chǎn)的Geomagic Studio軟件進行數(shù)據(jù)處理［6］，得到高度信息。

經(jīng)過合并點對象，將點云著色后，再去除體外孤點，體外孤點是指模型中偏離主點云距離比較大的點云數(shù)據(jù)，通常是由于采集過程中不可避免地采集到背景物體，如桌面、墻壁、支撐結(jié)構(gòu)等，必須刪除［7］。

圖4 去除體外孤點后

去除體外孤點后進行減少噪聲處理，該命令用于減少在獲取點云過程中產(chǎn)生的一些噪聲點數(shù)據(jù)，減噪處理可以使數(shù)據(jù)平滑，降低模型的這些偏差值。如果處理的效果不理想，可以適當(dāng)增加迭代的次數(shù)。處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)過統(tǒng)一采樣后，在保持模型精確度的基礎(chǔ)上減少了點云數(shù)據(jù)量的大小。點處理階段的最后操作就是封裝數(shù)據(jù)，封裝后的模型是以多邊形的方式顯示的，如果拉近視圖就可以發(fā)現(xiàn)，模型的表面是由一個個極小的三角形組成。我們下一步的任務(wù)就是對這些三角形進行操作。點云經(jīng)過點階段模型處理后，進入多邊形處理階段。首先，執(zhí)行［創(chuàng)建流型］命令是為了刪除模型中的非流型的三角形數(shù)據(jù)。創(chuàng)建流型后可進行［填充孔］操作，該命令用于填補進入多邊形階段由于數(shù)據(jù)基本點稀疏所造成的空缺。填充后的模型如圖5所示。

圖5 填充孔后模型

對于模型上原有的特征孔要予以保留，不可盲目地進行全部填充。經(jīng)過一系列的多邊形階段的處理，模型邊界變得平滑，可以方便得出有關(guān)的高度信息。Geomagic Studio中初始界面上有測量命令，可直接進行選擇，系統(tǒng)自動生成坐標系，給出與高度相關(guān)的有關(guān)信息即為所求，如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)測量結(jié)果

在實際模型測量時，可量得實際高度為52.30 mm，實驗測得結(jié)果有少許誤差存在，還需要進一步的改進，此方法獲得的數(shù)據(jù)也可適用于初步的檢測，實驗結(jié)果完整可靠。

4 結(jié) 語

詳細介紹了雙目視覺的原理及攝像機標定的相關(guān)知識，以及應(yīng)用Geomagic Studio軟件對得到的點云圖進行處理，得到理想的數(shù)據(jù)，也為后面的研究提供了詳細的理論依據(jù)。文中方法操作簡單，結(jié)果精確，應(yīng)用范圍廣。

［1］ Psang Dain Lin，Chia-Hung Lu.A new model of binocular stereo vision system［C］／／The International Symposium on Precision Mechanical Measurements.Hefei，China：［s.n.］，2002.

［2］ Peng Wang，Huashu Sun，Changku Sun.Study on flexible calibration method for binocular stereo vision system［C］／／2008 International Conference on Optical Instrumentsand Technology.Beijing，China：［s.n.］，2008.

［3］ 劉俸材，謝明紅.雙目視覺的立體標定方法［J］.計算機工程與設(shè)計，2011，32（3）：1508-1512.

［4］ 李洪海，王敬東.攝像機標定技術(shù)研究［J］.光學(xué)儀器，2007，29（4）：7-12.

［5］ 張宏.基于簡單幾何知識的攝像機標定的算法［J］.機械與電子，2009，19：76-77.

［6］ 周建強，李建軍.逆向工程技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］.現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備，2006（3）：3-5.

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