一種基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本實(shí)用新型涉及一種基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)，適用于自動化設(shè)備的坐標(biāo)和 路徑補(bǔ)償。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國制造業(yè)的飛速發(fā)展，對生產(chǎn)設(shè)備的精度要求也越來越高。當(dāng)前最有效的 提高精度的方案是采用各種精度補(bǔ)償技術(shù)。而在自動化設(shè)備領(lǐng)域，機(jī)器視覺系統(tǒng)的作用在 于，通過識別在經(jīng)過工件上的若干個特征點(diǎn)（也稱為Mark點(diǎn)），計算出工件在工作臺上的實(shí) 際坐標(biāo)相對原始坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)量和偏移量。自動化設(shè)備的數(shù)控系統(tǒng)獲得所述旋轉(zhuǎn)量和偏移量 后，可以對原始坐標(biāo)原點(diǎn)和運(yùn)動路徑（比如，加工刀路）進(jìn)行修正，這樣就能夠產(chǎn)生更優(yōu)的 運(yùn)動曲線和更準(zhǔn)確的生產(chǎn)效果（比如，獲得更優(yōu)的加工輪廓）。
[0003] 機(jī)器視覺系統(tǒng)一般由成像模塊和軟件識別模塊組成。這兩部分都會存在誤差，前 者的誤差主要是由光學(xué)部件固有的徑向畸變和切向畸變造成，不可避免，后者本質(zhì)上就是 由視覺處理函數(shù)庫引起。成像模塊造成的誤差是最大的，而且減少該誤差的代價尤其昂貴， 比如可以采用更好的鏡頭（比如遠(yuǎn)心鏡頭）來減少徑向畸變，或者，采用更高精密的攝像 機(jī)，采用專門的儀器來檢測鏡頭和攝像機(jī)的安裝精度來減少切向畸變，這樣會花費(fèi)更多的 時間來調(diào)整，成本也更高。當(dāng)前的機(jī)器視覺函數(shù)庫還無法計算出精確解，只能無窮接近解決 目標(biāo)，因此采用圖像處理庫來最小化由軟件識別模塊所帶來的誤差仍然存在技術(shù)難題。 【實(shí)用新型內(nèi)容】
[0004] 為了解決上述技術(shù)問題，本實(shí)用新型提供一種基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)，為 實(shí)現(xiàn)從攝像模塊自身的參數(shù)補(bǔ)償?shù)阶詣踊O(shè)備的目標(biāo)的坐標(biāo)和路徑補(bǔ)償?shù)囊幌盗芯妊a(bǔ) 償過程提供設(shè)備支持和配置方案。
[0005] 本實(shí)用新型的方案為，一種基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)，包括：攝像模塊，該攝 像模塊包含攝像頭和鏡頭；支架，用于固定安裝所述攝像模塊；標(biāo)定元件，用于布置在所述 攝像模塊的視場內(nèi)，為精度補(bǔ)償處理提供參考圖元；定位元件，用于輔佐所述標(biāo)定元件定位 或可拆卸安裝在待精度補(bǔ)償?shù)淖詣踊O(shè)備的工作臺上；與所述攝像模塊連接的計算機(jī)設(shè) 備，用于根據(jù)輸入的或精度補(bǔ)償處理中的指令觸發(fā)所述攝像模塊采集標(biāo)定元件的圖像。
[0006] 進(jìn)一步，所述標(biāo)定元件包括：柵格標(biāo)定板，用于提供參考圖元以標(biāo)定所述攝像模塊 的畸變系數(shù)；和/或網(wǎng)格模板，用于提供參考圖元以生成正則化網(wǎng)絡(luò)插值。
[0007] 優(yōu)選地，所述網(wǎng)格模板由預(yù)設(shè)間距的多個圓形的點(diǎn)陣元件組成。
[0008] 進(jìn)一步，所述定位元件布置在所述自動化設(shè)備的工作臺上，以帶動所述標(biāo)定元件 運(yùn)動。
[0009] 進(jìn)一步，所述計算機(jī)設(shè)備包括與所述攝像模塊連接的圖像采集卡，用于采集攝像 頭模塊所拍攝的圖像。
[0010] 作為本實(shí)用新型的改進(jìn)，所述基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)還包括至少一個光 源。
[0011] 進(jìn)一步，其中一個光源被布置為發(fā)光平面與所述攝像模塊的光軸垂直，使所述光 源形成所述攝像模塊的同軸光源。
[0012] 本實(shí)用新型的有益效果為：顯著減少了傳統(tǒng)的視覺定位設(shè)備或自動化設(shè)備中人為 定位所帶來的誤差；采用較低成本的方式，提供設(shè)備支持和配置方案實(shí)現(xiàn)了從攝像模塊自 身的參數(shù)補(bǔ)償?shù)阶詣踊O(shè)備的目標(biāo)的坐標(biāo)和路徑補(bǔ)償?shù)囊幌盗型暾木妊a(bǔ)償方案。
【附圖說明】
[0013] 以下的本實(shí)用新型的說明書參照附圖，其中：
[0014] 圖1所示為根據(jù)本實(shí)用新型的基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0015] 圖2所示為根據(jù)本實(shí)用新型的柵格標(biāo)定板；
[0016] 圖3所示為求解本征旋轉(zhuǎn)角時采用的主元分析法示意圖；
[0017] 圖4a和4b所示為圖像識別精度補(bǔ)償時選取不同的懲罰系數(shù)的結(jié)果圖；
[0018] 圖5所示為根據(jù)本實(shí)用新型的標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)格模板；
[0019] 圖6所示為原始點(diǎn)集與目標(biāo)點(diǎn)集之間的轉(zhuǎn)換示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 下面通過附圖和實(shí)例對本實(shí)用新型作進(jìn)一步的詳細(xì)描述和解析。
[0021] 圖1所示為根據(jù)本實(shí)用新型的基于攝像裝置的精度補(bǔ)償系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。所述 系統(tǒng)可以與自動化設(shè)備1配套使用，其中自動化設(shè)備1包括數(shù)控系統(tǒng)11，用于控制自動化 設(shè)備1中各個運(yùn)動部件的工作和運(yùn)動定位，比如控制工作臺2基于預(yù)設(shè)的坐標(biāo)系運(yùn)動給定 的距離。根據(jù)本實(shí)用新型的系統(tǒng)包括：定位元件3、標(biāo)定元件4、鏡頭5、光源6、攝像頭7、支 架8和計算機(jī)設(shè)備10。其中，定位元件3用于輔佐所述標(biāo)定元件4定位或可拆卸安裝在待 精度補(bǔ)償?shù)淖詣踊O(shè)備1的工作臺2上，定位元件3例如可以是機(jī)械定位夾具、定位銷等元 件。標(biāo)定元件4用于布置在由攝像頭7和鏡頭5組成的攝像模塊的視場內(nèi)為精度補(bǔ)償處理 提供參考圖元。例如標(biāo)定元件4可以包括柵格標(biāo)定板和/或網(wǎng)格模板，柵格標(biāo)定板用于提 供參考圖元以標(biāo)定所述攝像模塊的畸變系數(shù)，網(wǎng)格模板用于提供參考圖元以生成正則化網(wǎng) 絡(luò)插值。
[0022] 計算機(jī)設(shè)備10用于根據(jù)輸入的或精度補(bǔ)償處理中的指令觸發(fā)所述攝像模塊采集 標(biāo)定元件的圖像。計算機(jī)設(shè)備10可以運(yùn)行程序來實(shí)施基于機(jī)器視覺的精度補(bǔ)償方法，該方 法包括以下步驟:A、布置攝像模塊和精度補(bǔ)償目標(biāo)，固定所述攝像模塊，并且使所述精度補(bǔ) 償目標(biāo)可動地處于所述攝像模塊的視場內(nèi)；B、通過識別標(biāo)定件中的特定元素，確定攝像模 塊的畸變系數(shù)和本征旋轉(zhuǎn)角；C、通過攝像模塊對多個處于預(yù)設(shè)位置的已知點(diǎn)進(jìn)行識別，然 后采用正則化網(wǎng)絡(luò)插值算法和預(yù)設(shè)的懲罰系數(shù)，對所述多個已知點(diǎn)的識別值進(jìn)行逼近和擬 合，從而實(shí)現(xiàn)所述攝像模塊的識別精度補(bǔ)償；D、對攝像模塊的畸變系數(shù)、本征旋轉(zhuǎn)角和識別 精度補(bǔ)償后，獲取多個精度補(bǔ)償目標(biāo)上的多個特征點(diǎn)的原始位置點(diǎn)集，通過攝像模塊識別 與所述多個特征點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)集；E、根據(jù)所述原始位置點(diǎn)集和所述實(shí)際位置點(diǎn)集， 采用迭代算法計算旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和偏移轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，然后將所述旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和偏移轉(zhuǎn)換數(shù) 據(jù)分配到所述精度補(bǔ)償目標(biāo)從而實(shí)現(xiàn)精度補(bǔ)償。
[0023] 具體地，所述攝像模塊包括攝像頭7和鏡頭5。為了使攝像模塊能夠采集清晰的圖 像，需要為其可視區(qū)域提供充足的關(guān)照。優(yōu)選地，可以在精度補(bǔ)償目標(biāo)的附近布置光源6裝 置，或者可以在鏡頭5前端布置同軸光源6。
[0024] 下面，在一些實(shí)例中具體說明上述的步驟，并且明晰了工作臺2、標(biāo)定元件4、鏡頭 5、攝像頭7等為精度補(bǔ)償過程提供設(shè)備支持及各自的工作過程。
[0025] 在步驟B中，確定鏡頭5的徑向畸變系數(shù)的方法是通過提取柵格標(biāo)定板（如圖2 所示）的一組邊緣，再通過Halcon圖像處理庫（由MVtec公司開發(fā)的一套標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺 算法包）的徑向畸變自校正函數(shù)來計算獲得徑向畸變系數(shù)（K)。如果采用良好的鏡頭5而 計算得到非常小的徑向畸變系數(shù)（比如，K = -1. 25027e-009)，則可以忽略不計，即是不需 要對鏡頭5進(jìn)行徑向畸變補(bǔ)償。此外，鏡頭5的切向畸變是由于透鏡安裝缺陷使得透鏡本 身與感光元件（比如CCD)的成像平面不平行而產(chǎn)生。鏡頭5的切向畸變需要專業(yè)的儀器 才能精確檢測出來，但是可以通過單應(yīng)矩陣（Homography matrix)來判定，該單應(yīng)矩陣可以 通過上述的圖像處理庫和標(biāo)定板的圖像識別來計算。例如，如果計算得到的3X3單應(yīng)矩陣 如下：
[0026]
[0027] 矩陣的主對角線兩側(cè)的數(shù)的絕對值不對稱，說明存在徑向畸變（Y方向比X方向嚴(yán) 重），并直接影響成像質(zhì)量和最終的檢測精度，需要進(jìn)行校正。公知地，上述的兩種畸變以及 其他因素對圖像品質(zhì)和檢測精度的影響可以通過數(shù)值分析法來校正。
[0028] 同樣在步驟B中，還需要確定攝像機(jī)（即攝像頭）的本征旋轉(zhuǎn)角。本質(zhì)旋轉(zhuǎn)角是在 攝像機(jī)安裝時形成的，例如是指攝像機(jī)中的感光元片的長邊與自動化設(shè)備1的X