基于单应矩阵的手眼视觉系统简便标定方法
Simple Calibration Method of Hand-eye Vision System Based on Homography Matrix
查看参考文献17篇
|
文摘
|
传统的手眼关系齐次矩阵方程求解过程繁琐、复杂,且精度易受环境影响。为此,引入将图像坐标直接转换为机器人坐标的思想,利用OpenCV库函数的分析计算能力,提出基于两平面单应矩阵的手眼关系标定方法。采用虚拟“九宫格”和一个固定参考点的标定方式,建立线性摄像机成像模型,得到两平面的单应矩阵,据此引导机械臂定位。实验结果表明,该方法完成标定程序只需38 s,且系统精度高于传统的齐次矩阵方程标定方法。 |
|
其他语种文摘
|
The traditional hand-eye relationship homogeneous matrix equation solving process is cumbersome and complicated,and the accuracy is susceptible to environmental influences. Therefore,based on the idea of converting image coordinates directly into robot coordinates,using the analysis computing ability of OpenCV library function,a hand-eye relationship calibration method based on two-plane homography matrix is proposed. Using the virtual“nine squares”and a fixed reference point calibration mode,a linear camera imaging model is established,and a two-plane homography matrix is obtained,thereby guiding the manipulator positioning. Experimental results show that the method is only 38 s, and the accuracy is higher than the traditional calibration method. |
|
来源
|
计算机工程
,2018,44(9):33-37 【扩展库】
|
|
DOI
|
10.19678/j.issn.1000-3428.0048260
|
|
关键词
|
手眼关系
;
OpenCV库函数
;
单应矩阵
;
摄像机成像模型
;
机械臂定位
|
|
地址
|
1.
山西大学物理电子工程学院, 太原, 030006
2.
山西迪迈沃科光电工业有限公司, 太原, 030006
|
|
语种
|
中文 |
|
文献类型
|
研究性论文 |
|
ISSN
|
1000-3428 |
|
学科
|
自动化技术、计算机技术 |
|
基金
|
山西省国际科技合作计划项目
|
|
文献收藏号
|
CSCD:6328386
|
参考文献 共
17
共1页
|
|
1.
程玉立.
面向工业应用的机器人手眼标定与物体定位,2016
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
2.
刘艳.
机器人结构光视觉系统标定研究,2015
|
被引
6
次
|
|
|
|
|
3.
Shiu Y C. Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations of the form.
IEEE Transactions on Robotics and Automation,1989,5(1):16-29
|
被引
64
次
|
|
|
|
|
4.
Tsai R Y. A new technique for fully autonomous and efficient 3D robotics hand/eye calibration.
IEEE Transactions on Robotics and Automation,1989,5(3):345-358
|
被引
110
次
|
|
|
|
|
5.
赵子健. 基于非最小化优化的手眼标定方法.
山东大学学报(工学版),2016,46(4):28-33
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
6.
王金桥. 精确标定关节臂视觉检测系统手眼关系.
计算机工程与应用,2015,51(21):225-229
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
7.
丁吉祥. 基于针孔模型与相机空间操作的机械臂视觉定位方法.
计算机工程,2015,41(12):317-320
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
8.
解则晓. 基于结构光视觉引导的工业机器人定位系统.
光学学报,2016,36(10)
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
9.
伍梦琦. 基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法.
光学学报,2015,35(2)
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
10.
杨凯斌. 基于纹理公因子的异源图像配准方法.
计算机工程,2016,42(11):233-237
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
11.
高杨.
机器人手眼系统定位方法研究与实现,2009
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
12.
刘杨豪. 基于共面点的改进摄像机标定方法研究.
计算机工程,2016,42(8):289-293
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
13.
Tasi R Y. An efficient and accurate camera calibration technique for 3D machine vision.
Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recongnition,1986:364-374
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
14.
杨少荣(译).
机器视觉算法与应用(双语版),2008
|
被引
2
次
|
|
|
|
|
15.
徐赢. 基于非参数相机标定的位移在线检测系统.
计算机工程,2015,41(6):258-262
|
被引
2
次
|
|
|
|
|
16.
Gao Dapeng. Computing a complete camera lens distortion model by planar homography.
Optics and Laser Technology,2013,49:95-107
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
17.
吕耀文. 一种新的摄像机一维标定方法.
光学学报,2016,36(12)
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
了解气象卫星更多信息，请访问