陳康++吳開華

摘要： 基于光截圖像的輪對在線檢測中，攝像機的標定技術(shù)直接影響輪對參數(shù)的檢測精度。針對輪對在線檢測環(huán)境，設(shè)計了一套攝像機標定系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，設(shè)計特制的平面標定板，將其豎直固定于軌道面不同位置，通過異面特征點實現(xiàn)了攝像機的標定。并利用攝像機標定軟件實現(xiàn)了標定板圖像采集，圖像處理，特征點計算機圖像坐標提取和攝像機內(nèi)外部參數(shù)計算。實驗結(jié)果表明，該標定系統(tǒng)的攝像機標定精度在0.1 mm以內(nèi)，可應(yīng)用在輪對在線檢測中。

關(guān)鍵詞： 輪對在線檢測； 攝像機標定； 光截圖像； 異面特征點

中圖分類號： TN 29文獻標志碼： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2016.01.001

Research on camera calibration technique of wheel set online

detection based on noncoplanar feature points

CHEN Kang， WU Kaihua

（College of Life Information Science and Instrument Engineering， Hangzhou Dianzi University，Hangzhou 310018，China）

Abstract： In the wheel set online detection based on structured light projection image technique， the camera calibration technique directly affects the precision of wheel set online detection. According to the environment of wheel set online detection， camera calibration system was designed. In the system， the special calibration plate was vertically installed on the rail surface. The noncoplanar feature points were used to realize the camera calibration. The camera calibration software realized the calibration plate image acquisition， the image processing and the extraction of computer image feature points. Finally， the software calculated internal and external parameters in the camera coordinate. The experimental results showed that the camera calibration accuracy was less than 0.1 mm. This system can be used on wheel set online detection.

Keywords： wheel set online detection； camera calibration； lightsection image； noncoplanar feature points

引言

輪對是車輛最重要的組成部件之一，其工作狀態(tài)對車輛的安全行駛有著重要影響[12]。隨著計算機技術(shù)、CCD傳感器技術(shù)等的發(fā)展，基于光截圖像測量的車輛輪對在線檢測技術(shù)成為目前輪對檢測領(lǐng)域研究的重點之一[35]。而在輪對在線檢測中，攝像機標定技術(shù)又是一項關(guān)鍵技術(shù)，標定方法和精度對輪對在線檢測的最終結(jié)果有較大影響。

目前在輪對在線檢測中使用的攝像機標定方法有如下幾種：文獻[6]將攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)分開求取，基于二維棋盤格標定板，使攝像機在不同方位拍攝可移動標定板的多幅圖像完成攝像機內(nèi)部參數(shù)標定，然后固定標定板，采集一幅標定板圖像，通過標定板平面與對應(yīng)圖像的單應(yīng)性矩陣完成攝像機外部參數(shù)標定，該檢測方法對于輪緣高度、寬度和垂直磨耗的測量重復(fù)性小于0.3 mm；文獻[7]提出將標定板傾斜安裝在軌道面上，并使標定板平面與激光面相重合，將三維空間標定轉(zhuǎn)化為二維平面標定，使用二元二次函數(shù)建立非線性畸變標定模型，利用標定板上特征點的像方坐標和物方坐標求出像方坐標到物方坐標的二元二次變換函數(shù)，再利用該變換函數(shù)作用于拍攝的輪對圖像，實現(xiàn)系統(tǒng)的標定，系統(tǒng)測量精度在0.5 mm以內(nèi)；文獻[8]提出利用幾何光學(xué)成像原理，得到攝像機的理論位置和角度，設(shè)計出標定板特征點理論成像坐標，調(diào)節(jié)攝像機，使標定板特征點實際成像坐標與理論成像坐標近似重合，再計算出攝像機實際位置與角度，此方法精度較高，但攝像機調(diào)節(jié)不便。

本文根據(jù)輪對在線檢測中實際環(huán)境要求，設(shè)計了一套攝像機標定系統(tǒng)。并利用軟件集成很多算法，完成標定板圖像采集，圖像處理，特征點計算機圖像坐標提取和攝像機內(nèi)外參數(shù)計算。

光學(xué)儀器第38卷

第1期陳康，等：輪對在線檢測中基于異面特征點的攝像機標定

1輪對在線檢測原理

圖1輪對在線檢測示意圖

Fig.1Wheel for online detection schemes輪對在線檢測原理如圖1所示。當輪對進入檢測區(qū)域時，激光線光源以光平面的形式照射輪對，在其表面形成一條光截曲線。該光截曲線包含了輪對的輪緣和踏面磨耗等輪對相關(guān)幾何尺寸參數(shù)信息。面陣CCD攝像機采集該輪對光截曲線圖像，通過圖像處理算法，將該光截曲線轉(zhuǎn)化為單像素光截曲線，根據(jù)攝像機標定算法所求出的攝像機內(nèi)外部參數(shù)和光平面的角度，可計算出輪對光截曲線關(guān)鍵點的世界坐標，進而求出輪對的輪緣厚度、高度和踏面磨耗等輪對相關(guān)參數(shù)。