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步骤#xff1a; 标…方案一基于运动控制平台的标定
适用场景若激光线扫相机安装在可控运动平台如机械臂、平移台、旋转台上且平台的运动精度已知例如通过编码器或高精度步进电机控制。
步骤 标定物选择 使用具有明确几何特征的三维标定物如平面、棱柱、球体等表面需反射激光线。
运动轨迹规划 控制平台沿已知方向如X/Y/Z轴平移或旋转记录激光线在标定物上的位置变化。每个运动步长后获取激光线的三维点云数据。
参数优化
建立激光平面方程与运动平台坐标系的几何关系。
通过最小二乘法或非线性优化如Levenberg-Marquardt算法求解相机的内外参数如激光平面方程、相机坐标系到平台坐标系的变换矩阵。
验证通过运动平台反向运动验证标定结果的误差。
方案二基于三维标定物的几何约束
适用场景使用已知尺寸和形状的三维标定物如立方体、多平面结构通过激光线在标定物上的投影几何关系进行标定。
步骤
标定物设计
使用高反射率材料制作的立方体或阶梯状结构表面包含多个正交平面。
数据采集
将标定物固定在相机视野内移动激光线扫相机或标定物使激光线扫过标定物的不同平面。
记录每个平面上的激光线点云数据。
几何约束提取
提取不同平面上的激光线点云利用平面方程约束例如多个平面的法向量正交性构建方程组。
结合标定物的已知尺寸如边长、高度建立激光平面方程和相机坐标系的关系。
参数求解
使用线性代数方法SVD分解或非线性优化求解相机参数。
方案三多线激光或多角度扫描融合
适用场景若激光线扫相机支持多线激光如双线或交叉线或可进行多角度扫描。
步骤
多线投影
利用多束已知相对角度的激光线例如交叉激光线投影到标定物表面。
记录不同激光线在标定物上的点云数据。
交点和几何特征提取
提取多线激光的交点或共面特征利用交点的空间一致性约束标定参数。
多视角配准
将不同角度的扫描点云通过ICP迭代最近点算法配准到同一坐标系。
通过配准误差优化相机参数。
方案四基于标定物的主动结构光辅助
适用场景结合其他主动光源如投影仪或另一激光器辅助生成标定特征。
步骤 投影辅助图案
使用投影仪在标定物表面投射已知图案如棋盘格、圆点阵列或使用另一激光器生成辅助光斑。
同步数据采集
激光线扫相机捕获辅助图案或光斑的三维坐标。
通过辅助图案的已知空间位置建立坐标系映射关系。
联合标定
将辅助光源的投影参数与激光线扫相机的参数联合优化。
方案五基于标定板棱边或凹槽
适用场景使用具有尖锐棱边或凹槽的标定物通过激光线在棱边处的突变特征进行标定。
步骤 标定物设计
使用带有尖锐棱边如金属块边缘或凹槽的标定板。
特征提取
激光线扫过棱边时点云会呈现不连续跳变提取跳变点的位置。
约束建模
利用棱边的几何连续性如直线或平面交线构建约束方程。
通过多组跳变点数据求解激光平面方程和相机参数。
通用注意事项 环境控制
关闭环境光干扰确保激光线清晰可见。
标定物表面需具有合适的反射率如喷涂漫反射涂料。
标定验证
使用已知尺寸的物体验证标定后系统的测量误差。
迭代优化
标定参数可能存在非线性耦合需多次迭代优化如Bundle Adjustment。
