[发明专利]一种靶标测头的平差优化算法

说明书

本发明公开了一种靶标测头的平差优化算法：通过寻找向量在欧氏空间与摄影空间的不变量关系作为约束条件，即建立在不同位姿下手持靶标靶面特征点B到靶标测头A的空间向量及其在针孔相机模型下的成像规律，以该约束条件作为条件方程建立函数模型，采取Helmet验后方差估计作为随机模型，最后将差值带入条件方程，完成差值检验。本算法充分利用了每一个手持靶标靶面特征点的空间位置信息，鲁棒性好，稳定性高，提高了手持靶标测头的3D空间还原精度，为进一步提高双目立体视觉测量精度提供了有效的方法。

【技术领域】

本发明属于视觉测量技术领域，是一种可以提高双目立体视觉系统测量精度，用于还原手持靶标测头空间3D坐标的一种平差优化算法。

【背景技术】

随着各种异形工件内腔外形检测需求的增多，以立体视觉测量为基础的便携式3D坐标测量技术得到越来越多的应用。双目立体视觉系统只需要两台摄像机、标定板、手持靶标和专用测头，就能完成对大型复杂型腔零件的在位/在线测量，不受现场环境影响，可靠性高、尤其是对复杂内腔、深长孔等测量有独特的优势。

在双目立体视觉系统中，手持靶标是一个重要的测量设备。手持靶标作为双目立体视觉系统中一个重要的坐标传递设备，是连接手持靶标LED特征点空间3D坐标和测头3D坐标的媒介。测量时，手持靶标的测头与待测物体表面接触，标定完成后的摄像机通过捕捉手持靶标靶面特征点，完成特征点的3D空间坐标还原，利用建立的靶标坐标系完成从靶面特征点的3D空间坐标到测头坐标转换，从而最终测得与测头接触的待测物体表面3D空间坐标。因此，从手持靶标靶面得到LED特征点的3D空间坐标后，如何建立靶标坐标系用来还原待测点，即手持靶标测头的空间3D坐标，是空间定位三维重建的一个难题。

目前，建立靶标测头坐标系的方法主要依靠靶标自标定技术，即将手持靶标的测头与一个标定块锥形内槽底部接触，标定块固定，转动手持靶标放置若干不同位姿，相当于靶标测头不动，靶面LED的特征点一直在变换空间3D坐标，利用靶面LED特征点与靶标测头相对位置不变的关系，列出方程求解测头与每一个LED特征点的距离，从而以某3个不共线的LED特征点建立的坐标系作为靶标坐标系时，就可以找出此坐标系下测头的坐标，还原出空间中测头的3D坐标，也就可以得到与测头接触的目标待测点的坐标。

然而，利用自标定技术建立靶标坐标系存在以下问题：

首先，如何设计靶面LED特征点的数目。要建立起一个完整的靶标坐标系，至少需要3个不共线的特征点，特征点数目较少的时候由于受偏心提取误差、镜头畸变等原因误差影响会相对较大；然而增加特征点的数目，利用LED特征点到靶标测头距离不变的条件所列出的超定方程的系数矩阵是一个病态矩阵，条件数大，受误差影响大，难以得到理想的解。

其次，每一次还原待测点的空间3D坐标时，利用有效的LED特征点的数目较少。在得出靶面每个LED特征点到测头的距离以后，只能利用其中的3个不共线特征点进行靶标坐标系的建立，如果靶面一共布置N个LED特征点，则一共可以建立个靶标坐标系(假设没有任意共线的3个LED特征点)，利用靶标坐标系作为坐标传递的媒介可以得到个待测点的空间3D坐标，将这些3D坐标平均求和就可以得到最终的待测点空间3D坐标，虽然可以利用平均值减小误差，但是这些数据的方差相对较大。

最后，由于使用的是待测点的空间3D坐标的均值，每个数据在最终结果中所占的权重没有区别，每个数据的可靠程度无法有效的度量，因此有可能将误差放大。

以上问题正在越来越多的被国内外学者关注，目前很少有关此类问题的国内外相关文献，也没有完整的相对成熟的解决方法。因此，针对还原靶标测头坐标的问题，本发明提出了一种鲁棒的靶标测头的平差优化算法。

【发明内容】

本发明提出了一种靶标测头的平差优化算法，以提高手持靶标特征点计算靶标测头坐标的精度，即提高与测头接触的待测点的空间3D坐标精度。

本发明采用以下技术方案：