基于HALCON双目标定的算法优化研究

朱荣华

摘   要：为了简化立体匹配的复杂度，进一步优化双目立体系统标定算法，文章基于双目立体视觉视差原理，通过大量实验对标定立体系统算法以及相关参数优化进行了研究，分析了影响算法各个参数的设置以及高精度标定板的获取，总结出了基于HALCON双目标定的优化方法，计算误差可达到0.15个像素，实验证明该方法提高了标定精度和计算效率，可满足各种测量系统的需要。

关键词：HALCON;视差;亚像素级处理;系统标定

近年来，双目立体视觉系统研究一直是机器视觉的研究热点和焦点[1]。非接触式双目立体视觉具有设备要求较低、连续性高、非接触和无损伤等优点[2]，同时，双目视觉系统会出现透视、旋转等几何失真，以及现实世界中物体之间相互遮挡等情况，这些因素大大增加了匹配的难度[3]，而精确标定摄像机参数可大大提高测量精度，在一定程度上减小匹配的复杂度。HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的视觉算法包[4]，包含三维重建、多目立体视觉和深度学习等高级算法，此软件应用领域广泛，需要图像处理的地方均可以使用HALCON。本文基于HALCON图像处理平台，求解左右摄像机参数，提出了基于HALCON双目标定的优化方法，该方法操作简单、实用性强。

1    基于HALCON标定实验

1.1  采集标定板图像

本实验选用HALCON提供的标准2D精密靶标，靶标大小为（30×30）mm，阵列为7×7的黑色圆点陈列型平面标定板。确定合适的标定板规格后，通过函数gen_caltab（）生成相标定板描述文件，它描述了标定板的行数、列数、方向标记等信息。然后，调用函数read_image（），循环读取15幅标定板图像。

1.2  读取标定参数

获取标定板图像后，通过函数find_caltab（），该函数经过平滑图像和阈值分割处理后，可以找到标定板位置、分割出标定板区域。需要注意的是，该算子的参数设置关系着标定板能否准确提取，影响着标志圆点的精确提取，经循环处理后严重影响整个双目系统的标定精度。实验合理设置的参数为SizeGauss=3，MarkThresh=70，MinDiamMarks=5，可直观验证设置的参数能否准确分割出标定板区域。为了确定每个标定板区域中标志圆点的坐标，选用函数find_marks_and_pose（）。首先，通过亚像素阈值分割算法，将标定板内部与背景分离;其次，利用Canny亚像素边缘提取和圆心确定方法，确定每个标定板区域中49个圆形标志点的图像坐标以及左右摄像机的外部参数初始值。

1.3  执行标定

通过调用函数binocular_calibration（）完成双目系统标定，即确定两摄像机的内外参数以及两摄像机的位置关系。实验采集15组不同姿态下的标定板图像，通过对左右拍摄的15幅图像循环处理，在提取特征时综合15幅图像，左右摄像机各计算出725（49×15）个二维坐标值，计算的坐标精度为亚像素级，同时，确定出左右摄像机与15幅标定板的位置关系，进一步将这些数据保存。

2    结果分析

根据上述的摄像机标定实验，获得双目系统标定前、后两摄像的参数，如表1所示。

由表1数据可知，右图像相对于左图像的位置仅在X轴方向上有平移，不存在Y，Z轴的平移与旋转，说明校正后双目测量系统是标准的外极线几何结构[5]。摄像机标定过程的计算误差达到0.15个像素，整体实验精度较高，可满足各种测量系统的使用要求。

3    结语

本文基于双目视差原理，通过大量实验对标定系统算法以及相关参数优化进行了研究。通过左右摄像机采集了15组不同姿态下的标定板图像，然后，利用HALCON软件相关标定算子进行标定，分析了影响算法的各个参数。通过大量实验验证了该方法操作简单、实用性强，明显提高了标定精度和计算速度，简化了立体匹配的复杂度，可广泛应用在实际工程中。

[参考文献]

[1]张俊勇，伍世虔，陈斌，等.基于双目视觉的零件多尺寸在线测量系统[J].仪表技术与传感器，2018（10）：75-80.

[2]沈文波，周武.基于双目视觉的飞行头盔动载特性测试技术研究[J].计算机测量与控制，2016（6）：52-55.

[3]张晓东，吴斌.小视场集成成像三维信息获取技术研究[J].光电子·激光，2017（11），1240-1245.

[4]王桂芝.基于HALCON的双目视觉系统标定[D].大连：大连理工大學，2014.

[5]张如如，葛广英，申哲，等.基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量[J].计算机测量与控制，2018（1）：59-63.