基于径向约束的CCD相机标定参数的整体优化

提出了基于径向约束的CCD相机标定的模型参数非线性整体优化的方法。利用Harris算法检测标定板的各角点图像坐标,保证了标定板角点的稳定性和可靠性;进行RAC(radial alignment constraint)两步法标定,并用Levenberg-Marquardt算法对通过径向约束标定得到的所有相机模型参数进行非线性整体优化,提高了相机参数的标定精度。实验结果表明,该方法标定精度高,能明显减小各种误差对CCD相机标定的影响,提高了机器视觉三维测量的精度。

分离式靶标摄影测量在LAMOST中的应用

为了获取LAMOST焦面板上光纤的零位位置,提出了一种基于分离式标准靶标的高精度摄影测量方法。首先,根据Tsai摄像机标定参数模型介绍了CCD相机的标定原理。然后介绍了用光重心算法求取靶标发光点像面坐标及通过球面三角公式计算靶标发光点物面坐标。接着,利用最小二乘法导出了含标定参数的方程组。最后,介绍了标准靶标的放置方法以及提高光纤位置测量精度的靶标取法。实验结果表明:CCD相机的标定残差平均值为8.8μm;标定残差的标准差为5.3μm。测量方法简单易行,通过仔细分析,找出了残差偏大的原因,对后续进一步测量实验有重要指导意义。