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文丨胖仔研究社

编辑丨胖仔研究社

前言

手眼标定是指在三维场景中进行的一系列的图像处理和特征提取过程，其目的是使三维重建所得到的结果尽可能接近真实值。它是计算机视觉领域中的关键技术之一，其能够提高机器人控制系统、工业自动化系统等的精度和稳定性。

手眼标定技术可分为两类：一类是基于图像处理技术，另一类是基于特征提取与匹配技术。其中，基于图像处理技术的手眼标定技术应用比较广泛，但是其计算复杂度比较高，而基于特征提取与匹配技术的手眼标定方法具有计算简单、精度高等特点。

本文主要介绍如何利用深度相机进行手眼标定，并对其应用前景进行了分析。

TCP标定方法

TCP （Total Convolutional Profile）是指三维物体表面的像素坐标系到世界坐标系的映射关系，一般情况下，在一个三维空间中，物体表面的像素坐标与世界坐标系中的坐标之间存在一一对应关系。

TCP标定方法是指在三维空间中通过图像处理算法获得物体表面像素坐标，将像素坐标转化为世界坐标系中的像素值。TCP标定方法具有计算简单、精度高等特点。

TCP标定方法中有两个核心步骤：一是从图像中提取特征点，二是将特征点映射到世界坐标系中。

（1）利用 RGB图像获取物体表面像素点：在 RGB图像中，物体表面的像素点由中心、长宽比等信息构成，因此可以利用这些信息获取物体表面像素点。

（2）将图像进行预处理：图像预处理包括两个步骤：首先，将图像进行灰度化处理；其次，将图像进行锐化处理。

（3）在摄像机坐标系中对特征点进行精确定位：首先，需要确定特征点在世界坐标系中的位置；其次，需要确定特征点的方向信息。根据这两个信息可以确定出特征点的位置，也就是在世界坐标系中的位置。

（4）将物体表面的像素坐标与世界坐标系中的像素值进行映射：首先，根据像素坐标与世界坐标值之间的映射关系来确定物体表面像素点与世界坐标系中像素值之间的映射关系。

其次，通过计算得到物体表面像素点到世界坐标系中的像素值，并根据这些像素值进行位置校正。

（5）最后，在相机坐标系中对物体表面像素点进行精确定位：首先，对相机坐标系进行转换。将 RGB图像转换到世界坐标系中，以获得深度相机的三维信息。

然后，利用深度相机获取的深度图像中的特征点，与世界坐标系中的像素值进行匹配，最后采用最小二乘法得到世界坐标系中的像素值，从而在世界坐标系中实现物体表面像素点到世界坐标系中像素值的精确映射。

TCP标定方法有两种基本形式：一是通过多帧图像获取特征点；二是利用深度相机对整个场景进行三维重建。其中，第一种方法的优点在于标定参数相对较少，并且计算量较小。

第二种方法的优点在于其可以在不同场景下使用，并且测量精度较高。此外，还可以利用深度相机进行运动控制系统标定，实现机器人与运动物体之间的精准定位。

深度相机可以获得整个场景的三维信息，因此其可以实现运动控制系统的标定。本文利用深度相机实现了机器人与运动物体之间的精准定位，具体研究内容如下：

（1）首先，在实验室中搭建一个小型三维场景来获取实验所需深度图像。然后，利用 Python语言编写一个图像处理程序来对三维场景中的图像进行预处理，包括灰度处理、锐化处理和去噪等步骤。

（2）然后，利用 Matlab软件对深度图像进行分割和去噪处理。其中，分割过程包括阈值分割、边缘检测和形态学膨胀等步骤；去噪过程包括均值滤波、中值滤波、平滑滤波和小波降噪等步骤。

（3）接着，在三维场景中提取特征点并建立特征点与世界坐标系之间的映射关系。然后，将三维场景中提取到的特征点映射到世界坐标系中。

深度相机手眼标定方法

在深度相机手眼标定方法中，基于特征提取与匹配技术的手眼标定方法具有计算简单、精度高等特点，但是其计算量比较大，而且在实际应用中也不太适用。

（1）特征提取与匹配算法：在特征提取与匹配算法中，首先将深度相机采集到的图像进行预处理，然后对图像中的特征点进行提取，最后利用这些特征点对摄像机内参数进行标定。

（2）最小二乘法：最小二乘法是一种具有精度高、易于实现的非线性优化方法，它利用线性方程组求解最优解。最小二乘法求解出摄像机内参数后，可对其进行校正和优化，从而得到更准确的摄像机内参数。

（3）基于特征匹配的手眼标定算法：该方法是根据双目视觉系统的原理提出的一种手眼标定方法，其主要通过图像的极线约束得到两个相机之间的相对位置关系。

（4）基于自适应加权最小二乘法：该方法首先利用自适应加权最小二乘法来获取两个相机之间的相对位置关系。

然后根据双目视觉系统中摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系，将这两个位置关系作为输入参数，从而得到新的相机内参数；最后利用这些参数进行摄像机坐标系之间的转换，从而实现手眼标定。

（5）基于特征匹配算法的手眼标定算法：该方法是一种基于特征匹配算法和自适应加权最小二乘法的手眼标定方法，其主要思想是通过提取与摄像机内参数相关的特征点，然后采用这些特征点对摄像机内参数进行标定。

最后利用这些特征点对摄像机坐标系之间的关系来获取手眼标定参数。

（6）基于特征匹配算法的手眼标定算法：该方法是一种基于特征点匹配算法和自适应加权最小二乘法的手眼标定方法，其主要思想是将摄像机中的每个像素点与特征点相对应，然后通过这些特征点对摄像机坐标系之间的关系来获取相机内参数。

最后将这些特征点对摄像机坐标系之间的关系作为输入参数，从而实现手眼标定。

（7）基于双目视觉系统的手眼标定算法：该方法是利用双目视觉系统的原理来实现手眼标定，其主要思想是：首先将相机采集到的图像进行预处理，然后对图像中的特征点进行提取，然后根据这些特征点对摄像机坐标系之间的关系来获取相机内参数。

深度相机手眼标定方法的应用前景

深度相机手眼标定方法具有非接触测量的优点，可以在大范围内对被测物体进行快速准确的三维信息获取，因此在机器人视觉系统中得到了广泛应用。

随着工业生产中对产品质量要求越来越高，机器人视觉系统中手眼标定技术也被不断完善和发展，其中基于特征的手眼标定方法在实际应用中更具优势。

因此，利用基于特征的手眼标定方法，能够实现对被测物体进行精准定位，从而提高机器人视觉系统的工作效率和精度。

另外，利用基于特征的手眼标定方法还可以减少测量过程中因重复测量所造成的误差，提高机器人视觉系统的稳定性和可靠性。

近年来，随着深度相机在工业自动化领域中应用的不断深入，其手眼标定技术也得到了进一步发展和完善。其中，基于相机自标定的方法主要包括基于棋盘格标定板的方法和基于二次曲线标定板的方法两种。

其中，基于棋盘格标定板的方法通过设置一个平面来实现相机自标定，该方法相对简单，且成本较低；而基于二次曲线标定板的方法通过对相机坐标系下棋盘格进行旋转，从而实现相机自标定。

但是其存在两个缺点：一是对深度相机不够敏感；二是对测量精度要求较高。因此，该方法无法应用于机器人视觉系统中。在实际应用中，基于相机自标定的方法主要包括基于移动平面镜和基于平面镜两种方法。

其中，移动平面镜方式主要通过对移动平面镜进行位置调整来实现相机自标定；而平面镜方式则通过将两个平面镜分别放置在物体上来实现相机自标定。

基于移动平面镜的方法具有一定的优势，能够在较短时间内获得高精度的标定结果，但是其标定过程较为繁琐。因此，在实际应用中，基于移动平面镜的方法受到了越来越多的关注。

近年来，随着对手眼标定技术研究的不断深入，基于特征的手眼标定方法得到了快速发展和完善。其中，基于特征的手眼标定方法具有计算简单、精度高、成本低等优点，是当前手眼标定领域中应用最为广泛的方法之一。

为了提高手眼标定系统在机器人视觉系统中的精度和稳定性，国内外学者提出了许多基于特征点或线结构光的手眼标定方法。其中，基于线结构光的手眼标定方法主要包括线结构光三角法和多线结构光法两种。

其中，线结构光三角法是一种相对简单、精度较高的手眼标定方法。在实际应用中，通过对线束进行扫描，可以获得二维空间点或线信息，并将其与三维空间点或线信息进行融合后得到三维空间点或线信息。

因此，利用线束或多线结构光三角法可以获得较为准确的手眼标定结果。但是基于线束或多线结构光三角法进行手眼标定存在以下几个问题：

首先，由于被测物体表面不规则，无法使用传统线束或多线结构光三角法进行手眼标定；其次，由于多线结构光法在测量过程中存在着一定的误差，因此不适合用于精度要求较高的视觉测量系统中；

最后，由于其只适用于无旋转的平面目标定位问题，而无法应用于具有旋转轴的目标定位问题中。

综上所述，目前基于特征点或线结构光的手眼标定方法在工业自动化领域中得到了广泛应用。

笔者观点

综上，基于深度相机手眼标定方法不仅能够提高视觉测量系统的精度和稳定性，而且还具有计算简单、测量成本低等优势，因此，该方法具有广阔的应用前景。

在未来的发展中，为了进一步提高深度相机手眼标定方法在工业自动化领域中的应用效果和效率，需要针对不同的被测物体表面特点和精度要求，对基于特征的手眼标定方法进行深入研究，从而更好地满足不同类型机器人视觉系统对手眼标定技术的需求。

参考文献

1、刘勇，陈伟，陈海平，胡继锋，于春霞，张鹏。基于深度相机的机器人视觉系统标定方法研究。中国电子科技集团公司第二十七研究所。

2、《基于双目视觉的机器人定位技术》，段雪艳，郭一凡，宋宇峰。

3、《基于深度相机的工业视觉系统研究》，马亮，周军。