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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明提供了一种融合双目深度相机的激光投影系统的标定方法，属于激光投影领域，其特征在于：首先建立激光投影系统的矢量模型，考虑入射光偏差、激光器位置偏差、振镜间轴线间距以及振镜转动角度偏差的影响。其次对投影系统和视觉测量系统标定时，将待标定参数分为旋转参数和位置参数，对旋转参数使用列文伯格‑马夸尔特算法解算；解算位置参数时，把参数的标定问题转化为最优化问题，通过视觉测量系统获得多个投影点的实际三维坐标值与模拟投影点的三维坐标值的最小化偏差值的平方和构建目标函数使用粒子群算法进行解算。最后设计实际投影流程，实现在待投影工件上投影。本发明通过的矢量模型和列文伯格‑马夸尔特算法结合四元数法和粒子群算法完成对旋转参数和位置参数的求解的方法，使投影系统的标定避免了一起求解和引入过多参数容易陷入局部最优解的问题，提高了投影系统的可靠性和投影精度。

主权项：1.一种融合双目深度相机的激光投影系统的标定方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:建立矢量模型，为了更加准确的描述出入射激光束的实际光路，设定激光器位置为X轴振镜的中心为设入射光线偏转角度为α，则入射光线的方向矢量表达式为Y轴振镜的法线为X轴振镜的法线为入射光线经Y轴振镜偏转后的方向矢量为再经过X轴振镜偏转后的激光束的方向矢量表示为最终得到出射光线最终在投影坐标系下的方向矢量表达式为 该模型中考虑了入射光偏差α，振镜间轴线间距e，激光器位置y0,z0，使得改进后的模型更符合振镜实际工作情况。S2：利用利用成像参数已标定的双目深度相机，通过控制振镜转动和激光束扫描，获取一系列投影点信息，由双目深度相机拍摄并结合立体视觉算法计算得到其在立体视觉坐标系下的坐标值；随后，在保持相对位置不变的情况下，移动标定板到不同位置，重复投影与拍摄，获取所有投影点的三维坐标值S3：采用最小二乘法对相同转角θx或θy下的投影点拟合得到直线，从而得到经双轴扫描振镜偏转后的视觉坐标系下的出射光获得出射光的方向矢量；根据出射光向量的夹角值来初步估计振镜转动角度值，作为算法初值，并记录下出射光方向矢量的单位向量，进行参数求解。S4：通过四元数法建立视觉坐标系和投影坐标系的位姿关系，投影点在视觉坐标系下的坐标值用表示，在投影坐标系下的坐标值用表示，则投影点在视觉坐标系下的点坐标与投影坐标系下的点坐标有如下关系： 四元数法是利用四元矢量来表达旋转矩阵R的，其中λ0、λ1、λ2、λ3为实数，为虚数，则旋转矩阵R可以表示为： 式中，四元数还满足方程：则用四元数法表示视觉坐标系下与投影坐标系下的投影点的三维坐标转换模型为： S5：建立旋转参数标定模型，对投影出射光方向矢量表达式进行参数等价，b＝cosα,c＝sinβ,x1＝sin2θy,x2＝cos2θy,x3＝sin2θx,x4＝cos2θx，得到表达式 再与结合公式和步骤三中四元数表示的视觉坐标系与投影坐标系转换关系建立非线性超定方程组 其中，L1i、L2i、L3ii＝1,2,...,n为视觉坐标系下出射光方向矢量矩阵中的各个元素。由此可知视觉坐标系下的出射光线与旋转矩阵R、Y轴振镜法线X轴振镜法线以及入射光方向矢量有关。对上数非线性超定方程采用列文伯格-马夸尔特Levenberg-Marquardt算法求解旋转参数S6：引入粒子群算法对超定方程组进行优化求解，解算视觉测量系统与投影系统之间的平移矩阵T、激光器位置参数以及X、Y振镜轴线间距e，通过视觉测量系统获得多个投影点的实际三维坐标值与模拟投影点理论模型带入旋转参数标定结果的三维坐标值的最小化偏差值的平方和构建目标函数，如下式： 式中i：投影点序号，i＝1,2,...,m；xwi,ywi,zwi：视觉坐标系下投影点测量值；xmi,ymi,zmi：模拟投影点三维坐标值。假设粒子群中的种群数为N，投影系统中待解算的位置参数激光器位置参数，平移矩阵以及振镜间轴线间距视为6个维度的粒子，粒子i在N维空间中的位置与飞行速度用Xi＝xi1,xi2,...,xi6、Vi＝vi1,vi2,...,vi6表示，pbesti＝pi1,pi2,...,pi6为第i个粒子的个体极值，gbesti＝gi1,gi2,...,gi6为全局极值，在进行最优解搜寻时，通过不断的循环来实时更新粒子的位置和速度，直至满足精度要求或达到最大循环次数。S7：通过旋转参数和位置参数求解，可知视觉坐标系和投影坐标系间的坐标转换关系，从而可以得到视觉坐标系下的三维坐标与对应的数字控制信号的映射关系。

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