基于神经网络的双目远心镜头标定方法研究

摘要

利用BP神经网络方法对双目远心镜头标定,无需建立远心镜头相关的数学模型及求解相机的内外参数,不仅可以缩小利用普通镜头标定的高度误差,而且还有效避免了传统相机标定的繁琐.利用一种圆形特征提取算法获得标靶左右图像匹配特征点的二维像素坐标后,再用左右相机所拍摄的标定图像进行学习训练,获取左右图像特征点二维像素坐标和三维世界坐标之间的映射关系.实验结果表明,该方法的样本标定点物理坐标误差小于1μm,测量区域内的随机匹配点物理坐标最大误差为9.8μm,能够以工业自动化形式实现高精度的双目远心镜头标定.