Typy kalibračních cílů: komparativní analýza vzorů a jejich výhody

Přesná kalibrace kamery je základem úspěchu každé aplikace strojového/počítačového vidění. Volba cíle kalibrace výrazně ovlivňuje přesnost kalibrace, přičemž existuje několik typů vzorů – každý s vlastními vlastnostmi. Tato příručka analyzuje výhody a omezení běžných cílů (šachovnice, kruhové mřížky a CharuCo) a pomáhá tak při optimální volbě.

I. Velikost cíle kalibrace: Důležité aspekty

Fyzické rozměry cíle kalibrace přímo ovlivňují přesnost měření, hlavně prostřednictvím jejich vztahu ke zornému úhlu (FOV). Mezi klíčové principy patří:

1. Pokrytí zorného pole (FOV): Pro spolehlivou kalibraci by cíl měl zaujímat >50 % obrazových bodů, když je pozorován čelně. Malý cíl umožňuje mnohonásobné kombinace parametrů kamery, které vysvětlují pozorované prvky, a tím zhoršuje omezení modelu.

2. Stabilita zaostření: Kalibrace předpokládá pevnou pracovní vzdálenost. Změna ohniskové vzdálenosti nebo clony zneplatní předchozí kalibraci kvůli posunu ostrosti a optickým aberacím.

3. Praktická rada: Vyberte cíl odpovídající vašemu zornému úhlu. Pro měření větších objektů (např. inspekce automobilů) použijte příliš velké cíle nebo více pozic.

II. Typy kalibračních cílů: vzory a výkon

1. Cíle s šachovnicovým vzorem

Nejrozšířenější vzor, podporovaný OpenCV, Halconem a MATLABem.

Pracovní postup detekce:

Binární převod obrazu → Detekce čtyřúhelníků (tmavé čtverce) → Filtrování podle velikosti/grid pravidelnosti → Porovnání s uživatelem definovanými rozměry.

Výhody:

Přesnost na subpixelové úrovni: Rohy (matematicky sedlové body) jsou nekonečně malé, což umožňuje nezaujaté určení polohy i při perspektivní zkreslení (přesnost: ±0,1 px).

Modelování zkreslení: Vysoká hustota hran zlepšuje odhad radiálního/tangenciálního zkreslení.

Omezení:

Plná viditelnost vyžadována: Celá deska musí být viditelná na všech obrázcích, což omezuje sběr dat v rozích (kritické pro modelování zkreslení na okrajích obrázku).

Omezení symetrií: Pro stereo kalibraci se vyhněte nejednoznačnosti 180° tím, že zajistíte sudý počet řádků + lichý počet sloupců (nebo obráceně).

Nejlepší pro: Kalibrace jednoho kamery, kde je plná viditelnost desky proveditelná.

2. Kruhové mřížkové cíle

Běžné varianty: černé kruhy na bílém pozadí nebo bílé kruhy na černém pozadí.

Pracovní postup detekce:

Detekce "blobů" → Filtrování podle plochy, kruhovitosti a konvexnosti → Identifikace struktury mřížky.

Výhody:

Odolnost proti šumu: Přizpůsobení kruhů využívá všechny pixely na obvodu, čímž se snižuje citlivost na šum.

Tolerance krytí: Částečně viditelné kruhy zůstávají detekovatelné.

Omezení:

Perspektivní zkreslení: Kruhy se promítají jako elipsy v perspektivě. Totéž zkreslení objektivu dále deformuje tvary a zavádí drobné chyby přizpůsobení.

Stereo nejednoznačnost: Symetrické mřížky trpí nejednoznačností 180°; pro vícekamerové sestavy použijte asymetrické mřížky.

Nejlepší pro: Aplikace s podsvícením a prostředí s proměnlivým osvětlením.

3. CharuCo cíle

Hybridní vzor kombinující rohy šachovnice s ArUco značkami.

Pracovní postup detekce:

Identifikujte ArUco značky → Vyhledejte interpolované sedlové body mezi značkami.

Výhody:

Podpora částečné viditelnosti: Jedinečné kódování značek umožňuje kalibraci i při použití zakrytých nebo oříznutých cílů.

Odolnost vůči osvětlení: Odolává selháním způsobeným nepravidelným osvětlením (např. odlesky).

Subpixel úprava: Dosahuje přesnosti sedlových bodů srovnatelné se šachovnicemi.

Omezení:

Složitost algoritmu: Vyžaduje specializované knihovny (OpenCV 3.0+).

Umisťování značek: Špatně vytištěné značky zhoršují detekci.

Nejlepší pro: Systémy s více kamerami, objektivy s vysokou distorzí a omezeným prostorem.

III. Osvědčené postupy implementace

1. Kvalita tisku:

Používejte laserově tištěné nebo leptané cíle na neodrazivých podkladech.

Zajistěte rovinnost (tolerance deformace: <0,1 mm/m²).

2. Postup záznamu:

Pořiďte 15–30 snímků s cílem v různých orientacích (zachyťte rohy zorného pole).

Udržujte konstantní osvětlení a zaostření.

3. Poznámky specifické pro knihovnu:

OpenCV: Šachovnice vyžaduje plnou viditelnost; CharuCo potřebuje modul aruco.

Halcon: Optimalizován pro kruhové mřížky s vestavěnou podporou asymetrie.

Výběr kalibračního cíle vyvažuje požadavky na přesnost, prostředí a algoritmickou podporu. Zatímco šachovnice poskytují maximální přesnost za kontrolovaných podmínek, CharuCo nabízí nevídanou odolnost pro průmyslové aplikace. Kruhové mřížky představují praktickou rovnováhu pro stereo nastavení. Přizpůsobením vlastností cíle potřebám vašeho vizuálního systému vytvoříte základ pro metrologicky platná měření – základní kámen spolehlivého průmyslového vidění.