キャリブレーション対象タイプ：パターンの比較分析とその利点

正確なカメラキャリブレーションは、あらゆるマシン/コンピュータビジョン応用において成功の鍵となります。キャリブレーションターゲットの選択は、キャリブレーション精度に大きな影響を与えますが、複数のパターンタイプが存在し、それぞれに特徴があります。本ガイドでは一般的なターゲット（チェスボード、円形グリッド、CharuCo）の利点と限界を分析し、最適な選択をサポートします。

I. キャリブレーションターゲットのサイズ：重要な検討事項

キャリブレーションターゲットの物理的な寸法は、視野（FOV）との関係性を通じて測定精度に直接影響を与えます。主な原則は以下の通りです：

1. 視野（FOV）カバー範囲: 頑健ななキャリブレーションを行うためには、正面から撮影した際にターゲットが画像ピクセルの50%以上を占める必要があります。小さなターゲットでは、観測された特徴を説明する複数のカメラパラメータの組み合わせが可能となり、モデルの制約条件が低下します。

2. フォーカスの安定性： キャリブレーションでは作業距離が固定されていることを前提としています。焦点距離や絞りを変更すると、フォーカスシフトや光学収差によって以前のキャリブレーションが無効になります。

3. 実用的なヒント： 使用する視野角（FOV）に合ったターゲットサイズを選択してください。大規模な測定（例：自動車検査）の場合、大型のターゲットを使用するか、複数の位置で撮影してください。

II. キャリブレーションターゲットの種類：パターンと性能

1. チェッカーボードターゲット

OpenCV、Halcon、MATLABでサポートされている、最も一般的なパターンです。

検出ワークフロー：

画像の二値化 → 四角形（暗い正方形）を検出 → サイズ／グリッドの規則性でフィルタリング → ユーザー定義の寸法と照合

利点：

サブピクセル精度：コーナー（数学的には鞍点）は無限小であるため、透視歪み下での不偏な位置推定が可能（精度：±0.1 px）。

歪みモデル化：エッジ密度が高いことで、放射状／接線方向の歪み推定を向上させます。

制限:

完全な可視性が必要：すべての画像でボード全体が見える必要があり、コーナーデータの収集が制限されます（画像端部での歪みモデル化において重要）。

対称性の制約：ステレオキャリブレーションにおいて、偶数行＋奇数列（またはその逆）を設定することで180°の曖昧性を回避します。

最適な用途: フルボードの可視性が可能な単一カメラキャリブレーション。

2. 円形グリッドターゲット

一般的なバリエーション：白地に黒円、または黒地に白円。

検出ワークフロー：

「ブロブ」を検出 → 面積、円形度、凸性でフィルタリング → グリッド構造を特定。

利点：

ノイズ耐性：円形フィッティングは周囲すべてのピクセルを利用し、ノイズ感度を低減します。

遮蔽耐性：部分的に見える円も検出可能です。

制限:

透視バイアス：円は透視投影において楕円として投影されます。レンズ歪みによって形状がさらに変形し、小さな適合誤差が生じます。

ステレオ曖昧性：対称グリッドは180°の曖昧性があります。多カメラ設定には非対称グリッドを使用してください。

最適な用途: バックライトが当たる用途や、照明条件が変化する環境。

3. CharuCoターゲット

チェッカーボードのコーナーとArUcoマーカーを組み合わせたハイブリッドパターン。

検出ワークフロー：

ArUcoマーカーを識別 → マーカー間の補間サドルポイントを特定。

利点：

部分的可視性サポート：ユニークなマーカーエンコードにより、被写体が一部隠れている、または端が切り取られたターゲットでもキャリブレーションが可能です。

照明に対するロバスト性：不均一な照明（例：鏡面反射）による失敗に耐性があります。

サブピクセル補正：チェッカーボードと同等のサドルポイント精度を実現。

制限:

アルゴリズムの複雑さ：専用ライブラリ（OpenCV 3.0以上）が必要です。

マーカーの配置: 印刷が不鮮明なマーカーは検出性能が低下します。

最適な用途: 多眼カメラシステム、高歪みレンズ、狭所での使用。

III. 実装のベストプラクティス

1. 印刷品質：

レーザープリントまたはエッチング処理されたターゲットをノングレア基板に使用してください。

平面性を確保してください（変形許容範囲：<0.1 mm/m²）

2. キャプチャプロトコル：

ターゲットをさまざまな角度に向けた状態で15〜30枚の画像を取得してください（視野のコーナー部分を含む）

照明と焦点を一貫して維持してください。

3. ライブラリ固有の注意点：

OpenCV：チェスボードは全体が見える必要あり；CharuCoはarucoモジュールが必要です。

Halcon：非対称処理機能を内蔵し、円形グリッドに最適化。

キャリブレーション対象の選定では、精度要件、環境的制約、アルゴリズムのサポートのバランスを考慮する必要があります。チェス盤パターンは管理された条件下で最大の精度を実現する一方、CharuCoは産業用途において比類ない堅牢性を提供します。円形グリッドはステレオセットアップに実用的なバランスを持たせます。ビジョンシステムの要件に応じて対象の特性を調整することで、計測的に有効な測定の基盤を築くことができ、それが信頼できるマシンビジョンの要となります。