ประเภทเป้าหมายการปรับเทียบ: การวิเคราะห์เปรียบเทียบรูปแบบและข้อดีของแต่ละประเภท

การปรับเทียบกล้องให้แม่นยำเป็นพื้นฐานสำคัญต่อความสำเร็จของแอปพลิเคชันที่ใช้ระบบมองเห็นของเครื่องจักร/คอมพิวเตอร์ (Machine/Computer Vision) การเลือกเป้าหมายสำหรับการปรับเทียบมีผลอย่างมากต่อความแม่นยำของการปรับเทียบ แม้ว่าจะมีลวดลายหลายประเภทให้เลือก—แต่ละแบบมีคุณสมบัติเฉพาะตัว คู่มือนี้วิเคราะห์ข้อดีและข้อจำกัดของเป้าหมายที่ใช้กันทั่วไป (ตารางหมากรุก ตารางจุดวงกลม และ CharuCo) เพื่อช่วยในการเลือกใช้อย่างเหมาะสมที่สุด

I. ขนาดของเป้าหมายการปรับเทียบ: ประเด็นสำคัญที่ต้องพิจารณา

มิติทางกายภาพของเป้าหมายการปรับเทียบส่งผลโดยตรงต่อความเที่ยงตรงในการวัด เนื่องจากมีความเกี่ยวข้องกับมุมมองการรับภาพ (Field of View - FOV) หลักการสำคัญมีดังนี้:

1. การครอบคลุมมุมมอง (FOV): สำหรับการปรับเทียบที่แม่นยำ วัตถุเป้าหมายควรมีขนาดครอบคลุมมากกว่า 50% ของพิกเซลในภาพเมื่อถ่ายจากด้านหน้า โดยการใช้วัตถุเป้าหมายขนาดเล็กจะทำให้เกิดการรวมค่าพารามิเตอร์ของกล้องหลายชุดที่สามารถอธิบายลักษณะของภาพที่ได้ ซึ่งจะทำให้ความสามารถในการกำหนดค่าแบบจำลองลดลง

2. ความเสถียรของโฟกัส: การปรับเทียบถือว่าระยะการทำงานคงที่ หากมีการเปลี่ยนค่าความยาวโฟกัสหรือรูรับแสงจะทำให้การปรับเทียบที่ผ่านมาไม่ถูกต้อง เนื่องจากเกิดการเคลื่อนตัวของจุดโฟกัสและความคลาดเคลื่อนของเลนส์

3. เคล็ดลับในการใช้งาน: เลือกขนาดของวัตถุเป้าหมายให้เหมาะสมกับมุมมองของกล้อง (FOV) สำหรับการวัดขนาดใหญ่ (เช่น การตรวจสอบรถยนต์) ควรใช้เป้าหมายขนาดใหญ่หรือถ่ายภาพหลายตำแหน่ง

II. ประเภทของวัตถุเป้าหมายในการปรับเทียบ: ลวดลายและการทำงาน

1. เป้าหมายแบบตารางหมากรุก (Checkerboard Targets)

ลวดลายที่พบได้ทั่วไปที่สุด และรองรับโดย OpenCV, Halcon และ MATLAB

ขั้นตอนการตรวจจับ:

แปลงภาพเป็นโทนขาวดำ → ตรวจจับรูปสี่เหลี่ยม (ช่องสี่เหลี่ยมสีเข้ม) → กรองตามขนาด/ความสม่ำเสมอของตาราง → จับคู่กับมิติที่ผู้ใช้กำหนด

ข้อดี:

ความแม่นยำระดับซับพิกเซล: มุม (โดยคณิตศาสตร์คือจุดเชิงม้า) มีขนาดเล็กมาก ทำให้สามารถระบุตำแหน่งได้อย่างแม่นยำภายใต้การบิดเบือนแบบเพอร์สเปกทีฟ (ความแม่นยำ: ±0.1 พิกเซล)

การสร้างแบบจำลองการบิดเบือน: ความหนาแน่นของขอบสูงช่วยปรับปรุงการคำนวณการบิดเบือนแบบรัศมี/สัมผัส

ข้อจำกัด:

ต้องมองเห็นได้ทั้งหมด: กระดานต้องปรากฏให้เห็นทั้งหมดในภาพทุกภาพ ซึ่งจำกัดการเก็บข้อมูลมุม (สิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองการบิดเบือนที่ขอบภาพ)

ข้อจำกัดของความสมมาตร: สำหรับการปรับเทียบแบบสเตอริโอ หลีกเลี่ยงความกำกวม 180° โดยกำหนดให้มีจำนวนแถวคู่ + คอลัมน์คี่ (หรือในทางตรงกันข้าม)

ดีที่สุดสำหรับ: การปรับเทียบกล้องเดี่ยวที่สามารถมองเห็นกระดานทั้งหมดได้

2. เป้าหมายตารางวงกลม

รูปแบบที่พบทั่วไป: วงกลมสีดำบนพื้นหลังสีขาว หรือวงกลมสีขาวบนพื้นหลังสีดำ

ขั้นตอนการตรวจจับ:

ตรวจจับ "บล็อบ" → กรองตามพื้นที่ ความกลม และความนูน → ระบุโครงสร้างตาราง

ข้อดี:

ทนต่อสัญญาณรบกวน: การจับคู่วงกลมใช้พิกเซลทั้งขอบ ลดความไวต่อสัญญาณรบกวน

ทนต่อการบัง: วงกลมที่มองเห็นเพียงบางส่วนยังสามารถตรวจจับได้

ข้อจำกัด:

อคติเชิงมุมมอง: วงกลมจะถูกแสดงเป็นวงรีภายใต้มุมมองเชิงเส้น ความบิดเบือนของเลนส์ยังทำให้รูปร่างผิดเพี้ยนไปอีก ทำให้เกิดข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการจับคู่รูปทรง

ความกำกวมของระบบสเตอริโอ: กริดแบบสมมาตรมีปัญหาความกำกวม 180° ควรใช้กริดแบบไม่สมมาตรสำหรับการตั้งค่าหลายกล้อง

ดีที่สุดสำหรับ: สภาพแวดล้อมที่มีแสงสะท้อนด้านหลังและพื้นที่ที่มีสภาพแสงเปลี่ยนแปลงได้

3. เป้า CharuCo

ลวดลายแบบผสมผสานที่รวมจุดมุมตารางหมากรุกเข้ากับเครื่องหมาย ArUco

ขั้นตอนการตรวจจับ:

ระบุเครื่องหมาย ArUco → ค้นหาจุดกึ่งกลางระหว่างเครื่องหมายที่ถูกประมาณค่าไว้

ข้อดี:

รองรับการมองเห็นบางส่วน: การเข้ารหัสเครื่องหมายที่ไม่ซ้ำกันช่วยให้สามารถทำการปรับเทียบได้แม้ในกรณีที่เป้าถูกบังหรือถูกตัดขอบ

ทนต่อสภาพแสงที่หลากหลาย: ป้องกันความล้มเหลวที่เกิดจากแสงสว่างไม่สม่ำเสมอ (เช่น แสงสะท้อนเงา)

การปรับระดับละเอียด (Subpixel): ให้ความแม่นยำของจุดกึ่งกลางเทียบเท่ากับตารางหมากรุก

ข้อจำกัด:

ความซับซ้อนของอัลกอริธึม: ต้องการไลบรารีเฉพาะ (OpenCV 3.0 ขึ้นไป)

การวางตำแหน่งมาร์คเกอร์: มาร์คเกอร์ที่พิมพ์ไม่ดีจะลดประสิทธิภาพการตรวจจับ

ดีที่สุดสำหรับ: ระบบกล้องหลายตัว ใช้เลนส์ที่ให้ภาพบิดเบี้ยวสูง และพื้นที่จำกัด

III. แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้งาน

1. คุณภาพงานพิมพ์:

ใช้เป้าหมายที่พิมพ์ด้วยเลเซอร์หรือสลักบนวัสดุที่ไม่สะท้อนแสง

ตรวจสอบให้เรียบ (ความคลาดเคลื่อนยอมรับได้: น้อยกว่า 0.1 มม./ม²)

2. ขั้นตอนการบันทึกภาพ:

ถ่ายภาพ 15–30 ภาพ โดยวางเป้าหมายในตำแหน่งที่มุมมองแตกต่างกัน (ครอบคลุมมุมทั้งหมดของพื้นที่รับภาพ)

รักษาระดับแสงและความชัดเจนให้คงที่

3. หมายเหตุเฉพาะไลบรารี:

OpenCV: ตารางหมากรุก (Checkerboards) ต้องมองเห็นได้ทั้งหมด; CharuCo ต้องการโมดูล aruco

Halcon: ปรับให้เหมาะสมสำหรับตารางแบบวงกลม พร้อมการจัดการความไม่สมมาตรแบบในตัว

การเลือกเป้าหมายสำหรับการปรับเทียบสมดุลระหว่างความต้องการด้านความแม่นยำ ข้อจำกัดด้านสิ่งแวดล้อม และการสนับสนุนเชิงอัลกอริทึม แม้ว่าตารางหมากรุกจะให้ความแม่นยำสูงสุดภายใต้สภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ แต่ CharuCo จะให้ความทนทานที่เหนือกว่าสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรม ตารางแบบวงกลมให้ความสมดุลที่เหมาะสมสำหรับการตั้งค่าแบบสเตอริโอ โดยการจัดระดับคุณสมบัติของเป้าหมายให้สอดคล้องกับความต้องการของระบบการมองเห็นของคุณ จะช่วยวางรากฐานสำหรับการวัดค่าที่ถูกต้องตามหลักการเมโทรโลยี ซึ่งถือเป็นพื้นฐานสำคัญของระบบการมองเห็นของเครื่องจักรที่เชื่อถือได้