151MPエリアスキャンカメラなどの高解像度エリアスキャンカメラを校正することは、正確で信頼できる画像の獲得を保証する重要なプロセスです。この高度なカメラテクノロジーの主要なサプライヤーとして、私たちは適切なキャリブレーションの重要性を理解し、プロセスを案内するためにここにいます。
カメラのキャリブレーションの基本を理解する
キャリブレーションプロセスを掘り下げる前に、キャリブレーションが必要な理由を理解することが不可欠です。カメラのキャリブレーションは、本質的および外因性パラメーターを含む、カメラのイメージングシステムのパラメーターを決定するプロセスです。本質的なパラメーターは、焦点距離、主点、レンズの歪みなど、カメラの内部特性を説明しています。一方、外因性パラメーターは、世界座標系におけるカメラの位置と向きを定義します。
正確なキャリブレーションは、いくつかの理由で不可欠です。まず、レンズの歪みが修正され、キャプチャされた画像で直線が湾曲しているようになります。これは、正確な測定または幾何学的分析が必要なアプリケーションで特に重要です。第二に、キャリブレーションにより、画像面のピクセル座標が実際の座標に変換され、正確なオブジェクトの測定と位置が可能になります。最後に、さまざまなカメラやイメージング条件にわたる一貫した画像品質が保証されます。これは、信頼性の高い再現性のある結果に不可欠です。
キャリブレーションの準備
キャリブレーションプロセスを開始する前に、正確な結果を確保するために必要ないくつかの手順があります。
1.適切なキャリブレーションターゲットを選択します
キャリブレーションターゲットは、カメラのキャリブレーションに使用される正確に定義された機能を備えた既知のパターンです。最も一般的なタイプのキャリブレーションターゲットは、黒と白の正方形のグリッドで構成されるチェッカーボードパターンです。この情報はカメラのキャリブレーションパラメーターを計算するために使用されるため、正方形のサイズと間隔を正確に把握する必要があります。
キャリブレーションターゲットを選択するときは、カメラの視野のかなりの部分をカバーするのに十分な大きさであり、黒と白の正方形の間に高いコントラストがあることを確認してください。また、ターゲットは平らで、キャリブレーションの結果に影響を与える可能性のある欠陥や損傷がない必要があります。
2。キャリブレーション環境を設定します
キャリブレーション環境は明るく、キャリブレーションプロセスを妨げる可能性のある反射や影がない必要があります。ソフトボックスやディフューザーなどの拡散した光源を使用して、キャリブレーションターゲット全体の照明を確保することをお勧めします。
キャリブレーションターゲットをカメラの視野内の安定した位置に配置し、カメラの光軸に垂直であることを確認します。ターゲットは、カメラから離れたところに配置する必要があります。カメラは、近すぎたり遠すぎたりせずにフレームを埋めることができます。
3.カメラの設定を構成します
キャリブレーションを開始する前に、最適な画質を確保するためにカメラ設定を構成する必要があります。これには、適切な露出時間、ゲイン、およびホワイトバランスの設定が含まれます。また、カメラを可能な限り最高の解像度に設定することも重要です。これにより、より正確なキャリブレーション結果が得られるためです。
キャリブレーションプロセス
キャリブレーションターゲットを準備してキャリブレーション環境をセットアップしたら、キャリブレーションプロセスを開始できます。次の手順では、151MPエリアスキャンカメラを調整するための一般的な手順の概要を説明します。
1.キャリブレーションターゲットの複数の画像をキャプチャします
カメラを使用して、異なる角度と位置からキャリブレーションターゲットの複数の画像をキャプチャします。ターゲットが各画像に表示され、フレームのかなりの部分を埋めることを確認してください。正確なキャリブレーション結果を確実にするために、少なくとも10〜15枚の画像をキャプチャする必要があります。
画像をキャプチャするときは、ターゲットの方向と位置を可能な限り変化させてください。これにより、キャリブレーションアルゴリズムがカメラの固有および外因性パラメーターを正確に推定するのに役立ちます。
2.キャリブレーションターゲット機能を検出します
画像をキャプチャした後、次のステップは、各画像のキャリブレーションターゲットの特徴を検出することです。これは通常、OPENCVライブラリのチェスボードコーナー検出アルゴリズムなどの機能検出アルゴリズムを使用して行われます。
機能検出アルゴリズムは、各画像のチェッカーボードパターンのコーナーを識別し、ピクセル座標を計算します。これらの座標は、カメラのキャリブレーションパラメーターを推定するために使用されます。
3.カメラのキャリブレーションパラメーターを推定します
各画像でキャリブレーションターゲット機能が検出されたら、次のステップは、キャリブレーションアルゴリズムを使用してカメラのキャリブレーションパラメーターを推定することです。利用可能ないくつかのキャリブレーションアルゴリズムがありますが、最も一般的に使用されるアルゴリズムはZhangの方法です。これは、検出された機能ポイントと対応するポイントの間の再注入誤差を最小化する原則に基づいています。
キャリブレーションアルゴリズムは、検出された機能ポイントとキャリブレーションターゲットの既知の寸法を使用して、カメラの固有および外因性パラメーターを計算します。これらのパラメーターには、焦点距離、主点、レンズ歪み係数、カメラの回転および翻訳ベクターが含まれます。
4.キャリブレーションの結果を検証します
カメラのキャリブレーションパラメーターを推定した後、キャリブレーションの結果を検証して精度を確保することが重要です。これは、再注入誤差を計算することで実行できます。これは、キャリブレーションパラメーターを適用した後、画像で検出された機能ポイントとキャリブレーションターゲットに対応するポイントの差です。
低い再注入誤差は、キャリブレーションの結果が正確であることを示していますが、ターゲットの寸法の誤り、画質の低下、不正確な機能の検出など、キャリブレーションプロセスに問題があることを示す場合があります。
再注入誤差が高すぎる場合は、キャリブレーションプロセスを繰り返して、上記の手順を注意深くたどる必要がある場合があります。
キャリブレーションソフトウェアの使用
PythonやMatlabなどのプログラミング言語を使用してカメラを手動で校正することは可能ですが、キャリブレーションソフトウェアを使用する方がはるかに簡単で効率的です。カメラを校正するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供する、商用とオープンソースの両方のキャリブレーションソフトウェアパッケージがいくつかあります。
人気のあるキャリブレーションソフトウェアパッケージには次のものがあります。
- opencv：OpenCVは、カメラのキャリブレーションに幅広い機能を提供するオープンソースのコンピュータービジョンライブラリです。これには、Zhangの方法を使用してカメラを較正するために使用できるビルトインキャリブレーションモジュールが含まれています。
- マトラブ：MATLABは、科学および工学アプリケーションに人気のあるプログラミング環境です。これには、カスタムキャリブレーションターゲットとアルゴリズムを使用する機能など、カメラのキャリブレーションの関数を提供するコンピュータービジョンツールボックスが含まれています。
- ハルコン：Halconは、カメラのキャリブレーション、画像処理、およびマシンビジョンアプリケーションのための包括的なツールセットを提供する商用マシンビジョンソフトウェアパッケージです。これには、キャリブレーションプロセスを段階的にガイドするユーザーフレンドリーなキャリブレーションウィザードが含まれています。
結論
151MPエリアスキャンカメラの校正は、正確で信頼できる画像の獲得を保証する重要なプロセスです。このブログ投稿で概説されている手順に従って、適切なキャリブレーションツールとテクニックを使用することにより、カメラをすばやく簡単に校正し、一貫した画像品質と正確なオブジェクト測定を確保できます。
151MPエリアスキャンカメラの購入に興味がある場合、またはカメラのキャリブレーションに関するさらなるサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください[購入交渉についてはお問い合わせください]。さまざまな高品質のエリアスキャンカメラを含むMV-CH1510-11XC-M72-TFそしてMV-CH6040-10XM-M72-NFそして、私たちの専門家チームは、あなたのイメージングのニーズに応えるためにいつでも利用できます。
参照
- Zhang、Z。（2000）。カメラのキャリブレーションのための柔軟な新しい手法。パターン分析とマシンインテリジェンスに関するIEEEトランザクション、22（11）、1330-1334。
- Hartley、R。、＆Zisserman、A。（2003）。コンピュータービジョンにおける複数のビュージオメトリ。ケンブリッジ大学出版局。
