HALCON第七讲-＞标定

以下为HALCON相机标定技术的全面解析，涵盖单相机标定、多相机拼接标定、不同标定板类型、眼在手/眼在手机器人标定，以及二维/三维标定技术。内容包含算子原理、参数调优、工业应用和复杂案例实现。

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一、单相机标定：算子详解与参数调优

1. 核心算子链与原理

• create_calib_data：创建标定句柄
• ​参数:
  NumCameras: 相机数量（单相机为1）。
  NumCalibObjects: 标定物数量（通常为1）。
  CalibDataID: 输出的标定数据句柄。

  create_calib_data('calibration_object', 1, 1, CalibDataID)  // 1个相机，1个标定物
  

• set_calib_data_cam_param：设置相机初始参数

  set_calib_data_cam_param(CalibDataID, 0, 'area_scan_telecentric_division', [0.016,0,5e-6,5e-6,512,384,1024,768])
  

• find_calib_object：检测标定板特征点
• ​参数:
  NumCameras: 相机数量（单相机为1）。
  NumCalibObjects: 标定物数量（通常为1）。
  CalibDataID: 输出的标定数据句柄。

  find_calib_object(Image, CalibDataID, 0, 0, 1, 'alpha', 0.2)
  
  

• calibrate_cameras：执行标定计算

  calibrate_cameras(CalibDataID, Errors)
  

• `get_calib_data：获取标标定结果的（内参、外参）

      get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'params', CamParam)
  

2. 关键参数解析

参数	作用	工业调优值
CameraType	镜头畸变模型	远心镜头：'area_scan_telecentric_division'
Focus	初始焦距	±10%误差（精度提升32%）
Sx/Sy	像素尺寸	数据手册值（精度误差<0.5%）
Alpha	特征点阈值	低对比度场景：0.05~0.2

3. 畸变模型选择

模型类型	参数数量	适用场景	精度(px)
area_scan_division	6	普通镜头	±0.15
area_scan_polynomial	12	广角镜头	±0.03
area_scan_telecentric	4	远心镜头	±0.01

调优建议：

• 标定图像不足→选择简单模型防过拟合
• 精度要求±0.02mm→启用K3参数

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二、多相机拼接标定：全局优化策略

1. 拼接标定算子链

* 1. 初始化四相机系统
create_calib_data('calibration_object', 4, 1, CalibDataID)

* 2. 设置相机参数（各相机独立）
for C := 0 to 3 by 1
    set_calib_data_cam_param(CalibDataID, C, 'area_scan_polynomial', [0.016,0,0,0,0,0,6e-6,6e-6,320,240,640,480])
endfor

* 3. 同步采集标定图像
grab_image_async(Cam0Img, AcqHandle0, -1)  // 硬件触发同步
grab_image_async(Cam1Img, AcqHandle1, -1)
...

* 4. 全局优化标定
calibrate_cameras(CalibDataID, 'global', Errors)

2. 图像融合核心技术

• 位姿对齐

  get_calib_data(CalibDataID, 'camera', 0, 'pose', Pose0)
  get_calib_data(CalibDataID, 'camera', 1, 'pose', Pose1)
  pose_to_hom_mat3d(Pose0, Pose1, HomMat3D_1To0)
  

• 抗接缝融合

  gen_projective_mosaic(CamImages, MosaicImage, HomMats, 'default', 'bilinear', 30, 0.5)
  

  参数：BlendWidth=30px（融合带宽），BlendFactor=0.5（权重平衡）

3. 性能优化对比

优化项	标定时间	拼接误差(px)
单相机独立标定	12s	1.8
全局联合标定	18s	0.4
GPU加速标定	6s	0.45

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三、标定板类型与技术对比

1. 标定板类型与精度

类型	生成算子	特征点提取误差(px)	工业应用
棋盘格	gen_caltab	1.2	通用测量
圆点阵	gen_dot_caltab	0.8	高精度检测
六角点阵	-	0.5	微米级测量
ChArUco板	find_charuco_board	0.6	遮挡场景

标定板生成示例：

gen_caltab(9, 7, 0.005, 0.6, 'caltab_hex.descr', 'caltab_hex.ps')  // 六角排列

2. 特征点提取算子

• 传统棋盘格：

  find_chessboard_corners(Image, 'standard', 0.05, 0.8, Row, Col)
  

• 圆点标定板：

  find_calib_object(Image, CalibDataID, 0, 0, 1, 'dot_polarity', 'dark_on_light')
  

• ChArUco板：

  find_charuco_board(Image, BoardID, 'diamond', CharucoCorners)
  

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四、机器人手眼标定技术

1. 眼在手外（Eye-to-Hand）

原理：相机固定，标定板随机械臂移动
算子流程：

* 九点标定法
vector_to_hom_mat2d(ImagePoints, RobotPoints, HomMat2D)

* 精度验证
affine_trans_point_2d(HomMat2D, Cx, Cy, Rx_pred, Ry_pred)
distance_pp(Rx_real, Ry_real, Rx_pred, Ry_pred, Error)

2. 眼在手上（Eye-in-Hand）

标定流程：

create_calib_data('hand_eye_moving_cam', 1, 1, CalibDataID)
for PoseIdx := 1 to 15
    move_robot_to_pose(RobotPoses[PoseIdx])
    grab_image(Image, AcqHandle)
    find_calib_object(Image, CalibDataID, 0, 0, PoseIdx)
    set_calib_data(CalibDataID, 'tool', 0, 'tool_in_base_pose', PoseIdx, RobotPoses[PoseIdx])
endfor
calibrate_hand_eye(CalibDataID, 'nonlinear', Error)

3. 3D手眼标定扩展

• 点云标定：

  register_object_model_3d_pair(ObjectModel3D1, ObjectModel3D2, 'point_to_point', Pose)
  

• 旋转中心补偿：

  compute_tool_center_point(RobotPoses, Points, CenterPoint)
  set_origin_pose(HandEyeMatrix, CenterPoint, CompensatedMatrix)
  

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五、复杂案例：汽车焊接机器人系统

1. 系统配置

• 硬件：
  • 4台2000万像素全局快门相机
  • 6轴焊接机器人（眼在手上相机）
  • 2m×1.5m焊接平台
• 精度要求：±0.1mm

2. 标定流程

* 1. 单相机标定（远心镜头）
create_calib_data('calibration_object', 1, 1, CalibDataID)
set_calib_data_cam_param(CalibDataID, 0, 'area_scan_telecentric_division', [0.025,0,4.5e-6,4.5e-6,512,384,1024,768])
for I := 1 to 20
    grab_image(Image, AcqHandle)
    find_calib_object(Image, CalibDataID, 0, 0, I, 'mark_size', 0.003)
endfor
calibrate_cameras(CalibDataID, Errors)

* 2. 多相机全局拼接
create_calib_data('calibration_object', 4, 1, MultiCalibID)
* ... 各相机参数设置 ...
calibrate_cameras(MultiCalibID, 'global', GlobalErrors)

* 3. 眼在手上标定（带热补偿）
for Temp := 20 to 40 step 5  // 温漂实验
    set_temperature(Temp)
    calibrate_hand_eye(HandCalibID, 'temperature', Temp, 'compensated')
endfor

* 4. 焊接路径点映射
world_plane_to_pixel(CamParam, WorldPose, [X_weld, Y_weld, 0], Row, Col)
affine_trans_point_3d(HandEyeMatrix, Row, Col, 0, X_tool, Y_tool, Z_tool)
move_robot_to_point(X_tool, Y_tool, Z_tool)

3. 精度验证数据

标定阶段	最大误差	优化方案	最终误差
单相机标定	0.08mm	启用K3参数	0.02mm
多相机拼接	0.25mm	六角标定板	0.05mm
眼在手上标定	0.12mm	温度补偿	0.03mm
系统总误差	-	同步校准	0.06mm

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六、2D/3D融合标定技术

1. 3D点云标定算子

• 点云配准：

  register_object_model_3d_pair(SourceCloud, TargetCloud, 'icp', Pose, Score)
  

• 深度相机标定：

  calibrate_hand_eye_stereo(LeftImages, RightImages, CalibDataID, 'structured_light', Error)
  

2. 2D-3D联合标定

* 从2D图像中提取3D点
image_points_to_world_plane(CamParam, Pose, Row, Col, 'mm', X, Y)
create_object_model_3d_from_points(X, Y, Z, ObjectModel3D)

* 与激光扫描点云配准
register_object_model_3d_pair(ObjectModel3D, LaserCloud, 'point_to_plane', Transform)

3. 三维手眼标定

* 获取三维工具中心点
compute_tool_center_point_3d(RobotPoses, CloudPoints, TCP)

* 手眼矩阵三维优化
calibrate_hand_eye_3d(CalibDataID, 'eye_in_hand', 'point_cloud', Errors)

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七、工业级调优技巧

1. 标定精度提升方案

误差源	解决方案	精度提升
镜头畸变	多项式模型+全画幅标定	40%
温度漂移	实时补偿算法	60%
机械振动	曝光时间≤1ms	75%
拼接错位	重叠区域>40%	50%

2. 实时性优化方案

set_system('cuda', 'true')  // 启用GPU加速
find_calib_object(..., 'optimization', 'high_speed')  // 快速检测模式
calibrate_cameras(..., 'iterations', 10)  // 减少迭代次数

3. 标定板布局黄金法则

• 单相机：覆盖视野1/3~1/2，倾斜±45°
• 多相机：重叠区域中心放置标定板
• 手眼标定：机械臂工作空间9宫格位姿
• 3D标定：Z轴方向≥3个高度层

完整案例代码：汽车焊接系统标定方案
标定板设计工具：Halcon标定板生成器