??? 摘? 要: 針對港口集裝箱調度過程中單箱操作效率低的不足,提出了利用測量技術" title="數(shù)字攝影測量技術">數(shù)字攝影測量技術實現(xiàn)港口集裝箱的雙箱調度。給出了實際應用中提高精度的方法。試驗結果表明,數(shù)字攝影測量技術成功應用于港口集裝箱調度中。?
??? 關鍵詞: 三維DLT; 攝影測量技術; 共線方程; 相機檢校; 圖像分割
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??? 集裝箱運輸是現(xiàn)代交通運輸發(fā)展的代表,運輸經濟性、安全可靠性、準時性大大提高,對自然環(huán)境的影響小,并且其綜合產業(yè)鏈長,影響范圍大,對城市發(fā)展作用顯著。國內外研究表明,港口集裝箱運輸對區(qū)域經濟的貢獻是原油的4倍左右,煤炭的2倍左右。正是由于集裝箱運輸?shù)倪@一特征及其規(guī)?;陌l(fā)展指標,使其得到各個港口城市在發(fā)展上的重點支持,成為城市經濟貿易發(fā)展和功能提升的核心資源。所以在港口中集裝箱的裝卸所花費的時間對于整個集裝箱的運輸格外重要。?
??? 目前在港口岸邊集裝箱橋式起重機的智能化抓箱控制的方法中,在國內外主要用到以下幾種方法:激光定位、3D激光雷達+精確圖像處理系統(tǒng)、基于多相機的立體視覺。?
??? 國內外有許多專家、學者在傳統(tǒng)相機校驗方面做了大量的工作。澳大利亞的墨爾本大學編制了一套名為《Australis》數(shù)碼相機校驗軟件,該軟件具備規(guī)則標準點坐標自動獲取、空間坐標點的模擬再現(xiàn)、相機內外方位元素,畸變差項計算以及計算結果分析等功能。但該軟件存在一些不足,如可進行處理的標志點形狀單一,而且標準點中心坐標獲取精度不理想,校驗過程不完整,缺少對校驗成果的精度和可靠性評估過程。在國內,比較有代表的是武漢大學遙感信息工程學院近景攝影測量實驗室,該實驗室對傳統(tǒng)相機在校驗理論、方法、實現(xiàn)等方面做了較多研究工作。但是在CCD相機校驗方面所做工作也只是剛剛開始,如在CCD相機校驗的內容、方法、提高校驗精度等方面所做的工作還較少,缺乏系統(tǒng)的研究和探討。?
??? 本文首先利用像點坐標儀坐標和相應物點物方空間坐標之間的線性關系建立直接線性變換模型,通過CCD相機畸變分析建立了相應的校驗模型;其次采用順序迭代法求解相機內外參數(shù);最后通過精度分析給出了實際應用中提高精度的方法。?
1 攝影測量的數(shù)學模型 ?
??? 在立體視覺系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)是兩個相機獲得的圖像I1和I2,如圖1所示。如果p1、p2是空間同一點P在兩個圖像的投影點,則稱p1、p2為對應點,它們之間有對應的幾何關系[1-2]。?
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??? 任意空間一點P與兩相機的光心O1與O2組成平面π,該平面與兩相機平面分別相交,得到兩條直線l1與l2,而P在兩平面所成的像點p1與p2必定分別落在直線l1與l2上,即在平面I1上O1P與l1交于點p1,在平面I2上O2P與l2交于點p2。直線l2定義為在圖像平面I2上與圖像平面I1上的點p1對應的極線。同理,圖像平面I2上的點p2在圖像平面I1對應的極線為l1。?
??? 如圖1所示,平面π上有空間坐標點P和P’均在圖像平面I1成的像點為p1,但P和P’點在圖像I2所成的像點不同,雖然它們仍都在直線l2上。因此,只要知道了兩平面極線對應關系,就能解決從已知圖像坐標點到空間坐標點的非唯一性,達到空間定位的目的。因此,利用雙目相機獲得的空間坐標還要確定相機之間的位置。?
??? 于是,通過兩個相機的圖像坐標來計算空間坐標的關系為[3-4]:?
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??? 上式中,X、Y、Z是目標點(模型測點)物空間坐標;Xs、Ys、Zs是攝影中心的物方空間坐標;ai、bi、ci是像空間坐標系相對此物空間坐標系的方向余弦(i=1,2,3);f、x0、y0是攝影的內方位元素;x、y是像點坐標(為觀測值);Δx、Δy是系統(tǒng)誤差改正數(shù)。?
2 系統(tǒng)結構??????
??? 系統(tǒng)結構如圖2所示,將雙箱對準簡化為單箱操作,主要是測量兩個集裝箱的相對位置的精確值(距離,角度),結合控制室的控制與檢測裝置,在空中調整兩吊具與集裝箱實現(xiàn)空間上的匹配。
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??? 系統(tǒng)的處理流程可分為三個階段,如圖3所示。?
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??? (1) 相機定標:其處理結構如圖4所示,以設定的已知參照物為標定,并與成像單元對應,求解出相機的內外參數(shù),包括相機坐標系相對于標定物坐標系的空間旋轉矩陣、平移矩陣、相機的焦距、光軸與像元平面的交點、兩相機的相對位置等。
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??? (2)目標提取和特征點對應: 解決在各種光照條件下集裝箱的提取問題,一般可根據(jù)集裝箱的具體特征加以分析,如角點、直線,并建立這些特征點在兩CCD成像的對應關系。?
??? (3) 目標定位:依據(jù)成像關系式,從已知的相機參數(shù)、兩CCD成像特征對應關系解算出特征點的實際空間坐標。?
3 仿真結果?
3.1 相機內外因素的確定?
??? 試驗時,首先準備一個如圖5所示的三維定標模板,并標出控制點。假設三維定標模板的某一個角為原點,從而可知在標模板上各控制點的空間坐標。用兩個攝像機拍攝定標模板,通過圖像求出定標模板上控制點對應的像坐標。在檢校相機時,運用三維DLT算法[5-6]和用已知的空間坐標及求出的相應像點坐標求解相機的11個內外參數(shù),其流程圖如圖6所示。?
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??? 在相機距離目標板的距離為1.8m左右, 采用BASLER-A312f的攝像頭,定標的結果分別如表1、表2、表3所示。?
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3.2? 集裝箱角點的確定?
??? 在天氣情況較好的情況下,集裝箱圖像的分割試驗如圖7所示[7],其特點是采用相對簡單的算法提取集裝箱的特征角點,提高處理精度。有兩種處理方法:(1)基于彩色空間的集裝箱分割,這主要運用集裝箱的彩色特征這個先驗知識對集裝箱進行分割;(2)基于先驗知識的集裝箱分割。在橋吊現(xiàn)場,集裝箱是由卡車運至大致區(qū)域,因此其位置可提前估計設定,同時運用集裝箱尺寸標準的已知知識,找到相應點的坐標。?
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3.3? 數(shù)字攝影測量技術下集裝箱調度的實現(xiàn)?
??? 以設定的已知參照物為標定,并與成像單元對應,求解出如圖8所示的相機內外參數(shù)后,再通過圖像分割找到集裝箱的角點,依據(jù)成像關系式,從已知的相機參數(shù)、兩CCD成像特征對應關系解算出角點的實際空間坐標。在此過程中應注意角度匹配和位置匹配;然后根據(jù)幾何關系式,計算兩個集裝箱之間的關系。從而可以根據(jù)已知一個集裝箱就可以找到另外一個集裝箱。?
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4 精度分析?
??? 通過多次實際的攝影測量處理,分析得到攝影測量的精度與以下因素有關:?
??? (1) 像點的精度。為了求得物點的三維空間坐標,首先必須確定像點的二維平面坐標。因此為了提高物方精度,必須提高像點的精度,在確定像點坐標時必須非常小心。本文是利用Hough變換原理,采用特征提取的方法確定像點。?
??? (2) 提高相機的分辨率。相機的分辨率越高,越容易精確地標定像點位置,像點精度的提高又必然導致精度提高。?
??? (3) 相機校驗質量。由于非量測數(shù)碼相機存在較大的光學畸變,因此相機校驗可以較大地提高精度。?
??? (4) 相機位置對精度的影響。兩相機主光軸成垂直狀比兩相機主光軸成平行狀產生的誤差小。?
??? (5) 相片數(shù)量[8]。在確定像點點位時都會存在一定的誤差。如果所需像點在某一張相片上比較模糊,則誤差會比較大,這樣也就導致求解的物點誤差比較大,此時如果該點出現(xiàn)在三張相片以上,則此點在某一張相片上的較大誤差由于采用最小二乘法會使此誤差得到補償;如果此點只出現(xiàn)在二張相片上,這種誤差就得不到補償。因此通常需要在較多的相片上標定一個像點點位。?
??? (6) 控制點的分布。控制點盡量均勻分布在相機的鏡頭垂直下方。?
??? (7) 攝影方式,包括攝影比例尺、交會角的大小、對攝影點的攝影覆蓋次數(shù)。?
??? (8) 被測物體的照明狀態(tài)、標志的設計與分布及被測物體表面處理的水準。?
??? (9) 對圖像處理方法和攝影測量處理方法的選擇。?
??? 在實際進行攝影測量時,為了減少誤差,提高精度,需要注意如下事項:?
??? (1) 精確確定像點位置。?
??? (2) 使用分辨率比較高的數(shù)碼相機。?
??? (3) 使用校驗好的相機。?
??? (4) 保證相機之間的交匯角接近90。?
??? (5) 保證所有點出現(xiàn)在三張相片以上。?
??? (6) 提高定位精度,通過研究控制點的布置規(guī)律,或增加相機數(shù)目以降低空間定位誤差,爭取使空間定位精度達到2mm,為現(xiàn)場調試留有更大的余量。?
??? (7) 從現(xiàn)場拍攝集裝箱的圖片,尤其是各種光照條件下的目標圖像(如陽光,雨,霧,晚上),以尋求最佳的集裝箱提取算法。?
??? 在港口集裝箱調度中,快速找到集裝箱的吊孔是快速調度的關鍵。本文較詳細論述了基于非量測相機的三維攝影測量方法在港口集裝箱調度中的應用。?
??? 在集裝箱調度中,攝影測量技術其主要優(yōu)勢在于花費時間少、使用方便、可視性好,因此是非??尚械募夹g。?
參考文獻?
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[2] 張劍清,潘勵,王樹根.武漢:武漢大學出版社,2002.?
[3]?HAKAN B,MOHAMED S K. A three-step camera calibration method[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and ? Measurement, 1997,46(5):1165-1172.?
[4] FRYER J G. Monograph close range photogrammetry and?machine vision. Whittles Publishing, 1996.?
[5]?李德仁,鄭肇葆.解析攝影測量學.北京:測繪出版社,1992.?
[6] 馮文灝. 近景攝影測量[M]. 武漢: 武漢大學出版社,2002.?
[7] 章毓晉. 圖象分割. 北京:科學出版社,2001.?
[8] 陸玉凱,金先龍,侯心一.數(shù)字攝影測量技術在交通事故再現(xiàn)中的應用. 計算機輔助設計與圖形學學報,2005,17(10).