视觉点胶机相机标定时像素与实际尺寸的计算方法是什么?

相机标定时像素与实际尺寸的转换计算方法是通过标定板上的标定点来实现的。
首先,我们需要一个定制的标定板,上面布置多个高精度的标定点,这些标定点的坐标已精确测量且相互之间的距离也已知。然后,我们放置标定板在相机视野中,拍摄图像获得所有标定点的像素坐标。
通过标定点的像素坐标与实际空间坐标的对应关系,可以计算出相机的内外参数。内参数主要包括焦距、主点坐标、畸变系数等,外参数主要包括旋转向量和平移向量等。有了这些参数,我们就可以实现世界坐标系到图像坐标系的转换,也就是像素和实际尺寸的转换。
具体的计算方法遵循畸变校正和立体投影原理。比如,我们有一个标定板,上面有4个标定点,已知点A(XA,YA,ZA)、B(XB,YB,ZB)、C(XC,YC,ZC)和D(XD,YD,ZD)的空间坐标。在图像上,它们的像素坐标分别为a(xa,ya)、b(xb,yb)、c(xc,yc)和d(xd,yd)。
根据相似三角形定理,有:
XA/ZA = xa/f  (1)
YA/ZA = ya/f   (2)
其中f为相机焦距。
则可以解出:
f = (XA*ya)/(za*xa) = (YA*xa)/(ya*ZA)  (3)
有了f值,就可以进一步解出相机的内外参数,最终得到像素到实际尺寸的转换关系。
例如,如果标定板上的两个标定点的实际距离为200mm,在图像上像素距离为1000个像素。则1个像素 ≈ 0.2mm(200/1000)。这样我们就建立起了像素坐标与实际坐标之间的对应关系,实现了从像素尺寸到实际尺寸的转换。这就是相机标定的基本原理和计算方法。
通过标定,我们可以实现机器视觉系统中最基本的测量功能。标定精度的高低直接影响后续的视觉定位、检测和3D建模等效果。所以,标定是机器视觉系统中一个关键的第一步。