3D相机温度漂移自适应补偿方法与流程

3d相机温度漂移自适应补偿方法
技术领域
1.本发明属于3d相机深度图像矫正技术领域，具体涉及一种3d相机温度漂移自适应补偿方法。


背景技术：

2.相比与普通的2维相机，3d相机由于包含了目标物体的深度信息，而被广泛应用于自动驾驶、三维重建、工业检测等机器视觉领域。并且随着科技的发展和检测需求的提高，人们对3d相机的测量精度要求也越来越高。
3.然而，受自身硬件条件约束以及外界环境的影响等，3d相机在测量深度时难免会有测量误差。其中，外界使用环境温度的变化以及相机内部模组和芯片的发热引起的相机温度变化是测量误差形成的其中一个重大因素。且在相同温度下，不同距离又会形成不同的漂移误差。因此，一个随着温度和距离的不断变化，进行自适应补偿深度的方案，能够大幅度提升相机的测量精度。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种3d相机温度漂移自适应补偿方法。
5.为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
6.本发明实施例还提供一种3d相机温度漂移自适应补偿方法，该方法包括：
7.采集深度图数据集；
8.对所述深度图数据集制作离散点集；
9.根据所述离散点集建立拟合函数；
10.根据所述拟合函数确定自适应补偿系数。
11.上述方案中，所述采集深度图数据集，具体为:将3d相机与一垂直光滑平面平行固定，由近到远，每隔一段间隔距离，采集当前距离下温度范围内的深度图数据集。
12.上述方案中，在距离范围为300mm-3000mm内，每隔间隔距离300mm，采集当前距离下温度范围-10℃到60℃的深度图数据集作为深度图数据集。
13.上述方案中，所述对所述深度图数据集制作离散点集，具体为：在深度图数据集中任意选取一张深度图，读取任意一个坐标点下的深度值，确定该深度值与实际深度值的误差，并与当前深度图的温度、深度图的深度值组成一个三维点；之后，依次对深度图数据集中每张深度图的此坐标位置进行相同操作，获得三维点，最终该坐标位置对应的所有三维点形成离散点集。
14.上述方案中，所述根据所述离散点集建立拟合函数，具体为：所述拟合函数为z＝a*x+b*y+c,其中，z表示误差，x表示当前读取到的3d相机温度，y表示3d相机测量的深度值。
15.上述方案中，所述根据所述拟合函数确定自适应补偿系数，具体为：通过随机采样一致算法(ransac)确定拟合函数z＝a*x+b*y+c中的参数a、b、c，所述参数a、b、c即为当前坐标点的自适应补偿系数。
16.上述方案中，该方法还包括：遍历深度图中的每个坐标点，依次对所有坐标点求取自适应补偿系数，形成基于此分辨率图下的补偿系数表格。
17.与现有技术相比，本发明能够减小深度图温度漂移，提升3d相机测量精度。
附图说明
18.此处所说明的附图用来公开对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
19.图1为本发明实施例提供一种3d相机温度漂移自适应补偿方法的流程图。
20.图2为本发明实施例提供一种3d相机温度漂移自适应补偿方法中采集数据过程时3d相机与测量面的位置关系图。
21.图3为温补前后效果对比图。
具体实施方式
22.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
23.本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
24.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
25.本发明实施例提供一种3d相机温度漂移自适应补偿方法，如图1所示，该方法包括：
26.步骤101：采集深度图数据集；
27.具体地，将3d相机与一垂直光滑平面平行固定，由近到远，每隔一段间隔距离，采集当前距离下温度范围内的深度图数据集。
28.如图2所示，在距离范围为300mm-3000mm内，每隔间隔距离300mm，采集当前距离下温度范围-10℃到60℃的深度图数据集作为深度图数据集。
29.步骤102：对所述深度图数据集制作离散点集；
30.具体地，在深度图数据集中任意选取一张深度图，读取任意一个坐标点下的深度值，确定该深度值与实际深度值的误差，并与当前深度图的温度、深度图的深度值组成一个三维点；之后，依次对深度图数据集中每张深度图的此坐标位置进行相同操作，获得三维点，最终该坐标位置对应的所有三维点形成离散点集。
31.步骤103：根据所述离散点集建立拟合函数；
32.具体地，所述拟合函数为z＝a*x+b*y+c,其中，z表示误差，x表示当前读取到的3d相机温度，y表示3d相机测量的深度值。
33.步骤104：根据所述拟合函数确定自适应补偿系数。
34.具体地，通过随机采样一致算法(ransac)确定拟合函数z＝a*x+b*y+c中的参数a、b、c，所述参数a、b、c即为当前坐标点的自适应补偿系数。
35.进一步地，该方法还包括：遍历深度图中的每个坐标点，依次对所有坐标点求取自适应补偿系数，形成基于此分辨率图下的补偿系数表格。
36.进一步地，读取3d相机的当前深度图和当前温度值，作为x和y值带入z＝a*x+b*y+c；遍历参数表，将补偿系数表格中每个坐标点的参数值即a、b、c，带入方程z＝a*x+b*y+c，计算出z值，即为每个坐标下的误差值；
37.当前深度值减去误差值，即为正确的深度值。
38.表1、表2为部分实验数据结果，表中数据为深度点云平面与理想水平面的角度值。其中表1为温补前的原始深度图点云数据，表2为温补后的深度图点云数据。
39.表1为部分温补前的原始深度图点云角度数据
[0040][0041]
表2为部分温补后的深度图点云角度数据
[0042][0043]
如图3所示，为距离1500mm，温度50℃时的温补前、温补后深度图点云前视图，其中点云平面1是原始深度图点云平面，此时点云平面1与理想水平面的角度为-7.34度，点云平面2是温补后的深度图点云，点云平面2与理想水平面的角度为0.558度。
[0044]
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。