【嘉勤點評】聚時科技的2D-3D相機外參標定專利，通過直線特征代替點特征，相比于特征點的2D-3D相機標定方法，大大提高了圖像數據的特征檢測精度。

聚芯2000系列主要針對封裝基板材料領域的外觀缺陷檢測，芯片完成封裝及電測后，需要在出廠前對外觀缺陷及關鍵尺寸進行2D/3D測量，這是聚芯3000系列檢測設備所覆蓋的范圍。

不同傳感器之間的剛性變換，也稱為外部參數，是融合多傳感器信息的前提。外參標定的方法可分為在線標定和離線標定兩大類。離線標定方法主要依靠特征的檢測和匹配對外參進行計算，然而在2D-3D相機的外參標定中，對比分辨率較高的圖像，3D傳感器采集得到的點云分辨率較低，因此無法檢測出精度較高的點云特征點與圖像特征點進行匹配，嚴重降低了2D-3D相機之間的外參標定精度。

為此，聚時科技于2021年4月21日申請了一項名為“一種基于多邊形匹配的2D-3D相機外參標定方法”的發明專利（申請號: 202110430415.2），申請人為聚時科技（江蘇）有限公司。

圖1 基于多邊形匹配的2D-3D相機外參標定方法總體流程圖

圖1為本發明提出的基于多邊形匹配的2D-3D相機外參標定方法總體流程圖，首先進行第一步驟：2D相機內參標定。由于2D相機只能表征環境的平面信息，3D相機表征的是環境的三維空間信息。因此，外部參數標定的關鍵在于求解2D相機像空間輔助坐標系與3D相機相機坐標系之間的剛性變換參數。然而，2D相機采集的信息僅在二維空間中，因此，需要求解2D相機的焦距、像點平移參數，將二維信息投影到三維空間中，才能實現像平面坐標系到像空間輔助坐標系的轉換。

然后進行步驟二：2D多邊形信息提取。本發明使用矩形標定板作為標定工具，需提取矩形四條邊構造圖像的2D多邊形信息。該步驟要先提取圖像邊緣，再進行標定板邊緣直線提取。

然后是步驟三：3D多邊形信息提取。首先進行點云邊緣提取，為了準確提取標定板邊緣的點云數據，先使用RANSAC算法提取標定板平面點云，并且在水平方向將其切片為若干個點云塊，每個點云塊的左右端點構成標定板的左右邊緣點云。然后進行點云邊緣分割，為了確定每個標定板點云邊緣點與圖像邊緣直線的對應關系，需要將得到的標定板邊緣點云按照標定板的形狀分割為單一直線特征的點云塊。

接下來進行步驟四：多邊形匹配。基于步驟二和步驟三中求解的2D多邊形信息與3D多邊形信息，此時需將2D多邊形的邊與3D多邊形的邊一一對應。最后進行步驟五：基于L-M的外參求解。通過最小化全局的損失函數，從而得到2D相機與3D相機之間的外參。

簡而言之，聚時科技的2D-3D相機外參標定專利，通過直線特征代替點特征，相比于特征點的2D-3D相機標定方法，大大提高了圖像數據的特征檢測精度。

聚時科技是一家工業AI公司，致力于深度學習、復雜機器視覺等核心技術的研發。聚時科技已經建立了強大的產品矩陣，在尖端AI技術和復雜視覺成像技術的加持下，聚時科技的產品相對國外競爭對手將會更加領先。

（holly）