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公開番号2025109004
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-24
出願番号2024002638
出願日2024-01-11
発明の名称カメラのキャリブレーション方法及びキャリブレーション装置
出願人株式会社東京精密
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/80 20170101AFI20250716BHJP(計算;計数)
要約【課題】カメラのキャリブレーションの精度を向上させることができるカメラのキャリブレーション方法及びキャリブレーション装置を提供する。
【解決手段】複数のドットが周期的に配置されたドットパターンをカメラで撮影した複数のキャリブレーション画像を取得する画像取得ステップと、ドットの配置に関する情報を含むパターン情報を設定するパターン情報設定ステップと、キャリブレーション画像からドットの位置を示す特徴点を検出する特徴点検出ステップと、特徴点とパターン情報とに基づいて、カメラのパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、を含み、特徴点検出ステップは、3次元空間内に設定された仮想平面VPに対してキャリブレーション画像の画像平面IP上のドット像DIの輪郭を投影した投影像に基づいて、特徴点としてドット重心位置を検出する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
複数のドットが周期的に配置されたドットパターンをカメラで撮影した複数のキャリブレーション画像を取得する画像取得ステップと、
前記ドットの配置に関する情報を含むパターン情報を設定するパターン情報設定ステップと、
前記キャリブレーション画像から前記ドットの位置を示す特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
前記特徴点と前記パターン情報とに基づいて、前記カメラのパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
を含み、
前記特徴点検出ステップは、３次元空間内に設定された仮想平面に対して前記キャリブレーション画像の画像平面上の前記ドットの輪郭を投影した投影像に基づいて、前記特徴点として前記ドットの重心の位置を検出する、
カメラのキャリブレーション方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記特徴点検出ステップは、前記投影像に円がフィッティングするように最適化された前記仮想平面を求め、求めた前記仮想平面に投影した前記投影像に基づいて、前記特徴点として前記ドットの重心の位置を検出する、
請求項１に記載のカメラのキャリブレーション方法。
【請求項３】
前記特徴点検出ステップは、前記画像平面上の前記ドットの輪郭を示す複数の輪郭点を前記仮想平面に投影した複数の投影点からなる点群を近似処理して得られる円を近似円とした場合、前記点群に対する前記近似円のフィッティング誤差を示す評価値が最小又は閾値以下となるように最適化された前記仮想平面を求め、前記最適化された前記仮想平面上における前記近似円の中心を前記画像平面に投影した点の位置を前記ドットの重心の位置とする、
請求項１に記載のカメラのキャリブレーション方法。
【請求項４】
前記特徴点検出ステップは、前記点群に対する前記近似円のフィッティング誤差を示す評価値に基づいて、３次元空間内において姿勢が異なる複数の前記仮想平面の中から前記最適化された前記仮想平面を探索する探索ステップを含む、
請求項３に記載のカメラのキャリブレーション方法。
【請求項５】
前記探索ステップは、前記画像平面上における前記ドットの長軸方向に平行な軸周りに前記仮想平面を回転させることにより前記仮想平面を複数の姿勢に変更しつつ、前記姿勢ごとに前記評価値を算出し、前記姿勢ごとに算出された前記評価値に基づき、前記最適化された前記仮想平面を決定する、
請求項４に記載のカメラのキャリブレーション方法。
【請求項６】
前記特徴点検出ステップは、
前記画像平面から前記ドットの前記複数の輪郭点を抽出する輪郭点抽出ステップと、
前記カメラの光学中心を始点とし、前記画像平面上の前記ドットの前記複数の輪郭点をそれぞれ通る複数の半直線からなる半直線群を生成する半直線群生成ステップと、
前記半直線群と前記仮想平面との交点群に基づき前記近似円を算出する近似円算出ステップと、
を含む、請求項４に記載のカメラのキャリブレーション方法。
【請求項７】
複数のドットが周期的に配置されたドットパターンをカメラで撮影した複数のキャリブレーション画像を取得する画像取得部と、
前記ドットパターンにおける前記ドットの配置に関する情報を含むパターン情報を設定するパターン情報設定部と、
前記キャリブレーション画像から特徴点を検出する特徴点検出部と、
前記特徴点と前記パターン情報とに基づいて、前記カメラのパラメータを算出するパラメータ算出部と、
を備え、
前記特徴点検出部は、３次元空間内に設定された仮想平面に対して前記キャリブレーション画像の画像平面上の前記ドットの輪郭を投影した投影像に基づいて、前記特徴点として前記ドットの重心の位置を検出する、
カメラのキャリブレーション装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラのキャリブレーション方法及びキャリブレーション装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
一般に、物体検出のためにカメラを用いる場合には、カメラのキャリブレーション（校正）が行われる。カメラのキャリブレーションでは、２次元的に整列した複数の特徴点を有する平面状のキャリブレーションパターンを用意し、キャリブレーションパターンを複数方向からカメラで撮影する。そして、カメラで撮影された複数の画像から特徴点を検出し、検出した特徴点の座標を用いて、カメラのパラメータを推定する。カメラのパラメータには、カメラの内部パラメータ（焦点距離、光学中心）又は歪みパラメータ（歪み係数）が含まれる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、キャリブレーションパターンとして、複数のドット（黒丸）が格子状に配列されたドットパターンを用いてカメラのキャリブレーションを行う方法が開示されている。この方法では、カメラで撮影した画像（キャリブレーション画像）上でドットパターンに含まれるドットの重心の位置を特徴点として検出することにより、カメラのパラメータを求めている。
【０００４】
また、特許文献１には、ドットパターン以外の他のキャリブレーションパターンとして、グリッドパターン及びチェッカーパターンも開示されている。これらのキャリブレーションパターンが用いられる場合には、直線と直線の交点（コーナー）が特徴点として検出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－３０８０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示されたキャリブレーションパターンのうち、例えば、図９のＩＸＡに示すグリッドパターン又は図９のＩＸＢに示すチェッカーパターンが用いられる場合、キャリブレーション画像上で各パターンの直線と直線の交点（コーナー）Ｈ１又はＨ２を特徴点として検出（すなわち、エッジ検出）する。このようなエッジ検出では、エッジの輝度勾配（微分値）を使用する必要がある。そのため、交点Ｈ１又はＨ２の検出位置（座標）は輝度ノイズの影響を受けやすく、ドットパターンと比較して特徴点の検出精度がよくないという問題がある。
【０００７】
一方、図９のＩＸＣに示すドットパターンが用いられる場合、キャリブレーション画像上でドットパターンのドットＤの重心位置を特徴点として検出するため、グリッドパターン又はチェッカーパターンと比較して輝度ノイズの影響は受けにくいが、以下に述べるような課題がある。
【０００８】
図１０及び図１１は、カメラＣＡＭによりドットパターン上のドットＤを撮影した例を示している。図１０において、Ｏ
ｃ
はカメラＣＡＭを基準とするカメラ座標系の原点（カメラ原点）を示している。また、図１０及び図１１において、Ｕ軸及びＶ軸は、カメラＣＡＭの画像平面Ｍ上で定義される画像座標系（２次元直交座標系）を構成する座標軸である。
【０００９】
通常のレンズ（非テレセントリック光学系）を有するカメラを用いて撮影された画像では、カメラからの距離によって倍率が変化する特性がある。すなわち、カメラからの距離が長い程、得られる画像が小さく、その距離が短い程、得られる画像は大きくなる。そのため、図１０に示すように、ドットパターン上のドットＤを斜め方向からカメラＣＡＭにより撮影した場合、図１１に示すように、カメラＣＡＭにより撮影された画像上のドットＤの像（以下、「ドット像」という。）ＤＩは、カメラＣＡＭとの位置関係に応じて特定の方向に歪んだオーバル形状となる。すなわち、カメラＣＡＭにより撮影された画像上のドット像ＤＩでは、手前側（カメラＣＡＭからの距離が短い側、＋Ｖ側）の部分が奥側（カメラＣＡＭからの距離が長い側、－Ｖ側）の部分に比べて相対的に小さくなる形状となる。そのため、画像上のドット像ＤＩの形状から２次元的にドット重心位置を求めようとした場合、非テレセントリック光学系の影響により、本来の位置からずれた位置にドット重心位置が求められてしまう場合がある。
【００１０】
図１２及び図１３は、ドットパターン（ドットＤ）に対するカメラＣＡＭの傾きがドット重心位置の検出結果に与える影響を説明するための図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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