マシンビジョンのレンズキャリブレーションを理解する

コンピュータービジョンでは、レンズキャリブレーションを使用してレンズの歪みを補正し、測定値が現実世界の単位と一致するようにします。ロボット工学やオートメーションでは、視覚におけるわずかな誤差でも、物体の位置合わせや配置に誤りが生じる可能性があります。チェッカーボードパターンなどのキャリブレーションターゲットは、遠近感や歪みの問題を修正し、レンズキャリブレーションマシンビジョンシステムの精度を維持するのに役立ちます。定期的なキャリブレーションと高度なコンピュータービジョンソフトウェアは精度を向上させ、マシンビジョンアプリケーションの信頼性を長期的に向上させます。

主要なポイント（要点）

• カメラをキャリブレーションすると、レンズの歪みが補正され、測定値が実際のサイズと一致するようになり、精度と信頼性が向上します。
• 最良の結果を得るには、チェッカーボードやドット グリッドなどの特殊なキャリブレーション パターンを使用し、さまざまな角度から複数の画像をキャプチャします。
• 定期的なキャリブレーションと適切な照明は、環境の変化、モーションブラー、または画質の低下によって発生するエラーを回避するのに役立ちます。
• 内部および外部のカメラパラメータを理解することは、画像ポイントを実際の座標に正確にマッピングするための鍵となります。
• コントロールポイントを少なすぎる数使用したり、エッジの歪みを無視したりするなどのよくある間違いを避けて、 マシンビジョンシステム 正確で信頼性があります。

キャリブレーションとは何ですか?

マシンビジョンにおける定義

コンピュータビジョンでは、カメラシステムが現実世界の測定値を正確に取得できるようにするためにキャリブレーションを行います。マシンビジョンにおけるキャリブレーションとは、カメラセンサーのピクセル座標をミリメートルやミクロンといった実際の単位にマッピングすることを意味します。このプロセスにより、画像に映っているものを信頼できる数値に変換できます。多くの場合、認定されたキャリブレーションターゲットやサイズが既知の基準物体が使用されます。これらは、 カメラのキャリブレーション 測定値が国家規格に適合するようにカメラをキャリブレーションすることで、誤差が除去され、データの信頼性が向上します。このステップは、部品の測定や品質チェックなど、正確な結果が求められるコンピュータービジョンのタスクにとって重要です。

注意： カメラのキャリブレーション方法は、2Dビジョンシステムと3Dビジョンシステムのどちらを使用しているかによって異なります。どちらの場合も、画像データが実際の測定値と一致するようにキャリブレーションを行う必要があります。

目的と利点

カメラキャリブレーションは、コンピュータービジョンにおいていくつかの重要なメリットをもたらします。まず、 精度を向上させる 測定の再現性と精度を確保します。カメラをキャリブレーションする際には、内部パラメータと外部パラメータの両方を推定します。これらのパラメータは、現実世界の3D点を画像内の2D点にマッピングするのに役立ちます。このステップは、寸法計測や写真測量などのタスクにとって非常に重要です。

査読済みの研究によると、カメラキャリブレーションにより誤差を12マイクロメートル未満にまで低減でき、再現性はXNUMXマイクロメートル未満にも達することが示されています。このレベルの精度により、大型機械部品のリアルタイム検査が可能になります。問題を早期に発見し、すべての部品が許容範囲を満たしていることを確認できます。製造業においては、これはミスの削減と品質向上につながります。

コンピュータービジョンシステムへの信頼性も向上します。カメラキャリブレーションを行うことで、計測値の追跡可能性と信頼性が向上します。この信頼性は、業界の規則や顧客のニーズを満たす上で重要です。キャリブレーション済みのカメラは、物体検出、計測、自動検査など、様々なタスクに活用できます。

• カメラキャリブレーションの主な利点:
  • 画像データから正確な実世界の測定
  • 信頼性が高く再現性のある結果
  • 業界標準への準拠
  • 製造における品質管理の向上
  • コンピュータービジョンアプリケーションのパフォーマンス向上

レンズキャリブレーションマシンビジョンシステム

幾何学および計測校正

あなたには必要だ レンズキャリブレーションマシンビジョンシステム 画像から正確な測定値を得るためには、キャリブレーションが不可欠です。キャリブレーションは、カメラが捉えた情報を現実世界のデータに変換するのに役立ちます。このプロセスにより、レンズの歪みを補正し、測定値の信頼性を確保します。カメラキャリブレーションを設定する際には、幾何学的キャリブレーションと計測キャリブレーションの両方を考慮します。

幾何学的キャリブレーションは、カメラが世界をどのように捉えているかに焦点を当てています。カメラの 固有パラメータ焦点距離やレンズの歪みといった外部パラメータ、そしてカメラの位置や角度といった外部パラメータも考慮する必要があります。このステップでは、2D 画像のポイントを 3D ワールド座標に関連付けることができます。カメラがコントロールポイントを見つけやすくするために、チェッカーボードや円形グリッドなどのキャリブレーションターゲットがよく使用されます。これらのターゲットはカメラの視野をカバーし、高精度でパラメータを推定するのに十分なデータを提供します。例えば、同心円グリッドは、画像にノイズや歪みがある場合でもコントロールポイントを検出するのに役立ちます。チェッカーボードパターンはコーナー検出アルゴリズムを使用できることから人気がありますが、ノイズの影響を受けやすい場合があります。

計測校正は、測定値が現実世界の基準と一致することを保証します。マイクロメーター、ノギス、ゲージブロックなどのツールを使用してシステムをチェックします。場合によっては、より高い精度を得るために座標測定機（CMM）を使用することもあります。また、力、トルク、温度、湿度センサーなどの他のセンサーも校正し、測定値の信頼性を維持します。これらの手順により、レンズ校正マシンビジョンシステムは業界標準に準拠し、結果のトレーサビリティを維持できます。

ヒント： 小型平面グリッドなどの適切に設計されたキャリブレーションターゲットは、カメラの焦点がわずかにずれていても高い精度を実現します。再投影誤差を低く抑え、固有パラメータ誤差を1.3%未満に抑えることができます。つまり、厳しい条件下でもカメラのキャリブレーションが確実に機能します。

システムで使用できる主な計測校正の種類の一覧は次のとおりです。

1. 寸法校正: マイクロメータや CMM などのツールを使用して、幾何学的特徴を測定します。
2. 光学キャリブレーション: 光学機器を既知の標準に合わせます。
3. 力とトルクの校正: 力とトルクのセンサーの安全性を確認します。
4. 温度と湿度の校正: 環境センサーが正確な測定値を示していることを確認します。
5. 圧力校正: 産業プロセス用の圧力センサーを検証します。

これらすべてのキャリブレーション タイプが連携して動作し、レンズ キャリブレーション マシン ビジョン システムの正確性と信頼性を維持します。

ピクセルを現実世界の単位にマッピングする

レンズキャリブレーションマシンビジョンシステムでは、ミリメートルやインチといった実世界の単位で測定値を取得する必要があります。そのためには、画像のピクセルを実世界の座標にマッピングする必要があります。カメラは画像の左上隅を起点として、ピクセル単位で世界を認識します。実世界ではミリメートルなどの単位が使用されるため、これら2つのシステムを接続する必要があります。

まず、キャリブレーショングリッドまたは既知の間隔を持つターゲットを使用します。これらのグリッドをカメラの前に配置し、さまざまな角度から複数の画像を撮影します。カメラキャリブレーションソフトウェアは、グリッド上のコントロールポイントを検出し、それらを実際の位置に一致させます。このプロセスにより、ピクセル座標と実際の単位間のマッピングを構築できます。また、ピクセル座標と実際の座標をソフトウェアに入力して、手動でポイントツーポイントマッピングを行うこともできます。

ピクセルを現実世界の単位にマッピングするために使用する一般的な方法を次に示します。

1. 既知の間隔を持つキャリブレーション グリッドを使用して、ピクセルから現実世界へのマッピングを作成します。
2. 精度を向上させるために、さまざまな角度でグリッドの複数の画像をキャプチャします。
3. 焦点距離やレンズの歪みなどの内部パラメータと、カメラの位置などの外部パラメータを調整します。
4. 少なくとも 4 つの一致するポイントを使用して、遠近法の調整を適用し、歪みを修正します。
5. 測定の原点と方向を設定するために、キャリブレーション軸を定義します。
6. 歪みモデルを使用してマッピングを調整し、レンズの歪みを修正します。

キャリブレーションが完了すると、レンズキャリブレーションマシンビジョンシステムは画像解析結果を実際の測定値に変換できます。これは、ロボットによるピックアンドプレースなど、物体の正確な位置を知る必要があるタスクにとって重要です。

注意： ベイズ推論や最適化といった高度なキャリブレーション手法は、精度の向上に役立ちます。これらの手法により、カメラやセンサーから信頼性の高い空間測定が可能になります。

キャリブレーションによって生じる違いは以下の表で確認できます。

適切なカメラキャリブレーションと画像補正により、レンズキャリブレーションマシンビジョンシステムは高い精度と再現性を実現します。品質管理、自動化、コンピュータービジョンといったタスクにおいて、信頼性の高い測定値が得られます。

主な概念

内的パラメータと外的パラメータ

正確な評価には、内的パラメータと外的パラメータを理解する必要があります。 カメラのキャリブレーション内部パラメータは、カメラの内部的な特徴を表します。これには、焦点距離、主点、スキュー係数が含まれます。カメラのキャリブレーション マトリックスは、これらの内部パラメータを使用して、カメラが画像を形成する方法を定義します。内部パラメータは、レンズの歪みを補正し、画像の補正を改善するために使用します。外部パラメータは、カメラの位置と方向を示します。回転と移動を使用して、カメラをシーンに関連付けます。キャリブレーションを行うときは、内部パラメータと外部パラメータの両方を推定します。この手順は、3D ポイントを 2D 画像ポイントにマッピングし、3D 再構築をサポートするのに役立ちます。信頼性の高い測定値を得るには、内部パラメータと外部パラメータの両方を正しく取得する必要があります。キャリブレーションが不十分であったり、ターゲットの品質が低いと、精度が低下する可能性があります。最良の結果を得るには、キャリブレーション ターゲットがカメラの視野の少なくとも半分をカバーしていることを確認してください。

カメラモデルと歪み

カメラキャリブレーションモデルは、レンズ歪みとカメラ歪みの補正に役立ちます。ほとんどの産業用カメラには、測定に影響を与える歪みが見られます。最も一般的な歪みの種類は、樽型歪み、糸巻き型歪み、口ひげ型歪みです。樽型歪みは直線を外側に曲げ、糸巻き型歪みは直線を内側に曲げます。口ひげ型歪みは両方の歪みが混ざり合い、波線のような歪みを引き起こします。歪みパラメータを推定するために、チェッカーボードパターンがよく使用されます。キャリブレーション後、 画像補正 線をまっすぐにし、真の形状を復元します。このプロセスにより、カメラはコンピュータービジョンタスクに必要な正確な画像データを提供できるようになります。カメラキャリブレーションマトリックスとカメラキャリブレーションモデルが連携して、これらの誤差を修正します。

3Dフィールドキャリブレーション

3Dフィールドキャリブレーションを使用すると、複数のカメラとセンサーをアライメントして正確な3Dビジョンを実現できます。このプロセスにより、取り付けや動作の誤差によって生じる小さな位置ずれを修正できます。多くの場合、チェッカーボードやAprilTagsなどのフィデューシャルマーカーを平面パターン上に配置します。カメラの共有ビュー内でパターンを移動させ、データを収集します。キャリブレーションソフトウェアは、3Dビジョンセンサーを最適に構成するためにセンサーパラメータを調整します。オブジェクトをスキャンし、その結果をキャリブレーションデータと比較することで、精度を検証します。3Dフィールドキャリブレーションには、重なり合うビューの制限や、光沢のある素材や質感の悪い素材などの扱いにくい表面など、課題があります。LEDやレーザーポインターを使用する場合もありますが、これらの方法はより時間とスキルを必要とします。キャリブレーション後、ソフトウェアは画像の補正を適用して歪みを除去し、測定精度を向上させます。適切な3Dフィールドキャリブレーションは、データの妥当性を高め、仕様を満たすのに役立ち、コンピュータービジョンシステムの生産効率を向上させます。

ヒント：測定値を既知の基準値と比較することで、必ずキャリブレーション結果を確認してください。この手順により、カメラとセンサーが連携して最適な画像補正と測定精度を実現できます。

カメラキャリブレーション方法

ステップバイステップのプロセス

カメラから正確な測定値を得るには、明確なカメラキャリブレーション方法に従うことができます。このプロセスは、歪みを補正し、画像上の点を現実世界の座標にマッピングするのに役立ちます。一般的な手順は次のとおりです。

1. キャリブレーションパターンの画像をキャプチャする
   カメラの前に、チェッカーボードや円形のグリッドなどのキャリブレーションターゲットを置きます。異なる角度と距離から複数の画像を撮影します。各画像で、パターンがカメラの視野いっぱいに収まっていることを確認してください。

2. 画像ポイントを検出し、現実世界のポイントと一致させる
   ソフトウェアを使用して、各画像内のパターンの角または中心を見つけます。ソフトウェアは、これらの2D画像ポイントをキャリブレーションターゲット上の既知の3D位置と一致させます。

3. カメラパラメータの推定
   このソフトウェアは、焦点距離、主点、スキューといった内部パラメータを計算します。また、カメラの位置と向きを表す外部パラメータも検出します。さらに、レンズの歪み係数を推定し、放射状歪みと接線方向歪みを補正します。

4. 校正精度の評価
   再投影誤差を確認してください。この値は、投影された点が実際の画像点にどれだけ近いかを示します。誤差が小さいほど、キャリブレーションが良好であることを意味します。

5. 結果を視覚化して検証する
   一部のツールでは、カメラとパターンの位置を3Dで確認できます。これを使用して、キャリブレーションが正しく行われているかどうかを確認できます。

ヒント：パターン全体が見える画像を少なくとも10～15枚使用してください。これにより、カメラキャリブレーションの精度が向上します。

ツールとソフトウェア

カメラキャリブレーションツールには多くの選択肢があります。これらのツールは、キャリブレーションパターンの検出、パラメータの推定、歪みの補正に役立ちます。以下に、最も人気のあるツールをいくつかご紹介します。

これらのツールは、投影型カメラ、テレセントリックカメラ、ラインスキャンカメラなど、様々な種類のカメラのキャリブレーションに使用できます。各ツールは、単純なものから複雑なものまで、様々な歪みモデルをサポートしています。キャリブレーションパラメータは、カメラやレンズの設定を変更しない限り有効です。

キャリブレーション ターゲットを選択するときは、いくつかのオプションがあります。

• チェッカーボード パターン: 検出が容易で、幅広くサポートされており、制御された照明に最適です。
• ドットまたは円形グリッド: ノイズやぼかしに強く、高精度のニーズに適しています。
• AprilGrid および CharuCo パターン: パターンの一部が隠れていたり、照明が変化したりしても適切に機能します。
• チェッカーボード マーカー ターゲットとパズルボード: 複数のカメラを使用するセットアップや厳しい環境に役立ちます。

注：高品質のキャリブレーションターゲットと良好な画像を使用すると、結果が向上します。キャリブレーションパターンが平らで損傷がないことを確認してください。

実用的なヒント

専門家のアドバイスに従うことで、カメラのキャリブレーション方法を改善できます。以下に実用的なヒントをいくつかご紹介します。

1. チェス盤またはドット グリッドをキャリブレーション ターゲットとして使用します。
2. 異なる角度と距離から少なくとも10～15枚の画像を撮影します。各画像でパターン全体が見えるようにしてください。
3. ソフトウェアを使用して、サブピクセル精度でコーナーまたは中心を検出します。
4. OpenCV や MATLAB などの信頼できるアルゴリズムを使用して、内部パラメータと外部パラメータを計算します。
5. 再投影エラーをチェックして、キャリブレーションが正確かどうかを確認します。
6. 影や反射を避けるために、適切な照明を使用してください。これにより、ソフトウェアがパターンポイントをより簡単に見つけられるようになります。
7. 画像を整理して保存し、簡単に処理できるようにします。
8. 照明システムを調整し、レンズ フィルターを使用してノイズを減らし、画像の品質を向上させます。
9. ぼやけを避けるために、カメラとキャリブレーション ターゲットを安定させてください。
10. 精密なツールを使用して部品とセンサーを配置し、検査の精度を向上させます。

ヒント：インテリジェントレンズシステムを使えば、キャリブレーションが簡単になります。これらのレンズは、歪みやフォーカス設定などのキャリブレーションデータをコンピューターで読み取り可能な形式で保存します。ズーム、フォーカス、絞りをリモートで操作できるため、ロボットやドローンなど、手の届きにくい場所に設置されたカメラのキャリブレーションに役立ちます。また、インテリジェントレンズシステムはキャリブレーションデータを定期的に更新するため、測定値の精度が維持されます。

専門校正サービスと社内校正のどちらかをお選びいただけます。専門校正センターでは、認定された機器と熟練した技術者が校正を行います。管理された環境を提供することで、最高の精度を実現します。社内校正はより便利で費用も抑えられますが、専門サービスほどの精度は得られない場合があります。ほとんどの産業用途では、管理された環境でセンサーを校正することで最良の結果が得られます。

覚えておいてください: 適切なカメラのキャリブレーションは、マシン ビジョン プロジェクトにおける正確な測定、信頼性の高いセンサー、高画質の鍵となります。

ベストプラクティス

精度のヒント

いくつかの簡単な手順に従うだけで、カメラ システムの精度を維持できます。 定期的な校正 適切なメンテナンスはエラーの回避に役立ちます。機器メーカーのガイドラインに必ず従ってください。レーザー干渉計などの高精度測定ツールを使用して、センサーの位置を確認してください。修理やスペアパーツを含むすべてのメンテナンス作業を記録することで、経時的なパフォーマンスの追跡が可能になります。

キャリブレーション結果を改善するためのヒントをいくつか紹介します。

1. 特に高精度の作業に使用する場合は、カメラとセンサーを毎月または四半期ごとに調整してください。
2. 校正中は環境を管理してください。温度を安定させ、振動を抑えてください。必要に応じて、振動抑制マウントや断熱カバーを使用してください。
3. ステップバイステップのウィザードを備えた高度なソフトウェアツールをご利用ください。これらのツールが設定をガイドし、ミスを回避します。
4. アプリケーションに適したキャリブレーションパターンを選択してください。チェッカーボード、ドットグリッド、カスタムプレートなど、さまざまな設定で使用できます。
5. 照明が均一で明るいことを確認してください。強い影や反射は画質や歪み補正に影響を与える可能性があるため、避けてください。
6. 本番環境で使用する前に、シミュレーションソフトウェアで構成をテストしてください。これにより時間を節約し、問題を早期に発見できます。

ヒント: 上級者向け AI-powered ツールは温度や振動の変化に適応し、厳しい環境でもカメラ システムの精度を維持します。

よくある間違い

キャリブレーション中に重要な手順を省略すると、問題が発生する可能性があります。よくある間違いとその回避方法を以下に示します。

• 画像内のコントロールポイントが少なすぎます。画像全体に少なくとも15～20個のコントロールポイントを適切に配置する必要があります。
• 画像の中央のみに焦点を合わせます。広角レンズは端の方に歪みが現れることが多いため、すべての領域からポイントを捉えます。
• 環境要因を無視すると、温度変化や振動によってカメラやセンサーの位置がずれ、設定にエラーが発生する可能性があります。
• 画像撮影中にモーションブラーが発生する場合があります。カメラとキャリブレーションターゲットを固定し、適切な照明を使用して露出時間を短縮してください。
• センサーの欠陥を見落としている。欠陥のあるピクセルは外れ値を生み出す可能性があるため、これらの問題に対処できるソフトウェアを使用してください。
• テレセントリックレンズの波形歪みのチェックが不十分です。特殊なレンズでもキャリブレーション補正が必要です。

覚えておいてください: 定期的な検査と慎重な構成は、これらの間違いを回避し、カメラ システムの信頼性を維持するのに役立ちます。

カメラとコンピュータービジョンのセットアップを正確に保つことは、お客様の役割です。定期的なキャリブレーションは、欠陥の発見、測定誤差の低減、そしてビジョンシステムの信頼性維持に役立ちます。カメラの位置合わせと歪みチェックを行うことで、欠陥の見逃しを防ぎ、測定精度を維持できます。

• カメラを適切に設定し、定期的にチェックすることで、ドリフトを回避し、高品質の検査を維持できます。
• フォロー ベストプラクティス 機器の寿命を延ばし、厳しい環境でもコンピューター ビジョン システムが適切に動作することを保証します。

新しいキャリブレーションツールと手法を常に最新の状態に保ってください。これにより、カメラとコンピュータービジョンの結果を常に鮮明で信頼できるものにすることができます。

よくあるご質問

レンズキャリブレーションをスキップするとどうなりますか?

キャリブレーションを省略すると、測定値が実際のサイズと一致しなくなります。画像が歪んで見える場合があります。 マシンビジョンシステム 物体の検出や配置に誤りが生じる可能性があります。常にキャリブレーションを行い、正確な結果を得てください。

カメラシステムはどのくらいの頻度で調整する必要がありますか?

カメラシステムは数ヶ月ごとにキャリブレーションを行う必要があります。カメラを移動したりレンズを交換したりした場合は、再度キャリブレーションを実施してください。定期的なキャリブレーションは、測定値の信頼性を維持するのに役立ちます。

キャリブレーションには任意のパターンを使用できますか?

チェッカーボードやドットグリッドなどの特殊なパターンを使用する必要があります。これらのパターンはサイズと形状が既知であるため、ソフトウェアで簡単にポイントを見つけることができます。ランダムなパターンはキャリブレーションには適していません。

照明はキャリブレーションの精度に影響しますか?

はい、照明はキャリブレーションに影響します。照明が不均一だったり、照明が不十分だと、パターンポイントが見えなくなったり、影ができたりすることがあります。カメラがキャリブレーションパターンをはっきりと認識できるよう、明るく均一な光を使用してください。

マシンビジョンシステムのキャリブレーションに役立つツールは何ですか?

OpenCV、MATLAB、Adaptive Vision Studioなどのソフトウェアを使用できます。これらのツールは、パターンポイントの検出、カメラパラメータの推定、歪みの補正に役立ちます。一部のツールでは、キャリブレーションの各ステップをガイドしてくれます。

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