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KR102023087B1 - 카메라 캘리브레이션 방법 - Google Patents

카메라 캘리브레이션 방법 Download PDF

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KR102023087B1
KR102023087B1 KR1020180063005A KR20180063005A KR102023087B1 KR 102023087 B1 KR102023087 B1 KR 102023087B1 KR 1020180063005 A KR1020180063005 A KR 1020180063005A KR 20180063005 A KR20180063005 A KR 20180063005A KR 102023087 B1 KR102023087 B1 KR 102023087B1
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KR
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calibration
camera
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KR1020180063005A
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Inventor
장권규
박찬화
문현수
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주식회사 미르기술
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  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract

본 발명은 카메라 캘리브레이션 방법에 관한 것으로서, 검사대상물의 3차원 형상을 측정하는 3차원 형상 측정 장치에 의해 수행되는 카메라 캘리브레이션 방법에 있어서, 카메라에서 촬영된 교정용 패턴에 대한 복수의 패턴 영상 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 패턴 영상 정보에서 기준 영상 프레임을 추출하고, 상기 기준 영상 프레임을 복수 개의 교정 구간으로 구분하는 단계; 및 상기 복수 개의 교정 구간별로 픽셀 좌표값을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 복수 개의 교정 구간은 인접한 교정 구간들 간에 복수 개의 픽셀을 공통으로 가지는 교집합 영역을 형성하는 것이다.

Description

카메라 캘리브레이션 방법{Method for camera calibration}
본 발명은 카메라 캘리브레이션 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라 캘리브레이션에 의한 정밀도를 개선하기 위한 카메라 캘리브레이션 방법에 관한 것이다.
카메라 캘리브레이션은 머신 비전과 같은 비전검사기술 분야 등에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 측정하고자 할 때 필요한 매우 중요한 과정으로서, 실제 3D공간좌표에서 카메라 2D 영상좌표로의 변환된 상관관계에 관련된 변수들을 찾는 과정이다. 이들 변수들은 카메라 자체 특성을 나타내는 내부 정보(intrinsic parameter)와 세계 좌표계(world coordinate)와 카메라 좌표계(camera coordinate) 간의 상관관계를 추출하기 위해 필요한 카메라 위치 및 방위로 구성된 외부 파라미터(extrinsic parameter)로 나누어진다.
종래에는 선형 변환(Linear Transformation)에 의한 카메라 캘리브레이션 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 광학계의 비선형 왜곡을 보상하지 못해 고정밀도 측정 결과를 얻기 어려운 문제점이 있다. 이러한 광학계의 비선형 왜곡을 보상하여 보다 정밀도를 향상시키기 위해 고차 다항식(High-order polynomial) 변환 방법을 이용한다.
즉, 카메라 캘리브레이션을 위해 실세계에서 수평, 수직방향으로 등간격인 격자무늬의 교정판을 이용하고, 획득된 격자 이미지에서 코너를 검출한다. 코너는 왼쪽 위부터 오른쪽 밑의 순서로 검출하는데, 코너의 위치를 서브 픽셀로 획득하여 코너를 한층 더 정확하게 검출한다.
각각의 코너를 찾아 영상좌표 (I1, J1), (I2, J2), ... , (IN, JN)로 표시하고, 실세계 좌표는 (X1, Y1), (X2, Y2), … , (XN, YN)로 나타내며, N은 캘리브레이션 포인트의 개수를 나타낸다. 영상 좌표(I, J)와 실세계 좌표(X, Y)와의 관계를 M차 다항식 변환(Polynomial Transformation)으로 표시하면 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
Figure 112018053881682-pat00001
N개의 영상좌표와 이에 대응되는 실세계 좌표가 주어졌을 때, 수학식 1을 최소자승오차(Least Square Error)상 가장 정확하게 만족시키는 해를 구하게 된다. 여기서는 3차 polynomial을 사용할 수 있다(M=3).
도 1은 종래 기술의 제1 실시예에 따른 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이고, 도 2는 종래 기술의 제2 실시예에 따른 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 종래 기술의 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션 방법은 25M의 3차원 AOI(Automatic Optical Inspection) 장비에 7.7㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에, 카메라 캘리브레이션 사용전 최대 오차는 6.77㎛이고, 카메라 캘리브레이션 사용 후 최대 오차는 1.35㎛이며, 카메라 캘리브레이션 사용 후 다른 프레임에 대한 오차 결과는 5㎛임을 알 수 있다.
한편, 도 2에 도시된 바와 같이, 종래 기술의 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션 방법은 15M의 3차원 AOI(Automatic Optical Inspection) 장비에 15㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에, 카메라 캘리브레이션 사용전 최대 오차는 19.07㎛이고, 카메라 캘리브레이션 사용 후 최대 오차는 3.53㎛임을 알 수 있다
이와 같이, 종래에는 고차 다항식 변환 방법을 사용하여 전체 영상 프레임에 대회 1회의 캘리브레이션을 수행하기 때문에 해당 영상 프레임의 다음 프레임으로 이동시 측정 오차가 다시 커지게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 카메라 캘리브레이션에 의한 정밀도를 개선하기 위해 영상 프레임을 복수의 구간으로 나누어 구간별로 캘리브래이션을 수행하도록 하는 카메라 캘리브레이션 방법을 제공한다.
실시예들 중에서, 카메라 캘리브레이션 방법은, 검사대상물의 3차원 형상을 측정하는 3차원 형상 측정 장치에 의해 수행되는 카메라 캘리브레이션 방법에 있어서, 카메라에서 촬영된 교정용 패턴에 대한 복수의 패턴 영상 정보를 수집하는 단계; 상기 복수의 패턴 영상 정보에서 기준 영상 프레임을 추출하고, 상기 기준 영상 프레임을 복수 개의 교정 구간으로 구분하는 단계; 및 상기 복수 개의 교정 구간별로 픽셀 좌표값을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 복수 개의 교정 구간은 인접한 교정 구간들 간에 복수 개의 픽셀을 공통으로 가지는 교집합 영역을 형성하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 복수 개의 교정 구간별로 픽셀 좌표값을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행하는 단계는, 상기 캘리브레이션을 수행한 후에 각 교정 구간별로 교정 픽셀 좌표값을 산출하는 단계; 및 상기 교집합 영역에 속하지 않는 픽셀들의 경우 교정 픽셀 좌표값을 적용하고, 상기 교집합 영역에 속한 픽셀들의 경우 상기 교집합 영역이 인접된 교정 구간에서 산출된 각각의 교정 픽셀 좌표값을 평균하여 사용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 카메라 캘리브레이션 방법은, 카메라의 회전 및 왜곡 등에 의한 측정 오차를 소프트웨어적으로 보정하여 실제 좌표와 영상 좌표 간의 오프셋을 줄여 정밀도를 더욱 향상시킬 수 있고, 캘리브레이션을 신속하게 진행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래 기술의 제1 실시예에 따른 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이다.
도 2는 종래 기술의 제2 실시예에 따른 고차 다항식 변환 방법을 사용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 3의 복수 개의 교정 구간별 캘리브레이션을 수행하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 적용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이다.
도 6은 도 5의 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동 후의 오차 변화를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 적용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이다.
도 8은 도 7의 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동 후의 오차 변화를 설명하는 도면이다.
본 발명에 기재된 실시예 및 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 표현하는 것은 아니므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예 및 도면에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
카메라 캘리브레이션 방법은 검사대상물의 3차원 형상을 측정하는 3차원 형상 측정 장치에 의해 수행되는 것으로서, 3차원 형상 측정 장치는 카메라 캘리브레이션을 수행하는 프로그램이 저장되는 메모리와 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여 카메라 캘리브레이션에 필요한 제반 제어 동작을 수행하는 프로세서를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 설명하는 순서도이고, 도 4는 도 3의 복수 개의 교정 구간별 캘리브레이션을 수행하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 3 및 도 4를 참고하면, 카메라 캘리브레이션 방법은 3차원 형상 측정 장치에 구비된 카메라에서 촬영된 교정용 패턴에 대한 복수의 패턴 영상 정보를 수집한다(S1). 즉, 카메라는 등간격의 일정한 패턴을 가지는 교정 보드를 촬영하여 패턴 영상 정보를 프로세서에 제공하고, 프로세서는 패턴 영상 정보의 교정 패턴 내의 각 격자점에 대한 영상에서의 픽셀 좌표를 추출한다. 이때, 격자점 중 하나를 세계좌표계 상에서의 원점으로 지정하고 나머지 격자점에 대하여 기설정된 등간격을 이용하여 세계 좌표계에서의 좌표값을 부여한다. 각 격자점에 대하여 이차원 영상에서의 픽셀 좌표값을 추출하고 이를 이용하여 기준 영상 프레임으로 제공한다.
그리고, 카메라 캘리브레이션 방법은 복수의 패턴 영상 정보에서 기준 영상 프레임을 추출하고, 기준 영상 프레임을 복수 개의 교정 구간으로 구분한다(S2). 이때, 복수 개의 교정 구간은 인접한 교정 구간들 간에 복수 개의 픽셀을 공통으로 가지는 교집합 영역을 형성한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 기준 영상 프레임은 4개의 교정 구간(21, 22, 23, 24)로 구분되고, 제1 교정구간(21)과 제2 교정 구간(22) 간에 제1 교집합 영역(31)이 형성되며, 제1 교정구간(21)과 제3 교정 구간(23) 간에 제2 교집합 영역(32)이 형성되며, 제2 교정 구간(22)과 제4 교정 구간(24) 간에 제3 교집합 영역(33)이 형성되고, 제3 교정 구간(23)과 제4 교정 구간(34) 간에 제4 교집합 영역(34)이 형성되며, 제1 교정 구간(21)에서 제4 교정 구간(34)에 걸쳐 제5 교집합 영역(35)이 형성된다.
카메라 캘리브레이션 방법은 복수 개의 교정 구간별로 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행한다(S3). 그리고 카메라 캘리브레이션 방법은 캘리브레이션을 수행하여 각 교정 구간별로 교정 픽셀 좌표값을 산출한다(S4). 이때, 특정한 교정 구간의 경우, 교집합 영역에 속하지 않는 픽셀들의 경우 교정 픽셀 좌표값을 사용하지만, 교집합 영역에 속한 픽셀들의 경우 교집합 영역을 형성하고 있는 교정 구간들의 각 교정 픽셀 좌표값을 평균하여 사용한다.
즉, 제1 교정 구간(21)의 경우에, 교집합 영역에 속하지 않는 (0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1)에 대한 격자점은 교정된 픽셀 좌표값을 사용하지만, 제1 교집합 영역(31)에 속하는 (2, 0), (3, 0), (2, 1), (3, 1), (2, 2), (3, 2), (2, 3), (3, 3)에 대한 격자점은 제1 교정 구간(21)에서 산출된 교정 픽셀 좌표값과 제2 교정 구간(22)에서 산출된 교정 픽셀 좌표값을 평균하여 사용한다.
카메라 캘리브레이션 방법은 사전에 정의된 격자점들에 대한 실제 세계 좌표값과와 이 점들에 대한 2차원 영상에서의 픽셀 좌표값를 이용하여 실세계 좌표계, 카메라 좌표계, 이미지 좌표계로의 변환 행렬을 계산함으로써 카메라의 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 추출한다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 적용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이고, 도 6은 도 5의 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동 후의 오차 변화를 설명하는 도면이다.
도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 카메라 캘리브레이션 방법은 15M의 3차원 AOI(Automatic Optical Inspection) 장비에 15㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에, 카메라 캘리브레이션 사용 후 최대 오차는 1.86㎛이며, 해당 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동한 후에 최대 오차는 1.86㎛임을 알 수 있다.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션 방법을 적용한 카메라 캘리브레이션의 수행 결과를 설명하는 예시도이고, 도 8은 도 7의 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동 후의 오차 변화를 설명하는 도면이다.
도 7 및 도 8에 도시된 바와 같이, 카메라 캘리브레이션 방법은 25M의 3차원 AOI(Automatic Optical Inspection) 장비에 7.7㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에, 카메라 캘리브레이션 사용 후 최대 오차는 1.51㎛이며, 해당 영상 프레임에서 다음 영상 프레임으로 이동한 후에 최대 오차는 2.30㎛임을 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션은 하나의 영상 프레임을 4개의 교정 구간으로 나누어 캘리브레이션을 수행하고 있어 렌즈 분해능에 따라 25M 7,7㎛와 15M 10㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에 측정 오차가 2㎛ 이내, 15M 15㎛ 분해능의 렌즈를 적용한 경우에 측정 오차가 3㎛ 이내가 되도록 할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (2)

  1. 검사대상물의 3차원 형상을 측정하는 3차원 형상 측정 장치에 의해 수행되는 카메라 캘리브레이션 방법에 있어서,
    카메라에서 촬영된 교정용 패턴에 대한 복수의 패턴 영상 정보를 수집하는 단계;
    상기 복수의 패턴 영상 정보에서 기준 영상 프레임을 추출하고, 상기 기준 영상 프레임을 복수 개의 교정 구간으로 구분하는 단계; 및
    상기 복수 개의 교정 구간별로 픽셀 좌표값을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 복수 개의 교정 구간은 인접한 교정 구간들 간에 복수 개의 픽셀을 공통으로 가지는 교집합 영역을 형성하며,
    상기 복수 개의 교정 구간별로 픽셀 좌표값을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 계산하는 캘리브레이션을 수행하는 단계는,
    상기 캘리브레이션을 수행한 후에 각 교정 구간별로 교정 픽셀 좌표값을 산출하는 단계; 및
    상기 교집합 영역에 속하지 않는 픽셀들의 경우 교정 픽셀 좌표값을 적용하고, 상기 교집합 영역에 속한 픽셀들의 경우 상기 교집합 영역이 인접된 교정 구간에서 산출된 각각의 교정 픽셀 좌표값을 평균하여 사용하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션 방법.
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