特許 7427128 光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-25

(45)【発行日】2024-02-02

(54)【発明の名称】光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズム

(51)【国際特許分類】

   G01C 11/02 20060101AFI20240126BHJP

【ＦＩ】

G01C11/02

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2023122769

(22)【出願日】2023-07-27

【審査請求日】2023-09-07

(31)【優先権主張番号】202210896678.7

(32)【優先日】2022-07-28

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】523286484

【氏名又は名称】寧波市特種設備検験研究院

【氏名又は名称原語表記】ＮＩＮＧＢＯ ＳＰＥＣＩＡＬ ＥＱＵＩＰＭＥＮＴ ＩＮＳＰＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ

【住所又は居所原語表記】Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ａ， １５８８ Ｊｉａｎｇｎａｎ Ｒｏａｄ， Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈ－ｔｅｃｈ Ｚｏｎｅ， Ｎｉｎｇｂｏ Ｃｉｔｙ， Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， ３１５０２０ Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】100091683

【弁理士】

【氏名又は名称】▲吉▼川 俊雄

(74)【代理人】

【識別番号】100179316

【弁理士】

【氏名又は名称】市川 寛奈

(72)【発明者】

【氏名】邱法聚

(72)【発明者】

【氏名】竺国栄

(72)【発明者】

【氏名】胡建栄

(72)【発明者】

【氏名】余挺杰

(72)【発明者】

【氏名】▲クァン▼湘寧

(72)【発明者】

【氏名】楊驥杰

(72)【発明者】

【氏名】丁高耀

(72)【発明者】

【氏名】張義益

(72)【発明者】

【氏名】王建兒

【審査官】眞岩 久恵

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－０７９８５４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｃ １／００－１／１４

Ｇ０１Ｃ ５／００－１５／１４

Ｇ０１Ｂ １１／００－１１／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ステーション移動基準のデータを群分けする工程と；
群分けしたデータに対して共平面性の検査を行い、合格データ群及び廃棄データ群に分け、このうち使用可能な基準点の数量をｎ、シングルマッチングで用いる点数をｋとすると、使用可能な配列の数量はＣ_ｎ ^ｋであり、非共平面性データ群、すなわち前記合格データ群の数量はｊであり、ｊ≦Ｃ_ｎ ^ｋである工程と；
前記合格データ群に対して、光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算を行う工程と；を含み、
算出に用いられる写真の数量がｍであり、各前記配列の各特徴点が各前記算出に用いられる写真座標系内で位置する座標がそれぞれ以下の通りであり、

【数1】

前記外部標定要素を転移する回転行列がそれぞれＲ_１、Ｒ_２、…Ｒ_ｊであり、

【数2】

各前記回転行列に対応する平行移動行列がｔ_１、ｔ_２、…、ｔ_ｊであり、

【数3】

光学歪み計算モデルに基づくと、各前記配列内に包含される点が各前記写真座標系内において光学歪みにより変位した大きさの和ＳＧＨ_Ｚが以下であることがわかり、

【数4】

各前記配列の重みＱ_ｚが以下の通りであり、

【数5】

各前記配列の前記重みに対して正規化処理を行い、

【数6】

公式（２）、（３）のデータ、及び重み付けアルゴリズムに基づくと、ステーション移動アルゴリズムにおける前記回転行列Ｒの重み付け調整アルゴリズムは以下の通りであり、

【数7】

Ｒに対応する前記平行移動行列ｔの重み付け調整アルゴリズムは以下の通りである、

【数8】

ことを特徴とする光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムによる方法。

【請求項2】

各点の前記光学歪みによる変位の大きさＳＧ及び前記点のデータの信頼度ＴＰの関係が、

であることを特徴とする、請求項１に記載の光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムによる方法。

【請求項3】

各点の調整公式中の重みＱ及び各点の前記光学歪みによる変位の大きさＳＧの関係が、

であることを特徴とする、請求項１に記載の光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムによる方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は近接写真測量の基礎及び画像処理分野に関し、具体的に光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムを指す。

【背景技術】

【0002】

写真測量システムについて、最新の技術は較正しない写真測量であり、この技術は２台の前方ステーションカメラ、１セットの後方ステーション双眼カメラ及びこれと組み合わさる室内較正場で構成される。実験室内で、較正場全体に座標系を１つ形成することにより、後方双眼カメラの外部標定要素の較正、並びに前方カメラの１つのカメラ位置の外部標定要素及び対応する定位キーポイントの較正を実現すると、較正場から離れることができ、前方カメラを調整し、適した距離、角度で被測定物を撮影する。後方ステーション双眼カメラが各前方ステーションカメラのステーション移動キーポイントの物体座標を新たに測定することにより、前方カメラの外部標定要素の転移計算を実現し、これにより較正しない遠距離測量を実現する。このシステムのワークフローは主に２つの主要部分に分けることができる。
（１）較正段階：この段階の主な動作は後方ステーション双眼カメラの外部標定要素を較正し、前方ステーションカメラの１つのカメラ位置の外部標定要素及びこれと対応する定位キーポイントを測定する。
（２）測量段階：この段階は２つの前方ステーションカメラが被測定物を撮影し、さらに後方カメラが前方ステーションカメラを撮影する。各前方ステーションカメラの定位キーポイントを再測定することにより、ステーション移動アルゴリズムを組み合わせて、前方ステーションカメラの外部標定要素の計算を実現する。従ってこれを基礎として、現場の基準点に依存せず、測量目標点の物体座標の算出を完了する。

【0003】

測量誤差が不可避であること及びランダム性の特徴により、ステーション移動操作に用いる各観測点の信頼度に差が必ず存在する。調整過程において均等加重アルゴリズムを採用し、各測量点のデータを利用するのは、理論的欠陥が明らかに存在し、測量結果の精度の最大化に不利である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

このことを考慮して、本発明は光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムを提供し、既存の最新の較正しない写真測量に用いる。本発明のアルゴリズムは、ステーション移動過程で使用することができる冗長な観測データを高効率、科学的に使用し、ステーション移動の計算結果の精度を高める目的を達成し、これにより最終的な測量結果の精度を保証することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記目的を実現するため、本発明は以下の技術案を採用する。
光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムは以下の、
ステーション移動基準のデータを群分けする工程と；
群分けしたデータに対して共平面性の検査を行い、合格データ群及び廃棄データ群に分ける工程と；
合格データ群に対して、光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算を行う工程と；を含む。

【0006】

選択可能に、群分けしたデータに対して共平面性の検査を行い、光学歪みモデルを採用してデータスクリーニングを行う。

【0007】

選択可能に、ステーション移動基準のデータを群分けする。具体的に、使用可能な基準点の数量をｎ、シングルマッチングで用いる点数をｋとすると、使用可能な配列の数はＣ_ｎ ^ｋである。

【0008】

選択可能に、各点の光学歪みによる変位の大きさＳＧ及び該点のデータの信頼度ＴＰの関係は、ＴＰ∝ＳＧ^－１である。

【0009】

選択可能に、各点の調整公式中の重みＱ及び各点の光学歪みによる変位の大きさＳＧの関係は、Ｑ∝ＳＧ^－１である。

【0010】

選択可能に、合格データ群に対して光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算を行う。各配列内に包含される点が各写真座標系内において光学歪みにより変位した大きさの和ＳＧＨ_Ｚは、以下の通りである。

【0011】

【数1】

【0012】

式中、ｚ＝１、２、…、ｊであり、ｋ_１、ｋ_２は半径方向歪みパラメータ、ｑ_１、ｑ_２は偏心歪みパラメータ、ｓ_１、ｓ_２は薄プリズム歪みパラメータ、δは薄プリズム歪みパラメータである。

【発明の効果】

【0013】

上記の技術案から、既存技術と比較して、本発明の開示は光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムを提供し、ステーション移動過程で使用することができる冗長な観測データを高効率、科学的に利用し、ステーション移動の計算結果の精度を高める目的を達成し、これにより最終的な測量結果の精度を保証することがわかる。

【0014】

本発明の実施例又は既存技術における技術案をより明確に説明するため、以下に実施例又は既存技術の記載で使用する必要がある図について簡単に説明する。以下の記載における図は本発明の実施例に過ぎず、当業者が創造的労働を行わない前提で、提供された図に基づいて、その他の図を得ることもできることは明らかである。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】図１は、本発明の工程概要図である。

【図2】図２は、本発明のＡステーションの点番号図である。

【図3】図３は、本発明のＢステーションの点番号図である。

【図4】図４は、本発明のＢステーションの点番号図である。

【図5】図５は、本発明の左側写真である。

【図6】図６は、本発明の右側写真である。

【図7】図７は、本発明の前方ステーションの対応点の概要図である。

【図8】図８は、本発明の前方ステーションの対応点の概要図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明における実施例の図を組み合わせて、本発明における実施例の技術案について明確、完全に記載する。記載する実施例は本発明の一部の実施例に過ぎず、すべての実施例でないことは明らかである。本発明の実施例に基づき、当業者が創造的労働を行わない前提で得たすべてのその他の実施例は、いずれも本発明の保護範囲に属する。

【0017】

本発明の実施例は光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムを開示している。図１～８に示すように、まずステーション移動の基準とすることができるデータを群分けし、共平面性の検査をした後、各群のデータに対して、光学歪みモデルにより評価を行う。さらに閾値に基づいて使用できるデータをスクリーニングし、その後重み計算、パラメータの正規化を行った後、回転行列及び平行移動行列の調整、最適化に関わり、最終的にステーション移動データを出力する。

【0018】

具体的な過程は以下の工程を含む。
ランダムデータ群分けモード：使用可能な基準点の数量をｎ、シングルマッチングに用いる点数をｋ（ｋ≧４）とすると、使用可能な配列の数量はＣ_ｎ ^ｋであり、非共平面性配列の数量はｊ（ｊ≦Ｃ_ｎ ^ｋ）である。

【0019】

算出に用いられる写真の数量がｍである場合、各配列の各特徴点が各算出に用いられる写真の座標系内で位置する座標は、それぞれ以下の通りである。

【0020】

【数2】

【0021】

これと対応する、外部標定要素を転移する回転行列はそれぞれＲ_１、Ｒ_２、…、Ｒ_ｊである。

【0022】

【数3】

【0023】

各回転行列に対応する平行移動行列はｔ_１、ｔ_２、…ｔ_ｊである。

【0024】

【数4】

【0025】

光学歪みモデルに基づく配列重み付け方法：実際の工程の測量において、たびたび正確な光学歪みパラメータを取得することができないため、光学歪みを精確に修正することができない。しかし、推奨の較正手段を使用して得た光学歪みパラメータは、依然として写真座標系内における各点の光学歪みによる変位の大きさを反映することができる。

【0026】

明らかに、各点の光学歪みによる変位の大きさＳＧ及び該点のデータの信頼度ＴＰの関係は以下の通りである。

【0027】

従って、各点の調整公式中の重みＱ及び各点の光学歪みによる変位の大きさＳＧの関係は以下の通りである。

【0028】

光学歪み計算モデルに基づくと、各配列内に包含される点が各写真座標系内において光学歪みにより変位した大きさの和ＳＧＨ_Ｚは以下の通りであることがわかる。

【0029】

【数5】

【0030】

公式（５）を組み合わせると、各配列の重みＱ_ｚは以下の通りである。

【0031】

【数6】

【0032】

計算過程をわかりやすくするため、さらに個別の配列の重みに対して正規化処理を行うべきである。

【0033】

【数7】

【0034】

公式（２）、（３）のデータ、及び重み付けアルゴリズムに基づくと、ステーション移動アルゴリズムにおける回転行列Ｒの重み付け調整アルゴリズムは以下の通りである。

【0035】

【数8】

【0036】

Ｒに対応する平行移動行列ｔの重み付け調整アルゴリズムは以下の通りである。

【0037】

【数9】

【0038】

回転行列Ｒを

【0039】

【数10】

【0040】

とすると、典型的な写真測量アルゴリズムに基づいて、以下がわかる。

ゆえに

【0041】

【数11】

【0042】

上記アルゴリズムに基づいて、光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算を完了することができる。本設計に記載する光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算は、以下の方式により検証することができる。
試験前に３次元ライトペン測量装置を使用し、較正場内の較正板を測量する。較正場の範囲が比較的大きく、３次元ライトペン測量装置は場所全体を１回で覆うことができないため、測量するとき、Ａ、Ｂの２つのステーションを設けてから、データをつなぎ合わせる。このうちＡ１～Ａ４６は測量ステーションＡで測量した点であり、点の番号は図２に示す通りである。Ｂ６１～Ｂ８８は測量ステーションＢで測量した点であり、点の番号は図３に示す通りである。以降のステーション設置の問題を便利にするため、ステーション移動アルゴリズムを設計し、対応点を使用し、２つの測量ステーション間のデータをつなぎ合わせることができる。

【0043】

ＢステーションのデータをＡステーションのデータに変換するため、Ｂステーションで測量するとき、Ａステーションのすでに測量した一部の対応点を選択する。表１に示す通りである。

【0044】

表１にＡ、Ｂステーションの対応点の物体座標を示す。

【0045】

【表1】

【0046】

Ｂ６２、Ｂ６３、Ｂ６４、Ｂ７９のこの４つの対応点を使用し、ＳＶＤ法によりデータの変換を行う。変換後の対応点のデータをＡステーションのデータと比較すると、変換後のデータ誤差が得られ、表２に示す通りである。

【0047】

表２に対応点の物体座標の変換誤差を示す。

【0048】

【表2】

【0049】

変換結果に基づき、変換後のデータ誤差の大部分が０．５（ｍｍ）内にあり、精度が比較的高いことがわかる。

【0050】

試験工程に基づき、まず後方ステーションカメラの外部標定要素を較正する必要がある。測量画像の外部標定要素はそれぞれ撮影中心の物体座標Ｘ、Ｙ、Ｚ及び写真の空間姿勢角度ψ、ω、κである。前方ステーションの左側をＡ位置、右側をＢ位置とし、Ａ位置の算出を例とすると、双眼システムがまだ完成していないため、試験は後方カメラを移動させて、図４、図５の左右２枚の写真を撮影することにより、後方ステーションの外部標定要素を求める。

【0051】

試験の選点は図６に示す通りであり、このうち点１、２、３、４は基準点であり、点ａ、ｂは指針点である。これらの点とＡ、Ｂステーションの測量点との間の対応関係はすでに図中に明記している。

【0052】

試験点の物体座標及び算出した写真座標は、それぞれ表３、表４に示す通りである。

【0053】

表３に後方ステーションの試験点の物体座標を示す。

【0054】

【表3】

【0055】

表４に後方ステーションの試験点の写真座標値を示す。

【0056】

【表4】

【0057】

上記表中のデータに基づいて、外部標定要素を算出し、さらに重み付けアルゴリズムに基づいてｆを較正し、得られた結果は表５に示す通りである。

【0058】

表５に後方ステーションの外部標定要素及びｆを示す。

【0059】

【表5】

【0060】

前方ステーションのＡ、Ｂ２つの位置における回転及び平行移動変換を求める場合、２つの位置における対応点の座標を必要とし、対応点の概要図は図５～６に示す通りである。

【0061】

後方ステーションの外部標定要素がすでにわかっていることを前提に、前方交会により、対応点の２次元平面座標を３次元空間中の物体座標に戻すことができる。Ａ位置において、前方ステーションの４つの対応点の物体座標は表６に示す通りである。

【0062】

表６にＡ位置の対応点の物体座標を示す。

【0063】

【表6】

【0064】

同様に、前方ステーションのＢ位置における上記４つの点の物体座標を求めることができ、表７に示す通りである。

【0065】

表７にＢ位置の対応点の物体座標を示す。

【0066】

【表7】

【0067】

測量段階は較正場を使用して、前方ステーションのＡ、Ｂ２つの位置における外部標定要素を直接算出する必要があり、さらに外部標定要素の転移アルゴリズムにより、Ａ位置の外部標定要素を使用してＢ位置の外部標定要素を算出する。

【0068】

前方ステーションを較正場に位置させ、Ａ、Ｂ２つの位置で写真を撮影する。さらに３次元ライトペン測量装置で測量した座標に基づき、試験点の選択を行う。図８に示すように、基準点は１、２、３、４（それぞれＡステーションの点２６、３１、２２、２３に対応する）であり、指針点はａ、ｂ（それぞれＡステーションの点２５、２４に対応する）である。

【0069】

前方ステーションの試験点の物体座標及び算出した写真座標は、それぞれ表８、表９に示す通りである。

【0070】

表８に前方ステーションの試験点の物体座標を示す。

【0071】

【表8】

【0072】

表９に前方ステーションの試験点の写真座標値を示す。

【0073】

【表9】

【0074】

上記表中のデータに基づき、前方ステーションの外部標定要素を算出し、算出した結果は表１０に示す通りである。

【0075】

表１０に前方ステーションの外部標定要素を示す。

【0076】

【表10】

【0077】

前方ステーションの左右２つの位置における対応点の物体座標を算出した後、Ａ位置の外部標定要素に基づいて、Ｂ位置の外部標定要素を算出することができ、その結果は表１１に示す通りである。

【0078】

表１１にＢ位置の外部標定要素を示す。

【0079】

【表11】

【0080】

写真測量法で算出したＢ位置の外部標定要素を、外部標定要素の転移アルゴリズムにより算出したＢ位置の外部標定要素と比較し、表１２に示す通りである。

【0081】

表１２に前方ステーションＢ位置の外部標定要素の比較を示す。

【0082】

【表12】

【0083】

較正場で写真測量法を使用して算出したＢ位置の外部標定要素を真理値とする。比較結果に基づくと、本案で示した事前較正アルゴリズムにより算出した外部標定要素及び写真測量法で算出した外部標定要素の違いは小さく（κの単位はラジアンであり、－１．５５２及び－２０．４０１の違いは６πであり、誤差は大きくない）、精度の要求を満たすことがわかる。

【0084】

本明細書の各実施例は累加の方式を採用して記載しており、各実施例が重点的に説明するのは、いずれもその他の実施例と異なる部分であり、各実施例の間の同じ、似た部分は相互に参照すればよい。実施例で開示した装置について、これは実施例で開示した方法に対応するため、記載の比較は簡単であり、関連する部分は方法の一部の説明を参照すればよい。

【0085】

開示した実施例に対する上記説明によって、当業者は本発明を実現又は使用することができる。これらの実施例のいくつかの修正について、当業者にとって明らかであり、本文中で定義する一般的な原理は、本発明の主旨又は範囲を逸脱しない状況で、その他の実施例において実現することができる。従って、本発明は本文で示したこれらの実施例に制限されず、本文で開示した原理及び新規特徴と互いに一致する最も広い範囲に符合するべきである。

【要約】

【課題】本発明は、光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムを開示している。
【解決手段】本発明の光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移アルゴリズムは、近接写真測量の基礎及び画像処理分野に関する。ステーション移動基準のデータを群分けする工程と；群分けしたデータに対して共平面性の検査を行い、合格データ群及び廃棄データ群に分ける工程と；合格データ群に対して光学歪み重み付けに基づく外部標定要素の転移計算を行う工程とを含む。本発明のアルゴリズムは、ステーション移動過程で使用することができる冗長な観測データを高効率、科学的に使用し、ステーション移動の計算結果の精度を高める目的を達成し、これにより最終的な測量結果の精度を保証することを目的とする。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】