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公開番号2025109005
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-24
出願番号2024002639
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
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G01B 11/00 20060101AFI20250716BHJP(測定;試験)
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を提供する。
【解決手段】カメラ12のキャリブレーション方法は、極小のターゲットTを含むキャリブレーションパターンをデフォーカス状態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、キャリブレーションに関する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、ターゲットのデフォーカス像の重心位置を特徴点として特徴点検出ステップと、パターン情報と特徴点の位置とに基づいて、カメラパラメータを算出するパラメータ算出ステップとを含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
極小のターゲットを含むキャリブレーションパターンをデフォーカス状態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、
キャリブレーションに関する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、前記ターゲットのデフォーカス像の重心位置を特徴点として特徴点検出ステップと、
前記パターン情報と前記特徴点の位置とに基づいて、カメラパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
を含むカメラのキャリブレーション方法。
続きを表示（約 530 文字）【請求項２】
前記ターゲットのサイズは、前記ターゲットを撮影するカメラの焦点距離、前記カメラと前記ターゲットとの間の距離、及び前記カメラの撮像素子のピクセルサイズのうちの少なくとも１つに応じて決定される、
請求項１に記載のキャリブレーション方法。
【請求項３】
前記ターゲットは、インフォーカス状態で撮影したときに得られる前記カメラの撮像素子上の像のサイズが１ピクセル以下となるサイズである、
請求項１に記載のキャリブレーション方法。
【請求項４】
前記パターン情報は、前記キャリブレーションパターンにおける前記ターゲットの配置に関する情報を含む、
請求項１から３のいずれか１項に記載のキャリブレーション方法。
【請求項５】
前記ターゲットは、互いに直交する２方向に線対称な形状又は点対称な形状である、
請求項１から３のいずれか１項に記載のキャリブレーション方法。
【請求項６】
前記ターゲットはドット状である、請求項５に記載のキャリブレーション方法。
【請求項７】
前記ターゲットは点光源である、請求項５に記載のキャリブレーション方法。

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、図１１のＸＩＡに示すグリッドパターン又は図１１のＸＩＢ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の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１１のＸＩＣ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のドットパターンのドットＤの重心の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１２及び図１３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１２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１２及び図１３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１２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１３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、カメラＣＡＭが撮影した画像から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１４及び図１５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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