Круги калиброванные: Круги калиброванные | ЭнергоСталь

Круг стальной калиброванный — АО Очерский машиностроительный завод

АО «Очёрский машиностроительный завод» осуществляет поставки калиброванного круга, собственного производства, по ГОСТ 14955-77 «Сталь качественная круглая со специальной отделкой поверхности».

Специальная отделка поверхности достигается удалением поверхностного слоя металла.

Исходное сырье, горячекатаный прокат от наших партнеров металлургических предприятий Урала.

В наличии «серебрянка» из среднеуглеродистых и легированных сталей.

Возможно изготовление готовой продукции из материала заказчика и по ТЗ заказчика.

Требования к материалу заказчика

АО «Очёрский машиностроительный завод» по согласованию с заказчиком, может взять на себя работу по правке и термообработке входного подката.

Производственная линия

Линия обточки

Обточка проката проводится на современном бесцентрово-токарном станке, по схеме из прутка в пруток.

Параметры обработанного прутка (серебрянка).

Результат:

• Удаляется дефектный обезуглероженный поверхностный слой.
• Обточенные прутки имеют более жесткие размеры и допуски на округлость.
• Лучшую прямолинейность, чем у исходного горячекатаного подката.

Холоднокатаная сталь (серебрянка) может быть использована в большинстве отраслей для непосредственного изготовления деталей и изделий.

Линия правки готового проката

Результатом дополнительной обработки на правильно-полировальном станке является улучшение прямолинейности и шероховатость поверхности.

Порезка в размер

Осуществляем порезку проката в размер заказчика.

Пилы гарантируют безукоризненно чистый рез без заусенцев.

Обработка фаски по требованию.

Шлифовка

Осуществляем обработку на станках бесцентрового шлифования, что гарантирует высокую степень чистоты поверхности и размерный допуск.

Шлифовка возможна как до, так и после термообработки.

Термообработка

АО «Очёрский машиностроительный завод» обладает уникальным оборудованием, которое позволяет производить термообработку прутков длиной до 12 метров.

Мы готовы предложить термообработку как горячекатанных, так и обточенных стержней, которая включает закалку, отпуск или нормализацию.

Контроль

Мы гарантируем высокое качество готовой продукции с помощью неразрушающего контроля, выполненного с помощью дефектоскопов, которые выявляют как поверхностные, так и внутренние дефекты.

Собственная лаборатории АО «ОМЗ»: проводит механические испытания, металлографические и химические анализы сталей.

 Холоднокатаные прутки обычно тестируются на соответствие ГОСТ14955-77 и ASTM A 108

Маркировка

Маркировка по ГОСТ 7566-94 «Металлопродукция. Приемка, маркировка, упаковка, транспортирование и хранение»

Маркировка по требованию заказчика

Упаковка

Сталь со специальной отделкой поверхности может быть

• покрыта предохраняющей от коррозии смазкой или антикоррозионной бумагой
• упакована в нетканое полотно или линолеум
• упакована в пачки с обвязкой или в деревянные ящики

Круги диаметром 40мм нержавеющие г/д и калиброванные, в наличии

НЕРЖАВЕЮЩИЙ КРУГ ДИАМЕТР 40,0 ММ

В наличии имеются круги нержавеющие ГОСТ 5949-2018 из сталей Российских 12Х18Н10Т, 20Х13, 20Х13Н18 и зарубежных AISI 201 (12Х15Г9НД), 304 (08Х18Н10), 304L (03Х18Н11), 304 (08Х18Н10), 304L (03Х18Н11), 310 (20Х23Н18)/ 310S (10Х23Н18), 316Ti (10Х17Н13М2Т), 316L (03Х16Н15М3), 321 (08Х18Н10Т), 321 (08Х18Н10Т), 430 (12Х17), оформить заказ вы можете по электронной почте или позвонив по телефону.

Компания Метпрок предлагает приобрести круги из нержавеющей стали, в наличии имеются следующие позиции:

Круг диаметр 40 сталь 08Х17Т
Круг диаметр 40 сталь 08/12Х18Н10Т
Круг диаметр 40 сталь 10Х11Н23Т3МР
Круг диаметр 40 сталь 14Х17Н2
Круг диаметр 40 сталь 20Х23Н18
Круг диаметр 40 сталь 20Х13
Круг диаметр 40 сталь 30Х13
Круг диаметр 40 сталь 40Х13
Круг диаметр 40 сталь 45Х14Н14В2М
Круг диаметр 40 сталь 95Х18
Круг диаметр 40 сталь ХН62ВМКЮ
Круг диаметр 40 AISI 201
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 201
Круг диаметр 40 AISI 304/304L
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 304
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 310S
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 316L
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 316Ti
Круг диаметр 40 AISI 321
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 321
Круг диаметр 40 необточенный AISI 321
Круг диаметр 40 AISI 420
Круг диаметр 40 AISI 431
Круг диаметр 40 калиброваный h AISI 431

В нашей компании вы можете приобрести круглый нержавеющий прокат любой марки российской стали, также есть в наличии калиброванные круги по AISI, если ваши заказы будут иметь систематический характер или большой объём вам предоставят хорошую скидку.

ООО «МЕТПРОК» предоставляет сопутствующие услуги:

• Скидки и частичная или полная отсрочка платежа при заключении договора.
• Доставку по России, ж/д и авиаперевозки, автомобильным транспортом, сборными грузами и отдельной поставкой. Сроки от двух до пяти дней в зависимости от вашего региона.
• Обработку круга такую как резка, выточка, полировка.
• Изготовление точеных деталей любой сложности из круга.
• Дополнительную проверку качества металла: УЗК, МКК и хим. анализ.

Применение: Из круглой нержавеющей стали среднего диаметра изготавливают сердечники, крепеж, высокопрочные части машин, станков и оборудования, точеные детали трубопроводов, шестерёнки, детали мебели, техники и многое другое. В связи с этим круги нерж. И детали из них востребованы во всех отраслях промышленности.

Технические характеристики: Круги из хромосодержащей стали., диаметром сорок миллиметров по ГОСТ 5632-2014 и 5949-2018, по ГОСТ 2590-2006 для горячекатаных, по ГОСТ 7417-75 для калиброванных, химические свойства, состав и гарантии производителя прописаны в сертификате качества производителя который имеется на каждую партию.

Метод калибровки камеры с использованием концентрических окружностей и линий, проходящих через их центры

На этой странице

АннотацияВведениеПредварительные выводыВыводыКонфликты интересовБлагодарностиСсылкиАвторское правоСтатьи по теме

Предлагается новый метод калибровки камеры, основанный на анализе искажений объектива в изображении камеры. В методе линия, проходящая через центр концентрических окружностей, используется в качестве шаблона, в котором ортогональные направления могут быть определены по углу окружности, соответствующему диаметру. Используя три линии, проходящие через центр концентрических окружностей, на основе неизменности поперечных отношений изображение в центре концентрических окружностей можно использовать для получения точки схода. Внутренние параметры камеры могут быть вычислены на основе ограничений ортогональных точек схода и отображаемой абсолютной коники. Искажение объектива приводит к смещению точек в шаблоне. В предлагаемом методе мы оптимизируем положения точек искажения таким образом, чтобы они постепенно приближались к идеальным точкам. Смоделированные и реальные эксперименты показывают, что предложенный метод эффективен и осуществим.

1. Введение

Калибровка камеры является важной темой исследований в области распознавания образов, поскольку она требуется для приложений компьютерного зрения [1–3]. Мэн и Ху [4] использовали круг и несколько линий, проходящих через центр круга, в качестве калибровочного шаблона; однако один круг содержит мало информации. Ву и др. В [5] предложен метод калибровки камеры, основанный на аффинной инвариантности параллельных окружностей. Если сначала вычислить пересечение двух параллельных окружностей для определения точек окружности, то можно определить внутренние параметры. Однако этот метод не может использоваться для определения центра концентрических окружностей и требует не менее трех изображений. А Бин [6] предложил метод вычисления точки схода по теории гармонического сопряжения в проективной геометрии. Внутренние параметры камеры можно было получить по соотношению между точками окружности и изображением абсолютной коники. Кроме того, дисторсия объектива снижает точность калибровки камеры [7]. Следовательно, Рикольф-Виала и Санчес-Сальмерон [8] предложили нелинейный метод, который корректирует изображения на основе инвариантности по отношению друг к другу, хотя этот алгоритм является более сложным. Чтобы устранить недостатки вышеуказанных методов, мы предлагаем метод вычисления внутренних параметров с использованием круга в качестве шаблона, при этом не обязательно знать масштаб круга. На основании того свойства, что угол в круговом сегменте, соответствующем диаметру, равен 90°, если изображение включает две пары ортогональных точек схода, внутренние параметры могут быть рассчитаны для трех изображений. Этот метод упрощает калибровку камеры. Мы также предлагаем новый метод коррекции дисторсии объектива, который корректирует изображения с помощью метода наименьших квадратов, чтобы они соответствовали линии, проходящей через центр концентрических окружностей.

Этот документ организован следующим образом. Основополагающая теория представлена ​​в разделе 2. Метод калибровки камеры предлагается в разделе 3, а метод определения изображения центра окружности описан с использованием концентрических окружностей. Предлагаемый метод коррекции дисторсии объектива представлен в разделе 4. В разделе 5 представлены результаты экспериментов по моделированию, чтобы показать, является ли метод, описанный в разделе 4, действительным. Затем проводится эксперимент, сравнивающий этот метод с другими классическими методами. Наконец, в Разделе 6 представлено краткое изложение этого документа.

2. Предварительные сведения

Пусть обозначают однородные координаты трехмерной точки и обозначают однородные координаты соответствующей точки изображения. Проекционное отношение между этими точками: где — ненулевой масштабный коэффициент и матрица 3 × 4, которая определяется как матрица проекции, которая может быть выражена как — трехмерное вращение, — вектор переноса, — матрица внутренних параметров [1]. ].

3. Использование ортогональных точек схода для решения K

3.1. Вычисление изображения центра концентрических окружностей

Окружность пересекает прямую в двух точках, а окружность пересекает прямую в двух точках, как показано на рисунке 1. Можно показать, что центр окружностей находится в середине точка линий. Позвольте представить точки в направлении бесконечности вдоль линии и обозначить линию как линию калибровки.

Предложение 1. На рисунке 1 соответствующие точки , которые являются , и в плоскости изображения, , , и , соответственно. Таким образом, уравнения, описывающие образ центра окружности, имеют вид

Доказательство. Центром окружности является середина отрезков , . Следовательно, в проективной геометрии четыре точки и четыре точки являются гармонически сопряженными соответственно. Таким образом, исходя из инвариантности поперечных отношений [9],

Пусть координаты , и будут , , и , соответственно. Поэтому на основании предложения 1 уравнение для решения образа центра концентрических окружностей можно записать в виде

3.

2. Вычисление матриц внутренних параметров

Предложение 2. На рис. 2, если известно изображение центра окружности, две пары точек схода в ортогональных направлениях можно определить по трем линиям, проходящим через центр окружности.

Доказательство. На рис. 2 из предложения 1 можно получить образ центра круга и образ трех прямых, проходящих через центр круга. Таким образом, где первый набор ортогональных точек схода и второй набор. Таким образом, можно получить две пары точек схода в ортогональных направлениях.

Образ абсолютной коники есть , который может быть представлен симметричной матрицей: Хартли и Зиссерман [10] установили уравнения связи между образом абсолютной коники и точками схода. Таким образом, Если и , то (9) можно выразить в виде Поскольку имеет шесть неизвестных параметров, необходимо сделать три снимка с разных ориентаций. Вычисляя разложение по сингулярным числам (SVD) матрицы коэффициентов, можно получить. Затем можно определить, решив обратное после разложения Холецкого .

4. Исправление дисторсии объектива

4.1. Коррекция искажения

В камере-обскуре из-за искажения объектива точка между шаблоном и его изображением имеет позиционное смещение. Поэтому нам нужно исправить точку искажения в исходное положение. На рисунке 1 мы корректируем точку изображения на линии в соответствии с предложением 3 и используем модель дисторсии для расчета коэффициентов радиальной дисторсии.

Предложение 3. Упражнение по исправлению точек изображения и вычислению коэффициентов радиальной дисторсии можно преобразовать в вычисление минимума целевой функции: , где , , и .

Доказательство. точек из линий    могут быть извлечены на изображении шаблона, включая точки пересечения между окружностями и линиями, показанными на рисунке 1. Точки могут быть пронумерованы. Точки для находятся в линиях для , которые удовлетворяют где параметры линий для .
Чтобы гарантировать, что точки, извлеченные из изображения, удовлетворяют уравнению линий, целевая функция (12) в сочетании с принципом наименьших квадратов используется для определения минимального значения где — количество строк в изображении и — количество точки в каждой строке.
В Wang et al. В [7] дисторсия объектива камеры моделировалась как комбинация радиальной и тангенциальной дисторсии, а связь между точкой дисторсии и соответствующей идеальной точкой может быть описана путем создания обратной модели коррекции дисторсии, как в где , и .
Если предположить, что и являются координатами k-й точки искажения и соответствующей идеальной точки, соответственно, в терминах  (13), целевые функции будут следующими: Чтобы исправить ошибку от точки искажения до ее идеальной точки, необходимо для минимизации глобальной ошибки. Согласно приведенному выше анализу, объединяя (12) и (14), мы получаем окончательную целевую функцию:

Таким образом, задача коррекции превращается в вычисление минимума конечной целевой функции. Процесс минимизации может быть выполнен с использованием алгоритма Левенберга-Марквардта (LM). Исходные параметры линии можно получить с помощью точки искажения, которая извлекается из изображения. В процессе итерации, если точка искажения постепенно приближается к своей идеальной точке, итерация завершится и будет определено линейное уравнение. Таким образом можно получить минимум конечной целевой функции и коэффициентов радиальной дисторсии. При этом линии и точки на изображении шаблона можно корректировать.

4.2. Шаги алгоритма

Шаг 1. Используйте камеру для захвата трех изображений с разных ориентаций.

Шаг 2. Извлеките точки из бинарного изображения [11].

Шаг 3. После исправления точек искажения путем применения Предложения 3, на основании Предложения 1 можно получить изображение центра концентрической окружности с помощью (6).

Шаг 4. Найдите точки схода, используя (7).

Шаг 5. Решить полученное (10) методом SVD для . Определить путем решения обратного после факторизации Холецкого .

5. Эксперименты

Для подтверждения эффективности метода и проверки его чувствительности к шуму были проведены как смоделированные, так и реальные эксперименты. В этом разделе представлены пять реальных экспериментов: метод Менга [4], в котором используется один круг и линия, проходящая через центр круга; метод Ву [5], использующий параллельные окружности; наш метод; наш метод, который применяется после коррекции изображения по методу Рикольфа-Виалы [8] и калибровки камеры по нашему методу; наш метод+, который применяется после коррекции изображений методом, предложенным в этом исследовании, и калибровки камеры по нашему методу.

5.1. Simulation Experiment

Обратите внимание, что дисторсия объектива не учитывалась при моделировании. Внутренние параметры камеры принимались равными . Целью этого моделирования является определение влияния шума на внутренние параметры камеры. Мы применили три метода: наш метод, метод Мэн и метод Ву. Каждая точка включает гауссовский шум, в котором дисперсия находится в диапазоне от 0 до 1,5. Для каждого значения было проведено двадцать независимых экспериментов и получены средние значения собственных параметров камеры. Результаты моделирования трех методов были сравнены и проанализированы, и результаты показаны на рисунке 3. Как показано на рисунке, наш метод был стабильным.

5.2. Реальный эксперимент

В реальном эксперименте разрешение камеры составляло 1280 × 960 пикселей. Изображения шаблона, содержащего две концентрические окружности и три линии, проходящие через их центр, показаны на рис. 4(а)–4(в). Исправленные изображения показаны на рисунках 4(d)–4(f).

После коррекции исходного изображения изображение шаблона было подвергнуто серой обработке. На рисунке 5(а) показаны точки, извлеченные из бинарного изображения. Точно так же мы выбрали два дополнительных изображения с разной ориентацией при извлечении точек на рисунках 5(b)-5(c). Затем мы нашли внутренние параметры, используя следующие методы: метод Менга, метод Ву, наш метод+ и наш метод. Результаты экспериментов представлены в таблице 1.

Чтобы проверить правильность внутренних параметров камеры в таблице 1, данные в таблице 1 были использованы для реконструкции трехмерной информации [12] шахматной доски на рисунке 6. Сорок пять характерных точек, соответствующих пяти строкам и из каждого изображения было выбрано девять столбцов шахматной доски. Результаты реконструкции показаны на рис. 7. Затем было рассчитано среднее значение угла в параллельных направлениях с данными с рис. 7. Аналогичным образом было получено среднее значение угла в ортогональных направлениях. В таблице 2 приведены результаты измерения угла с реальными данными, как показано на рисунке 7.

Реальные углы равны 0° для параллельных прямых и 90° в ортогональном направлении на шахматной доске. Из таблицы 2 можно сравнить абсолютную погрешность экспериментальных результатов с реальным углом. Понятно, что абсолютная ошибка нашего метода+ была меньше. Таким образом, наш метод+ оказался осуществимым и эффективным.

6. Выводы

В этом исследовании, основанном на теории гармонических сопряжений в проективной геометрии в сочетании с точкой схода и центром концентрических окружностей, предлагается метод калибровки, использующий окружности и прямую. Изображение центра окружности можно легко вычислить с помощью концентрических окружностей, не требуя знания радиуса и местоположения центра. Три изображения могут быть получены с разных ориентаций шаблона, а внутренние параметры могут быть вычислены с использованием линейного метода. Преимуществом предлагаемого процесса является то, что он не требует сложных вычислений.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана двумя грантами Национального фонда естественных наук Китая (№ 61663048 и № 11361074).

Ссылки

1. Ю. Чжан, Л. Чжоу, Х. Лю и Ю. Шан, «Гибкая онлайн-калибровка камеры с использованием линейных сегментов», Journal of Sensors , том. 2016 г., идентификатор статьи 2802343, 16 страниц, 2016 г.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

2. З. Эль Кадмири, О. Эль Кадмири, Л. Масмуди и М. Н. Баргач, «Новый солнечный трекер, основанный на всенаправленном компьютерном зрении», Journal of Solar Energy , vol. 2015 г., 6 страниц, 2015 г.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

3. Й. Ли и Дж. Лу, «Минимизация полной вариации на основе многоградиентности для улучшенного устранения размытия размытия при расфокусировке многонаправленных изображений», Международный журнал оптики , том. 2014 г., идентификатор статьи 732937, 9 страниц, 2014 г.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

4. X. Meng и Z. Hu, «Новый простой метод калибровки камеры, основанный на круглых точках», Pattern Recognition , vol. 36, нет. 5, стр. 1155–1164, 2003.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

5. Ю. Ву, Х. Чжу, З. Ху и Ф. Ву, «Калибровка камеры на основе квазиаффинной инвариантности двух параллельных окружностей», в Компьютерное зрение — ECCV 2004 , том. 3021 of Lecture Notes in Computer Science , стр. 190–202, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2004.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

6. З. Бин, «Определение внутренних параметров и параметров положения камеры на основе концентрических окружностей», в Трудах Международной конференции IEEE по цифровому производству и автоматизации (ICDMA’10) , том. 1, стр. 518–521, Хунань, Китай, 2010 г.

   . Просмотр по адресу:

   Google Scholar. 41, нет. 2, стр. 607–615, 2008 г.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

7. К. Рикольф-Виала и А.-Дж. Санчес-Сальмерон, «Надежная метрическая калибровка нелинейных искажений объектива камеры», , распознавание образов, , том. 43, нет. 4, стр. 1688–169.9, 2010.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

8. J. G. Semple and G. T. Nonkbone, Algebraic Prodictive Geometry , Clarendon Press, Oxford, UK, 1952.

   View At:

   MathScinet

9. . Hartley и A. Zisserman

10. R. Hartle Geometry in Computer Vision , Cambridge University Press, UK, 2003.

    Просмотр по адресу:

    MathSciNet

11. П. Л. Сюй, «Исследование технологии точных измерений микроскопических изображений», Advanced Materials Research , vol. 798, стр. 638–642, 2013.

    Посмотреть по адресу:

    Сайт издателя | Google Scholar

12. Z. Zhang, «Новый гибкий метод калибровки камеры», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 22, нет. 11, стр. 1330–1334, 2000.

    Посмотреть по адресу:

    Сайт издателя | Google Scholar

Copyright

Copyright © 2018 Yue Zhao et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы.

шаблонов калибровки
— MATLAB & Simulink

Calibration Patterns

Приложение Camera Calibrator и Stereo Camera Calibrator поддерживает шахматную доску, круговую сетку и пользовательские
шаблоны детектора для извлечения ключевых точек. Приложения позволяют выбрать шахматную доску,
симметричная круговая сетка или асимметричная круговая сетка детектора. Приложения также предоставляют
возможность добавления собственного детектора шаблонов и предоставления встроенных шаблонов, которые помогут вам
создать это.

Что такое шаблоны калибровки?

Калибровка камеры оценивает параметры объектива, датчика изображения изображения,
или видеокамера. Вы можете использовать эти параметры для оценки структур в сцене и для
убрать дисторсию объектива. Параметры камеры включают:

• Внутренние характеристики — относятся к внутренним характеристикам камеры,
  таких как фокусное расстояние, оптический центр (также известный как главный
  точка) и коэффициент перекоса.

• Внешние элементы — описывают местоположение (положение и ориентацию)
  камера в 3D-сцене.

Для получения более подробной информации о том, как рассчитываются внутренние и внешние факторы, и
пояснения по калибровке одиночной камеры (обскуры) и камеры типа «рыбий глаз» см. в разделе Что такое калибровка камеры?
и основы калибровки «рыбий глаз»,
соответственно.

Для оценки внутренних и внешних параметров вам нужны трехмерные мировые точки и
их соответствующие точки двумерного изображения. Вы можете получить эти соответствия, используя
несколько изображений калибровочного шаблона. Шаблон калибровки, иногда называемый
калибровочная сетка или калибровочная мишень представляет собой повторяющийся шаблон известного размера и
интервал.

Например, шахматная доска состоит из чередующихся белых и черных квадратов
равный размер. Углы квадратов, которые лежат внутри узора, используются в качестве
контрольные точки. Эти углы могут быть обнаружены на двухмерном калибровочном изображении автоматически.
с помощью алгоритма обнаружения углов. Предполагая, что нижняя правая угловая точка
верхний левый квадрат шахматной доски является источником, мы также можем определить их трехмерный мир
координаты точек, используя размер квадрата шахматной доски.

Подобные допущения используются для определения происхождения в различных типах калибровки
шаблоны, чтобы алгоритмы могли автоматически идентифицировать их на основе их структуры.
При калибровке стереокамер источник шаблона должен быть уникальным.
быть идентифицируемым и, следовательно, не должно иметь 180-градусной двусмысленности. Это означает, что узор
не должны выглядеть одинаково при повороте на 180 градусов. Это примеры калибровки
шаблоны, содержащие 180-градусную неоднозначность, которых следует избегать при калибровке
стереокамеры:

Поддерживаемые шаблоны

Computer Vision Toolbox™ содержит образец шаблона для каждого из изначально поддерживаемых шаблонов
типы. Чтобы открыть файл PDF, содержащий любой из этих поддерживаемых шаблонов, выберите ссылку или
введите соответствующую команду в приглашении MATLAB ^® :

• Шахматная доска
  шаблон:

   открытая шахматная доскаPattern.pdf 

• Симметричный
  Сетка кругов
  Узор:

   открытый симметричный CircleGridPattern.pdf 

• Сетка асимметричных кругов
  Шаблон:

   открытый асимметричный CircleGridPattern.pdf 

Шаблон шахматной доски

Шаблон шахматной доски является наиболее часто используемым калибровочным шаблоном для камеры.
калибровка. Контрольными точками для этого узора являются углы, лежащие внутри
шахматная доска. Поскольку углы чрезвычайно малы, они часто инвариантны к
искажения перспективы и объектива. Приложения калибратора также могут обнаруживать частичные
шахматные доски, которые могут быть полезны при калибровке камер с широкоугольными объективами. Использовать
шахматная доска, содержащая четное количество клеток по одному краю и нечетное количество
квадратов вдоль другого края, с двумя черными угловыми квадратами вдоль одной стороны и двумя
белые угловые квадраты на противоположной стороне. Это позволяет приложению определить
ориентация узора и начало координат. Калибратор назначает более длинную сторону в качестве
x — направление. Шаблон квадратной шахматной доски может привести к неожиданным результатам.
результаты для внешних элементов камеры.

Для подготовки шахматной доски:

1. Прикрепите распечатку шахматной доски к плоской поверхности. Несовершенства на
   поверхность может повлиять на точность калибровки.

2. Измерьте одну сторону квадрата шахматной доски. Вам нужно это измерение для
   калибровка. Размер квадратов может варьироваться в зависимости от настроек принтера.

3. Чтобы повысить скорость обнаружения, настройте шаблон с минимальным фоном
   беспорядок, насколько это возможно.

Сетка из кругов

Сетка из кругов, иногда называемая сеткой
круги — это класс шаблонов калибровки, в которых используются равномерно расположенные
круги, чтобы сформировать сетчатую структуру. Их можно разделить на два типа: симметричные
и асимметричные узоры.