We refer to the recovery of these s

We refer to the recovery of these sets of parameters respectively as camera calibration, laser calibration, and conveyor calibration. McIvor [5] has given a holistic calibration procedure for a similar system that recovers all three sets of parameters simultaneously, but requires the use of a 3D calibration object. For our system, we have devised a simple procedure requiring only a planar checkerboard pattern (Fig. 8 (b) – (c)), as described in detail in [6]. In addition to being easily and inexpensively produced, the checkerboard pattern can be readily detected using open-source software such as OpenCV, reducing the software development costs. The calibration method we devised is similar to mainly existing techniques for camera-laser calibration [7, 8, 9, 10, 11]. However, for our dual-laser configuration, small errors in the calibration can result in a misalignment between the point clouds reconstructed with the two lasers, arising from an inconsistency between the laser plane parameters (n ˆA, dA, n ˆB, dB) and the conveyor motion (ˆ t) when they are determined independently. In our calibration solution, all these parameters are estimated in a constrained cost function to ensure a consistent set of results to prevent such an offset between the two point clouds

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đề cập đến sự hồi phục của những bộ các tham số tương ứng là camera calibration, hiệu chuẩn laser và băng tải hiệu chuẩn. McIvor [5] đã cho một thủ tục cân chỉnh toàn diện cho một hệ thống tương tự phục hồi tất cả các bộ ba thông số cùng một lúc, nhưng đòi hỏi phải sử dụng một đối tượng 3D hiệu chuẩn. Cho hệ thống của chúng tôi, chúng tôi đã nghĩ ra một thủ tục đơn giản, đòi hỏi phải chỉ một bàn cờ phẳng khuôn mẫu (hình 8 (b)-(c)), như được mô tả chi tiết trong [6]. Ngoài việc được một cách dễ dàng và tiết kiệm chi phí sản xuất, mô hình bàn cờ có thể dễ dàng phát hiện bằng cách sử dụng các phần mềm mã nguồn mở như OpenCV, giảm chi phí phát triển phần mềm. Các phương pháp hiệu chuẩn chúng tôi đưa ra là tương tự như hiện tại chủ yếu là kỹ thuật cho camera laser calibration [7, 8, 9, 10, 11]. Tuy nhiên, cho chúng tôi cấu hình dual-laser, các sai sót nhỏ trong các hiệu chuẩn có thể gây ra một misalignment giữa những đám mây điểm xây dựng lại với hai laser, phát sinh từ một mâu thuẫn giữa các thông số máy bay laser (n ˆA, dA, n ˆB, dB) và chuyển động băng tải (liên t) khi họ được xác định một cách độc lập. Trong giải pháp hiệu chuẩn của chúng tôi, tất cả các tham số được ước tính trong một chức năng hạn chế chi phí để đảm bảo một thiết lập phù hợp của kết quả để ngăn chặn một bù đắp giữa hai điểm mây

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đề cập đến sự phục hồi của các bộ thông số tương ứng như cân chỉnh máy ảnh, cân chỉnh laser, và hiệu chuẩn băng tải. McIvor [5] đã đưa ra một quy trình chuẩn toàn diện cho một hệ thống tương tự mà phục hồi tất cả ba bộ thông số cùng một lúc, nhưng đòi hỏi phải sử dụng một đối tượng chuẩn 3D. Đối với hệ thống của chúng tôi, chúng tôi đã nghĩ ra một thủ tục đơn giản chỉ cần một mô hình phẳng bàn cờ (Hình 8 (b) -. (C)), như được mô tả chi tiết trong [6]. Ngoài việc được sản xuất dễ dàng và không tốn kém, các mẫu hình bàn cờ có thể dễ dàng phát hiện sử dụng phần mềm mã nguồn mở như OpenCV, làm giảm chi phí phát triển phần mềm. Phương pháp hiệu chuẩn, chúng tôi nghĩ ra là tương tự như các kỹ thuật chủ yếu hiện tại cho hiệu chuẩn máy ảnh laser [7, 8, 9, 10, 11]. Tuy nhiên, với cấu hình dual-laser của chúng tôi, các lỗi nhỏ trong hiệu chuẩn có thể dẫn đến sai lệch giữa các đám mây điểm tái tạo với hai tia laser, phát sinh từ sự không thống nhất giữa các thông số máy bay laser (n A, dA, n B, dB) và chuyển động băng tải (t) khi họ được xác định một cách độc lập. Trong giải pháp hiệu chuẩn của chúng tôi, tất cả các thông số này được tính toán trong một hàm chi phí hạn chế để đảm bảo một tập quán của kết quả để ngăn chặn như một bù đắp giữa hai đám mây điểm