📐

Camera Calibration & Geometry

รากฐานคณิตศาสตร์สำหรับวิชันความแม่นยำ

แปลงข้อมูลภาพให้เป็นการวัดที่แม่นยำด้วยคณิตศาสตร์เรขาคณิต

🎯
0.01px

ความแม่นยำ sub-pixel

📏
±0.02°

ความแม่นยำการหมุน

🔄
99.9%

ความสำเร็จการปรับแต่ง

โมเดลกล้องและพารามิเตอร์

I พารามิเตอร์ภายใน (Intrinsic)

Camera Matrix (K)

K = [fx s cx]
    [ 0 fy cy]
    [ 0 0 1]
fx, fy: ความยาวโฟกัส
cx, cy: จุดหลัก
s: พารามิเตอร์เอียง

โมเดลการบิดเบี้ยว

Radial: k₁r² + k₂r⁴ + k₃r⁶
Tangential: p₁(r² + 2x²) + p₂(2xy)

E พารามิเตอร์ภายนอก (Extrinsic)

Pose Matrix [R|t]

[R|t] = [r₁₁ r₁₂ r₁₃ | tx]
        [r₂₁ r₂₂ r₂₃ | ty]
        [r₃₁ r₃₂ r₃₃ | tz]
Rotation (R)
  • • มุมออยเลอร์
  • • ควอเทอร์เนียน
  • • แกน-มุม
Translation (t)
  • • tx: X-axis การเลื่อน
  • • ty: Y-axis การเลื่อน
  • • tz: Z-axis การเลื่อน

เทคนิคการปรับแต่ง

📋

Zhang's Method

วิธีมาตรฐานใช้แผ่นหมากรุกสำหรับการปรับแต่ง

  • ใช้งานง่าย
  • ความแม่นยำสูง
  • รองรับการบิดเบี้ยว
🔧

Bundle Adjustment

การปรับให้เหมาะสมแบบไม่เชิงเส้นสำหรับความแม่นยำสูงสุด

  • ความแม่นยำสูงสุด
  • ใช้หลายมุมมอง
  • ปรับพร้อมกัน
🤖

Self-Supervised

การปรับแต่งอัตโนมัติด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

  • ไม่ต้องใช้ pattern
  • อัตโนมัติ
  • ปรับตัวได้
👁️

Stereo Calibration

การปรับแต่งสำหรับระบบกล้องคู่เพื่อการวัด 3D

  • เรขาคณิต Epipolar
  • การวัดระยะ
  • การสร้าง 3D
📷

Multi-Camera

เครือข่ายกล้องหลายตัวสำหรับการตรวจสอบแบบรอบด้าน

  • ครอบคลุมทุกมุม
  • การซิงค์เวลา
  • ปรับแต่งโกลบอล

Real-time Calibration

การปรับแต่งแบบเรียลไทม์สำหรับระบบไดนามิก

  • ปรับตัวอัตโนมัติ
  • ตรวจจับการเปลี่ยนแปลง
  • การแก้ไขทันที

การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม

การวัดความแม่นยำ

การวัดมิติ 3D

วัดขนาด ปริมาตร และรูปร่างของชิ้นงาน

การตรวจสอบประกอบ

ตรวจสอบตำแหน่งและการประกอบชิ้นส่วน

การวัดระยะ/มุม

วัดระยะทางและมุมด้วยความแม่นยำสูง

ระบบหุ่นยนต์และอัตโนมัติ

Robot Vision Guidance

ให้ข้อมูลตำแหน่งและทิศทางแก่หุ่นยนต์

Pick & Place Systems

ระบบจับและวางชิ้นงานด้วยความแม่นยำ

การเชื่อมและตัด

ควบคุมเส้นทางการเชื่อมและตัดแบบแม่นยำ

พร้อมสร้างระบบวัดความแม่นยำ?

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านการปรับแต่งกล้องและเรขาคณิต

Extrinsic Parameters

Calibration Techniques

Traditional Methods

Modern Deep Learning Approaches

Multi-Camera Systems

Stereo Vision

Multi-view Geometry

Geometric Transformations

2D Transformations

3D Transformations

Feature Detection & Matching

Classical Features

Learning-based Features

Structure from Motion (SfM)

Sequential SfM

Global SfM

Visual SLAM

Monocular SLAM

Stereo & RGB-D SLAM

การประยุกต์ใช้งาน

Industrial Applications

Automotive & Transportation

Entertainment & Media

เทคนิคขั้นสูง

Optimization Techniques

Robust Methods

การประเมินและเมตริก