一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法技术

本发明专利技术属于图像测量技术领域，尤其为一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，包括以下步骤，步骤1，双目相机标定：根据三维空间中标定板本身的角点信息与二维图像的对应点的信息，建立对应的数学关系，从而求得相机系统的内外参数。本发明专利技术，使用局部阈值分割算法对经过预处理的工件图像更好的完成了最终的分割，并弥补了OTSU算法产生的缺损和毛刺问题，为提高算法鲁棒性，对工件轮廓再进行多边形拟合以尽量减少毛刺的影响，对二值化工件图像进行去背景杂色处理后，左右图像中工件都与背景完全分离，这对后续的顶点检测至关重要。要。要。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法


[0001]本专利技术涉及图像测量
，具体为一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法。

技术介绍

[0002]传统的测量方法及设备存在测量速度慢、效率低、测量力在接触点处变形等缺点，已不能满足现代生产企业的检测要求,迫切需要一种快速、高效、准确的工件三维尺寸测量技术，利用二维图像获取待测物体的三维信息再进行测量无疑是解决这个问题的好办法，在测量环境不变的条件下，能够直接提高精度的方法就是提高采集图像的质量，影响图像采集质量的因素有很多，例如：图像采集相机的分辨率、镜头的畸变程度以及环境光源的选择等，然而高分辨率的相机成本过高，所以本课题通过选择从图像处理角度进行机器视觉测量技术尺寸检测精度的提高，解决测量精度不准确的问题，
[0003]中国专利公开号为“CN102628669A”，名称为“尺寸测量设备、尺寸测量方法及用于尺寸测量设备的程序”，该方法提供了尺寸测量设备、尺寸测量方法及用于尺寸测量设备的程序，尺寸测量设备包括：成像部分，其拍摄可移动台上的工件；深度延伸部分，其对可移动台中不同Z
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方向位置处的多个工件图像执行深度延伸，以生成深度延伸图像；主要图像显示部分，其将通过拍摄主要工件获得的深度延伸图像屏幕显示为主要图像；测量位置信息生成部分，其针对主要图像指定待测位置和测量方法，以生成测量位置信息；边沿提取部分，其基于测量位置信息从通过拍摄工件获得的深度延伸图像中提取待测位置的边沿；以及尺寸值计算部分，其基于提取的边沿获得待测位置的尺寸值，该方法得到的测量数据精确度差，不符合测量精度要求，同时实现过程复杂且效率低下。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，解决了上述
技术介绍
中所提出的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
[0008]一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，包括以下步骤，
[0009]步骤1，双目相机标定：根据三维空间中标定板本身的角点信息与二维图像的对应点的信息，建立对应的数学关系，从而求得相机系统的内外参数；
[0010]步骤2，图像预处理：由双目相机采集柱体工件的左右图像，通过拉普拉斯变换对两幅图像进行光照增强；然后使用双边滤波进行图像滤波处理；
[0011]步骤3，前背景分离：对步骤2预处理的图像进行图像分割，并对分割后的图像去除背景杂色；
[0012]步骤4，极线校正：对分割后的左右图像进行极线校正，使左右图像在同一水平线
上；
[0013]步骤5，顶点检测：对步骤4输出的左右工件图像进行顶点检测，确定顶点在图像中的坐标；
[0014]步骤6，顶点匹配与三维尺寸计算：根据工件顶点处的特征量进行左右图像的顶点匹配，然后将所得左右图像顶点坐标利用最小二乘法计算得出工件三维尺寸。
[0015]进一步地，所述步骤2中图像预处理用拉普拉斯变换对两幅图像进行光照增强；利用拉普拉斯算子可以改变图像的对比度，锐化了边缘，使得图像更加清晰，更突出图像的细节纹理，本文获取的工件图像的边缘部分就是灰度发生跳变的区域，所以拉普拉斯算子模板运算对于后续前背景分离有着良好效果。
[0016]进一步地，所述步骤3中单独将对象目标从背景中分离出来，以减少背景像素的干扰，工件图像分割选择了局部阈值分割算法，因为OTSU分割算法会产生缺损和毛刺现象，所以选择了局部阈值分割进行了准确的图像分割，并对工件轮廓进行多边形拟合以抑制边缘毛刺现象，通过对比原图与边缘轮廓填充图达到分离背景的目的，去除分割后背景杂色，提高测量精确度。
[0017]进一步地，所述步骤5在顶点检测中针对传统Harris算法运行速度慢，角点定位不准确等缺点，本专利技术对传统Harris算法进行改进，首先基于二值图像进行的相似点的去除，然后进行极大值抑制模板的改进以达到精确检测工件图像的角点、边缘，从而提高了算法的实时性。
[0018]进一步地，所述步骤6顶点匹配方面，针对工件表面少纹理的特性，创新性的提出了基于工件轮廓中心的对数极坐标匹配方法，避免了传统立体匹配算法纹理丰富的要求,并且极大地减少了算法复杂度与误匹配现象，且这一方法为规则工件的顶点匹配提供了新思路。
[0019](三)有益效果
[0020]与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，具备以下有益效果：
[0021]本专利技术，使用局部阈值分割算法对经过预处理的工件图像更好的完成了最终的分割，并弥补了OTSU算法产生的缺损和毛刺问题，为提高算法鲁棒性，对工件轮廓再进行多边形拟合以尽量减少毛刺的影响，对二值化工件图像进行去背景杂色处理后，左右图像中工件都与背景完全分离，这对后续的顶点检测至关重要。
[0022]本专利技术，本文对传统Harris算法进行改进，首先基于二值图像进行的相似点的去除，然后进行极大值抑制模板的改进以达到精确检测工件图像的角点、边缘，从而提高了算法的实时性，提出的改进算法不仅仅能够精确的检测角点，也可以精确定位边缘，错检率和漏检率降低，并且运行时间降低，既提高了精度，也增强了算法实时性。
[0023]本专利技术，基于轮廓中心的对数极坐标匹配方法能够稳定准确地配对左右图像的顶点，避免了传统立体匹配算法纹理丰富的要求,并且极大地减少了算法复杂度与误匹配现象，其算法简单高效，具有优越性与可行性，鲁棒性强。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的流程图；
[0025]图2为本专利技术局部阈值分割流程图；
[0026]图3为本专利技术改进Harris算法步骤框图；
[0027]图4为现有技术和本专利技术提出方法的相关指标对比图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]实施例1
[0030]如图1
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4所示，本专利技术一个实施例提出的一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，包括以下步骤
[0031]步骤1，双目相机标定：双目相机标定采用广泛应用的张氏相机标定法，通过检测标定板上的角点，根据三维空间中标定板本身的角点信息与二维图像的对应点的信息，建立对应的数学关系，从而求得相机系统的内外参数；
[0032]步骤2，图像预处理：由双目相机采集柱体工件的左右图像，通过拉普拉斯变换对两幅图像进行光照增强；将Laplace模板在图像原图上进行移动，当模板中数值与某一像素重合时相乘并求和，并将值赋给与模板中心重合的像素，对于无法进行上述操作的图像第一行、最后的行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，双目相机标定：根据三维空间中标定板本身的角点信息与二维图像的对应点的信息，建立对应的数学关系，从而求得相机系统的内外参数；步骤2，图像预处理：由双目相机采集柱体工件的左右图像，通过拉普拉斯变换对两幅图像进行光照增强；然后使用双边滤波进行图像滤波处理；步骤3，前背景分离：对步骤2预处理的图像进行图像分割，并对分割后的图像去除背景杂色；步骤4，极线校正：对分割后的左右图像进行极线校正，使左右图像在同一水平线上；步骤5，顶点检测：对步骤4输出的左右工件图像进行顶点检测，确定顶点在图像中的坐标；步骤6，顶点匹配与三维尺寸计算：根据工件顶点处的特征量进行左右图像的顶点匹配，然后将所得左右图像顶点坐标利用最小二乘法计算得出工件三维尺寸。2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，其特征在于：所述步骤2中图像预处理用拉普拉斯变换对两幅图像进行光照增强；利用拉普拉斯算子可以改变图像的对比度，锐化了边缘，使得图像更加清晰，更突出图像的细节纹理，本文获取的工件图像的边缘部分就是灰度发生跳变的区域，所以拉普拉斯算子模板运算对于后续前背景分离有着良好...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐雁峰，李泽瑶，王鹏，张诚，郝子强，詹伟达，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：