一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法与流程

技术特征：

1.一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，用于实现轮胎位置的测量，其特征在于，包括以下步骤：

利用CCD相机采集有结构光的轮胎图像和无结构光的轮胎图像，进而得到只有结构光的图像；

对结构光图像进行滤波，抑制图像中的噪声；

对滤波后的图像进行边缘检测，提取结构光边缘；

对边缘图像进行多次膨胀、腐蚀操作，得到平滑轮廓的图像；

在膨胀、腐蚀后的图像中提取水平、垂直结构光曲线段；

确定胎冠上的结构光曲线段，进而得到胎冠内圆4个点的图像坐标；

将4个点的图像坐标转换为三维空间坐标，并利用几何关系计算轮胎中心的三维坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述结构光是两条相互垂直的线结构光。

3.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述对结构光图像进行滤波，抑制图像中的噪声，采用高斯滤波方法，具体为：将图像中的每一像素点与高斯内核卷积，将卷积和作为该点的灰度值；对于离散的(2k+1)×(2k+1)维高斯内核矩阵H，其元素计算公式为：

$H_{i,j}=\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}^2}{e}^{-\frac{{(i-k-1)}^2+{(j-k-1)}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}---\left(1\right)$

其中，i、j为图像的坐标位置，σ为方差，k为预设常数。

4.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述对滤波后的图像进行边缘检测，提取结构光边缘，利用canny算子进行结构光边缘提取，包括以下步骤：用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。

5.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述对边缘图像进行膨胀，用于填补物体中小的空洞和狭窄的缝隙，使 物体的尺寸增大，具体为：采用向量加法对两个集合进行合并：

其中，X表示图像，B表示膨胀结构单元，x为X中的元素，b为B中的元素，p为x膨胀后的元素。

$B=\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 1& 1& 1\\ 1& 1& 1\end{array}\right]---\left(4\right)$

6.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述腐蚀用于简化物体的结构，具体为：对集合元素采用向量减法，将两个集合合并：

其中，X表示图像，B表示腐蚀结构单元，x为X中的元素，b为B中的元素，p为x腐蚀后的元素。

$B=\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 1& 1& 1\\ 1& 1& 1\end{array}\right]---\left(4\right)$

7.根据权利要求5或6所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述膨胀为两次膨胀，所述腐蚀为两次腐蚀。

8.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述在膨胀、腐蚀后的图像中提取水平、垂直结构光曲线段，具体为：首先确定结构光曲线段的起点，然后判断结构光成像的连续性，确定结构光曲线段的终点。

9.根据权利要求8所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述确定结构光曲线段的起点，具体为：

如果图像中(x,y)位置处灰度值满足以下条件：

f(x,y)＝255 (5)

且该位置处截线段长度T满足以下不等式：

T＜TransversalMax (6)

则(x,y)位置即为结构光曲线段的起点；其中，TransversalMax是预设常数；

水平结构光曲线段起点处截线段应满足：

f(x,y')＝255 y'＝j₁,j₁+1,...,j₂且j₂-j₁＝T (7)

垂直结构光曲线段起点处截线段应满足：

f(x',y)＝255 x'＝i₁,i₁+1,...,i₂且i₂-i₁＝T (8)

其中，f(x,y)为图像(x,y)处的灰度值，j₁、j₂为图像纵坐标值，i₁、i₂为图像横坐标值，T为(x,y)处的截线段长度。

10.根据权利要求8所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述判断结构光成像的连续性，包括以下步骤：

设A、B两点分别是两条曲线段的终点和起点，坐标分别是(x_A,y_A)、(x_B,y_B)，对于水平结构光曲线段，如果满足以下条件：

|x_A-x_B|＜GapMax (9)

或对于垂直结构光曲线段，如果满足以下条件：

|y_A-y_B|＜GapMax (10)

则两条曲线段是同一条曲线段；式中，GapMax是允许的最大中断间隔。

11.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述确定胎冠上的结构光曲线段，进而得到胎冠内圆4个点的图像坐标，包括以下步骤：

胎冠上的结构光曲线段长度PointNum满足以下条件：

PointNum＞LineLenMin (11)

式中，LineLenNum是预设常数。

设(x₁,y₁)是胎冠左边水平结构光曲线段的终点坐标，(x₂,y₂)是胎冠右边水平结构光曲线段的起点坐标，(x₃,y₃)是胎冠上边垂直结构光曲线段的终点坐标，(x₄,y₄)是胎冠下边垂直结构光曲线段的起点坐标，则应满足以下条件：

x₁＜W/2-ForbidRafius (12)

x₂＜W/2+ForbidRafius (13)

y₃＜H/2-ForbidRafius (14)

y₄＜H/2+ForbidRafius (15)

式中，W是图像的宽度，H是图像的高度，ForbidRafius是预设常数，(x₁,y₁)、(x₂,y₂)、(x₃,y₃)、(x₄,y₄)即为胎冠内圆4个点的图像坐标。

12.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述将4个点的图像坐标转换为三维空间坐标，包括以下步骤：

考虑摄像头一阶径向畸变，畸变图像坐标为(x_d,y_d)，理想图像坐标为(x_u,y_u)，则

x_u＝x_d(1+k₁r²) (16)

y_u＝y_d(1+k₁r²) (17)

式中，k₁为径向畸变系数，

三维摄像机坐标(x_c,y_c,z_c)到理想图像坐标(x_u,y_u)的转换为：

$\mathrm{\ρ}\·\left[\begin{array}{c}{x}_u\\ y_u\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}f& 0& 0\\ 0& f& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\end{array}\right]---\left(18\right)$

式中，f为摄像机的有效焦距，ρ为比例常数；

世界坐标(x_w,y_w,z_w)到摄像机坐标(x_c,y_c,z_c)的转换为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\end{array}\right]=R\·\left[\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\end{array}\right]+T---\left(19\right)$

式中，R是3×3的旋转矩阵，由坐标旋转角α、β、γ决定，T是平移矢量，R和T分别决定了摄像机的方向和位置。

13.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的汽车轮胎三维定位方法，其特征在于，所述利用几何关系计算轮胎中心的三维坐标，具体为：已知胎冠内圆4 个点的空间坐标，则水平方向上两点的垂直中分线与垂直方向上两点的垂直中分线的交点即为轮胎中心的三维坐标。