一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法与流程

文档序号:16393074发布日期:2018-12-25 19:30阅读:416来源:国知局
一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法与流程

本发明涉及一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法,属于图像测量技术领域。

背景技术

弹簧涵盖了减震、储能、控制及维持张力等诸多方面的功能,具有可伸缩、可展开、柔性造型空间大、结构省材等突出特点,目前其应用范围越来越广泛,随着航空航天、轮船、高铁、汽车等领域的快速发展,对弹簧的制造精度要求越来越高。然而现有的一些接触式检测手段大都难以满足需求,且难以适用于弹簧这一柔性物体上,检测速度慢,效率低,检测精度不高等。而常用的非接触电容传感检测虽然精度较高,但受温度、湿度等环境因素影响较大,难以用于工业在线检测,并且单一规格的传感器很难完成对多种规格弹簧的测量,随着光电传感元件的发展,光学图像测量技术已经成为一种速度快,精度高,受环境变化影响小的一种非接触几何量测量方案。本发明基于结构光视觉成像系统,利用结构光照射弹簧,标记弹簧轴向截形轮廓,并运用相机进行拍照成像,通过对成像图片进行数据处理,从而得到弹簧节距。该方法具有测量速度快,检测精度高,受环境影响小等有点,非常适用于工业在线测量弹簧。



技术实现要素:

(一)要解决的技术问题

弹簧由于本身特性原因,使用传统接触式测量容易造成形变,结果将变得不够精确,而使用常规的机器视觉方法可以做到非接触测量,不仅速度可以更快,而且可以做到在线测量。但该机器视觉方法需要标记线结构光光平面,进行坐标转换,而应用新的机器视觉方法,能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题。该方法使用双远心镜头代替普通镜头,能够避免随着离光心越远,物方亮度越低的亮度不均匀问题,而且畸变小,还可以简化标定过程。

(二)技术方案

本发明的一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法,其特征在于:先使线结构光与弹簧轴线方向平行照射,标记好亮度超过阈值的区域,使用两步重心法提取法提取精确的光心坐标并拟合直线,根据光心在直线上的投影点,计算平均导程并评价其稳定性;其具体步骤如下:

1)安装好线结构光发射器与工业相机,固定相对位置,系统安装如附图1所示;

2)对远心系统的参数进行标定需要两步,第一步,根据如附图2所示的坐标系,物像转换关系可以用一个矩阵变换形式表示,即:

g=p·r·t·ψ(1)

式中,g——像方坐标矩阵;

p——内参矩阵;

r——旋转矩阵;

t——平移矩阵;

ψ——物方坐标矩阵;

设ov到zu轴的距离为c1,ov到xu轴的距离为c2,则上述诸子矩阵为

其中,k为双远心镜头的放大倍率与cmos像源尺寸的比率。将上述子矩阵代入式(1)得到远心镜头系统物象映射关系为:

x=0

yu=-yv/k

zu=-xv/(k·sinb)

图像坐标与像素坐标的关系为:

其中μ为cmos像源尺寸,一般尺寸为正方形,所以不做长宽上的区别。

选定矩形窗口范围,如附图3所示,选取左上和右下的两个坐标a、b,得到区域范围内所有角点像方坐标与对应物方坐标的值,代入式(1),以最小二乘法解出所有参数。但该结果只考虑到一阶误差,由于镜头制造和安装的问题,一般会存在径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变而影响图像的精度,该图像畸变过程为:

其中下标d代表图像畸变后的坐标。

第二步标定,将r,t,p,q1,h1,h2,s1,s2代入下式,使用levenberg-marquardt算法来优化各变量,得到最小的代价函数f:

其中,属于图像坐标系,是根据方程(1)重映射的点。代入最优化的初值中,r,t,p均为第一步得到的值,q1,h1,h2,s1,s2均为0;

3)将弹簧固定在测量平面上,调整线结构光使得线结构光与弹簧轴线平行,工业相机拍摄弹簧图像,如附图4所示;

4)对图像使用均值滤波,然后取r通道。如附图5,并对r通道使用二值化处理,仅保留亮度值220以上的数据,对图像进行8连通域查找,并记录所有亮点块的坐标,此时所有亮点的亮度为1,其余暗点为0,如附图6,使用的均值滤波算法为:

其中,f(xi,yj)为点(xi,yj)的亮度值。

8连通域算法为,对上式中的每个m矩阵进行判断,若除中间点外的8个像素亮度值有为1的,则将该像素坐标归到连通域集合gn,由此可将附图6中的亮块区域归类为多个连通域集合;

5)对二值化图像做屏蔽操作,方法为选取弹簧视野区域内的两点坐标,可获得一个矩形,该矩形窗口内仅保留感兴趣区域,去除背景杂光与无需参与计算的弹簧表面亮点,如附图7所示

6)对每个连通域集合计算重心坐标,如附图8所示,算法为:

其中,ln为连通域集合gn的重心坐标;

7)利用步骤6得到的粗略重心坐标,对均值滤波后取的r通道图像使用圆形窗口加权重心法,窗口半径为n个像素,n的数值根据相机像素而定,重新寻找更精确的重心坐标,如附图9所示。加权重心算法为:

其中,m为加权次数;

8)对所有重提取的重心坐标位置进行直线拟合,获得大致经过重心坐标的直线的方程y=ax+b,如附图10所示。直线拟合算法为:

其中,pinv为求非标准方阵的广义逆的函数;

9)将所有重心坐标垂直投影在该直线上,对所有直线上点的距离取平均值,得到平均像素距离d及方差,如附图11所示,点到直线的投影算法为:

联立以上方程,解出投影点(x1,y1)的坐标,其中(x0,y0)为重提取的重心坐标;

10)根据拟合直线的三角函数关系,将d分解为x轴方向和y轴方向,分别除以放大系数k与k·sinb,得到平均导程d:

(三)有益效果

本发明与现有技术相比较,其具有以下有益效果:本发明能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题,使用双远心镜头代替普通镜头,能够避免随着离光心越远,物方亮度越低的亮度不均匀问题,而且畸变小,还可以简化标定过程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的结构光测量弹簧示意图;

图2是本发明的物方和像方坐标系示意图;

图3是本发明的选定标定范围示意图;

图4是本发明的线结构光与弹簧表面的交互示意图;

图5是本发明的对原图滤波后取r通道示意图;

图6是本发明的二值化处理后的图像示意图;

图7是本发明的保留窗口内感兴趣区域示意图;

图8是本发明的某二值化区域的重心位置示意图;

图9是本发明的红色点为重提取的重心位置示意图;

图10是本发明的用光重心坐标拟合直线方程示意图;

图11是本发明的光重心在拟合直线上的投影示意图。

具体实施方式

作为本发明较佳实施例:

一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法,其特征在于:先使线结构光与弹簧轴线方向平行照射,标记好亮度超过阈值的区域,使用两步重心法提取法提取精确的光心坐标并拟合直线,根据光心在直线上的投影点,计算平均导程并评价其稳定性;其具体步骤如下:

1)安装好线结构光发射器与工业相机,固定相对位置,系统安装如附图1所示;

2)对远心系统的参数进行标定需要两步,第一步,根据如附图2所示的坐标系,物像转换关系可以用一个矩阵变换形式表示,即:

g=p·r·t·ψ(1)

式中,g——像方坐标矩阵;

p——内参矩阵;

r——旋转矩阵;

t——平移矩阵;

ψ——物方坐标矩阵;

设ov到zu轴的距离为c1,ov到xu轴的距离为c2,则上述诸子矩阵为

其中,k为双远心镜头的放大倍率与cmos像源尺寸的比率。将上述子矩阵代入式(1)得到远心镜头系统物象映射关系为:

x=0

yu=-yv/k

zu=-xv/(k·sinb)

图像坐标与像素坐标的关系为:

其中μ为cmos像源尺寸,一般尺寸为正方形,所以不做长宽上的区别。

选定矩形窗口范围,如附图3所示,选取左上和右下的两个坐标a、b,得到区域范围内所有角点像方坐标与对应物方坐标的值,代入式(1),以最小二乘法解出所有参数。但该结果只考虑到一阶误差,由于镜头制造和安装的问题,一般会存在径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变而影响图像的精度,该图像畸变过程为:

其中下标d代表图像畸变后的坐标。

第二步标定,将r,t,p,q1,h1,h2,s1,s2代入下式,使用levenberg-marquardt算法来优化各变量,得到最小的代价函数f:

其中,属于图像坐标系,是根据方程(1)重映射的点。代入最优化的初值中,r,t,p均为第一步得到的值,q1,h1,h2,s1,s2均为0;

3)将弹簧固定在测量平面上,调整线结构光使得线结构光与弹簧轴线平行,工业相机拍摄弹簧图像,如附图4所示;

4)对图像使用均值滤波,然后取r通道。如附图5,并对r通道使用二值化处理,仅保留亮度值220以上的数据,对图像进行8连通域查找,并记录所有亮点块的坐标,此时所有亮点的亮度为1,其余暗点为0,如附图6,使用的均值滤波算法为:

其中,f(xi,yj)为点(xi,yj)的亮度值。

8连通域算法为,对上式中的每个m矩阵进行判断,若除中间点外的8个像素亮度值有为1的,则将该像素坐标归到连通域集合gn,由此可将附图6中的亮块区域归类为多个连通域集合;

5)对二值化图像做屏蔽操作,方法为选取弹簧视野区域内的两点坐标,可获得一个矩形,该矩形窗口内仅保留感兴趣区域,去除背景杂光与无需参与计算的弹簧表面亮点,如附图7所示

6)对每个连通域集合计算重心坐标,如附图8所示,算法为:

其中,ln为连通域集合gn的重心坐标;

7)利用步骤6得到的粗略重心坐标,对均值滤波后取的r通道图像使用圆形窗口加权重心法,窗口半径为n个像素,n的数值根据相机像素而定,重新寻找更精确的重心坐标,如附图9所示。加权重心算法为:

其中,m为加权次数;

8)对所有重提取的重心坐标位置进行直线拟合,获得大致经过重心坐标的直线的方程y=ax+b,如附图10所示。直线拟合算法为:

其中,pinv为求非标准方阵的广义逆的函数;

9)将所有重心坐标垂直投影在该直线上,对所有直线上点的距离取平均值,得到平均像素距离d及方差,如附图11所示,点到直线的投影算法为:

联立以上方程,解出投影点(x1,y1)的坐标,其中(x0,y0)为重提取的重心坐标;

10)根据拟合直线的三角函数关系,将d分解为x轴方向和y轴方向,分别除以放大系数k与k·sinb,得到平均导程d:

本发明能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题,使用双远心镜头代替普通镜头,能够避免随着离光心越远,物方亮度越低的亮度不均匀问题,而且畸变小,还可以简化标定过程。

上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下,本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进,均应落入到本发明的保护范围,本发明请求保护的技术内容,已经全部记载在权利要求书中。

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