一种基于双目视觉的孔径检测方法与流程

本发明涉及产品检测技术领域，尤其涉及一种基于双目视觉的孔径检测方法及装置。

背景技术：

在工业生产过程中，经常需要在标定的位置打出符合要求的孔，为了保证产品的生产质量和防止不合格品流入下一道工序，需要对打出的孔进行直径大小的误差、孔有无等制作质量进行检测。现有技术中一般是利用千分尺、刻度尺等工具人工检测孔径，因检测方法受人为因素影响，检测易出现较大误差，无法准确判断孔径是否合格，且检测过程费时费力。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种基于双目视觉的孔径检测方法及装置，能快速准确识别孔的直径大小。本发明所采用的技术方案是：

一种基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过双目摄像头获取检测台上目标检测物的第一平面图像和第二平面图像；

(2)利用双目视觉处理算法对所述第一平面图像和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间；

(3)根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息。

进一步地，所述利用双目视觉处理算法对所述第一平面和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间包括：

s1：对所述第一平面图像和第二平面图像进行预处理；

s2：对经过预处理的第一平面图像和第二平面图像进行智能认知，确定视差计算前的泛化认知特征，并建立所述第一平面图像和第二平面图像之间的匹配关系，以辨认所述目标检测物的认知属性；

s3：根据所述目标检测物的认知属性，确认与该认知属性相对应的一个或多个特定认知特征；

s4：根据双目立体成像原理进行视差计算；

s5：结合所述特定认知特征，建立所述目标检测物的三维坐标空间；

进一步地，上述检测方法还包括以下步骤：

s6：判断所述三维坐标空间的识别度是否满足精度和误差要求；如满足，根据坐标与图片像素之间的关系，将图片中每个待检测孔的像素值转换为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息；如不满足，转至步骤s7；

s7：返回步骤s2，重新确定所述泛化认知特征，并继续执行步骤s3-s6。

进一步地，所述泛化认知特征包括纹理、轮廓、颜色中的一种或几种；所述特定认知特征包含在所述泛化认知特征之内；所述认知属性的具体种类包括颜色、轮廓、表面纹理以及轮廓的几何结构。

进一步地，所述步骤s1中的预处理包括滤波、降噪、白平衡、扭曲处理、放射变化。

进一步地，所述步骤s2中确定视差计算前的泛化认知特征的方法包括：图形种类、组成图形的线条的几何长度、组成图形的不同特征区域的颜色、组成图形的线条的连接关系、本图形和其它泛化图形的几何关系、组成图形的轮廓的长度比例关系。

进一步地，所述根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息包括：当孔的形状为圆形时，根据圆周上点的坐标，计算并输出圆孔的直径及圆中心点坐标；当孔的形状为多边形时，根据多边形轮廓上点的坐标，计算并输出多边形孔的各边长。

本发明提出一种基于双目视觉的孔径检测方法，能快速准确同时检测出多个孔径大小，避免了人工检测易出现较大误差、费时费力的问题，大大提高了检测效率，具有非常广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的一种基于双目视觉的孔径检测方法的具体使用场景示意图。

图中：1.双目摄像头；2.目标检测物；3.待检测孔。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案作进一步说明。

参见图1，本发明的一种基于双目视觉的孔径检测方法，包括以下步骤：

(1)通过双目摄像头获取检测台上目标检测物的第一平面图像和第二平面图像；

(2)利用双目视觉处理算法对所述第一平面图像和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间；

(3)根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息。

在一个较佳的实施例中，所述利用双目视觉处理算法对所述第一平面和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间包括：

s1：对所述第一平面图像和第二平面图像进行预处理；

s2：对经过预处理的第一平面图像和第二平面图像进行智能认知，确定视差计算前的泛化认知特征，并建立所述第一平面图像和第二平面图像之间的匹配关系，以辨认所述目标检测物的认知属性；

s3：根据所述目标检测物的认知属性，确认与该认知属性相对应的一个或多个特定认知特征；

s4：根据双目立体成像原理进行视差计算；

s5：结合所述特定认知特征，建立所述目标检测物的三维坐标空间；

进一步地，上述检测方法还包括以下步骤：

s6：判断所述三维坐标空间的识别度是否满足精度和误差要求；如满足，根据坐标与图片像素之间的关系，将图片中每个待检测孔的像素值转换为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息；如不满足，转至步骤s7；

s7：返回步骤s2，重新确定所述泛化认知特征，并继续执行步骤s3-s6。

进一步地，所述泛化认知特征包括纹理、轮廓、颜色中的一种或几种；所述特定认知特征包含在所述泛化认知特征之内；所述认知属性的具体种类包括颜色、轮廓、表面纹理以及轮廓的几何结构。

进一步地，所述步骤s1中的预处理包括滤波、降噪、白平衡、扭曲处理、放射变化。

进一步地，所述步骤s2中确定视差计算前的泛化认知特征的方法包括：图形种类、组成图形的线条的几何长度、组成图形的不同特征区域的颜色、组成图形的线条的连接关系、本图形和其它泛化图形的几何关系、组成图形的轮廓的长度比例关系。

进一步地，所述根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息包括：当孔的形状为圆形时，根据圆周上点的坐标，计算并输出圆孔的直径及圆中心点坐标；当孔的形状为多边形时，根据多边形轮廓上点的坐标，计算并输出多边形孔的各边长。

本发明提出的一种基于双目视觉的孔径检测方法，采用了泛化认知特征和特定认知特征相结合的方式来对待检测孔进行识别，能快速准确同时检测出多个孔径大小，避免了人工检测易出现较大误差、费时费力的问题，大大提高了检测效率，具有非常广阔的应用前景。

技术特征：

1.一种基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过双目摄像头获取检测台上目标检测物的第一平面图像和第二平面图像；

(2)利用双目视觉处理算法对所述第一平面图像和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间；

(3)根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息。

2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，所述利用双目视觉处理算法对所述第一平面和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间包括：

s1：对所述第一平面图像和第二平面图像进行预处理；

s2：对经过预处理的第一平面图像和第二平面图像进行智能认知，确定视差计算前的泛化认知特征，并建立所述第一平面图像和第二平面图像之间的匹配关系，以辨认所述目标检测物的认知属性；

s3：根据所述目标检测物的认知属性，确认与该认知属性相对应的一个或多个特定认知特征；

s4：根据双目立体成像原理进行视差计算；

s5：结合所述特定认知特征，建立所述目标检测物的三维坐标空间。

3.根据权利要求2所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

s6：判断所述三维坐标空间的识别度是否满足精度和误差要求；如满足，根据坐标与图片像素之间的关系，将图片中每个待检测孔的像素值转换为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息；如不满足，转至步骤s7；

s7：返回步骤s2，重新确定所述泛化认知特征，并继续执行步骤s3-s6。

4.根据权利要求2所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，所述泛化认知特征包括纹理、轮廓、颜色中的一种或几种；所述特定认知特征包含在所述泛化认知特征之内；所述认知属性的具体种类包括颜色、轮廓、表面纹理以及轮廓的几何结构。

5.根据权利要求2所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，所述步骤s1中的预处理包括滤波、降噪、白平衡、扭曲处理、放射变化。

6.根据权利要求2所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，所述步骤s2中确定视差计算前的泛化认知特征的方法包括：图形种类、组成图形的线条的几何长度、组成图形的不同特征区域的颜色、组成图形的线条的连接关系、本图形和其它泛化图形的几何关系、组成图形的轮廓的长度比例关系。

7.根据权利要求1所述的基于双目视觉的孔径检测方法，其特征在于，所述根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息包括：当孔的形状为圆形时，根据圆周上点的坐标，计算并输出圆孔的直径及圆中心点坐标；当孔的形状为多边形时，根据多边形轮廓上点的坐标，计算并输出多边形孔的各边长。

技术总结
本发明公开一种基于双目视觉的孔径检测方法，包括以下步骤：通过双目摄像头获取检测台上目标检测物的第一平面图像和第二平面图像；利用双目视觉处理算法对所述第一平面图像和所述第二平面图像进行处理，建立所述目标检测物的三维坐标空间；根据坐标与图像像素之间的预先标定位置关系，将图像中待检测孔的像素值转化为真实的孔大小信息，计算并输出孔的几何尺寸信息。本发明能快速准确同时检测出多个孔径大小，避免了人工检测易出现较大误差、费时费力的问题，大大提高了检测效率，具有非常广阔的应用前景。

技术研发人员：董霄剑;曾洪庆
受保护的技术使用者：北京伟景智能科技有限公司
技术研发日：2018.12.29
技术公布日：2020.07.07