一种鲁棒的影像测量方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种鲁棒的影像检测的方法。
【背景技术】
[0002]影像测量系统是一种利用机器视觉原理进行测量的仪器设备，影像测量系统由硬件部分和软件部分组成。硬件部分主要包括相机、镜头、工作台等。软件部分主要用来计算和分析测量数据。工作时，首先由相机捕获待测了产品的影像，然后对要检测的部位进行特征提取和拟合计算，并将检测结果换算成物理尺寸，从而实现了多产品外观尺寸的测量。
[0003]现有测量系统能够对一般的圆和直线进行拟合，即可以检测一般的圆的直径，边到边的距离。在制定检测圆的模板时，必须要指定影像测量区域。现有方法是用一个矩形来指定检测的圆的区域。算法在这个区域里面选择长度最大的轮廓进行圆的拟合。但是用这种区域来测量是有缺陷的，有些情况不能鲁棒的检测。首先，当一个圆是由多个不相连的圆弧组成时，选择一条圆弧进行拟合得到的结果不准确。其次，在有同心圆的区域，这种检测方式检测的可能是上一层圆或下一层圆，导致检测错误。
【发明内容】
[0004]本发明针对现有技术中存在不足之处，提供一种鲁棒的影像检测的方法，该方法统可以更加精确地指定要检测部位的区域，可以允许一个圆由多个弧组成，而且有效地克服了有同心圆时测量出错的缺陷。
[0005]为了实现上述目的，本发明采用的技术是一种鲁棒的影像检测方法，根据获得的捕获影像创建检测模板，将创建获得检测模板对影像进行加载，从而对影像进行检测；
[0006]其中，所述创建检测模板包括以下步骤:
[0007]根据获得影像的灰度图像进行边缘计算从确定影像的边界，
[0008]将相邻边界合并在一起，再对合并的边缘进行切分，从而获得线性边缘和/或椭圆形边缘，
[0009]分别对线性边缘和/或椭圆形边缘进行拟合，根据拟合结果确定检测的上届和下届，从而完成检测模板的创建。
[0010]在本发明提供的一优选实施例中，其中所述边缘计算采用Canny边缘测算法进行计算。
[0011]在本发明提供的一优选实施例中，其中所述图像边界的像素边缘点采用亚像素进行计算，以提高获得边界数据的精确性。
[0012]在本发明提供的一优选实施例中，其中所述椭圆形边缘采用最小二乘法或多级过滤噪声法进行拟合。
[0013]在本发明提供的一优选实施例中，其中所述椭圆形边缘的拟合包括以下步骤:先对椭圆形边缘进行初步拟合，然后将边缘点距离拟合椭圆形较远的点过滤掉，之后再次利用剩余的边缘点再次进行拟合。
[0014]在本发明提供的一优选实施例中，其中所述椭圆形边缘上届和下届确定包括如下步骤:根据拟合得到椭圆的半轴为1^、!.；；、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi]，自定义扩充距离的参数d，推算出上届的半轴为i^+d、r2+d、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi]和下届半轴为rfd、r2_d、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi];由上届和中心点对应所形成的扇形区域和由下届和中心点对应所形成的扇形区域之间差集区域即为检测模板中检测区域。
[0015]本发明提供的影像检测方法可以提高检测部位的检测精度，同时又可在存在多个圆的情况下完成检测，有效避免测量出错的概率。
【附图说明】
[0016]图1是本发明提供的鲁棒性影像检测的流程框架图。
[0017]图2是实施例1的示意图。
[0018]图3是实施例2的示意图。
【具体实施方式】
[0019]以下通过实施例对本发明提供的鲁棒性的影像检测的方法作进一步详细说明，以便更好理解本发明创造的保护范围，但实施例的内容并不限制本发明创造的保护范围。
[0020]传统测量仪在模板中指定圆弧检测区域时使用矩形区域来表示，但矩形区域中可能包含其他弧形边缘，导致检测出错。本发明提供的方法根据弧形特点设置的区域，以同时利用多个弧去拟合一个圆，避免用矩形区域导致的出错情况，这样就提高了影像测量仪检测圆弧的鲁棒性。
[0021]如图1所示的流程图，首先利用获得的捕获影像创建检测模板，步骤包括根据获得影像的灰度图像进行边缘计算从确定影像的边界。利用常用的canny算子检测图像的边缘。针对这些像素边缘点进行亚像素计算，使的计算的边界更加精确。
[0022]将相邻边界合并在一起，再对合并的边缘进行切分，从而获得线性边缘和或椭圆形(包括圆形)边缘。分别对线性边缘和/或椭圆形边缘进行拟合，线性边缘的拟合相比椭圆形边缘要简单的多。本发明的重点在于对于椭圆形边缘的拟合，对椭圆形的边界进行拟合主要利用最小二乘法。同时也可以采用多级过滤噪声法一并进行拟合。优选的方案是，首先对椭圆形的边界进行拟合，然后将边缘点距离拟合椭圆较远的点过滤掉，之后利用剩余的边缘点再次拟合，从而完成对椭圆形的边界的拟合。
[0023]根据拟合结果确定检测的上届和下届，从而完成检测模板的创建。椭圆形边界的上届和下届的确定方法如下:根据拟合出的椭圆(半轴为r2，方向为phi，角度范围为[startphi，endphi])。根据自定义、可调节大小的扩充范围的参数d，推算出上界的半轴为h+d、r2+d，方向为phi，角度范围为[startphi，endphi]和下届的半轴为rfd、r2_d，方向为phi，角度范围为[startphi，endphi]。设定由上届和中心点对应组成的扇形区域为Reg1nup，下届和中心点对应组成的扇形区域为Reg1nd_。由Reg1nufr^ Reg1ndmm之间差集形成区域Reg1n.，Reg1n■就是确定下来待检测的区域。
[0024]根据Reg1n■确定而创建检测模板，利用检测模板对影像进行加载，从而完成对影像进行检测。
[0025]实施例1
[0026]如图2所示，图中I为待检测的圆弧，2为选择的区域，3为下届，4为上届。
[0027]根据检测到椭圆的弧形边缘，对所属弧形边缘进行拟合，计算得到近似椭圆的两个半轴大小(^，r2)及边缘的角度范围。定义一个可以调节大小的参数d，根据d大小，计算出近似椭圆的上界椭圆弧(半轴为:(!^+(!,rjj+d))和下届椭圆弧(半轴为:Cr1-C^r2-(I))。设这两个圆弧对于的扇形区域分别为Reg1nuf^P Reg1n d_，1^8；[01^|:)与Reg1n d_的差集Reg1n.即为要检测的圆弧的区域。这样每个圆弧都对应一个区域Reg1n RW，Reg1nR(^|)i；是确定下来待检测的区域。
[0028]实施例2
[0029]如图3所示，图中5为区域上届，6为待检测圆，7为区域下届，8为同心圆。
[0030]图3中的同心圆8是指同心椭圆，而圆是椭圆的一个特例，所以同心椭圆包括传统的同心圆。这里概念上是用同心圆来表示的。拟合影像中检测到的椭圆后，得出椭圆的两个半径:r#Pr2。同样根据手动设置的扩充尺寸的参数d，可计算出椭圆的上边界椭圆，其两个半轴为n+d和r2+d，以及椭圆的下边界椭圆，其两个半轴为rfd和r2_d。上下边界椭圆之间的区域就是要设定的待检测的椭圆区域，即使其内部含有其他圆，但其设定的椭圆区域没有涵盖其他区域，所以不会检测出错，从而解决了同心圆的检测问题。
[0031]以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对该实用进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。
【主权项】
1.一种鲁棒性的影像检测方法，其特征在于，根据获得的捕获影像创建检测模板，将创建获得检测模板对影像进行加载，从而对影像进行检测； 其中，所述创建检测模板包括以下步骤: 根据获得影像的灰度图像进行边缘计算从确定影像的边界， 将相邻边界合并在一起，再对合并的边缘进行切分，从而获得线性边缘和/或椭圆形边缘， 分别对线性边缘和/或椭圆形边缘进行拟合，根据拟合结果确定检测区域的上届和下届，从而完成检测模板的创建。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算采用Canny边缘测算法进行计算。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像边界的像素边缘点采用亚像素进行计算，以提高获得边界数据的精确性。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述椭圆形边缘采用最小二乘法或多级过滤噪声法进行拟合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述椭圆形边缘的拟合包括以下步骤:先对椭圆形边缘进行初步拟合，然后将边缘点距离拟合椭圆形较远的点过滤掉，之后再次利用剩余的边缘点再次进行拟合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述椭圆形边缘上届和下届确定包括如下步骤: 根据拟合得到椭圆的半轴为A、r2、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi]，自定义扩充距离的参数d，推算出上届的半轴为i^+d、r2+d、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi]和下届半轴为rfd、r2_d、方向为ph1、角度范围为[startphi，endphi]； 由上届和中心点对应所形成的扇形区域和由下届和中心点对应所形成的扇形区域之间差集区域即为检测模板中检测区域。
【专利摘要】本发明公开了一种鲁棒的影像测量方法，本发明涉及一种影像测量方法，其包括捕获影像模块，创建模板模块和影像测量模块。创建模板是对要检测的部位进行指定，首先对捕获到的影像进行边缘检测，然后用鲁棒的区域指定方法指定要检测的区域并保存。测量时系统首先加载模板，然后对捕获的影像进行物体匹配，在影像中找到模板设置区域对应的区域，然后对这个区域的边缘进行检测，最终完成测量。
【IPC分类】G01B11/00, G01B11/08
【公开号】CN105203022
【申请号】CN201510014281
【发明人】张庆久
【申请人】上海迪谱工业检测技术有限公司
【公开日】2015年12月30日
【申请日】2015年1月12日