结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质与流程

文档序号:24291180发布日期:2021-03-17 00:39阅读:164来源:国知局
结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质与流程

本发明属于机器视觉技术领域,具体涉及结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质。



背景技术:

目前随着智能制造的发展,工业应用中,非接触式的结构光视觉传感器应用越来越广泛,在曲面造型加工检测,工件质量检测,焊缝跟踪等领域,结构光视觉传感器已经得到了广泛的应用。采用线结构光方式的视觉传感器,满足激光三角法测量模型,是一种非接触、测量速度快、精度较高的测量方式。激光线照射到被测物体表面,形成光条纹,该光条纹受到被测物体表面几何形状的影响而出现不连续、畸变的现象,这种变化包含了被测物体表面的深度信息。通过对采集的激光线图像进行分析,提取出激光线的中心线,根据相机与激光器构成的几何模型,就能够计算出激光中线上的点的空间位置,从而获得被测物体表面的结构信息。

在进行模板匹配焊缝定位之前,首先需要构造图像模板。模板图像可以通过原图截取或自行建模的方式获取。在结构光条纹图像中,采用原图直接截取的方式容易把干扰也带入模板图像中,对后续的匹配过程造成影响。截取模板首先需要确定截取区域的大小,截取区域可以通过手动的方式指定,但手工操作受到操作者的主观判断影响。另外,在实际扫描的过程中,传感器相对于焊缝的姿态往往难以保持恒定,导致激光线的形状产生变化,使用单个模板难以实现整个扫描过程的准确匹配。因此,需要设计一种自适应图像模板截取方法,使整个焊缝扫描过程都能准确定位到焊缝。



技术实现要素:

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质,方法针对单线结构光传感器所采集激光线图像,利用视觉仿真系统生成的仿真激光线的几何特征和图像边界条件,估算合适的模板截取区域尺寸与夹角偏差,得到的多个图像模板用于后续的焊缝视觉定位。

为了达到上述目的,本发明采用以下技术方案:

结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法,包括以下步骤:

在视觉仿真环境中,设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线;

在仿真激光线上的仿真焊缝点处进行分裂,把仿真激光线分成左右两部分;

对左右两部分仿真激光线采用道格拉斯普克算法进行分段线性拟合,得到多个分段特征点;

定义模板截取区域形状,并通过判断仿真焊缝点与图像边界的距离和与最近邻特征点距离的方式计算模板截取区域大小;

固定截取区域大小并结合激光线的宽度,计算出合适的模板条纹夹角偏差以构造多个激光线夹角不同的图像模板。

进一步的,所述仿真激光线由多个离散点组成。

进一步的,所述采用道格拉斯普克算法具体为:

对每一条仿真激光线曲线的首末点虚连一条直线,求所有离散点与直线的距离,并找出最大距离值dmax,用dmax与限差d相比;若dmax<d,这条曲线上的中间离散点全部舍去,若dmax≥d,保留dmax对应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分重复使用道格拉斯普克算法,分别进行分段线性拟合,得到多个分段特征点。

进一步的,所述定义模板截取区域具体为模板截取区域的形状定义为正方形。

进一步的,所述模板截取区域的中心位于仿真焊缝点上,模板截取区域包含最近邻的分段特征点并且其边界不超出图像的边界。

进一步的,所述模板截取区域大小计算具体为:

由于模板截取区域的形状定义为正方形,计算出模板截取区域边长进而得到模板截取区域大小;

设激光线图像宽度、高度分别以w、h表示,仿真焊缝点及其左右最近邻特征点分别表示为p0(x0,y0)、pl(xl,yl)、pr(xr,yr),模板截取区域边长lt的计算公式如下:

其中,p、q分别是仿真焊缝点p0(x0,y0)到左右最近邻特征点的坐标之差最大值和到图像边界距离的最小值。

进一步的,所述构造多个激光线夹角不同的图像模板具体为:

固定模板截取区域的大小,根据经验值设定激光线的宽度,在把仿真激光线分成左右两部分的基础上,固定其中一部分激光线,另一部分绕所述仿真焊缝点旋转得到另一条激光线;

逐渐增大两激光线的夹角偏差并计算边缘交点;当所述边缘交点满足:在模板截取区域外部、最贴近区域边界的两个条件时,记录当前的夹角偏差dθ,作为多模板的夹角偏差。

进一步的,所述夹角偏差dθ根据下式计算:

其中,lw为激光线宽度,lt为模板截取区域的边长。

本发明还包括结合视觉仿真的自适应图像模板截取系统,应用本发明提供的结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法,包括仿真激光线生成模块、仿真激光线分裂模块、分段线性拟合模块以及计算模块;

所述仿真激光线生成模块用于设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线;

所述仿真激光线分裂模块用于在仿真激光线上的仿真焊缝点处进行分裂,把仿真激光线分成左右两部分;

所述分段线性拟合模块用于对左右两部分仿真激光线用道格拉斯普克算法分别进行分段线性拟合;

所述计算模块用于定义模板截取区域形状,计算模板截取区域大小以及多个模板之间的夹角偏差。

本发明还包括一种存储介质,存储有程序,当程序被处理器执行时,实现本发明提供的所述结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法。

本发明与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:

本发明通过视觉仿真系统,在用单线结构光传感器定位空间物体的应用场合中,合理地估算了可以取得良好匹配效果的图像模板大小,并通过设置多个夹角不一的图像模板,使整个焊缝扫描过程中均能得到良好的焊缝定位效果。

附图说明

图1是本发明方法的流程图;

图2是本发明截取区域的获取示意图;

图3是激光线形状变化示意图;

图4是本发明系统的结构示意图;

图5是本发明存储介质的结构示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示,本发明,结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法,包括以下步骤:

s1、在视觉仿真环境中,设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线;

s2、在仿真激光线上的仿真焊缝点处,把仿真激光线分成左右两部分;

在本实施例中,所述仿真激光线由多个离散点组成。

s3、对左右两部分激光线用道格拉斯普克算法分别进行分段线性拟合,得到若干个分段特征点;

在本实施例中,如图2所示,是分段线性拟合后得到的若干个分段特征点。

s4、模板截取区域定义为正方形,计算模板截取区域大小,使模板截取区域在不超出图像边界的前提下尽可能多地包含焊缝附近的几何特征。

在本实施例中,所述模板截取区域的中心位于仿真焊缝点上,区域包含最近邻的特征点并且其边界不超出图像的边界;如图2所示,图像宽度、高度分别以w、h表示,仿真焊缝点及其左右最近邻特征点分别表示为p0(x0,y0)、pl(xl,yl)、pr(xr,yr),模板截取区域边长lt的计算如下:

其中,p、q分别是仿真焊缝点(x0,y0)到左右最近邻特征点的坐标之差最大值和到图像边界距离的最小值。①式为了满足最近邻特征点被包含在内;②式为了满足区域边界不能超出图像边界;③式相当于给定了两条件的优先级,优先满足区域边界不超出图像边界。

s5、根据经验值设定激光线的宽度,把激光线简化成多边形,对激光线的形变进行建模,如图3所示;所述把激光线被简化成多边形,其中,所述多边形包括三角形、四边形、五边形和六边形。

s6、在完成步骤s2的基础上,固定其中一部分激光线,另一部分绕所述仿真焊缝点旋转得到另一条激光线;

s7、固定模板截取区域的大小,逐渐增大两激光线的夹角偏差并计算边缘交点,如图3所示,旋转角度θ1-θ3依次递增,与之关联的r1-r3递减;当所述边缘交点满足“在模板截取区域外部、最贴近区域边界”两个条件时,记录当前的夹角偏差dθ,作为多模板的夹角偏差;

在本实施例中,所述模板截取区域的大小视作常量,夹角的变化是连续的;所述模板夹角偏差dθ根据下式计算:

其中,lw为激光线宽度,lt为模板截取区域的边长。

如图4所示,在另一个实施例中,提供了结合视觉仿真的自适应图像模板截取系统,应用上述实施例的结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法,系统包括仿真激光线生成模块、仿真激光线分裂模块、分段线性拟合模块以及计算模块;

所述仿真激光线生成模块用于设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线;

所述仿真激光线分裂模块用于在仿真激光线上的仿真焊缝点处进行分裂,把仿真激光线分成左右两部分;

所述分段线性拟合模块用于对左右两部分仿真激光线用道格拉斯普克算法分别进行分段线性拟合;

所述计算模块用于定义模板截取区域形状,计算模板截取区域大小以及多个模板之间的夹角偏差。

在此需要说明的是,上述实施例提供的系统仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,在实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。

如图5所示,在另一个实施例中,还提供了一种存储介质,存储有程序,所述程序被处理器执行时,实现结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法,具体为:

在视觉仿真环境中,设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线;

在仿真激光线上的仿真焊缝点处,把仿真激光线分成左右两部分;

对左右两部分激光线用道格拉斯普克算法分别进行分段线性拟合,得到若干个分段特征点;

模板截取区域定义为正方形,计算模板截取区域大小,使模板截取区域在不超出图像边界的前提下尽可能多地包含焊缝附近的几何特征。

应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。

还需要说明的是,在本说明书中,诸如术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其他实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

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