一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置及其追踪方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于工业机器人技术领域，具体涉及一种用于工业生产线的单目视觉测距 追踪装置及其追踪方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着人们对大脑视觉皮层(Visual Cortex)功能结构的深入了解，计算机 视觉这门新兴的学科也得到了越来越多的关注，并有了长足而深入的发展。视觉测量及3D 运动定位追踪技术在相应的诸多领域也被广泛应用，比如应用于:娱乐游戏产业中基于定 位控制的运动追踪游戏;军工产业得益于视觉实时定位技术，对目标对象进行识别与捕获； 医疗产业中需要模拟人机交互操作;在人工智能中使用视觉操控机器人系统等领域。
[0003] 目前，大部分测距定位系统都采用双目视觉，其基于双目立体视觉理论，该理论建 立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目视差获取场景信息。MamPoggio以及 Grimson最早提出并实现了一种基于人类视觉系统的计算视觉模型及算法。虽然双目视觉 是最接近于人类视觉的三维数据恢复方式，但事实上，传统双目定位系统存在一定的问题， 例如:传统双目定位系统遮挡盲区现象，特征点匹配过程复杂以及要求高精度的双目协作。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的为了克服现有的双目视觉测距追踪系统中存在的：遮挡盲区现象， 在测距算法执行中需要复杂的特征点匹配过程以及在控制操作中需要高精度的双目协作 一系列问题，提出了一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置及其追踪方法。
[0005] -种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置，包括：图像传感单元，控制校正单 元，用户图形接口界面和数据存储模块；
[0006] 图像传感单元包括图像采集模块和图像预处理模块，用于图像获取。
[0007] 其中，图像采集模块为图像传感单元的硬件采集部分，对特征捕捉对象进行图像 采集，并将采集到的原始图像信息输出给图像预处理模块；图像预处理模块为软件算法处 理部分，利用图像预处理算法，对原始图像信息进行图像处理:光照归一化处理，白平衡处 理，曝光控制处理和图像卷积;将经过处理的图像信息输出给控制校正单元。
[0008] 控制校正单元包括计算机控制器和执行终端模块，用于接收图像传感单元输出的 图像信息，并根据相应的用户指令，控制执行终端模块执行相应的操作。
[0009] 计算机控制器接收图像预处理模块输出的图像信息，并接收从用户图形接口界面 得到的用户指令，根据指令对图像进行处理及数据提取挖掘操作，将图像处理数据生成控 制信号，以控制流的形式输出至执行终端模块。此外，计算机控制器还依据用户指令，将图 像处理数据存储至相应的数据存储模块。
[0010] 执行终端模块连接图像采集模块，接收计算机控制器输出的图像处理数据进行校 正、调整。
[0011] 用户图形接口界面输送用户指令给计算机控制器，同时从计算机控制器接收用户 需要进行的图像处理指令和操作指令；
[0012] 数据存储模块存储计算机控制器输出的图像处理数据。
[0013] 一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪方法，具体步骤如下：
[0014] 步骤一、用户图形接口界面输出用户指令给计算机控制器，控制执行终端模块上 的图像采集模块对特征捕捉对象进行图像采集；
[0015] 步骤二、图像预处理模块利用图像预处理算法，对采集的图像进行处理，将图像信 息输出给计算机控制器；
[0016] 步骤三、计算机控制器通过对图像进行处理及数据提取挖掘操作的方法，计算特 征捕捉对象与执行终端模块之间的距离，实现单目视觉测距追踪；
[0017] 所述的计算机控制器对图像进行处理及数据提取挖掘操作的方法，具体步骤如 下：
[0018] 步骤1:根据图像采集模块获取散焦模糊图像，建立数学模型。
[0019] 散焦模糊图像的形成过程的数学模型为：
[0020] f(e ,n)*h(x,y)+n(x,y)=g(x,y)
[0021] 其中f(e，n)为聚焦平面上得到的真实输入散焦模糊图像，h(x，y)为散焦退化核函 数，n(X，y)为环境噪音，g( x，y)为实际输出的散焦模糊图像；
[0022] 其中散焦退化核函数采用点扩散函数模型，即圆形点扩散退化函数形式：
[0023]
123456789 r为退化核函数的点扩散半径，定量地说明散焦图像的模糊程度;X和y为图像中对 应扩散点的笛卡尔坐标系下二维坐标值。 2 步骤2:采用倒谱算法对数学模型进行操作，分离真实输入图像信息与散焦退化核 函数的信息。 3
[0026]步骤201、将实际输出散焦模糊图像信息数据表示为:真实输入图像信息数据与散 焦退化核函数卷积形式； 4 g(x,y)=f(x,y) ,*h(x,y) 5 步骤202、利用傅里叶变换，将步骤201中的卷积结果转化为在频域上相乘的形式； 6 DFT(f(x,y).*h(x,y))=DFT(f(x,y))*DFT(h(x,y)) 7 步骤203、利用对数函数的性质，将步骤202中频域相乘结果转化为相加的形式； 8 log(DFT(f(x,y)))+log(DFT(h(x,y))) 9 步骤204、相加形式将真实输入图像信息与散焦退化核函数的信息分离；
[0033]步骤205、对步骤204得到的结果再次进行逆傅里叶变换，完成对图像的倒谱算法。 [0034]对步骤204得到的对数频域图像处理结果再次进行逆傅里叶变换，完成对图像的 倒谱算法，从而将其转换至倒谱域内，在倒谱域内对其特征信息进行分析。
[0035]步骤3:通过步骤2中分离出的散焦退化核函数相关信息，得到说明散焦图像的模 糊程度的点扩散半径，进一步定量地。
[0036]步骤301、将步骤2中经过倒谱算法获取的数据三维显示；
[0037]步骤302、通过三维图像在二维平面上的包络结果，获取离中心点最近的环槽半 径；
[0038]步骤303、所得到的环槽半径与点扩散半径r成正比关系。
[0039]步骤4:通过步骤3得到特征捕捉对象的距离信息结合对特征捕捉对象的2D定位， 最终得到特征捕捉对象的3D定位坐标。
[0040]本发明的优点在于：
[0041 ] (1)-种用于工业生产线的单目视觉测距追踪方法，不需要初始化标定及标记点， 只需要保证对象物体为均匀着色的不透明体即可。
[0042] (2)-种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置，只使用单个中端工业相机，大 大降低了硬件成本，并消除了上述背景中所述传统双目视觉测距定位装置的赘余及缺点， 从而能够简单方便地进行测距追踪。
[0043] (3)-种用于工业生产线的单目视觉测距追踪方法，有效地去除诸如光照和微小 振动等环境因素对系统的影响。
【附图说明】
[0044] 图1是本发明一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置示意图；
[0045] 图2是本发明单目视觉测距追踪装置中的图像传感单元示意图；
[0046] 图3是本发明散焦模糊图像的数学模型示意图；
[0047] 图4是本发明定量计算捕捉对象的距离信息示意图；
[0048]图5是本发明单目视觉测距追踪的原理图；
[0049] 图6是本发明一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪方法流程图；
[0050] 图7是本发明计算机控制器对图像进行处理及数据提取挖掘操作的方法流程图；
[0051] 图8是本发明单目视觉测距追踪方法中2D定位算法的流程图；
【具体实施方式】
[0052]下面结合附图对本发明的【具体实施方式】作进一步说明。
[0053] 一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置，被应用于工业生产线上工业机器 人运动操作的测距追踪。如图1所示，包括：图像传感单元，控制校正单元，用户图形接口界 面和数据存储模块；
[0054] 图像传感单元包括图像采集模块和图像预处理模块，用于图像获取；
[0055] 其中，图像采集模块为图像传感单元的硬件采集部分，运用图像采集设备，对特征 捕捉对象进行图像采集，并将采集到的原始图像信息经过图像数据总线，输出给图像预处 理模块，进行下一步图像预处理步骤。
[0056] 图像采集设备优选照相机，摄像机或网络摄像头;本实施例中采用百万像素级工 业定焦相机，具有成像畸变校正功能。其中，工业定焦相机采用固定焦距镜头，镜头的参数 如表1所示，处理器内核为Linux 3.0内核及以上，控制操作系统为Ubuntu 11.04及以上，并 具有相应的GigE千兆以太网接口。
[0057]表1是工业定焦相机的固定焦距镜头参数
[0058]
[0059] 图像预处理模块为图像传感单元的软件算法处理部分。
[0060] 对于现有的任何一种图像采集设备，都需要一套