一种激光定位灯十字线图像检测方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开一种激光定位灯十字线图像检测方法，包括步骤：S1、通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据；S2、对十字线图像数据进行二值化处理；S3、对所述二值化图像进行细化处理，获取细化后十字线横向点集合{phc}和纵向点集合{pvc}；S4、计算横向点集合{phc}和纵向点集合{pvc}内任意两点构成的直线的斜率K，统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2；S5、将所述斜率K1和K2带入公式k1＝tanα、k2＝tanβ计算激光定位灯十字线的水平角度α和垂直角度β。本发明还公开一种激光定位灯十字线图像检测装置。本发明激光定位灯十字线图像检测方法的检测精确度高、抗干扰能力强、检测速度快。
【专利说明】一种激光定位灯十字线图像检测方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及光学精密测量与图像处理【技术领域】，特别是涉及一种激光定位灯十字线图像检测方法及装置。
【背景技术】
[0002]工业生产和工程实际中，经常需要对直线度和扭曲度等进行检测，因而需要直线和角度基准。激光以其方向性好、能量集中、抗干扰能力强等特点，已在许多测量领域里得到广泛应用。
[0003]十字线激光束可用于同时需要直线和角度基准的场合，十字线激光束用于直线和角度基准并采用图像处理技术时，需要计算十字线的中心和横线的角度。为此，首先要进行边缘检测。目前已有很多的边缘检测方法，如梯度方法、数学形态学方法、小波变换方法和蚂蚁算法等。
[0004]但在实际应用中，由于背景光等因素的干扰，图像存在较大的噪声。此时，若采用传统的边缘检测方法对整个图像进行处理，不仅运算量大，图像处理速度慢，而且由于经常需要选取不同的阈值，而阈值的选取又极易受噪声干扰，因此会严重影响边缘检测准确性。
【发明内容】
[0005]为解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种处理速度快并且抗干扰性强的激光定位灯十字线图像检测方法及装置。
[0006]一种激光定位灯十字线图像检测方法，包括步骤:S1、通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据，其中，所述光电传感器阵列由多个精密光电传感器矩阵式排列组成；S2、对所述激光定位灯十字线图像数据进行二值化处理得到二值化图像；S3、使用边缘跟踪细化算法对所述二值化图像进行细化处理，获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pvJ ;S4、根据两点构成一直线原理，计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}内任意两点构成的直线的斜率K，统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2，所述斜率K1和K2就是激光定位灯十字线的横向直线和纵向直线的斜率；S5、将所述斜率1^和K2带入公式Ii1 = tan a、k2 = tan β计算激光定位灯十字线的水平角度α和垂直角度β。
[0007]本发明还提供另一技术方案:
[0008]一种激光定位灯十字线图像检测装置，包括图像获取模块、二值化模块、细化处理模块、斜率分析模块和计算模块；所述图像获取模块用于通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据，其中，所述光电传感器阵列由多个精密光电传感器矩阵式排列组成；所述二值化模块用于对所述激光定位灯十字线图像数据进行二值化处理得到二值化图像；所述细化处理模块用于使用边缘跟踪细化算法对所述二值化图像进行细化处理，获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。};所述斜率分析模块用于根据两点构成一直线原理，计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}内任意两点构成的直线的斜率K，并统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2，所述斜率K1和K2就是激光定位灯十字线的横向直线和纵向直线的斜率；所述计算模块用于将所述斜率K1和K2带入公式Ii1=tana、k2 = tan β计算激光定位灯十字线的水平角度α和垂直角度β。
[0009]本发明的有益效果为:本发明通过对激光定位灯进行细化处理从原图像中提取激光定位灯十字线图像的骨架，大大地压缩了原始图像的数据量，并保持其形状的基本拓扑结构不变，因此使十字线图像更便于分析处理，如提取图像的特征，同时也提升了图像处理速度。进一步地，本发明通过计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}内任意两点构成的直线的斜率K，通过统计的方法确定十字线的横和向和纵向的斜率K1和κ2，从而大大提高了检测的速度快和抗干扰能力，规避了对图像进行滤波、选取阈值等计算量大且对噪声较敏感的处理过程。
【专利附图】
【附图说明】
[0010]图1为本发明实施方式中所述激光定位灯十字线图像；
[0011]图2为本发明实施方式一种激光定位灯十字线检测装置的结构框图；
[0012]图3为本发明实施方式中经二值化模块处理后的十字线图像；
[0013]图4为本发明实施方式中经细化处理模块处理后的十字线图像；
[0014]图5为本发明实施方式中经抽样单元处理后的十字线图像；
[0015]图6为本发明实施方式中十字线斜率K的直方图；
[0016]图7为本发明实施方式一种激光定位灯十字线检测方法的流程图；
[0017]图8为本图7中步骤S3的具体流程图。
[0018]主要标号说明:
[0019]10-图像获取模块；20_二值化模块；30_细化处理模块；40_斜率分析模块；50_计算模块；60-显不模块。
【具体实施方式】
[0020]为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
[0021]请参数图1，为所述激光定位灯十字线图像，其为激光定位灯产生的十字形的激光线，即本发明一种激光定位灯十字线图像检测方法及装置所检测的对象。
[0022]请参阅图2，为本发明实施方式一种激光定位灯十字线图像检测装置的结构框图。所述激光定位灯十字线图像检测装置包括图像获取模块10、二值化模块20、细化处理模块30、斜率分析模块40和计算模块50。
[0023]所述图像获取模块10用于通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据，其中，所述光电传感器阵列由多个精密光电传感器矩阵式排列组成。其中，图像获取模块通过扫描每个精密光电传感器的状态值(即精密光电传感器的输出为高电平还是低电平)来获取激光定位灯十字线图像。为了提高光电传感器阵列的检测精度，所述光电传感器阵列采用差分式排列所述精密光电传感器，即将每列或每行光电传感器与相邻列或行的光电传感器差位排列。
[0024]所述二值化模块20用于对所述激光定位灯十字线图像数据进行二值化处理得到二值化图像。
[0025]所述细化处理模块30用于使用边缘跟踪细化算法对所述二值化图像进行细化处
理，获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}。
[0026]所述斜率分析模块40用于根据两点构成一直线原理，计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pvc}内任意两点构成的直线的斜率K，并统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2，所述斜率K1和K2就是激光定位灯十字线的横向直线和纵向直线的斜率。其中，假设横向点集合{ph。}中有η个点，从其中任意取m=2个点构成直线，并计算每
亲直线的斜率K，则将形成具有
【权利要求】
1.一种激光定位灯十字线图像检测方法，其特征在于，包括步骤: 51、通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据，其中，所述光电传感器阵列由多个精密光电传感器矩阵式排列组成； 52、对所述激光定位灯十字线图像数据进行二值化处理得到二值化图像； 53、使用边缘跟踪细化算法对所述二值化图像进行细化处理，获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}; 54、根据两点构成一直线原理，计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}内任意两点构成的直线的斜率K，统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2,所述斜率K1和K2就是激光定位灯十字线的横向直线和纵向直线的斜率； 55、将所述斜率K1和K2带入公式 Ii1 = tan α、
k2 = tan β 计算激光定位灯十字线的水平角度α和垂直角度β。
2.根据权利要求1所述的激光定位灯十字线图像检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括步骤: 531、扫描所述二值化 图像，获取细化处理的每个起始点P的个数及与其相邻的点PP.丄 η_4丄 η+3 ? 532、将每个起始点P及与其相邻的点Ρη_4~Ρη+3，作为一个结点，建立起细化链表； 533、按结点在细化链表中的顺序对各结点进行边缘跟踪细化，若某结点的状态字Sn由O变为1，则删除该结点，同时细化链表的长度减1，其中，对每个起始点P及与其相信的点Ρη-4~Ρη+3进行边缘跟踪细化的方法为: 将起始点P及与其相邻的点Ρη-4~Ρη+3带入公式 Sn = Pn-1 (Pn+Pn+l+Pn-2+Pn-s) (Pn+l+Pn+2) (PjrfU 计算P点的状态字Sn ； 534、判断细化链表的长度是否为O，若是，则转至步骤S35，否则转至步骤S33； 535、对所有细化后的点进行抽样，得到二值化图像细化后的图像各个点数据集合； 536、获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}。
3.根据权利要求2所述的激光定位灯十字线图像检测方法，其特征在于，所述步骤S4通过建立斜率K的直方图统计所有直线的斜率K。
4.根据权利要求2所述的激光定位灯十字线图像检测方法，其特征在于，还包括步骤56、计算激光定位灯十字线的交点坐标P(X，y)与夹角Θ。
5.根据权利要求4所述的激光定位灯十字线图像检测方法，其特征在于，还包括步骤57、通过显示窗口显示所述激光定位灯十字线图像的水平角度α、垂直角度β、交点坐标P (X，y)和夹角θ。
6.一种激光定位灯十字线图像检测装置，其特征在于，包括图像获取模块、二值化模块、细化处理模块、斜率分析模块和计算模块； 所述图像获取模块用于通过光电传感器阵列获取激光定位灯十字线图像数据，其中，所述光电传感器阵列由多个精密光电传感器矩阵式排列组成； 所述二值化模块用于对所述激光定位灯十字线图像数据进行二值化处理得到二值化图像； 所述细化处理模块用于使用边缘跟踪细化算法对所述二值化图像进行细化处理，获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}; 所述斜率分析模块用于根据两点构成一直线原理，计算横向点集合{ph。}和纵向点集合{pv。}内任意两点构成的直线的斜率K，并统计所有直线的斜率K，得到出现频率最高的两个斜率K1和K2，所述斜率K1和K2就是激光定位灯十字线的横向直线和纵向直线的斜率；所述计算模块用于将所述斜率K1和K2带入公式Ii1 = tan α、k2 = tan β 计算激光定位灯十字线的水平角度α和垂直角度β。
7.根据权利要求6所述的激光定位灯十字线图像检测装置，其特征在于，所述细化处理模块包括扫描单元、链表建立单元、细化单元、判断单元、抽样单元和横向/纵向点集合获取单元； 所述扫描单元用于扫描所述二值化图像，获取细化处理的每个起始点P的个数及与其相邻的点Ρη-4~Ρη+3 ； 所述链表建立单元用于将每个起始点P及与其相邻的点Ρη_4~Ρη+3作为一个结点，建立起细化链表； 所述细化单元用于按结点在细化链表中的顺序对各结点进行边缘跟踪细化，当某结点的状态字Sn由O变为I时用于删除该结点，同时细化链表的长度减I，其中，对每个起始点P及与其相信的点Ρη-4~Ρη+3进行边缘跟踪细化的方法为:` 将起始点P及与其相邻的点Ρη-4~Ρη+3带入公式 Sn = Pn-1 (Pn+Pn+l+Pn-2+Pn-s) (Pn+l+Pn+2) (PjrfU 计算P点的状态字Sn ； 所述判断单元用于判断细化链表的长度是否为O，若是，则再次调用细化单元对细化链表进行细化，否则调用抽样单元； 所述抽样单元用于对所有细化后的点进行抽样，得到二值化图像细化后的图像各个点数据集合； 所述横向/纵向点集合获取单元用于获取细化后十字线横向点集合{ph。}和纵向点集合{pvcJ。
8.根据权利要求7所述的激光定位灯十字线图像检测装置，其特征在于，所述斜率分析模块包括直方图单元； 所述直方图单元用于建立斜率K的直方图统计所有直线的斜率K。
9.根据权利要求7所述的激光定位灯十字线图像检测装置，其特征在于，所述计算模块还用于计算激光定位灯十字线的交点坐标P(x，y)与夹角Θ。
10.根据权利要求9所述的激光定位灯十字线图像检测装置，其特征在于，还包括显示模块； 所述显示模块用于通过显示窗口显示所述激光定位灯十字线图像的水平角度α、垂直角度β、交点坐标p(x，y)和夹角Θ。
【文档编号】G01B11/00GK103776376SQ201410045307
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年2月7日 优先权日:2014年2月7日
【发明者】李强, 雷国胜 申请人:深圳市医诺智能科技发展有限公司