视觉检测系统、校准方法、装置和可读存储介质与流程

1.本技术涉及视觉检测技术领域，尤其是涉及到一种视觉检测系统、校准方法、装置和可读存储介质。


背景技术：

2.在机器视觉检测系统中，线阵相机以其高分辨率、色彩型号齐全、扫描帧率可控等特点备受青睐，兼顾到检测精度和幅宽，在执行检测任务时线阵相机的检测对象通常做匀速运动。但由于线阵相机一次只能扫描被测对象的一条线，无法一次获得被测物体的完整图像，从而影响采集到的图像质量。而且在多个线阵相机联合检测时，由于相机安装存在误差，特定工况下，其中一个线阵相机扫描线的扫描角度和相邻线阵相机扫描线的共线度很难保证。为此，为了确保检测系统成像一致性，需要对相机进行校准。
3.相关技术中，依靠相机扫描线与线性光源的光线对准来实现相机姿态调整，其调整精度受到了一定限制，而且难以实现相机对中、对焦等功能，适用性较差。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种视觉检测系统、校准方法、装置和可读存储介质，通过优化校准板设计，可准确快速实现多方面的视觉检测系统校准。
5.根据本技术的一个方面，提供了一种视觉检测系统，包括：
6.摄像装置；
7.校准板，位于摄像装置的视场内，校准板上设有定位区域和校准区域，定位区域和校准区域均与校准板的板底色具有色差，校准区域包括：第一校准区域、第二校准区域、第三校准区域、第四校准区域，其中，第一校准区域用于确定校准图像的对焦信息、对齐信息和色差信息，第二校准区域用于确定校准图像的对中信息、第三校准区域确定校准图像的形变信息、第四校准区域确定校准图像的视角信息、像素当量信息和色差信息；
8.处理器，与摄像装置电连接，处理器用于对摄像装置采集的校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，校准图像显示有校准板。
9.根据本技术的另一方面，提供了一种校准方法，包括：
10.获取摄像装置采集的校准图像，校准图像显示有校准板；
11.确定校准图像中的第一感兴趣区域，第一感兴趣区域包括定位区域相邻的两条边框；
12.根据第一感兴趣区域构建校准图像的校准坐标系；
13.按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息；
14.其中，校准信息包括以下至少一种：对焦信息、色差信息、对齐信息、对中信息、视角信息、形变信息和像素当量信息。
15.根据本技术的再一方面，提供了一种校准装置，包括：
16.获取模块，用于获取视觉检测系统的摄像装置采集的校准图像，校准图像显示有
校准板；
17.定位模块，用于确定校准图像中的第一感兴趣区域，第一感兴趣区域包括定位区域相邻的两条边框；以及，根据第一感兴趣区域构建校准图像的校准坐标系；
18.校准模块，用于按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息；
19.其中，校准信息包括以下至少一种：对焦信息、色差信息、对齐信息、对中信息、视角信息、形变信息和像素当量信息。
20.根据本技术又一个方面，提供了可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现上述校准方法的步骤。
21.借由上述技术方案，视觉检测系统包括摄像装置、校准板和处理器。在系统进行校准时，摄像装置通过拍摄能够采集到的校准板的校准图像，处理器对校准图像进行处理，分析出摄像装置的校准信息，以便于对摄像装置的空间位置进行校准调节。而且校准板上设计了定位区域，利用定位区域构建独立的坐标系，降低校准板发生旋转时造成的检测误差，同时，校准板上还有多个校准区域，不同的校准区域用于实现不同的校准功能，以测量出目前摄像装置的设备本身是否损坏或安装位置等是否达标，从而在保证系统视觉检测准确度和效率的同时，通过一个校准板实现系统拍摄图像是否达标的所有工作，有效降低校准所需的时间，而且由于可一次性获得多个校准功能的结果，在进行校准调节时，能够综合多个校准功能的结果进行一次性调节控制，降低调节难度，能够满足较高的检测精度要求，进而有助于降低视觉校准成本。
22.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
23.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
24.图1示出了本技术实施例提供的视觉检测系统的结构示意图；
25.图2示出了本技术实施例提供的校准板的结构示意图；
26.图3示出了本技术实施例提供的校准方法的流程示意图；
27.图4示出了本技术实施例提供的校准方法的场景示意图之一；
28.图5示出了本技术实施例提供的校准方法的场景示意图之二；
29.图6示出了本技术实施例提供的校准方法的场景示意图之三；
30.图7示出了本技术实施例提供的校准方法的场景示意图之四；
31.图8示出了本技术实施例提供的校准方法的场景示意图之五；
32.图9示出了本技术实施例提供的校准装置的结构示意图。
33.附图标记：
34.110摄像装置，120校准板，130处理器，121定位区域，1221第二校准区域，1222第二校准区域，1223第三校准区域，1224第四校准区域，201第一感兴趣区域，202第二感兴趣区域，203第三感兴趣区域，204第四感兴趣区域，205第五感兴趣区域，206第六感兴趣区域，207第七感兴趣区域，208第八感兴趣区域。
具体实施方式
35.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
36.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本技术，而不能解释为对本技术的限制。
37.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“相接”到另一元件时，它可以直接连接或相接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“相接”可以包括无线连接或无线稠接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
38.现在，将参照附图更详细地描述根据本技术的示例性实施例。然而，这些示例性实施例可以多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施例。应当理解的是，提供这些实施例是为了使得本技术的公开彻底且完整，并且将这些示例性实施例的构思充分传达给本领域普通技术人员。
39.在本实施例中提供了一种视觉检测系统，如图1和图2所示，该系统包括：摄像装置110、校准板120和处理器130。
40.具体地，摄像装置110用于采集图像。校准板120位于摄像装置的视场内，校准板120用于对摄像装置110的安装位置、设备缺陷等问题是否达标进行检视，以使摄像装置100拍摄出的图像能够更加清晰，进而提升视觉检测准确性。处理器130与摄像装置110电连接，处理器130用于对摄像装置110采集的校准图像进行处理，确定摄像装置110的校准信息，校准图像显示有校准板120。校准板120上设有定位区域121和多个校准区域，定位区域121和校准区域均与校准板的板底色具有色差，以处理器130可通过定位区域121和校准区域对应的图像部分进行快速定位、校准。其中，多个校准区域包括：第一校准区域1221、第二校准区域1222、第三校准区域1223、第四校准区域1224。校准信息包括以下至少一种：对焦信息、对齐信息、对中信息、视角信息、形变信息、像素当量信息和色差信息。第一校准区域1221用于校验摄像装置110拍摄的图像是否对焦、图像左右或上下聚焦是否对齐；第二校准区域1222用于校验摄像装置110的视场中心和校准板实际的中心是否在同一铅垂线上；第三校准区域1223用于校验摄像装置110拍摄的图像是否出现形变；第四校准区域124用于确定摄像装置110拍摄的图像的是否存在局部色差、摄像装置110拍摄的图像的像素当量是否达标、摄像装置110视角是否垂直，也即摄像装置110与摄像装置110的运动方向是否垂直。
41.在该实施例中，在系统进行校准时，摄像装置110通过拍摄能够采集到的校准板120的校准图像，处理器130先通过校准图像中定位区域121的感兴趣区域，拟合定位区域121对应的两条直线，以两条直线的交点和其中一条直线构建本次校准的校准坐标系。通过比对校准图像构建的校准坐标系和校准板120的标准坐标系，即可确定校准图像对应校准板120相对于标定位置的校准板120出现的摆位偏移量。由此，在通过校准图像分析摄像装置110的校准信息时，可按照偏移量将用于分析校准信息的感兴趣区域进行移动，以便准确
的获取感兴趣区域，使得后续对校准信息的检测能够获得可靠的检测对象，从而降低校准板120或摄像装置100存在摆位偏移时造成的检测误差，便于对摄像装置100或校准板120进行校准位置调节或检修。同时，校准板120上设计了多个校准区域，不同的校准区域用于实现不同的校准功能，从而在保证系统视觉检测准确度和效率的同时，通过一个校准板120实现系统拍摄图像是否达标的所有工作，有效降低校准所需的时间，而且由于可一次性获得多个校准功能的结果，在进行校准调节时，能够综合多个校准功能的结果进行一次性调节控制，降低调节难度，进而有助于降低视觉校准成本。
42.值得一提的是，摄像装置可以是一个或多个线阵ccd相机、红外相机等。
43.可以理解的是，定位区域121和校准区域与校准板120的板底色，也即校准板120中非校准区域的颜色不同即可，本技术对校准区域的颜色和板底色不做具体限定，例如，如图2所示，定位区域121和校准区域设计为黑色，板底色设计为白色，以便于快速识别像素灰度。进一步地，定位区域121和校准区域也可以相对校准板120的非校准区域凹陷、凸起或齐平，已构成视觉差异。
44.在实际应用场景中，如图2所示，定位区域121被构造为矩形框结构，由此定位区域121的边框均为直线，且相邻的边框相互垂直。定位区域121的外边框线与对应的校准板120的边缘之间的距离小于第一预设距离，也即，定位区域121靠近校准板120的边缘设置。其中，第一预设距离可根据拍摄装置的分辨率和校准板120的尺寸合理设置，例如，第一预设距离可以设置为0.1cm、1cm、3cm、8cm或20cm。
45.在该实施例中，由于定位区域121与板底色之间存在色差，利用定位区域121与板底色的色差能够快速识别出校准图像中像素点像素值之间的差异，进而可确定出校准图像中定位区域121的轮廓。再利用该轮廓构建校准坐标系，以便于通过校准坐标系选取用于校准的感兴趣区域。避免了因校准板120摆位不标准导致的感兴趣区域选取出现偏差，不仅提高后续校准信息检测的准确度，而且增加了校准板120摆位容错率，有助于降低视觉校准系统的操作难度。
46.在实际应用场景中，如图2所示，第一校准区域1221包括四个矩形框结构，第一校准区域1221的四个矩形框结构对应分布在定位区域121的四个角部。进一步地，四个矩形框结构的中心点与其对应的校准板边缘之间的距离相同。
47.在该实施例中，不仅可以通过校准图像中对应第一校准区域1221的部分确定出图像梯度和过渡像素，以判断摄像装置110是否对焦或校准图像上下或左右是否齐焦，还可以利用校准图像中对应第一校准区域1221所围合的区域计算平均灰度值，以判断校准图像的四个角部是否出现色差。
48.在实际应用场景中，如图2所示，第二校准区域1222包括至少两个长度相同的准线，至少两个准线交叉设置，从而形成瞄准心结构，使得处理器130识别校准中心点坐标时更快速。
49.在该实施例中，在采集到校准图像后，通过至少两个准线的在校准图像中呈现的中心点的坐标和校准板120中实际的第二校准区域1222对应的校准坐标范围进行比对，若校准图像中呈现的中心点的坐标在校准坐标范围内，即可确定摄像装置110对中。在图2中两个准线被构造为“+”型结构，且两个准线交叉点位于两个准线的中点位置。当然，两个准线还可以被构造为
“×”
型结构。
50.在实际应用场景中，如图2所示，第三校准区域1223被构造为圆形结构。
51.在该实施例中，在校准图像未出现形变现象(压缩或拉伸)的情况下，校准图像中第三校准区域对应的区域的圆度应当接近于1。在校准图像出现压缩或拉伸的情况下，校准图像中第三校准区域对应的区域的圆度会远小于1。从而通过校准图像中呈现的圆形的圆度即可判断校准图像是否出现形变现象(压缩或拉伸)。
52.其中，圆度是指圆形接近理论圆的程度，当圆形的最大半径与最小半径之差为0时，圆度为1，此时圆形为理论圆。圆度计算公式：
[0053][0054]
其中，c为圆度，f为圆形区域(region)的面积，max为圆形区域的中心到所有边缘轮廓点中的最大值，0≤圆度≤1。
[0055]
在实际应用场景中，如图2所示，第四校准区域1224被构造为矩形框结构。第四校准区域1224的中心点与校准板120的中心点之间的距离小于第二预设距离，也即第四校准区域1224尽可能靠近校准板120的中心设置。并且代表第四校准区域1224的矩形框结构的长度设计为大于预设长度，以保证矩形框结构围合的区域面积较大，能够容纳较多的像素，以便于计算平均灰度值和像素当量。其中，预设长度用于限定第四校准区域1224的长度，可根据校准板的尺寸合理设置。
[0056]
在该实施例中，由于第四校准区域1224也被构造为矩形框结构，且位于校准板120的中心点，由此可通过第四校准区域1224所围合的区域计算平均灰度值，以判断校准图像的中间区域是否出现色差。而且，矩形框结构的边框均为直线，且相邻的边框相互垂直，通过校准图像中直线之间的夹角即可确定摄像装置110相对于其运动方向是否垂直。进一步地，由于矩形框结构的长度满足预设长度的条件，那么可根据校准图像中相对的两条边框之间的像素距离和相对的两条边框在校准板120上的实际距离即可计算出校准图像的像素当量，进而判断摄像装置110的工作距离是否达标。
[0057]
值得一提的是，对于上述矩形框结构可以是长方形结构也可以是正方形结构，本技术实施例不做具体限定。
[0058]
进一步地，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，视觉检测系统还包括：移动装置。
[0059]
具体地，移动装置与摄像装置连接，且与处理器电连接。移动装置用于控制摄像装置平移或旋转。
[0060]
在该实施例中，处理器在获得校准信息后，若校准信息中存在不符合检测需求的信息，处理器可根据不符合检测需求的校准信息控制移动装置，以使移动装置带动摄像装置平移或旋转，从而使调整后的摄像装置能够符合检测需求。
[0061]
进一步地，作为上述视觉检测系统的具体实现，本实施例中提供了一种校准方法，如图3所示，该校准方法包括：
[0062]
步骤310，获取摄像装置采集的校准图像。
[0063]
其中，校准图像显示有校准板，也即摄像装置对校准板进行拍摄，得到校准图像。
[0064]
具体地，与校准板相对应，校准图像中也显示有校准板的定位区域、第一校准区域、第二校准区域、第三校准区域、第四校准区域。
[0065]
可以理解的是，若校准板的颜色为彩色，则先对校准图像进行灰度处理，以便于处理器快速定位校准区域，以及检测校准图像中像素点的灰度值。参照图4至图8，在无误差的情况下，校准区域的灰度值中白色为255且黑色为0，非校准区域灰度值中白色为0且黑色为255。
[0066]
步骤320，确定校准图像中的第一感兴趣区域。
[0067]
其中，第一感兴趣区域包括定位区域相邻的两条边框。
[0068]
步骤330，根据第一感兴趣区域构建校准图像的校准坐标系。
[0069]
在该实施例中，由于定位区域被构造为矩形框结构，且矩形框结构相邻的两边框垂直，由此，可根据包含定位区域相邻的两条边框第一感兴趣区域定位出坐标原点，进而构建校准图像的校准坐标系。使得离线测试时将校准图像位置和校准板的实际位置对应起来，使得后续选取的roi(感兴趣)区域可以跟随校准板位置的变化而变化，从而降低校准板发生旋转时造成的检测误差。
[0070]
例如，如图4所示，对第一感兴趣区域201进行边缘提取，然后拟合直线，以两条直线的交点及其中一条直线建立校准坐标系。
[0071]
步骤340，按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息。
[0072]
其中，校准信息包括以下至少一种：对焦信息、像素当量信息、对齐信息、对中信息、视角信息、形变信息和色差信息。对焦信息包括摄像装置是否聚焦。对齐信息包括校准图像相对的两侧是否齐焦。对中信息包括摄像装置的视场中心和校准板实际中心是否在同一铅垂线上。形变信息包括校准图像是否出现形变(如，拉伸或压缩)。像素当量信息包括校准图像的像素当量是否达标。视角信息包括摄像装置与运动方向是否垂直。色差信息包括校准图像的不同位置的平均灰度是否相同。
[0073]
需要说明的是，对焦信息、对齐信息和色差信息可通过校准图像中包含第一校准区域的感兴趣区域确定，对中信息可通过校准图像中包含第二校准区域的感兴趣确定，形变信息可通过校准图像中包含第三校准区域的感兴趣确定，视角信息、像素当量信息和色差信息可通过校准图像中包含第四校准的感兴趣区域确定。
[0074]
在该实施例中，由于校准板上设计了多个校准区域，在系统进行校准时，摄像装置通过拍摄能够采集到的校准板的校准图像，处理器按照校准坐标系对校准图像进行处理，分析出摄像装置的不同的方面的校准信息。从而在保证系统视觉检测准确度和效率的同时，通过一次性拍摄得到的校准图像即可完成系统拍摄图像是否达标的所有工作，有效降低校准所需的时间，而且由于可一次性获得多个校准功能的结果，在进行校准调节时，能够综合多个校准功能的结果进行一次性调节控制，降低调节难度，能够满足较高的检测精度要求，进而有助于降低视觉校准成本。
[0075]
进一步地，校准板的定位区域被构造为矩形框结构，校准信息包括对齐信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括下述两种方式：
[0076]
方式一，按照校准坐标系获取校准图像中的至少三个第二感兴趣区域；计算每个第二感兴趣区域中所有像素的梯度平方和；若至少三个第二感兴趣区域中任两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值均小于第一预设差值，确定摄像装置相对于校准图像的x
轴和y轴方向未倾斜；若至少三个第二感兴趣区域中任两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值大于或等于第一预设差值，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和/或y轴方向倾斜。
[0077]
其中，如图5所示，第二感兴趣区域202包括第一校准区域中一个矩形框结构。
[0078]
具体地，以校准板的需求区域坐标在校准图像的校准坐标系上选取第二感兴趣区域。
[0079]
在该实施例中，将第二感兴趣区域的梯度平方和作为校准条件，由于第一校准区域的四个矩形框结构分别位于校准板的不同方位，基于其中三个即可表达校准板相对的两侧。那么可通过比较三个第二感兴趣区域中任两个第二感兴趣区域的梯度平方和是否存在差异判断校准图像的不同位置是否存在对焦不均匀现象。若任两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值均小于第一预设差值，说明校准图像上下或左右齐焦，也即摄像装置相对于校准图像的x轴和y轴方向未出现倾斜。反之，只要有两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值大于或等于第一预设差值，说明在校准图像的不同位置存在对焦不均匀现象，则确定校准图像上下或左右未齐焦。
[0080]
方式二，按照校准坐标系获取校准图像中的四个第三感兴趣区域；对每个第三感兴趣区域进行直线拟合处理，识别每个第三感兴趣区域中的第一直线；按照预设距离选取第一直线上多个校准点；确定每个校准点对应的边缘像素的梯度值，边缘像素位于校准点的法线方向；统计每个校准点对应的梯度值大于梯度阈值的边缘像素个数；若四个第三感兴趣区域中任两个第三感兴趣区域的过渡像素个数之间的差值均小于或等于第一预设个数，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和y轴方向未倾斜；若四个第三感兴趣区域中任两个第三感兴趣区域的过渡像素个数之间的差值大于第一预设个数，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和/或y轴方向倾斜；其中，过渡像素个数为多个校准点的边缘像素个数的众数、平均数或加权平均数。
[0081]
其中，如图6所示，第三感兴趣区域203包括校准板中第一校准区域中一个矩形框结构的部分边框。
[0082]
可以理解的是，直线拟合处理包括边缘提取、边沿填充和拟合多个步骤，可采用现有的直线拟合技术，本技术实施例不做具体限定。
[0083]
在该实施例中，由于校准板的定位区域与板底色存在色差，通过过渡像素个数即可反映出定位区域与校准板的非校准区域的颜色过渡情况，以便于分析出校准图像的清晰度。基于此，以第一校准区域中矩形框结构的部分边框作为参考依据，利用第三感兴趣区域中矩形框结构的部分边框对应的第一直线计算对应的梯度值。再根据梯度值确定每个第三感兴趣区域的过渡像素个数，也即第三感兴趣区域中梯度值大于梯度阈值的边缘像素个数的众数、平均数或加权平均数，通过过渡像素个数表示边缘线的过渡带宽度。通过比较四个第三感兴趣区域中任两个第三感兴趣区域的过渡像素个数是否存在差异判断校准图像的不同位置是否存在对焦不均匀现象。若任两个第三感兴趣区域的过渡像素个数之间的差值均小于或等于第一预设个数，说明校准图像上下或左右齐焦，也即摄像装置相对于校准图像的x轴和y轴方向未出现倾斜。反之，只要有两个第三感兴趣区域的过渡像素个数之间的差值大于第一预设个数，说明在校准图像的不同位置存在对焦不均匀现象，则确定校准图像上下或左右未齐焦。
[0084]
具体举例来说，如图6所示，选取第三感兴趣区域203，并匹配出最佳的第一直线。在该第一直线的法线方向进行边缘点的搜索，求取一个校准点的法线方向相邻像素的梯度差，将梯度差中的最大值作为该校准点位置的梯度值。进一步沿此第一直线延伸方向，以上述校准点为原点按照一定的步长搜索其他校准点的每条法线进行边缘点，并确定第一直线上所有校准点的梯度值。统计出每条法线对应的大于梯度阈值的像素点个数(边缘像素个数)，并按照大小进行排序，在此序列中计算众数(出现较多次数的值)作为第一直线的过渡像素个数。例如，第一直线上有10个校准点，每个校准点对应的像素梯度超过梯度阈值的个数分别为2、3、4、3、2、3、3、3、2、3，计算众数作为此次的过渡像素个数，由此，3作为该感兴趣区域的过渡像素个数。然后，比较上下左右四个第三感兴趣区域203的过渡像素个数，若上下左右四个第三感兴趣区域203的过渡像素个数相差较大，则认为镜头存在倾斜，整个校准板面的对焦状况不一致。
[0085]
进一步地，基于上述原理，校准信息包括对焦信息，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括下述两种方式：
[0086]
方式一，按照校准坐标系获取校准图像中的第二感兴趣区域；计算第二感兴趣区域中所有像素的梯度平方和；若第二感兴趣区域的梯度平方和小于校准梯度值，确定摄像装置对焦；若第二感兴趣区域的梯度平方和大于或等于校准梯度值，确定摄像装置未对焦。
[0087]
其中，如图5所示，第二感兴趣区域202包括第一校准区域中一个矩形框结构。
[0088]
在该实施例中，选取包含一个完整矩形框结构的第二感兴趣区域，并确定第二感兴趣区域中所有像素的梯度平方和。在实际对焦过程中，当对焦清晰时，梯度平方和应当为理论最大值(校准梯度值)。故而通过该梯度平方和和标准的校准梯度值进行比较来判断摄像装置是否对焦。
[0089]
具体地，在确定聚焦的情况下，沿一个方向调节聚焦环，则聚焦值会从小变大，再次变小，软件层会把产生梯度平方和的最大值(校准梯度值)记录下来，以便于后续将其作为标准值进行校准。
[0090]
具体举例来说，如图5所示，选取三个包含完整矩形框结构的第二感兴趣区域202。求取每个第二感兴趣区域202的所有像素梯度平方和。在使用校准板校准时，如果梯度平方和小于该理论最大值，则需要旋转调焦环，再重新进行校准以测试新的该梯度平方和，直至达到最大值。
[0091]
具体地，可利用tenengrad函数的sobel算子计算梯度平方和，公式如下：
[0092]
f(a)＝∑i∑j[s(i,j)]2，
[0093][0094]gi
(i,j)＝i(i-1,j+1)+2i(i,j+1)+i(i+1,j+1)-i(i-1,j-1)-2i(i+1,j)-i(i+1,j-1)，
[0095]gj
(i,j)＝i(i-1,j-1)+2i(i-1,j)+i(i-1,j+1)-i(i+1,j-1)-2i(i+1,j)-i(i+1,j+1)；
[0096]
式中，f(a)为梯度平方和，s(i,j)为坐标为i、j位置像素的梯度值，i(i,j)为i,j坐标位置的像素值。
[0097]
方式二，按照校准坐标系获取校准图像的第三感兴趣区域；对第三感兴趣区域进
行直线拟合处理，识别第三感兴趣区域中的第一直线；按照预设距离选取第一直线上多个校准点；确定每个校准点对应的边缘像素的梯度值，边缘像素位于校准点的法线方向；累加多个校准点对应的最大梯度值，得到第三感兴趣区域的聚焦度；统计每个校准点对应的梯度值大于梯度阈值的边缘像素个数；若第三感兴趣区域的聚焦度大于或等于聚焦度阈值，且第三感兴趣区域的过渡像素个数小于或等于第二预设个数，确定摄像装置对焦；若第三感兴趣区域的聚焦度小于聚焦度阈值，和/或第三感兴趣区域的过渡像素个数大于第二预设个数，确定摄像装置未对焦。
[0098]
在该实施例中，在计算第一直线过渡像素个数的基础上，进一步将每个校准点对应的边缘像素的梯度值中的最大值作为校准点对应的最大梯度值，通过对校准点对应的最大梯度值进行加法运算，计算出第三感兴趣区域的聚焦度。综合过渡像素个数和聚焦度来判断摄像装置是否对焦，大大提升对焦校准的准确度。
[0099]
具体举例来说，如图6所示，在计算出第三感兴趣区域203的过渡像素个数后，将每条法线方向的最大梯度值相加作为聚焦度。对焦清晰时，若过渡像素个数大于或等于3，则可能存在镜头聚焦未清晰问题，若过渡像素个数大于或等于3且聚焦值小于40，则可能出现镜头虽聚焦，但由于镜头工作距离有问题导致聚焦值较低而造成成像不清晰的情况，需要进行调整。需要说明的是，第一预设个数和第二预设个数可按照检测精度合理设置。
[0100]
进一步地，校准信息包括对中信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括：
[0101]
步骤411，按照校准坐标系获取校准图像中校准板的第四感兴趣区域。
[0102]
其中，如图7所示，第四感兴趣区域204包括校准板的第二校准区域，校准板的第二校准区域包括至少两个长度相同的准线，至少两个准线交叉设置。
[0103]
步骤412，对第四感兴趣区域进行阈值分割处理，确定第二校准区域的轮廓信息。
[0104]
步骤413，根据校准坐标系和轮廓信息，确定第四感兴趣区域中第二校准区域的中心坐标。
[0105]
步骤414，若中心坐标位于校准坐标范围内，确定摄像装置的视场对中。
[0106]
其中，校准坐标范围可根据校准板中第二校准区域的中心点位置和误差距离合理设置。
[0107]
步骤415，若中心坐标超出校准坐标范围，确定摄像装置的视场未对中。
[0108]
在该实施例中，通过阈值分割识别出第二校准区域在校准图像中呈现的轮廓信息，对该轮廓进行填充即可识别出第二校准区域对应的图像。根据轮廓填充后产生的直线的交点查找校准坐标系，以确定中心坐标。比对中心坐标和标准的校准坐标范围，若中心坐标位于校准坐标范围内，确认摄像装置对中；反之，则确认摄像装置未对中，从而实现了摄像装置的对中校准。
[0109]
进一步地，校准板的第三校准区域被构造为圆形结构，校准信息包括形变信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括：
[0110]
步骤421，按照校准坐标系获取校准图像的第五感兴趣区域。
[0111]
其中，如图4所示，第五感兴趣区域205包括校准板的第三校准区域。
[0112]
步骤422，对第五感兴趣区域进行阈值分割处理，确定第三校准区域的轮廓信息。
[0113]
步骤423，根据轮廓信息检测第五感兴趣区域中第三校准区域的圆度。
[0114]
其中，圆度是指圆形接近理论圆的程度，当圆形的最大半径与最小半径之差为0时，圆度为1，此时圆形为理论圆。圆度计算公式：
[0115][0116]
其中，c为圆度，f为圆形区域(region)的面积，max为圆形区域的中心到所有边缘轮廓点中的最大值，0≤圆度≤1。
[0117]
步骤424，若圆度小于校准圆度，确定校准图像存在形变。
[0118]
其中，预设圆度可根据校准需求合理设置，预设圆度的范围可以为0～1，例如，在精度要求高的场景下可将预设圆度设置为1或接近1，例如0.95，在精度要求低的场景下可将预设圆度设置为大于0小于1的值，例如0.8。
[0119]
步骤425，若圆度大于或等于校准圆度，确定校准图像未形变。
[0120]
在该实施例中，通过阈值分割获取第三校准区域的轮廓信息，并对轮廓进行填充即可识别出第三校准区域在校准对应的图像。由于校准板的第三校准区域被构造为圆形结构，在校准图像未出现形变现象(压缩或拉伸)的情况下，校准图像中第三校准区域的圆度应当接近1。在校准图像出现压缩或拉伸的情况下，校准图像中第三校准区域的圆度应当小于1。故而，通过检测校准图像中第三校准区域的圆度，并通过检测得到的圆度与校准圆度之间的大小关系即可判断校准图像是否出现压缩或拉伸现象，从而实现了摄像装置的拍摄形变校准。
[0121]
进一步地，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构，校准信息包括视角信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括：
[0122]
步骤431，按照校准坐标系获取校准图像中的第六感兴趣区域。
[0123]
其中，如图8所示，第六感兴趣区域206包括校准板的第四校准区域的相邻两条边框。
[0124]
步骤432，对第六感兴趣区域进行直线拟合处理，确定第六感兴趣区域中两条第二直线。
[0125]
步骤433，检测两条第二直线之间的角度。
[0126]
步骤434，若角度位于校准角度范围内，确定摄像装置的视角与摄像装置的运动方向垂直。
[0127]
其中，预设角度范围可根据直角角度和角度误差合理设置。
[0128]
步骤435，若角度超出校准角度范围，确定摄像装置的视角与摄像装置的运动方向未垂直。
[0129]
在该实施例中，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构，使得第四校准区域的四个边框均为直线，且相邻的边框相互垂直。由此，在进行视角校准时，先获取包含相邻的两条边框的第六感兴趣区域。对第六感兴趣区域中相邻两条边框进行直线拟合处理，以消除图像采集过程中引入的误差。通过识别算法确定直线拟合处理后相邻两条边框之间的角度。若该角度位于校准角度范围内，则判定摄像装置的视角与摄像装置的运动方向垂直，
反之则不垂直，从而实现了摄像装置的视角校准。
[0130]
具体举例来说，如图8所示，获取两个第六感兴趣区域206，第六感兴趣区域206包含矩形框结构的一条边框，对两个第六感兴趣区域206分别拟合直线，并求两条边框的夹角，通过确认夹角是否是90度，判断摄像装置与运动方向是否垂直。
[0131]
进一步地，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构；校准信息包括像素当量信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括：
[0132]
步骤441，按照校准坐标系获取校准图像的第七感兴趣区域。
[0133]
其中，如图4所示，第七感兴趣区域207包括校准板的第四校准区域相对的两条边框。
[0134]
步骤442，对第七感兴趣区域进行直线拟合处理，确定第七感兴趣区域中两条第三直线。
[0135]
步骤443，确定两条第三直线之间的像素距离。
[0136]
步骤444，根据像素距离和第四校准区域相对的两条边框之间的实际距离，计算校准图像的像素当量。
[0137]
具体地，像素当量是指图像中一个像素点代表的实际物理尺寸。像素当量＝实际距离/像素距离，例如，校准板上第四校准区域两条边框相对的两个坐标点的实际坐标：p1(0,10)、p2(0,20)，两条边框相对的两个坐标点在校准图像上的像素坐标：p3(0,10)、p4(0,110)，则像素当量＝10/100＝0.1(mm/pix)。
[0138]
步骤445，若像素当量位于校准像素当量范围内，确定像素当量正常。
[0139]
步骤446，若像素当量超出校准像素当量范围，确定像素当量异常。
[0140]
在该实施例中，按照输入的感兴趣区域参数在校准坐标系上选取对应的图像区域(第七感兴趣区域)，分别对第七感兴趣区进行边缘提取、拟合直线，确定第七感兴趣区中两条第三直线的像素距离。已知校准板上第四校准区域两条边框的实际距离，根据像素距离和实际距离即可计算出像素当量。再将像素当量和校准像素当量范围进行对比。如果存在较大的偏差，则需要调整摄像装置的工作距离。如果像素当量符合校准像素当量范围，说明摄像装置能够满足用户对像素当量的需求。
[0141]
进一步地，校准板的第一校准区域包括四个矩形框结构，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构，且第四校准区域的中心点与校准板的中心点之间的距离小于第二预设距离；校准信息包括色差信息，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的具体实施过程，步骤340，也即按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，具体包括：
[0142]
步骤451，按照校准坐标系获取校准图像的五个第八感兴趣区域。
[0143]
其中，如图7所示，第八感兴趣区域208包括第一校准区域的矩形框结构围合的区域或第四校准区域的矩形框结构围合的区域。
[0144]
步骤452，识别每个第八感兴趣区域的所有像素点的灰度值。
[0145]
步骤453，根据灰度值计算每个第八感兴趣区域的灰度平均值。
[0146]
步骤454，若五个第八感兴趣区域中任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的
差值均小于第二预设差值，确定校准图像未出现色差。
[0147]
步骤455，若五个第八感兴趣区域中任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的差值大于或等于第二预设差值，确定校准图像出现色差。
[0148]
在该实施例中，获取校准图像中的对应的第八感兴趣区域。识别第八感兴趣区域中所有像素点的灰度值，以确定校准图像中不同位置的灰度。最后根据所有像素点的灰度值计算灰度平均值。若任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的差值均小于第二预设差值，说明校准图像的不同区域灰度较为均匀，也即校准图像未出现色差。相反的，若存在任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的差值大于或等于第二预设差值，也即校准图像的两个不同位置之间存在色差。从而通过不同区域的灰度平均值实现了色差信息的校准，便于用户通过色差信息对摄像装置进行评估。
[0149]
具体地，灰度平均值计算公式如下：
[0150][0151]
式中，r为第八感兴趣区域，p为像素点的坐标位置，g(p)为像素点当前位置下的灰度值，n为区域面积，即第八感兴趣区域的像素个数。
[0152]
进一步地，在确定校准信息后，可根据校准信息控制摄像装置平移、旋转或直接检修，以使摄像装置采集的图像能够达标。
[0153]
进一步地，如图9所示，作为上述校准方法的具体实现，本技术实施例提供了一种校准装置，该校准装置包括：获取模块501、定位模块502和校准模块503。
[0154]
其中，获取模块501，用于获取视觉检测系统的摄像装置采集的校准图像，校准图像显示有校准板；定位模块502，用于确定校准图像中的第一感兴趣区域，第一感兴趣区域包括定位区域相邻的两条边框；以及，根据第一感兴趣区域构建校准图像的校准坐标系；校准模块503，用于按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息；其中，校准信息包括以下至少一种：对焦信息、像素当量信息、对齐信息、对中信息、视角信息、形变信息和色差信息。
[0155]
在该实施例中，在系统进行校准时，摄像装置通过拍摄能够采集到的校准板的校准图像，处理器对校准图像进行处理，分析出摄像装置的校准信息，以便于对摄像装置的空间位置进行校准调节。同时，校准板上设计了多个校准区域，不同的校准区域用于实现不同的校准功能，从而在保证系统视觉检测准确度和效率的同时，通过一个校准板实现系统拍摄图像是否达标的所有工作，有效降低校准所需的时间，而且由于可一次性获得多个校准功能的结果，在进行校准调节时，能够综合多个校准功能的结果进行一次性调节控制，降低调节难度，进而有助于降低视觉校准成本。
[0156]
进一步地，校准板的第一校准区域包括四个矩形框结构，第一校准区域的四个矩形框结构对应分布在定位区域的四个角部，校准信息包括对齐信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像中的至少三个第二感兴趣区域，第二感兴趣区域包括第一校准区域中一个矩形框结构；校准模块503，具体用于计算每个第二感兴趣区域中所有像素的梯度平方和；若至少三个第二感兴趣区域中任两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值均小于第一预设差值，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和y轴方向未倾斜；若至少三个第二感兴趣区域中任两个第二感兴趣区域的梯度平方和之间的差值大于或等于第一预
设差值，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和/或y轴方向倾斜。
[0157]
进一步地，校准信息包括对焦信息；校准模块503，具体用于若任一第二感兴趣区域的梯度平方和小于校准梯度值，确定摄像装置对焦；若任一第二感兴趣区域的梯度平方和大于或等于校准梯度值，确定摄像装置未对焦。
[0158]
进一步地，校准板的第一校准区域包括四个矩形框结构，第一校准区域的四个矩形框结构对应分布在定位区域的四个角部；校准信息包括对齐信息，则按照校准坐标系对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息，包括：获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像中的四个第三感兴趣区域，第三感兴趣区域包括校准板中第一校准区域中一个矩形框结构的部分边框；校准模块503，具体用于对每个第三感兴趣区域进行直线拟合处理，识别每个第三感兴趣区域中的直线；按照预设距离选取直线上多个校准点；确定每个校准点对应的边缘像素的梯度值，边缘像素位于校准点的法线方向；统计每个校准点对应的梯度值大于梯度阈值的边缘像素个数；若四个第三感兴趣区域中任两个第三感兴趣区域的过渡像素个数之间的差值均小于或等于第一预设个数，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和y轴方向未倾斜；若四个第三感兴趣区域中任两个第三感兴趣区域的最大边缘像素之间的差值大于第一预设个数，确定摄像装置相对于校准图像的x轴和/或y轴方向倾斜；其中，过渡像素个数为多个校准点的边缘像素个数的众数、平均数或加权平均数。
[0159]
进一步地，校准信息包括对焦信息；校准模块503，具体用于累加多个校准点对应的最大梯度值，得到第三感兴趣区域的聚焦度；若任一第三感兴趣区域的聚焦度大于或等于聚焦度阈值，且任一第三感兴趣区域的过渡像素个数小于或等于第二预设个数，确定摄像装置对焦；若任一第三感兴趣区域的聚焦度小于聚焦度阈值，和/或任一第三感兴趣区域的过渡像素个数大于第二预设个数，确定摄像装置未对焦。
[0160]
进一步地，校准板的第二校准区域包括至少两个长度相同的准线，至少两个准线交叉设置，校准信息包括对中信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像中校准板的第四感兴趣区域，第四感兴趣区域包括校准板的第二校准区域；校准模块503，具体用于对第四感兴趣区域进行阈值分割处理，确定第二校准区域的轮廓信息；根据校准坐标系和轮廓信息，确定第四感兴趣区域中第二校准区域的中心坐标；若中心坐标位于校准坐标范围内，确定摄像装置的视场对中；若中心坐标超出校准坐标范围，确定摄像装置的视场未对中。
[0161]
进一步地，校准板的第三校准区域被构造为圆形结构，校准信息包括形变信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像的第五感兴趣区域，第五感兴趣区域包括校准板的第三校准区域；校准模块503，具体用于对第五感兴趣区域进行阈值分割处理，确定第三校准区域的轮廓信息；根据轮廓信息检测第五感兴趣区域中第三校准区域的圆度；若圆度小于校准圆度，确定校准图像存在形变；若圆度大于或等于校准圆度，确定校准图像未形变。
[0162]
进一步地，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构，校准信息包括视角信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像中的第六感兴趣区域，第六感兴趣区域包括校准板的第四校准区域的相邻两条边框；校准模块503，具体用于对第六感兴趣区域进行直线拟合处理，确定第六感兴趣区域中两条第二直线；检测两条第二直线之间的角度；若角度位于校准角度范围内，确定摄像装置的视角与摄像装置的运动方向垂直；若角度超出
校准角度范围，确定摄像装置的视角与摄像装置的运动方向未垂直。
[0163]
进一步地，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构；校准信息包括像素当量信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像的第七感兴趣区域，第六感兴趣区域包括校准板的第四校准区域相对的两条边框；校准模块503，具体用于对第七感兴趣区域进行直线拟合处理，确定第七感兴趣区域中两条第三直线；确定两条第三直线之间的像素距离；根据像素距离和第四校准区域相对的两条边框之间的实际距离，计算校准图像的像素当量；若像素当量位于校准像素当量范围内，确定像素当量正常；若像素当量超出校准像素当量范围，确定像素当量异常。
[0164]
进一步地，校准板的第一校准区域包括四个矩形框结构，校准板的第四校准区域被构造为矩形框结构，且第四校准区域的中心点与校准板的中心点之间的距离小于第二预设距离，校准信息包括色差信息；获取模块501，还用于按照校准坐标系获取校准图像的五个第八感兴趣区域，第八感兴趣区域包括第一校准区域的矩形框结构围合的区域或第四校准区域的矩形框结构围合的区域；校准模块503，具体用于识别每个第八感兴趣区域的所有像素点的灰度值；根据灰度值计算每个第八感兴趣区域的灰度平均值；若五个第八感兴趣区域中任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的差值均小于第二预设差值，确定校准图像未出现色差；若五个第八感兴趣区域中任两个第八感兴趣区域的灰度平均值之间的差值大于或等于第二预设差值，确定校准图像出现色差。
[0165]
关于校准装置的具体限定可以参见上文中对于校准方法的限定，在此不再赘述。上述校准装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0166]
基于上述如图3所示方法，相应的，本技术实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图3所示的校准方法。
[0167]
基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施场景所述的方法。
[0168]
基于上述如图3所示的方法，以及图9所示的虚拟装置实施例，为了实现上述目的，本技术实施例还提供了一种计算机设备，具体可以为个人计算机、服务器、网络设备等，该计算机设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图3所示的校准方法。
[0169]
可选地，该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(radio frequency，rf)电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如蓝牙接口、wi-fi接口)等。
[0170]
本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0171]
存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理和保存计算机设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信
模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。
[0172]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现获取摄像装置采集的校准图像，校准图像显示有校准板；对校准图像进行处理，确定摄像装置的校准信息。本技术实施例能够在一次校准过程中实现不同的多个校准功能，从而在保证系统视觉检测准确度和效率的同时，通过一个校准板实现系统拍摄图像是否达标的所有工作，有效降低校准所需的时间，而且由于可一次性获得多个校准功能的结果，在进行校准调节时，能够综合多个校准功能的结果进行一次性调节控制，降低调节难度，能够满足较高的检测精度要求，进而有助于降低视觉校准成本。
[0173]
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本技术所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0174]
上述本技术序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本技术的几个具体实施场景，但是，本技术并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本技术的保护范围。