用于确定多视点对齐的成像系统的制作方法

用于确定多视点对齐的成像系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了用于确定多视点对齐的成像系统，其中提供了一种可以与成像系统一起使用的计算机实施的方法。所述方法可以包括从配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收第一图像。所述方法可以进一步包括从配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收第二图像。所述方法还可以包括在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。所述方法可以进一步包括将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
【专利说明】用于确定多视点对齐的成像系统
【技术领域】
[0001]本技术涉及多视点对齐应用，且更具体地涉及一种用于将全局约束应用于多视点对齐问题的系统。
【背景技术】
[0002]一些机器视觉系统可以包括对齐软件，其可以简化各种制造工艺的工件对齐。在多视点对齐应用中，每个视点可以通过利用子模型或全局模型的一部分来促进对齐。对齐的正确性高度依赖于每个子模型的正确发现。然而，子模型本身(例如，其形状)的区别不足以确保自独立视点的可靠发现。例如，与子模型具有相似外观的扰乱对象可能存在于独立视点中，从而使传统视觉工具很难从视点发现正确的子模型。
[0003]一些现有方法被配置为提出具有多个视点的应用。其中一部分可以从每个图像发现子模型(例如，直线)，而无需应用全局约束。相反，这些方法可以完全基于局部启发(比如边缘对比度、相对于图像的边缘位置等)来选择子模型。当扰乱特征存在于图像中时，这些方法可以易于不能发现子模型。
[0004]应用局部约束的另一种方式是将所有图像“拼接”在一起。拼接一般是指可以用于生成更大图像的处理，该图像包括作为子图像的多个视点。所拼接的图像在未被任何视点覆盖的区域中可以具有大面积的无效像素。单视点对齐工具然后可以应用于拼接图像以实现对齐。当多个视点足够靠近时这是可行的，但当视点彼此极其远离设置时这是很棘手的。拼接来自稀疏放置的视点的图像可以导致单视点对齐工具的图像尺寸非常大或者参数化不切实际。

【发明内容】

[0005]在一种实施方式中，提供了一种可以与成像系统一起使用的计算机实施方法。所述方法可以包括从第一装置接收第一图像，所述第一装置被配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像。所述方法可以进一步包括从第二装置接收第二图像，所述第二装置被配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像。所述方法还可以包括在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。所述方法可以进一步包括将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
[0006]可以包括以下特征中的一个或多个。在一些实施例中，成像装置可以包括多个成像装置。所述方法还可以包括将一个或多个全局约束应用于多视点校准空间。在一些实施例中，一个或多个全局约束可以包括子模型的一个或多个空间关系。在一些实施例中，一个或多个特征可以至少部分用于生成量化得分以在应用全局嵌入的霍夫变换时使用。在一些实施例中，一个或多个特征可以包括特定线段的长度、对比度和平直度中的至少一个。在一些实施例中，子模型的一个或多个空间关系可以包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
[0007]在另一种实施方式中，提供了一种驻留于计算机可读存储介质上的计算机程序产品。所述计算机程序产品可以具有其上存储的多个指令，所述多个指令在由处理器执行时使处理器执行操作。操作可以包括从配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收第一图像。操作可以进一步包括从配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收第二图像。操作还可以包括在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。操作可以进一步包括将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
[0008]可以包括以下特征中的一个或多个。在一些实施例中，成像装置可以包括多个成像装置。操作还可以包括将一个或多个全局约束应用于多视点校准空间。在一些实施例中，一个或多个全局约束可以包括子模型的一个或多个空间关系。在一些实施例中，一个或多个特征可以至少部分用于生成量化得分以用在应用全局嵌入的霍夫变换中。在一些实施例中，一个或多个特征可以包括特定线段的长度、对比度和平直度中的至少一个。在一些实施例中，子模型的一个或多个空间关系可以包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
[0009]在另一种实施方式中，提供了一种具有一个或多个处理器的成像系统。一个或多个处理器可以被配置为从配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收第一图像，一个或多个处理器进一步被配置为从配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收第二图像，一个或多个处理器进一步被配置为在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系，一个或多个处理器进一步配置为将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
[0010]可以包括以下特征中的一个或多个。在一些实施例中，成像装置可以包括多个成像装置。一个或多个处理器可以被配置为将一个或多个全局约束应用于多视点校准空间。在一些实施例中，一个或多个全局约束可以包括子模型的一个或多个空间关系。在一些实施例中，一个或多个特征可以至少部分用于生成量化得分以用在应用全局嵌入的霍夫变换中。在一些实施例中，一个或多个特征可以包括特定线段的长度、对比度和平直度中的至少一个。在一些实施例中，子模型的一个或多个空间关系可以包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
[0011]在另一种实施方式中，提供了一种可以与成像系统一起使用的计算机实施方法。所述方法可以包括从配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收第一图像。所述方法可以进一步包括从配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收第二图像。所述方法还可以包括在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。所述方法可以进一步包括将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
[0012]附图及以下说明中将陈述一个或多个实施方式的细节。其他特征和优点将根据本说明、附图、及权利要求而变得一目了然。
【专利附图】

【附图说明】
[0013]图1是耦接至分布式计算网络的成像过程的图解视图；
[0014]图2是与图1的成像过程的实施例对应的系统示意图；
[0015]图3是描述图1的成像过程的实施例的流程图；[0016]图4是描述图1的成像过程的实施例的示意图；
[0017]图5是描述图1的成像过程的另一实施例的示意图。
[0018]各个附图中的类似参考编号可以指示类似元件。
【具体实施方式】
[0019]系统概述
[0020]参照图1，示出了可以驻留在计算机12上且可以由计算机12执行的成像过程10，该计算机12可以与网络14 (例如，因特网或局域网)连接。计算机12的实例可以包括但不限于单个服务器计算机、一系列服务器计算机、单个个人计算机、一系列个人计算机、小型计算机、大型计算机或计算云。计算机12的各个组件可以执行一个或多个操作系统，其实例可以包括但不限于！Microsoft Windows Servertm、Novell Netware'Redhat Linuxtm、Unix或自定义操作系统等。
[0021]成像过程10的可以存储在与计算机12耦接的存储装置16上的指令集和子例程可以由计算机12内包括的一个或多个处理器(未示出)以及一个或多个存储器架构(未示出)执行。应注意的是，一个或多个处理器可以被配置为同时处理各个操作(例如，当发生提取或分割图像时，如下面进一步详细讨论的一样)。存储装置16可以包括但不限于:硬盘驱动器、闪存驱动器、磁带驱动器、光学驱动器、RAID阵列、随机存取存储器(RAM)以及只读存储器(ROM)。
[0022]网络14可以与一个或多个次级网络(例如，网络18)连接，其实例可以包括但不限于:局域网、广域网、或内联网等。
[0023]成像过程10可以经由客户端应用程序22、24、26、28访问。客户端应用程序22、
24、26、28的实例可以包括但不限于标准的Web浏览器、定制的Web浏览器、或自定义应用程序。客户端应用程序22、24、26、28的可以(分别)存储在(分别)与客户端电子装置38、40、42、44耦接的存储装置30、32、34、36上的指令集和子例程可以(分别)由结合在客户端电子装置38、40、42、44中的一个或多个处理器(未示出)以及一个或多个存储器架构(未示出)执行。
[0024]存储装置30、32、34、36可以包括但不限于:硬盘驱动器、闪存驱动器、磁带驱动器、光学驱动器、RAID阵列、随机存取存储器(RAM)、以及只读存储器(ROM)。客户端电子装置38、40、42、44的实例可以包括但不限于个人计算机38、膝上型计算机40、智能手机42、笔记本式计算机44、服务器(未示出)、数据功能蜂窝手机(未示出)以及专用的网络装置(未示出)。
[0025]客户端应用程序22、24、26、28中的一个或多个可以被配置为实现成像过程10的一些或全部功能。相应地，成像过程10可以是纯粹的服务器侧应用程序、纯粹的客户端侧应用程序、或由一个或多个客户端应用程序22、24、26、28以及成像过程10协作执行的混合服务器侧/客户端侧应用程序。
[0026]用户46、48、50、52可以直接通过网络14或通过次级网络18来访问计算机12和成像过程(imaging process) IO0进一步地,计算机12可以通过次级网络18与网络14连接，如用假想连接线54所示。
[0027]各个客户端电子装置可以直接或间接与网络14 (或网络18)耦接。例如，示出了个人计算机38经由硬线网络连接直接与网络14耦接。进一步地，示出了笔记本式计算机44经由硬线网络连接直接与网络18耦接。示出了膝上型计算机40经由膝上型计算机40和无线接入点(即，WAP)之间建立的无线通信信道56与网络14无线耦接，示出了该WAP58直接与网络14耦接。WAP58例如可以是IEEE802.1la,802.1lb,802.llg、W1-Fi和/或能够在膝上型计算机40和WAP58之间建立无线通信信道56的蓝牙装置。示出了智能手机42经由智能手机42与蜂窝网络/桥接器62之间建立的无线通信信道60与网络14无线耦接，该蜂窝网络/桥接器62直接与网络14耦接。
[0028]如本领域所已知的，所有IEEE802.1lx规范都可以使用以太网协议和带有冲突避免的载波侦听多路访问(即，CSMA/CA)来路径共享。各个802.1lx规范可以使用相移键控(即，PSK)调制或互补码键控(B卩，CCK)调制等。如本领域所已知的，蓝牙是允许例如移动手机、计算机和智能手机利用短距离无线连接互连的电信行业规范。
[0029]客户端电子装置38、40、42、44可以各自执行操作系统，其实例可以包括但不限于Apple iOStm> Microsoft ffindowstm> Androidtm> Redhat Linuxtm、或自定义操作系统。
[0030]现在参照图2，提供了描述配置为与成像过程10 —起使用的机器视觉系统100的示例性实施例。应注意的是，在替代实施例中，在不背离本发明的范围的情况下可以采用各种系统实现方式。如下面进一步详述，本文描述的成像过程10的实施例一般可以用来自动调整与给定字符串相关联的一个或多个字符的分割参数。本文描述的成像过程可以在检查处理期间的任何合适时间使用。例如，在一些实施例中，成像过程的方面可以发生在激活或运行时对象图像相对于对象的模型或训练对象的全局定位/注册之后，且发生在检查运行时对象或特征之前、其间或之后。
[0031]在一些实施例中，机器视觉系统100可以包括成像装置110，该成像装置110可以是包括能够运行机器视觉应用程序112的机载处理器(未示出)和存储器(未示出)的照相机。合适的接口、警报及信号可以安装在照相机成像装置110中和/或与照相机成像装置110连接，使得能够响应于在检查下面的对象120期间检测到的感测故障。在该实施例中，示出了包含多个对象(120)的传送装置122。在检查过程期间，这些对象还可以在成像装置110的预定视野(FOV)内传递。如此，成像装置110可以获取每个观测对象120的至少一个图像。
[0032]在一些实施例中，传统的微型计算机130可以是任何合适的计算装置，比如图1所示的计算机12。计算机130可以包括图形用户界面组件，比如鼠标132、键盘134和显示器136。在替代实施例中，还可以采用其他类型的接口，比如个人数字助理(PDA)。在一些实施例中，成像装置110可以全部时间与计算机130连接，尤其是计算机执行图像处理功能时。另外地和/或可替代地，成像装置比如Insight?产品系列的成像装置中的处理器可以允许
独立操作与远程计算机自由互连的装置。在该实施例中，计算机130可以与用于装置设置、测试和运行操作时分析的成像装置110连接和/或通信。
[0033]在一些实施例中，与模型或训练图像140有关的数据可以存储于与计算机130连接的磁盘存储器142中，且可以存储在成像装置110的机载存储器中。该数据可以包括与成像过程10相关联的数据，可以根据本发明的一个或多个实施例采用该成像过程10。
[0034]同样参照图3，且如下面更详细的讨论，成像过程10可以包括(302)从配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收第一图像。该方法可以进一步包括(304)从配置为至少部分基于物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收第二图像。该方法还可以包括(306)在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。该方法可以进一步包括(308)将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于第一图像和第二图像中的一个或多个特征。
[0035]本文公开的实施例涉及多视点对齐应用。在此应用中，每个视点可以通过利用子模型或全局模型的一部分来促进对齐。对齐的正确性可以高度依赖每个子模型的正确发现。然而，子模型本身(例如，其形状)不足以不同至确保从独立视点的可靠发现。例如，具有与子模型的外观相似的扰乱对象可能存在于独立视点中，从而使传统视觉工具很难从视点定位正确的子模型。
[0036]本文公开的成像过程10的实施例包括将全局约束(其在任何独立视点中可以是单独不可用的)纳入考虑的算法，并且还可以提高在所有视点中正确定位子模型的可能性。在一些实施例中，成像过程10的一个或多个全局约束可以包括子模型的一个或多个空间关系，包括但不限于它们的距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
[0037]现在参照图4，提供了描述应用于与蜂窝手机相关联的盖板(converlens)对齐的成像过程10的各方面的实施例400。应注意的是，图4中所示的实例仅通过实例的方式来提供，因为本发明的教导可以适用于许多不同的应用(例如，蜂窝手机盖板、太阳能电池板、和/或可以要求一个或多个对象或装置之间的线对齐的任何其他合适应用)。
[0038]相应地，在该特定实例中，示出了矩形盖板402，其在制造工艺期间可以要求与其他对象，比如蜂窝手机外壳对齐。一个或多个成像装置(例如成像装置110)可以与成像过程10相关联，其中每一个成像装置可以配置为基于物品的特定部分来生成图像。例如，如图4所示，矩形盖板402的部分404a-d的图像可以由一个或多个照相机拍摄。可以对这些图像进行存储，以供利用本文描述的任意计算装置的成像过程10后续使用。应注意的是，在不背离本发明的范围的情况下，任意数量的成像装置可以用于生成与任意数量的部分对应的任意数量的图像。
[0039]在一些实施例中，在多视点应用中，每个视点可以观察盖板边缘的一部分，该部分的图像特征(例如，线段、曲线、角等)或一组图像特征构成子模型。一些特征可以包括但不限于长度、对比度、平直度等。在不使用全局约束的情况下，当存在于视点中的其他线性结构存在时，基于传统单视点的视觉工具无法可靠地从独立视点定位子模型。
[0040]相应地，本发明的实施例可以使用全局几何约束来从各个独立视点识别子模型。这样，成像过程10可以高度地抵抗位于每个视点中的扰乱对象。在各种不同情况下，比如当全局约束无法容易地转换为单视点对齐问题时(例如，当多个视点相距的距离非常远时)，成像过程10同样是有用的。
[0041]现在参照图5，示出了成像过程10的另一个实施例500，其适用于蜂窝手机盖板对齐问题。在该特定实例中，示出了矩形蜂窝手机盖板502。物品的各个部分的图像可以经由一个或多个成像装置拍摄和/或接收。例如，每个图像可以与物品的特定部分(例如，视点504a-d中所示的矩形盖板502的部分)对应。图5中还示出了正确识别的子模型506a_d。相应地，在一些实施例中，成像过程10可以接收一个或多个输入。一些输入可以包括但不限于几何模型、一组校准图像和一组约束(比如模型的尺寸公差)。成像过程10可以报告模型的姿势、或一组姿势以及与模型匹配的一组特征。[0042]在一些实施例中，可以包括子模型和扰乱对象的一个或多个特征可以从各个图像中提取。图5中示出了扰乱对象的一些可能实例。根据成像过程10，可以利用任意合适长度的线段来表示特征。在不背离本发明的范围的情况下，成像过程10可以使用任意合适的线提取方法。一些特征检测器可以包括但不限于与可从本发明的受让人买到的产品相关联的边缘检测、PatMax?、Blob分析以及卡尺功能。
[0043]在一些实施例中，成像过程10可以配置为在多视点校准空间中从第一图像和第二图像提取一个或多个特征，其中一个或多个特征共享全局坐标系。成像过程10可以配置为在多视点校准空间内应用全局约束。在可从本发明的受让人获得的美国专利N0.5，960，125,N0.5，978，521、Νο.6，137，893 及 N0.5，825，483 中讨论了多视点校准空间的概念，这些专利的全部内容通过引用全部并入本文。在一些实施例中，存在于多个图像中的一个或多个特征可以共享与多视点校准空间相关联的全局坐标系。
[0044]在一些实施例中，成像过程10可以配置为将霍夫变换应用于存在于所接收的图像中的一个或多个特征以确定合适的姿势候选。更具体地，在一些实施例中，成像过程10可以使用全局约束嵌入的霍夫变换。在图4-5中所示的实例中，当线特征支持(投票赞成)姿势仓(bin)时，接收投票的仓的范围反映盖板尺寸约束，这样，尺寸公差越严格，仓可以接收的投票就越少。在下列文章““Generalizing the Hough transform to detect arbitraryshapes”，D.Ballard, Pattern Recognition, vol.13, 1981, pp.111-122 中可以找到霍夫变换有关的更多信息。虽然本文描述的变换的实例使用霍夫实例，但是在不背离本申请的范围的情况下可以使用其他变换。
[0045]在一些实施例中，霍夫参数空间是姿势空间。霍夫式变换可以利用各种技术来具体化。例如，每个特征投票可以受其视点承受的约束的控制，并且投票的范围可以由输入约束(例如，盖板尺寸等)确定。应注意的是，平移与转动可以被分离地投票和/或加权，并且在一些实施例中，可以首先进行平移。在一些实施例中，一个或多个特征可以用于生成量化得分以应用霍夫变换中使用。
[0046]在一些实施例中，对于每个姿势候选，一组支持特征可以通过应用输入约束来识另IJ。最终姿势结果可以利用其支持特征进行计算并利用支持特征的总强度来计分。返回一组姿势，以及对应的特征组。如图4-5所示，可以使成像过程10适用于存在两个或两个以上视点的设置，每个视点都观察目标对象的一部分。成像过程10的方面可以专门用于训练和运行时间程序。应注意的是，本发明的教导可以适用于任何形状的子模型，包括但不限于直线、曲线、拐角等。
[0047]本文描述的成像过程的实施例可以用于将全局约束应用于多视点对齐问题以解决各种不同问题(例如，盖板、太阳能电池板对齐和/或要求线对齐的任意其他合适的情况)。相应地，本文描述的实施例可以用于使各个物品比如在制造工艺期间遇到的这些物品，更精准和可靠的对齐。
[0048]成像过程10的实施例不要求拼接任何视点。可替代地，校准所有视点，如美国专利 N0.5，960，125、N0.5，978，521、N0.6，137，893 及 N0.5，825，483 中所讨论的，使得所有视点中的所有像素或特征共享共同的全局坐标系。所提取的图像特征(例如，线)可以利用其全局坐标表示，因此来自不同视点的特征可以一起操作。
[0049]本领域技术人员将理解，可将本发明实施成一种方法、一种系统、或一种计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例形式、完全软件实施例形式(包括固件、常驻软件、微码等)或将软件方面与硬件方面相组合的实施例形式，此等形式在本文中皆可被统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，本发明可采用位于计算机可用储存介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品具有在该介质中实施的计算机可用程序码。
[0050]可利用任何适宜的计算机可用或计算机可读介质。计算机可用或计算机可读取介质可例如为但不限于:电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外线的、或半导体系统、设备、装置、或传播介质。计算机可读介质的更具体实例(非详尽性列表)将包括:具有一条或多条导线的电性连接、便携计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、可携带光盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存装置、传输介质比如支持因特网或内联网的传输介质、或磁存储装置。要注意的是，计算机可用或计算机可读介质甚至可以是纸或另一种适合的介质，该程序在其上进行打印，因为该程序可以经由例如光学扫描纸或其他介质来电子地捕获，然后进行编译、解释、或另外以适合的方式进行处理，如果需要，则存储在计算机存储器中。在文献的上下文中，计算机可用或计算机可读介质可以是可包含、储存、传送、传播、或传输程序的任何介质，该程序由指令执行系统、设备或装置使用、或与指令执行系统、设备或装置结合使用。计算机可用介质可以包括传播数据信号，且在基带中或作为载波的一部分用其实施计算机可用程序码。计算机可用程序码可以利用包括但不限于因特网、金属线、光纤电缆、RF等的任何合适介质进行传输。
[0051]用于实施本发明的操作的计算机程序码可以以面向对象程序设计语言(例如Java、Smalltalk、C++等)进行编写。然而，用于实施本发明的操作的计算机程序码也可以以传统的程序性程序设计语言(比如“C”程序设计语言或类似的程序设计语言)进行编写。程序码可完全在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为独立的软件包执行、部分地在用户计算机上执行及部分地在远程计算机上执行、或完全在远程计算机或服务器上执行。在后一情形中，远程计算机可通过局域网络(LAN)或广域网(WAN)连接至用户计算机，或者可连接至外部计算机(例如，通过因特网利用因特网服务供货商)。
[0052]以下将参照根据本发明各实施例的方法、设备(系统)及计算机程序产品的流程图和/或框图来描述本发明。应理解，该等流程图和/或框图的每个方框、及该等流程图和/或框图中各方框的组合可由计算机程序指令实现。此等计算机程序指令可被提供至通用计算机的处理器、专用计算机的处理器、或其他可程序化数据处理设备的处理器以形成机器，使该等指令在由计算机的处理器或其他可程序化数据处理设备的处理器执行时形成一种构件，该构件用于执行流程图和/或框图的一个或多个方框所具体指定的功能/动作。
[0053]这些计算机程序指令也可储存于计算机可读取存储器中，该计算机可读取存储器可指导计算机或其他可程序化数据处理设备以特定方式运作，使储存于该计算机可读取存储器中的该等指令形成制品，该制品包括执行流程图和/或框图的一个或多个方框所具体指定的功能/动作的指令构件。
[0054]该等计算机程序指令也可加载于计算机或其他可程序化数据处理设备上，以在该计算机或其他可程序化设备上执行一系列运算步骤而形成由计算机执行的程序，进而由在该计算机或其他可程序化设备上执行的指令提供用于执行流程图和/或框图的一个或多个方框所具体指定的功能/动作的步骤。[0055]图中所示的流程图及框图示出了根据本发明各种实施例的系统、方法及计算机程序产品的架构、功能、及可能的实施方式的运作。就此而言，流程图或框图中的每个方框可代表模块、区段或码部，该模块、区段或码部包括用于执行一个或多个规定逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应注意，在某些替代实施方式中，方框中所述的功能可能不以图中所述的顺序进行。例如，根据所涉及的功能，可实际上实质同时地执行顺次显示的两个方框，或有时可以相反的顺序执行该等方框。还应注意，可由执行规定功能或动作的专用硬件系统、或由专用硬件与计算机指令的组合来实施该等框图和/或流程圆的每个方框、及该等框图和/或流程图的方框的组合。
[0056]本文所使用的术语仅供用于描述具体实施例的目的，而非旨在限制本发明。如本文所使用的单数形式“一个(a或an)”及“该(the)”旨在还包括复数形式，除非上下文另外清楚地表示。更应理解，当在本说明书中使用术语“包括(comprises和/或comprising)”时，其用于规定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其组合的存在或增加。
[0057]以下权利要求中的所有手段或步骤加功能要件的对应结构、材料、动作、及等效物旨在包括用于与所明确主张的其他要素相组合来执行功能的任何结构、材料、或动作。本发明的说明仅供用于例示及说明目的，而非旨在作为穷尽性说明或将本发明限制为所公开的形式。在不背离本发明的范围及精神的条件下，许多修改及变型对于本领域的普通技术人员而言将会一目了然。选择及描述实施例是为了最佳地阐释本发明的原理及实际应用，且使本领域的普通技术人员理解本发明以得到适用于所设想的具体应用的经过各种修改的各种实施例。
[0058]以上已参照其实施例而详细描述了本申请的发明，显然，在不背离随附权利要求中所界定的本发明范围的条件下，可作出各种修改及变型。
【权利要求】
1.一种计算机实施的方法，包括: 从被配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的成像装置接收所述第一图像； 从被配置为至少部分基于所述物品的第二部分来生成第二图像的所述成像装置接收第二图像； 在多视点校准空间中从所述第一图像和所述第二图像提取一个或多个特征，其中，所述一个或多个特征共享全局坐标系；以及 将全局约束 嵌入的霍夫变换应用于存在于所述第一图像和所述第二图像中的所述一个或多个特征。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述成像装置包括多个成像装置。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，进一步包括: 在所述多视点校准空间中将一个或多个全局约束应用于所述霍夫变换。
4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个全局约束包括子模型的一个或多个空间关系。
5.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个特征至少部分用于生成量化得分以在应用所述全局约束嵌入的霍夫变换时使用。
6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个特征包括特定线段的长度、对比度和平直度中的至少一个。
7.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个全局约束包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
8.—种驻留于计算机可读存储介质上的计算机程序产品，所述计算机可读存储介质上存储有多个指令，所述多个指令在被处理器执行时使所述处理器执行包括以下各项的操作: 从被配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收所述第一图像； 从被配置为至少部分基于所述物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收所述第二图像； 在多视点校准空间中从所述第一图像和所述第二图像提取一个或多个特征，其中，所述一个或多个特征共享全局坐标系；以及 将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于所述第一图像和所述第二图像中的所述一个或多个特征。
9.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，所述成像装置包括多个成像装置。
10.根据权利要求8所述的计算机程序产品，进一步包括: 在所述多视点校准空间中将一个或多个全局约束应用于所述霍夫变换。
11.根据权利要求10所述的计算机程序产品，其中，所述一个或多个全局约束包括子模型的一个或多个空间关系。
12.根据权利要求10所述的计算机程序产品，其中，所述一个或多个特征至少部分用于生成量化得分以在应用所述全局约束嵌入的霍夫变换时使用。
13.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，所述一个或多个特征包括特定线段的长度、对比度和平直度中的至少一个。
14.根据权利要求11所述的计算机程序产品，其中，所述一个或多个全局约束包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
15.—种成像系统,包括: 一个或多个处理器，被配置为从被配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的第一装置接收所述第一图像，所述一个或多个处理器进一步被配置为从被配置为至少部分基于所述物品的第二部分来生成第二图像的第二装置接收所述第二图像，所述一个或多个处理器进一步被配置为在多视点校准空间中从所述第一图像和所述第二图像提取一个或多个特征，其中，所述一个或多个特征共享全局坐标系，所述一个或多个处理器进一步被配置为将全局约束嵌入的霍夫变换应用于存在于所述第一图像和所述第二图像中的所述一个或多个特征。
16.根据权利要求15所述的成像系统，其中，所述成像装置包括多个成像装置。
17.根据权利要求15所述的成像系统，进一步包括: 在所述多视点校准空间中将一个或多个全局约束应用于所述霍夫变换。
18.根据权利要求17所述的成像系统，其中，所述一个或多个全局约束包括子模型的一个或多个空间关系。
19.根据权利要求17所述的成像系统，其中，所述一个或多个特征至少部分用于生成量化得分以在应用所述全局约束嵌入的霍夫变换时使用。
20.根据权利要求18所述的成像系统，其中，所述一个或多个全局约束包括距离、角度、共线性、平行度和垂直度。
21.—种计算机实施的方法，包括: 从被配置为至少部分基于物品的第一部分来生成第一图像的成像装置接收所述第一图像； 从被配置为至少部分基于所述物品的第二部分来生成第二图像的所述成像装置接收所述第二图像； 在多视点校准空间中从所述第一图像和所述第二图像提取一个或多个特征，其中，所述一个或多个特征共享全局坐标系；以及 将全局约束嵌入的变换应用于存在于所述第一图像和所述第二图像中的所述一个或多个特征。
【文档编号】G06T7/00GK103914828SQ201310745730
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2013年12月30日 优先权日:2012年12月31日
【发明者】王晓光, 李大卫 申请人:柯耐克斯公司