一种基于图像计算的实时物体转动角度测量装置和方法与流程

本发明属于嵌入式领域，特别涉及一种基于图像计算的实时物体转动角度测量装置和方法。

背景技术：

目前常见测量物体转动角度的方式主要采用转体传感器的方式，其优点在于精度高，抗干扰能力强，但是只能测量一个维度方向的角度，而且适合于旋转较快，旋转方向单一的目标物体。诸如电机，发动机等设备。而如果需要测量两个维度上的转动角度变化，同时转动的频率较低的时候，除了使用定制的旋转台以外似乎没有什么合适的方案。同时现在的微型处理器性能强劲，使用集成图像算法的嵌入式系统来完成对两个维度上的转动角度测量已经没有什么技术上的难题了。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种基于图像计算的实时物体转动角度测量装置，包括测量仪和标靶，其中，

所述测量仪包括摄像头、激光发射器和微型处理器，微型处理器与摄像头和激光发射器分别连接，摄像头与激光发射器平行设置，摄像头视线的中心与激光发射器的光线投射到标靶的光点重合；微型处理器控制摄像头的图像获取和进行图像处理；

所述标靶由一组在旋转角度时线性变化的图形组成，中心重合。

优选地，所述标靶为一个圆形和两个同心圆环组成，最外圈的圆环用于图像处理，所述圆形和两个同心圆环的面积均已知并不相同。

优选地，所述标靶中心与圆心为不同颜色。

基于上述目的，还提供了一种与上述装置对应的测量方法，包括以下步骤：

s10，将标靶安装于待测物体上面；

s20，开启测量仪；

s30，调整激光对准标靶中心点；

s40，如果对准完毕，而且激光与标靶垂直，测量仪返回调整成功；

s50，测量仪实时发回角度数据。

优选地，s40包括以下步骤：

s41，将摄像头铺捉到的rgb565格式的图像转成灰度图，以嵌入式芯片的内存容量为标准，选择合适的分辨率以及格式储存灰度图；

s42，将灰度图进行均值滤波，以微型处理器的性能选择3,5,7阶均值滤波，再对图像进行自适应二值化算法，将图像上的信息以最大的限度通过黑和白区分；

s43，将二值化图像进行优化版two-pass连通域计算；

s44，图像中的每一块连通域被标记并附加的面积信息，再对图像进行一次遍历，寻找每一块连通域的边界信息，找到每一块连通域的x轴最小和最大的坐标，和y轴最小和最大的坐标，即寻找每一块连通域的范围大小(x_min,y_min)～(x_max,y_max)；

s45，标靶中各图形的中心位置是否一致来验证目标是否寻找正确，从图像中搜寻并确定所需数据信息，即标靶中心图形；

s46，获得标靶中心图形的边界信息，即获得了图形的高度和宽度，如果标靶是垂直于摄像头视线，则高度和宽度相同，此过程一直在s41-s45，测量仪不断返回测量图形的高度和宽度，直到两者相同，则表示调整成功，标靶垂直于摄像头视线，在后续测量以此调整位置为标准。

优选地，s50包括以下步骤：

s51，记录第一次调整成功时的图形高度h和宽度w，在高度和宽度相差小雨限定像素即认为标靶已经完全垂直于激光；

s52，若被测物体围绕y轴旋转σ°，经测量仪测得图形的宽度为w2，根据公式cosσ＝w2/w，即得旋转角度σ；

s53，若被测物体围绕x轴旋转β°，经测量仪测得图形的高度为h2，根据公式cosβ＝h2/h，即得旋转角度β。

与现有技术相比，本发明公开的基于图像计算的实时物体转动角度测量装置和方法，实现实时测量两个维度上的旋转角度，而且对于待测物体表面不需要改动，只需要一个标靶，适用范围广，操作简便灵活，对图像处理采用的方法亦简便。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明实施例基于图像计算的实时物体转动角度测量方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例基于图像计算的实时物体转动角度测量装置的标靶结构示意图；

图3为本发明实施例基于图像计算的实时物体转动角度测量装置的结构示意图；

图4为本发明实施例基于图像计算的实时物体转动角度测量装置的测量仪结构框图；

图5为本发明实施例基于图像计算的实时物体转动角度测量装置的转动角度测量原理图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

装置和方法实施例参见图1-5，包括测量仪20和标靶10，其中，测量仪20包括摄像头21、激光发射器22和微型处理器23，微型处理器23与摄像头21和激光发射器22分别连接，摄像头21与激光发射器22平行设置，摄像头21视线的中心与激光发射器22的光线投射到标靶10的光点重合；微型处理器23控制摄像头21的图像获取和进行图像处理；

标靶10由一组在旋转角度时线性变化的图形组成，中心重合，标靶10需要有一个明显的区域，剔除无用数据；需要有一个图形，能够在旋转角度的时候能够线性变化。

具体实施例中，参见图2，标靶10为一个圆形13和两个同心圆环11、12组成，最外圈的圆环11用于图像处理，所述圆形13和两个同心圆环11、12的面积均已知并不相同，并且已知各图形面积的排名，面积之间需要拉开差距，比如最外圆环11在标靶10中于其他图案相比面积是最大的。

标靶10中心14与圆形13为不同颜色，在标靶10最外面的圆环11内，至少要有一个圆形13图案，可以添加更多个同心圆视为本发明标靶10设计方案拓展，该圆形13图案为本发明图像处理的核心。参见图3，标靶10贴在待测物体30上，测量仪20将激光对准标靶10中的中心14，该中心14为一个醒目的标志，本实例的标靶10直径为8cm，测量仪20与待测物体之间的测量距离在0.5米～3米之间都可，经过调整之后在1.5米～2米之间效果最佳，实际可以根据需求改变。

测量方法的步骤流程图参见图1，包括以下步骤：

s10，将标靶安装于待测物体上面；

s20，开启测量仪；

s30，调整激光对准标靶中心点；

s40，如果对准完毕，而且激光与标靶垂直，测量仪返回调整成功；

s50，测量仪实时发回角度数据。

具体实施例中，s30激光发射器可以直观得调整标靶在摄像头的捕捉窗口之内，使摄像头的视野与激光发射器发射的激光平行，使得测量仪可以适应各种距离的测量。每台测量仪在使用之前，都会经过激光光点和摄像头捕捉窗口的调整，使两者完美契合。调整的数据保存在测量仪中，支持应对各种复杂情况。

s40具体包括以下步骤：

s41，将摄像头铺捉到的rgb565格式的图像转成灰度图，以嵌入式芯片的内存容量为标准，选择合适的分辨率以及格式储存灰度图；

s42，将灰度图进行均值滤波，以微型处理器的性能选择3,5,7阶均值滤波，再对图像进行自适应二值化算法，将图像上的信息以最大的限度通过黑和白区分；

s43，将二值化图像进行优化版two-pass连通域计算；即通过两遍遍历就可以框出不同的连通域，而实施例中采用two-pass优化版是因为，传统two-pass算法需要额外的空间存储标志位，考虑到微型处理器的内存空间小，原图将被覆盖，节省了空间效率。

s44，图像中的每一块连通域被标记并附加的面积信息，再对图像进行一次遍历，寻找每一块连通域的边界信息，找到每一块连通域的x轴最小和最大的坐标，和y轴最小和最大的坐标，即寻找每一块连通域的范围大小(x_min,y_min)～(x_max,y_max)；

s45，标靶中各图形的中心位置是否一致来验证目标是否寻找正确，从图像中搜寻并确定所需数据信息，即标靶中心图形；在设计标靶的过程中，最外圆环的面积是已知的，优选将此面积设计成最大或者第二大，本实施例中设置为是第二大的，因此在所有连通域中面积第二大的即为最外圆环。确定了最外圆环就可以寻找被最外圆环包括的圆形图案利用到s44中的连通域范围数据，通过两个图案的圆心位置是否一致可以反过来验证最外圆环是否寻找正确。这个过程几乎是同时完成的。这样就可以实现从图像中搜寻并确定我们需要的数据信息，即标靶中心圆形图案。

s46，获得标靶中心图形的边界信息，即获得了图形的高度和宽度，如果标靶是垂直于摄像头视线，则高度和宽度相同，此过程一直在s41-s45，测量仪不断返回测量图形的高度和宽度，直到两者相同，则表示调整成功，标靶垂直于摄像头视线，在后续测量以此调整位置为标准。

s50中测量仪开始发回实时角度测量数据，需要使用到角度测量算法，整个过程一开始与s41-s46过程一致，在得到标靶10中心圆形13之后，可以想象到标靶10经过转动之后，中心的圆形13已经变成了椭圆形状，此时得到的高度和宽度都发生了变化，可以从图5直观的理解其原理。具体包括以下步骤：

s51，记录第一次调整成功时的图形高度h和宽度w，在高度和宽度相差小雨限定像素即认为标靶已经完全垂直于激光；

s52，若被测物体围绕y轴旋转σ°，经测量仪测得图形的宽度为w2，根据公式cosσ＝w2/w，即得旋转角度σ；

s53，若被测物体围绕x轴旋转β°，经测量仪测得图形的高度为h2，根据公式cosβ＝h2/h，即得旋转角度β。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。