CN100570275C - 一种基于图像的体积测量装置及其测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及物体体积测量领域，公开了一种基于图像的体积测量装置和测量方法。该测量装置包括图像采集装置和计算机，所述图像采集装置含有载物台、以及对称设置在载物台上的三个摄像头；以上述测量装置为基础，该测量方法包括摄像头标定、图像采集、图像预处理、图像边缘提取、坐标变换、三维重构步骤，最后统计被测物体的所有三维点，得到被测物体的实际体积。本发明可以广泛应用于医药、化工、食品、环保、水处理、建材、粮食等行业的微量粉状、颗粒状物料的连续定量投加、配料工艺中的干粉投料等领域。

Description

一种基于图像的体积测量装置及其测量方法

技术领域

本发明涉及物体体积测量领域，尤其涉及一种基于图像的体积测量装置及其测量方法。

技术背景

在科学研究和工业生产中，很多情况下需要得到相关物体的体积，但是又不方便直接测量，如被测物质具有易燃，易爆，剧毒等特性的情况。这时，需要一种区别于传统方法的非接触体积测量装置和测量方法。

此外，在干粉物料投料领域，也需要动态的测量物料的体积。尤其是在药物生产过程中，粉末状药物的包装非常重要，现阶段的药物生产线均采用自动方式进行填装，为了保证每粒产品的药剂量相同，一般是采取填装时间相同的方式进行控制。但是，由于不同批次的药物具有不尽相同的物理性质，如可压缩性、流散性、粘滞性、密度、目数、吸潮性等。这样，就存在一个问题，不同批次的每粒产品的包装时间相同，药剂量却不一样。

为了保证单粒药物之间的药剂量相同，在包装开始前就应该对每批药物粉末的相关性能指标进行研究。最直接的办法就是模拟药物的自动填装过程，让被测药物从漏斗中落下，漏斗下方安放一个透明玻璃杯，测量药物的堆积体积和时间的关系曲线。在药物包装时，根据该批药物的堆积体积和时间的关系曲线，调整单粒药物的填装时间，以此来保证每粒药物的药剂含量相同。因此，也就需要一个非接触式动态体积测量装置，及时得到药物的堆积体积和时间的关系曲线。

发明内容

本发明的目的在于提供一种投资费用少、测量速度快、精度高的基于图像的体积测量装置和测量方法，能够非接触地对物体进行体积测量，也能够方便地进行体积的动态测量。

本发明的基本原理是通过三个摄像头从不同角度采集被测物体的平面图像，然后根据上述平面图像，利用计算机重构被测物体的三维形状，最后根据被测物体的三维形状计算出被测物体的体积。对于体积动态变化的物体，可以进行动态测量。

为了达到上述技术目的，本发明的技术方案如下：

1、一种基于图像的体积测量装置，其特征在于，包括图像采集装置和计算机，所述图像采集装置含有载物台、以及对称设置在载物台上的三个摄像头，所述三个摄像头俯角相同，被测物体位于载物台中心，所述计算机控制三个摄像头采集被测物体图像，利用图像重构得到被测物体的三维形状，计算出被测物体的体积。

所述三个摄像头的内部晶振频率相同。

所述三个摄像头共用一个外部晶振代替其内部晶振。

所述摄像头采用迈德克斯MS-讯雷2 USB2.0摄像头。

2、一种基于图像的体积测量方法，以上述基于图像的体积测量装置为基础，其特征在于，包括以下步骤：

摄像头标定：首先制作标定板，标定板上设置标定图像，变换标定板位置，每个摄像头分别拍摄标定板，采集图像，进行标定，得到每个摄像头的内外参数：

图像采集：将被测物体置于载物台中心，计算机控制三个摄像头对被测物体拍摄，采集图像输入计算机；

图像预处理：计算机采用图像平滑算法对所采集图像进行处理，去除图像中的干扰以及无用信息；

图像边缘提取：采用二值化的方法对图像进行二值化处理，得到被测物体三个方向的外形轮廓；

坐标变换：根据镜头光学成像的原理以及摄像头标定得到的内外参数，得到被测物体的三维空间坐标，将被测物体的三维空间坐标系转换为计算机坐标系，得到被测物体的计算机坐标；

三维重构：首先构建正方体，该正方体的三条相连底边分别为计算机坐标系的三个坐标轴，然后在该正方体内绘制三维点；

体积计算：根据被测物体图像的分辨率和正方体代表的体积，计算每个三维点所代表的体积，统计被测物体的所有三维点，得到被测物体的实际体积。

本发明用于动态测量体积，只需在一定时间间隔内重复上述2-6步骤就可以实现。

本发明测量装置的主要部件采用摄像头和计算机，造价便宜，成本低；本发明测量方法主要由计算机自动完成，操作简单，而且检测结果直观、可靠；由于测量结果可以精确到三维点代表的体积，因此，测量精度高。本发明可以广泛应用于医药、化工、食品、环保、水处理、建材、粮食等行业的微量粉状、颗粒状物料的连续定量投加、配料工艺中的干粉投料等领域。

附图说明

图1为本发明测量装置的图像采集装置俯视图。

图2为本发明测量装置中三个摄像头的安装示意图。

图3为本发明测量方法的流程图。

图4为摄像头标定板。

图5为摄像头光路图，其中1-被测粉末，2-镜头，3-CCD

摄像参数

H_min＝210mm，

W_mask_min＝175mm

A＝18.4°

具体实施方式

参照图1，图像采集装置由载物台、以及对称设置在载物台上的三个摄像头(A、B、C)组成，具体是：载物台为平整的圆面，三个摄像头均匀分布在载物台圆周上，俯角相同(如图2所示)，被测物体放置在载物台中心。

参照图2，三个摄像头分别由各自的支架支撑。每个支架包括斜杆、磁性座、设置在磁性座上的立杆，立杆与斜杆通过万向节连接，摄像头固定在斜杆上，通过万向节可以调整摄像头的俯角角度。摄像头的有效像素最好达到30万-100万。

本实施例采用三个迈德克斯MS-讯雷2 USB2.0摄像头，有效像素100万，将三个摄像头USB2.0数据线分别连接到计算机，计算机控制三个摄像头采集被测物体三个方向的图像，利用图像重构得到被测物体的三维形状，计算出被测物体的体积。

在测量动态体积时，要求进行三维重构的三副图像是在同一时刻对被测物体采集得到的。摄像头每秒钟采集30帧图像，而单个摄像头的采集时刻是由其内部的晶振决定的。首先将三个摄像头的晶振去除，然后再将一个频率为30Mhz晶振的信号同时引入到各个摄像头内部。这样，由一个外部晶振对三个摄像头的图像采集时刻进行同步。通过采用不同频率的外部晶振可以调整摄像头的采集速度，采集速度一般设置为30帧/每秒，并能够在10-50帧的范围内进行调整。

参照图3，以上述基于图像的体积测量装置为基础，本发明的测量方法包括以下步骤：

摄像头标定

首先制作标定板，标定板上设置标定图像，变换标定板位置，每个摄像头分别拍摄标定板，采集图像，将这些图像导入到Math Works公司的数学处理软件MATLAB2007中进行标定，得到每个摄像头的内、外参数；

摄像头标定的目的是得到摄像头的内参数和外参数，主要是摄像头的有效焦距fc，主点cc，扭曲系数alpha_c及畸变系数kc，这些参数对于图像采集和三维重构至关重要。三维重构时，输入上述参数，将采集的图像还原时能够最大程度上保证物体的本身形状，成像引起的误差减至最小。标定图形选用黑白相间的正方块，正方块的边长为10mm。在一张白纸上建立直角坐标系XYO，制作标定图形，将这张纸粘贴在废光盘表面做成标定板，由于光盘表面是光滑的，因此能够保证标定板的平整度。对每个摄像头标定时，将标定板放置在不同区域让摄像头对其进行拍摄，每个摄像头拍摄24张图像，然后将这些图像导入到数学处理软件MATLAB2007中进行标定。在数学处理软件MATLAB2007中，导入上述图像后，手动选择出原点O，Y轴及X轴以及正方块的边长10mm，对每幅图像进行处理完成后就得到该摄像头的内、外参数。

图像采集

将被测物体置于载物台中心，计算机控制三个摄像头对被测物体拍摄，采集图像输入计算机；采集图像时，计算机通过USB接口直接控制摄像头的采集工作，不需要其他专门的控制线。

开始工作时，由计算机控制三个摄像头对被测物体进行图像采集，采集到的图像以USB2.0的方式输入到计算机中。图像采集软件还可以将采集的图像显示在屏幕的三个窗口里，便于直观。

图像预处理

计算机采用图像平滑算法对所采集图像进行处理，去除图像中的干扰以及无用信息；

图像预处理的目的是去除图像中的干扰以及无用信息，防止这些干扰信息在重构阶段也被处理成被测物体，造成结果错误。图像预处理程序中采用图像平滑算法对图像进行处理，具体为：三维重构的区域位于一个圆柱体内，在图像平滑处理时，首先将该圆柱体外的像素点去除，然后再对圆柱体内的像素进行平滑处理。对于物体图像的某个点，如果该点的周围存在着物体图像的其他像素，所述其他像素的周围还存在着物体图像的像素，这样就认为该点是属于被测物体的。相反的，如果某点或某个小区域的周围不存在物体图像的其他像素点，则该点或该区域不属于被测物体，将其去除。另一方面，图像预处理时只针对载物台一定半径(例如5cm)的圆内区域，将该区域之外的干扰直接全部去除。

边缘提取

采用二值化的方法对图像进行二值化处理，得到被测物体三个方向的外形轮廓；

边缘提取的目的是得到被测物体的边界形状，程序中采用二值化的方法对图像进行二值化处理。由于被测物体与背景之间存在着灰度的差异，通过选择一个合适的阈值，将各个像素的灰度与该值比较，如果大于该值则将该点处理成黑色，反之处理成白色。这样就得到被测物体三个方向的外形轮廓。具体二值化方法如下：对摄像头采集到的一帧图像，该图像的每个像素的值是该点的灰度值，在0到255之间变化。边缘提取程序中，通过实验确定一个阈值，如100，然后将图像中每个点的灰度值与该阈值进行比较运算，如果该点的灰度值大于该阈值，则将该点数值变为1，反之为0。对整个图像运算完成之后图像中只含有有数字0和1，这样二值化过程就完成了。

坐标变换

根据镜头光学成像的原理以及摄像头标定得到的内、外参数，得到被测物体的三维空间坐标，将被测物体的三维空间坐标系转换为计算机坐标系，得到被测物体的计算机坐标。

坐标变换的目的是得到物体在计算机坐标系中的坐标值，由镜头光学成像的原理以及摄像头标定得到的内、外参数能够将被测物体的三维空间坐标系转换为计算机坐标系。

主要过程说明如下：

1.从物体三维世界坐标(X_f，Y_f，Z_f)到摄像机三维坐标(a，b，c)的变换。其中三维世界坐标系是指用来描述摄像机位置的坐标，而摄像机三维坐标系指的是原点位于光心上，Z轴为摄像机的光轴，X，Y轴方向由右手定则确定的坐标系。

$\left[\begin{array}{c}a\\ b\\ c\end{array}\right]=S\·\left[\begin{array}{c}{X}_f\\ Y_f\\ Z_f\end{array}\right]+Q$

$S=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$ $Q=\left[\begin{array}{c}\cos A\\ \sin A\\ \cos A\·\sin A\end{array}\right]$

其中，S为3×3的旋转变换矩阵，Q为3×1的平移矢量，A为图5中摄像机的角度参数。

2.摄像机三维坐标(a，b，c)在理想的小孔成像模型下经投影变换至理想图像坐标(X_v，Y_v)。理想图像坐标指的是计算机中以M×N行的形式存储数据的坐标系，在不考虑其他影响的情况下，图像存储到计算机中时的坐标为：

$X_v=f\frac{a}{c}$

$Y_v=f\frac{b}{c}$

其中，f为镜头的焦距，a，b，c为摄像机坐标系中的坐标。

3.考虑摄像机透镜的径向畸变因素，将理想图像坐标(Xv，Yv)转换成实际图像坐标(X_d，Y_d)。

X_d＝X_v(1+kr²)^-1

Y_d＝Y_v(1+kr²)^-1

其中 $r=\sqrt{{X_d}^2+{Y_d}^2}$ 表示图像中心O到实际图像坐标(X_d，Y_d)的距离；k表示透镜径向畸变系数。

4.实际图像坐标(X_d，Y_d)到计算机图像坐标(x，y)的变换：

x＝X_dN_x+u₀

y＝Y_dN_y+v₀

其中，Nx，Ny为x，y方向上的像素数量，其中Nx为700，Ny为700。u₀为摄像机图像中心点O_i在计算机坐标系中的x坐标，v₀为摄像机图像中心点O_i在计算机坐标系中的y坐标。

经过以上四个步骤得到物体原始图像与计算机中坐标的理想转换关系式，由于每个摄像头的安装位置和拍摄角度不完全一致，这个时候需要用到前面摄像头标定的结果。标定得到摄像头的有效焦距fc，主点cc，扭曲系数alpha_c及畸变系数kc，将这四个参数输入到物体原始图像与计算机中坐标的理想转换关系式中对该关系式进行修正。修正完成之后将摄像头之间的相互差异去除，保证了三维重构时的精确度。原始图像的某个像素点，经过上述过程变换之后将得到一个与其相对应的计算机坐标。

三维重构

首先构建正方体，该正方体的三条相连底边分别为计算机三维坐标系的三个坐标轴，然后在该正方体内绘制三维点；得到被测物体每个点的计算机图像坐标后，利用SGI公司的OPENGL三维物理引擎构建一个边长为10cm的正方体，该正方体的三条相连底边分别为计算机三维坐标系的三个坐标轴。三维重构开始后，调用OPENGL软件中的点绘制命令GL_POINTS绘制三维点。绘制点时，采用类似雕刻的算法，该算法模拟雕刻过程，对正方体内的每个像素点进行运算，如果该点在实际图像中没有与其相对应的点，那么认为该点是空的，因此将该点去除。如果在原始图像中有与其相对应的点，则将该点保留。对整个正方体运算完成之后该正方体中只剩下在原始图像中有相对应点的元素，因此正方体中剩下的三维物体对应着被测物体的真实三维形状。

体积计算

根据被测物体图像的分辨率和正方体代表的体积，计算每个三维点所代表的体积，统计被测物体的所有三维点，得到被测物体的实际体积。

程序中所采用正方体的边长为10cm，正方体体积为1000cm³。图像采集时，去除边缘的无用像素，将摄像头的采集分辨率设置为700×700，然后在后续处理中都采用这个分辨率，则在三维重构图像中每个像素所代表的体积为2.91545×10^-3mm³。三维重构完成之后，统计三维重构图像中的有效像素点的个数，将个数乘以单个像素的体积得到被测物体的体积，其精度为2.91545×10^-3mm³。

Claims (1)

1、一种基于图像的体积测量方法，以基于图像的体积测量装置为基础，所述基于图像的体积测量装置包括图像采集装置和计算机，所述图像采集装置含有载物台、以及对称设置在载物台上的三个摄像头，所述三个摄像头俯角相同，被测物体位于载物台中心，所述计算机控制三个摄像头采集被测物体图像，利用图像重构得到被测物体的三维形状，计算出被测物体的体积；其特征在于，该基于图像的体积测量方法包括以下步骤：

摄像头标定：首先制作标定板，标定板上设置标定图像，变换标定板位置，每个摄像头分别拍摄标定板，采集图像，进行标定，得到每个摄像头的内外参数；

图像采集：将被测物体置于载物台中心，计算机控制三个摄像头对被测物体拍摄，采集图像输入计算机；

图像预处理：计算机采用图像平滑算法对所采集图像进行处理，去除图像中的干扰以及无用信息；

图像边缘提取：采用二值化的方法对图像进行二值化处理，得到被测物体三个方向的外形轮廓；

坐标变换：根据镜头光学成像的原理以及摄像头标定得到的内外参数，得到被测物体的三维空间坐标，将被测物体的三维空间坐标系转换为计算机坐标系，得到被测物体的计算机坐标；

三维重构：首先构建正方体，该正方体的三条相连底边分别为计算机坐标系的三个坐标轴，然后在该正方体内绘制三维点；

体积计算：根据被测物体图像的分辨率和正方体代表的体积，计算每个三维点所代表的体积，统计被测物体的所有三维点，得到被测物体的实际体积。

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