CN101365144B - 线阵ccd扫描检测系统的调整及标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种线阵CCD扫描检测系统的调整及标定方法，步骤如下：靶标上有高精度加工的多条等间距竖线和两条平行横线；将靶标件置于生产线上，调整靶标平面与被测平面共面，并使靶标竖线与传送带前进方向平行；采集靶标图像，根据图像处理结果调整线阵CCD相机的阵列方向与传送带运动方向垂直，调整靶标处在成像系统正焦面上；调整完毕后采集靶标图像，对该图像进行处理得到靶标各条直线的位置，进而求出标定参数。本发明可用于线阵CCD扫描视觉检测系统的现场标定，具有调整快速、标定简单的特点。

Description

线阵CCD扫描检测系统的调整及标定方法

技术领域

本发明涉及一种线阵CCD扫描检测系统的调整及标定方法，属于光电测量领域，适用于线阵CCD扫描视觉检测系统。

背景技术

随着光电技术的迅速发展，视觉检测技术以其非接触、全视场、高精度和自动化的特点越来越广泛地应用到工业检测领域。许多工业现场都需要对工业产品的表面进行自动检测，通过采集工业产品的图像后进行分析，从而指导产品的生产，如分级、分等、报警等。如轧钢的钢板带，印染的纺织品、印制的印刷品、镀膜玻璃、瓷砖等，都需要在线检测产品的尺寸或缺陷。采用人工检测的方法精度低、劳动强度大，采用面阵CCD视觉检测方法则存在图像拼接等方面的问题，而采用线阵CCD扫描视觉检测方法可以连续完成对整幅工业产品图像的采集，因此线阵CCD扫描视觉检测系统得到了越来越广泛的应用。

视觉检测是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的位置、形状等几何信息，并由此重建和识别物体。空间物体表面某点的三维几何位置与图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定。线阵CCD扫描视觉检测系统属于二维视觉测量系统，二维视觉测量系统的标定是获得空间某平面中的点与图像中像素点的对应关系，从标定过程来说，一般比三维视觉测量系统简单，但是要求具有较高的标定精度。

线阵CCD扫描视觉检测系统在标定前都需要进行调整定位，使线阵CCD相机的阵列方向垂直于扫描方向；需要进行调焦，准确调焦是获得一幅高质量图像的基础，也是高精度测量的前提。只有被测工件的表面始终在视觉系统的焦面上，才能使采集的图像清晰和光学系统放大率一定，才能保证测量精度。

发明内容

一种线阵CCD扫描检测系统的调整及标定方法，适用于线阵CCD扫描视觉检测系统。步骤如下：

第一步：标定靶标的制作

在靶标工作平面上设置多条等间距的竖线和两条平行横线，靶标尺寸要满足：在靶标扫描图像上，图像宽度范围内都有竖线，两条横线之间的距离大于100像素。

第二步：调整

靶标定位：将靶标置于生产线上，调整靶标工作平面与被测工件平面重合；使传送带前进，扫描靶标图像，调整靶标使靶标图像中竖线与图像扫描方向平行，从而实现靶标竖线与传送带前进方向平行。

成像系统定位：使传送带前进，扫描靶标图像，调整线阵CCD相机使靶标图像中横线与图像扫描方向垂直，从而使线阵CCD相机的阵列方向与传送带前进方向垂直；利用梯度向量平方调焦评价函数处理靶标图像，调整成像系统使所述函数达到极大值，从而使靶标位于成像系统正焦面上。

第三步：标定

对靶标扫描图像进行处理：首先采用先二值化、边缘提取进行边缘点的粗定位；然后采用灰度矩亚像素定位方法进一步精确定位边缘点；最后利用边缘点数据求出各线条的亚像素位置；

根据线条在靶标中的实际位置及其在对应图像中的位置求解标定参数：

①线性标定扫描行距。根据两条横线在靶标上的实际间距值L及其在图像上的间距值L′，可以得出系统扫描行距标定参数 $K=\frac{L}{L\′};$

②非线性标定扫描区域。根据所有竖线在靶标上的实际位置值及其在图像上的位置，采用两步法：设竖线位置的实际坐标为y，图像中的坐标为y′，二者有以下线性关系：y＝k₁y′+k₂，用中心区域的部分竖线代入该公式，采用最小二乘法拟合参数k₁、k₂；进行畸变校正，根据所述线性标定方程可以计算出靶标上所有竖线在图像中的理想位置，设y_f表示在无畸变情况下竖线的理想图像坐标，将所有竖线数据代入非线性畸变成像表达式y_f＝y+k₃+k₄y+k₅y²+k₆y³中，通过最小二乘法拟合畸变参数k₃、k₄、k₅、k₆。

本发明算法简单、实现方便、标定精度高、校正效果好，可用于带钢、玻璃、瓷砖、布匹等生产线中线阵CCD扫描视觉检测系统的调整和标定。

附图说明

图1为线阵CCD扫描视觉检测系统结构示意图；

图2为靶标结构示意图。

具体实施方式

现在将详细描述本发明的实施例，其示例在附图中示出，其中，相同的标号始终表示相同的部件。下面通过参照附图来描述这些实施例以解释本发明。

图1为线阵CCD扫描视觉检测系统结构示意图。参照图1，线阵CCD扫描视觉检测系统包括计算机1、线阵CCD2、编码器3、传送带4、滚轴5、扫描区域6。线阵CCD2采集扫描区域6的图像，滚轴5带动传送带4前进，同时带动编码器3发出脉冲来控制线阵CCD2采集图像，传输到计算机1进行处理。

图2为靶标结构示意图。参照图2，靶标上设置有两个平行横线条7和许多平行等间距的竖线条8。

本发明是一种线阵CCD扫描视觉检测系统的调整和标定方法，其步骤和方法如下：

第一步：标定靶标制作

在靶标工作平面上设置多条平行等间距的竖线条和两条平行横线条，靶标件尺寸根据不同的线阵CCD扫描检测系统而不同，要满足：在靶标扫描图像上，图像宽度范围内都有竖线，即所有竖线条能够充满相机视场；两条横线条在图像上间距大于100像素。靶标的制作方法为：精度要求较低时，可以采用打印机打印图纸；精度要求较高时，可以采用高精度加工的掩膜版。然后精密测量出各竖线之间以及两条横线之间的距离。

第二步：调整

将视觉检测系统安装到生产线上，在系统标定之前先进行调整定位。

①调整靶标的工作平面与被检测平面重合，这样才能保证标定数据是属于被检测平面的；

②调整靶标竖线与传送带前进方向平行，调整方法为：使传送带前进，扫描靶标图像，调整靶标使系统扫描得到的靶标图像中竖线与图像扫描方向平行。

③调整线阵CCD相机的阵列方向与传送带运动方向垂直。调整方法为：使传送带前进，扫描靶标图像，调整线阵CCD相机使系统扫描得到的靶标图像中横线与图像扫描方向垂直；

④调整线阵CCD相机成像系统，使靶标处在成像系统正焦面上。调整方法为：采用梯度向量平方调焦评价函数：

$F\left(k\right)=\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}\{{[g(x+1,y)-g(x,y)]}^2+{[g(x,y+1)-g(x,y)]}^2\}$

处理靶标扫描图像，调整成像系统使所述函数值达到极大值。其中，g(x，y)表示图像中某点(x，y)处的灰度值，F(k)表示调焦函数值；

第三步：标定

首先对靶标扫描图像进行处理，先用二值化、边缘提取进行边缘点粗定位，然后采用灰度矩方法进行边缘点的亚像素定位，最后利用边缘点数据求出各线条的位置；

灰度矩边缘定位法如下：

设单调序列g_j(j＝1，2，…，n)为实际边缘点的灰度值，像素长度选择n＝6，则该序列的前三阶灰度矩满足下式：

$\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{m}}_i=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^i& i=\mathrm{1,2,3}\end{array}$

于是得到：

$\stackrel{\‾}{s}=\frac{{\stackrel{\‾}{m}}_3+2{{\stackrel{\‾}{m}}_1}^3-3{\stackrel{\‾}{m}}_1{\stackrel{\‾}{m}}_2}{{({\stackrel{\‾}{m}}_2-{{\stackrel{\‾}{m}}_1}^2)}^{3/2}}$

灰度矩亚像素定位位置为：

$k=\frac{n}{2}\stackrel{\‾}{s}\sqrt{\frac{1}{4+{\stackrel{\‾}{s}}^2}}+\frac{n+1}{2}$

根据线条在靶标中的实际位置及其在图像中的位置，利用标定模型计算标定参数：

首先，标定扫描行距。根据两条横线在靶标上的实际间距值L和在图像上的间距值L′，可以得出系统扫描行距标定参数 $K=\frac{L}{L\′};$

然后，标定扫描区域。根据所有竖线在靶标上的实际位置值和在靶标图像上的位置值，采用两步法进行：

①线性标定扫描行距。由于在实际图像测量系统中，图像的中心区域一般无畸变或畸变较小，所以先利用线性标定方法对图像中心区域进行标定。由于多特征点标定的平均效果，即使有一定的畸变误差，它对线性标定结果的影响也可忽略。设竖线位置的实际坐标为y，图像坐标为y′，二者有以下线性关系：y＝k₁y′+k₂。将中心区域的部分竖线数据代入该公式，采用最小二乘法拟合参数k₁、k₂。在实际编程求解时可以采用VC++调用MATLAB函数的方法，用pinv函数直接计算结果；

②畸变校正。光学系统存在的畸变类型主要有三种：径向畸变、偏心畸变和薄棱镜畸变。实际应用时，由于只需要对畸变实现校正而不必知道畸变的类型，所以采用三次多项式模型校正畸变。

根据上述线性标定方程可以计算出在无畸变情况下靶标上所有竖线在图像中的理想坐标y_f，将所有竖线实际坐标和理想坐标代入畸变模型中：

y_f＝y+k₃+k₄y+k₅y²+k₆y³

通过最小二乘法拟合畸变参数k₃、k₄、k₅、k₆。

在实际测量时将图像中需要畸变校正的点代入畸变校正方程，得出所述点的理想位置，这样就实现了所述点的畸变校正，再代入线性模型中便获得了该点在物空间中的位置。

本发明提供的线阵CCD扫描视觉检测系统的调整和标定算法简单，实现方便，标定精度高，校正效果好。

虽然已经参照本发明的示例性实施例具体描述和显示了本发明，但是本领域的普通技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节的各种改变。

Claims (1)

1.一种线阵CCD扫描检测系统的调整及标定方法，包括以下技术步骤：

第一步：标定靶标的制作

在靶标工作平面上设置多条等间距的竖线(8)和两条横线(7)，靶标尺寸要满足：靶标扫描图像上，图像宽度范围内都有竖线(8)，两条横线(7)之间的距离大于100像素；

第二步：调整

靶标定位：

将靶标置于生产线上，调整靶标工作平面与被测工件平面处在同一平面；

调整靶标，使靶标竖线(8)与传送带前进方向平行，调整方法为：使传送带前进，扫描靶标图像，调整靶标使靶标图像中竖线与图像扫描方向平行；

成像系统定位：

调整线阵CCD相机的阵列方向与传送带前进方向垂直，调整方法为：使传送带前进，扫描靶标图像，调整线阵CCD相机使靶标图像中横线与图像扫描方向垂直；

调整成像系统，使靶标处在成像系统正焦面上，调整方法为：利用梯度向量平方调焦评价函数：

$F\left(k\right)=\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}\{{[g(x+1,y)-g(x,y)]}^2+{[g(x,y+1)-g(x,y)]}^2\},$ g(x，y)表示图像中某点(x，y)处的灰度值，F(k)表示调焦函数值，调整成像系统使所述函数值达到极大值；

第三步：标定：

对靶标图像进行处理，获得图像中线条的亚像素位置，获取方法为：对靶标图像的处理先采用二值化、边缘提取，进行边缘点的粗定位；然后采用灰度矩亚像素方法进一步精确定位；最后利用线条边缘点数据求出各线条的位置；

其中采用灰度矩亚像素方法进一步精确定位的方法具体为：设单调序列g_j(j＝1，2，…，n)为实际边缘点的灰度值，像素长度选择n＝6，则该序列的前三阶灰度矩满足下式：

${\stackrel{\‾}{m}}_i=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j^i,i=\mathrm{1,2,3}$

于是得到：

$\stackrel{\‾}{s}=\frac{{\stackrel{\‾}{m}}_3+2{{\stackrel{\‾}{m}}_1}^3-3{\stackrel{\‾}{m}}_1{\stackrel{\‾}{m}}_2}{{({\stackrel{\‾}{m}}_2-{{\stackrel{\‾}{m}}_1}^3)}^{3/2}}$

灰度矩亚像素定位位置为：

$k=\frac{n}{2}\stackrel{\‾}{s}\sqrt{\frac{1}{4+{\stackrel{\‾}{s}}^2}}+\frac{n+1}{2};$

根据线条在靶标中的实际位置以及其在图像中的位置，通过计算模型标定参数给出标定结果，标定参数的方法包括线性标定扫描行距和非线性标定扫描区域：

线性标定扫描行距的方法为：根据两条横线在靶标上的实际间距值L和在图像上的间距值L′，可以得出系统扫描行距的标定参数 $K=\frac{L}{L^{\′}};$

非线性标定扫描区域方法如下：根据所有竖线在靶标上的实际位置和在图像上的位置，采用两步法进行计算：

①设竖线位置的实际坐标为y，图像坐标为y′，不考虑畸变时，二者有以下线性关系：y＝k₁y′+k₂，将中心区域的部分竖线数据代入该公式，采用最小二乘法拟合参数k₁、k₂；

②进行畸变校正，根据步骤①的方法计算出靶标上所有竖线在图像中的理想位置，设y_f表示图像上竖线在无畸变情况下的理想坐标，将所有竖线实际坐标和理想坐标代入公式：

y_f＝y+k₃+k₄y+k₅y²+k₆y³

通过最小二乘法拟合畸变参数k₃、k₄、k₅、k₆。

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