CN101566465B - 一种物体变形的实时测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物体变形的实时测量方法，包括下述步骤：布置并调整测量设备：在被测物体上方对称布置两个摄像机及相应的LED光照灯，使两个摄像机光轴在摄像机前1m距离处相交；然后标定摄像机：再后在待测物体表面根据被测物大小形状以及测量要求紧密粘贴标志点；接着将已经粘贴好标志点的被测物置于两摄像机下大约1米处或移动整个测量设备使被测物进入测量范围使每个摄像机都能采集到被测物表面的标志点，开启两摄像机进行序列图像拍照，采集数字图像；然后进行图像识别定位；根据摄像机的标定结果反求投影矩阵，结合求得的被测物表面标志点在两摄像机图像上的图像坐标重建标志点的三维坐标；最后进行被测物表面标志点变形分析与计算。

Description

一种物体变形的实时测量方法

技术领域

本发明涉及一种三维光学测量方法，特别涉及一种适合于物体变形的实时测量方法。

背景技术

变形测量是固体力学及材料科学研究中重要的环节，因此，准确、快速和高效地测量材料的变形是实验力学的重要研究内容。而要动态地测量物体的运动及变形信息主要有接触式和非接触式两类方法。

接触式测量的方法主要有光弹贴片法、电阻应变片测量法。其中光弹贴片法能用于测量金属、混凝土、木材、岩石、橡胶等材料制成的结构或零件的动态应力、静态应力、弹性应力以及残余应力等，但此法对贴片的要求很高，且对于许多应变很小的结构和零件，灵敏度不高。而电阻应变片测量法虽然具有精度高、测量结果稳定等优点，但该方法对被测试件要求一定刚度，只能点测量，不能得到全场数据，且测量范围有限，不能测量大应变。总体来说，接触式测量方法已不能满足当今快速、高效率的测量要求。

非接触式测量方法主要有全息干涉法、叠栅云纹法、电子散斑干涉等。全息干涉法具有较高的检测灵敏度和精度，缺点是对不透光物体没有穿透能力，一般只能用于厚度小的薄材料，设备较昂贵，并且在检测时受机械振动、声振动(如环境噪声)以及环境光等的干扰较大，因此需要在安静、清洁的暗室中进行检测。而叠栅云纹法在测量弹性范围内的微小应变时，灵敏度和准确度还不够，并且这种方法受到外界振动的影响较大。由于电子散斑干涉技术是基于双光束干涉，对检测环境和检测对象都有一定的要求，实验难度高，设备昂贵，使得该技术在普遍应用有一定的限制。

发明内容

本发明的目的在于提供一种易于操作、测量准确、快速高效的实时测量物体变形信息的方法。

为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的：

一种物体变形的实时测量方法，其特征在于，包括下述步骤：

(1)布置并调整测量设备：在被测物体上方对称布置两个摄像机及相应的LED光照灯，然后调整两个摄像机的角度和距离，使两个摄像机光轴在摄像机前1m距离处相交；

(2)标定摄像机：将标靶置于两个摄像机的视场，然后对标靶拍摄，得到标靶的图像，通过标定得到两摄像机准确的位置关系，包括两摄像机夹角、相对距离、摄像机的内部参数以及镜头畸变参数；

(3)粘贴标志点：在待测物体表面根据被测物大小形状以及测量要求粘贴标志点，标志点包括点阵编码标志点、环形编码标志点以及圆形非编码标志点，粘贴编码标志点的密度为非编码标志点的1/3～1/2；粘贴圆形非编码标志点时应保证任意两个标志点间的距离大于物体局部相对初始状态的最大变形量；

(4)采集数字图像：保持两摄像机角度、距离不变，将已经粘贴好标志点的被测物置于两摄像机下大约1米处或移动整个测量设备使被测物进入测量范围使每个摄像机都能采集到被测物表面的标志点，然后开启两摄像机进行序列图像拍照；

(5)图像识别定位：对两摄像机采集的序列图像首先进行降噪预处理，然后在计算机中进行被测物表面标志点的识别和定位，进而求解它们在两摄像机图像上对应的图像坐标；

(6)重建三维坐标：首先根据步骤2摄像机的标定结果反求摄像机投影矩阵，然后结合上步求得的被测物表面标志点在两摄像机图像上的图像坐标重建标志点的三维坐标；对计算得到的在被测物体每个变形状态的标志点编号，使同一标志点在每个变形状态中的编号相同；

(7)变形分析与计算：根据上步得到的被测物表面标志点三维坐标分析被测物表面的各个变形状态，把物体表面的标志点作为物体的变形点，计算包括物体的位移、变形曲线、云图的实时信息，并在计算机显示屏上显示，进行可视化分析。

上述方案中，步骤(2)所述标定摄像机具体程序如下：

(a)启动摄像机从不同角度和距离采集靶标图像，然后计算标靶上控制点的图像坐标；

(b)采用DLT解法解算投影矩阵，根据求得的投影矩阵求解摄像机内外参数，从而得到标定各参数的初始值；

(c)利用光束平差法对摄像机标定，得到精确的摄像机内外参数并将标定结果保存。

所述步骤(3)对于表面反光或表面颜色较复杂的物体喷显影剂处理，以利于标志点的识别。所述步骤(4)摄像机进行序列图像拍照的时间为100秒，每秒钟拍摄5幅图片。

步骤(5)所述图像识别定位的具体程序如下：

(a)图像预处理，对输入的图像进行降噪、二值化处理；

(b)在二值化图像中搜索边缘特征，提取椭圆边缘，并进行滤波操作将非椭圆边缘去除掉；

(c)计算图像中识别的椭圆特征的中心坐标，首先进行椭圆边缘的粗定位，得到椭圆边缘的整像素坐标值，然后采用梯度幅值均值法计算边缘点的亚像素坐标：得到亚像素边缘，最后通过最小二乘椭圆拟合得到椭圆的中心坐标；

(d)在图像中搜索8个已经识别的最相邻椭圆点组成的点阵作为候选的点阵编码标志点；

(e)检测候选的点阵编码标志点的模板点并计算其图像坐标，然后根据模板点的图像坐标计算点阵编码标志的交比；

(f)根据求得交比判断候选的点阵编码标志点是否为真，如果为真，进行下一步，否则判定为非编码标志点；

(g)根据(e)步求得的模板点的图像坐标以及模板点的设计坐标求解设计坐标相对于图像坐标的仿射变换参数；

(h)根据(e)计算的编码点图像坐标和(g)步计算得到的仿射变换参数，反求编码点在设计坐标下的坐标值；

(i)对反求的编码点在设计坐标下的坐标值和其设计坐标值进行匹配，当成功时得到编码点的编码位代号，并进行下一步，否则判定为非编码标志点；

(j)计算点阵编码标志点的数字编码值，然后根据数字编码值查点阵编码标志点ID表获得其ID。

与现有技术相比，本发明方法具有以下优点：

1、本发明克服了光弹贴片法、电阻应变片测量等传统的接触式测量在测量范围、测量速度以及测量效率等方面的局限性，实现了无接触快速测量。

2、本发明方法借助LED光照灯改善被测物表面光照质量，并使用两个高速摄像机采集不同瞬间的多幅图像，因此适合于不断变形物体或移动物体的实时动态测量。

3、由于标志点的定位采用了粗定位以及亚像素定位相结合的方法，获得高精度亚像素定位的同时，还可以计算定位精度，从而剔除定位质量不高的点，以提高整体测量精度。

本发明方法基于先进的立体视觉技术，采用两个高速摄像机采集各个变形阶段的图像，利用准确识别的编码标志点实现立体匹配，重建出物体表面点的三维空间坐标，计算得到物体的变形量，从而开发出精度高、速度快、易于操作的非接触式物体变形实时测量系统。

附图说明

图1：本发明方法的流程图。

图2：本发明方法的测量系统示意图。

图3：图1中标定摄像机的流程图。

图4：图1中图像识别定位流程图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明提出一种物体变形的实时测量方法，如图1所示。测量系统如图2所示，由CCD摄像机1、4，LED光照灯2、3，计算机5等组成。计算机5为Pentium(R)4CPU、2.66GHz、带有1394图像采集卡，支持双显示器输出。其中软件基于Visual C++6.0平台自主开发。CCD采用德国Basler的A500系列摄像机，该摄像机采用Camera Link输出，外同步或内部自主运行，在分辨率为1280*1024时帧速率可达500fps，可对摄像机编程控制。

图1所示本发明方法的总体步骤如下：

(1)布置并调整测量设备：根据测量系统物体的测量范围(400*300*200，单位：毫米)布置图2所示的测量设备。然后调整两个摄像机1、4的角度和距离，使两个摄像机的视场在镜头前1米距离处重叠且两摄像机对称布置，这里主要是借助测量尺逐步调整两摄像机使两摄像机镜头中心线在镜头前约1米处相交。本发明方法的测量系统如图2所示。

(2)标定摄像机：将标靶置于两个摄像机的视场，然后对标靶拍摄，得到标靶的图像。通过标定可以得到两摄像机准确的位置关系，如两摄像机夹角、相对距离、摄像机的内部参数以及镜头畸变参数。具体标定步骤如下(标定流程如图3所示)：

(a)启动摄像机从不同角度和距离采集靶标图像，然后计算标靶上控制点的图像坐标。

(b)采用DLT解法解算投影矩阵，根据求得的投影矩阵求解摄像机内外参数，从而得到标定各参数的初始值。

(c)利用光束平差法对摄像机标定，得到精确的摄像机内外参数并将标定结果保存。

(3)粘贴标志点：在待测物体表面粘贴标志点(包括编码标志点和非编码标志点)，标志点将随工件的变形而改变空间位置，以作为后期反映被测物变形量的计算数据。对于表面反光或表面颜色较复杂的物体要喷显影剂处理，以利于标志点的识别。

本方法中我们采用点阵编码标志点、环形编码标志点以及圆形非编码标志点。点阵编码标志点由8个圆形点组成，有利于得到物体表面更多的变形信息；环形编码标志点测量精度高，得到变形信息相比较少；圆形非编码标志点布置较灵活，需要进行两摄像机图像间的匹配计算，计算过程较复杂。而点阵编码标志点和环形编码标志点都有一个确定的ID，则无需进行两摄像机图像间的匹配计算。因此，根据实际被测物大小形状以及测量要求可灵活选用这三种标志点。

如果测量要求得到更多的变形信息，可以只粘贴非编码标志点，如果只要求快速测量少量关键点的变形信息，可以只粘贴编码标志点，一般情况下编码标志点和非编码标志点都要粘贴；粘贴编码标志点的密度为非编码标志点的1/3～1/2；标志点粘贴要求：

(a)粘贴时切勿折叠或弄脏标志点，紧密粘贴，防止变形过程中脱落。

(b)粘贴非编码标志点时应保证任意两个标志点间的距离大于物体局部可能的相对初始状态的最大变形量。

(c)应均匀地将标志点粘贴在物体表面较平坦的区域，粘贴时保证标志点不能重叠或遮挡。

(4)采集数字图像：保持两摄像机角度、距离不变，将已经粘贴好标志点的被测物置于两摄像机前大约1米处或移动整个测量设备使被测物进入测量范围，然后开启两摄像机采集图像。

图像采集要求：

(a)保证采集过程中光源稳定。

(b)摄像机前约1米处是最佳的测量位置，应合理布置被测物。

(c)保证物体整个变形过程都能被本发明测量系统的两个摄像机拍摄到。

(5)图像识别定位：对两摄像机采集的序列图像进行处理，实现被测物表面标志点的图像识别和定位。首先要对采集的图像进行降噪等预处理，然后针对不同的标志点，选择本发明开发的不同图像处理程序对标志点进行识别和定位，进而求解它们在两摄像机图像上对应的图像坐标。以点阵编码标志点为例，参见图4，具体步骤如下：

(a)首先对输入的图像进行降噪、二值化等处理得到二值化图像。

(b)在二值化图像中搜索边缘特征，提取椭圆边缘，并进行滤波操作将非椭圆边缘去除掉。

(c)精确计算图像中识别的椭圆特征的中心坐标。根据尺度准则、灰度准则、形状准则以及误差准则进行判断，进一步去除不符合椭圆条件的边缘，并进行椭圆边缘的粗定位，得到椭圆边缘的整像素坐标值。

然后采用梯度幅值均值法计算边缘点的亚像素坐标：①在粗定位的边缘点上沿梯度方向求梯度幅值G(x，y)；②根据G(x，y)的值确定包含边缘的区间，即在梯度方向上梯度幅值大于一定阈值的(x，y)的取值区间；③利用x方向和y方向的梯度分量G_x和G_y作为权值，沿梯度方向的边缘位置亚像素级校正公式为：

$\mathrm{\Δ}{d}_x=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{x_i}{d}_{x_i}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{x_i}---\left(1\right)$

$\mathrm{\Δ}{d}_y=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{y_i}{d}_{y_i}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{y_i}$

式中，

是一个像素点沿梯度方向与粗定位边缘点的距离分量，是梯度分量；n为沿梯度方向上G(x，y)大于一定阈值的象素点个数。

最后用所得到的边缘点的亚像素坐标进行最小二乘椭圆拟合，就可以得到由这些边缘点所形成的椭圆的中心坐标。

(d)在图像中搜索8个已经识别的最相邻椭圆点组成的点阵作为候选的点阵编码标志点。

(e)检测候选的点阵编码标志点的模板点和编码点并计算他们的图像坐标，然后根据模板点的图像坐标计算点阵编码标志的交比。

(f)根据求得交比判断候选的点阵编码标志点是否为真。如果为真，进行下一步，否则判定为非编码标志点。

(g)计算仿射变换参数。根据(e)步求得的模板点的图像坐标以及模板点的设计坐标求解设计坐标相对于图像坐标的仿射变换参数。

(h)反求点阵编码标志点的编码点在设计坐标下的坐标值。根据(e)计算的编码点图像坐标和(g)步计算得到的仿射变换参数，反求编码点在设计坐标下的坐标值。

(i)对反求的编码点在设计坐标下的坐标值和其设计坐标值进行匹配，如果成功可以得到编码点的编码位代号，并进行下一步，否则判定为非编码标志点。

(j)计算点阵编码标志点的数字编码值，然后根据求得的数字编码值查表1(设计点阵编码标志点时建立)得到其ID。

         表1点阵编码标志点ID表(部分)

                                 编码位代号

ID     数字编码值

                     代号1    代号2    代号3

157    1089          1        7        11

158    1090          2        7        11

25     1153          1        8        11

26     1154          2        8        11

1      1540          3        10       11

29     1544          4        10       11

159    2113          1        7        12

160    2114          2        7        12

32     2177          1        8        12

(6)重建三维坐标：首先根据摄像机的标定结果反求投影矩阵，然后结合上步求得的被测物表面标志点在两摄像机图像上的图像坐标重建标志点的三维坐标。

三维重建要求：

(a)同一标志点在两摄像机图像都能被准确识别才能重建。

(b)非编码点重建前要进行图像匹配。

(c)重建精度不高的点应剔除。

(7)变形分析与计算：根据上步得到的被测物表面标志点三维坐标分析被测物表面的各个变形状态，把物体表面的标志点作为物体的变形点，计算包括物体的位移、变形曲线、云图的实时信息，并在计算机显示屏上显示，进行可视化分析。

计算变形量要求：

(a)变形计算中同一变形点(标志点)在各个状态下要准确识别，编号一致。

(b)所有变形状态中的变形点(标志点)要求重建成功。

按照上述步骤我们进行了焊接变形测量实验。该实验对一个长160mm、宽120mm的方形薄钢板在焊接过程中的变形进行实时测量。首先布置测量设备，并利用靶标进行摄像机标定，标定得到两摄像机间的距离为48.645cm，角度为29.82°，标定精度为0.0212。其次在钢板一面(测量时这面对着摄像机)均匀粘贴6个点阵编码标志点和16个非编码标志点，并在另一面布置3个位移计用于精度对比。实验测量距离为1米，测量时间100秒，每秒钟拍摄5幅图片，共得到钢板焊接变形的500个状态的图像。然后利用本发明的开发软件对采集的图像进行处理，8个编码标志点全部准确识别，非编码标志点只有1个识别错误，标志点的定位精度可达到0.03mm。后续的可视化分析比位移计更加直观清楚，整个数据处理及分析在几分钟内完成。实验说明本发明所提出的动态测量物体变形的方法是可行的。

Claims (5)

1.一种物体变形的实时测量方法，其特征在于，包括下述步骤：

(1)布置并调整测量设备：在被测物体上方对称布置两个摄像机及相应的LED光照灯，然后调整两个摄像机的角度和距离，使两个摄像机光轴在摄像机前1m距离处相交；

(2)标定摄像机：将标靶置于两个摄像机的视场，然后对标靶拍摄，得到标靶的图像，通过标定得到两摄像机准确的位置关系，包括两摄像机夹角、相对距离、摄像机的内部参数以及镜头畸变参数；

(3)粘贴标志点：在待测物体表面根据被测物大小形状以及测量要求紧密粘贴标志点，标志点包括点阵编码标志点、环形编码标志点以及圆形非编码标志点，粘贴编码标志点的密度为非编码标志点的1/3～1/2；粘贴圆形非编码标志点时应保证任意两个标志点间的距离大于物体局部相对初始状态的最大变形量；

(4)采集数字图像：保持两摄像机角度、距离不变，将已经粘贴好标志点的被测物置于两摄像机下大约1米处或移动整个测量设备使被测物进入测量范围使每个摄像机都能采集到被测物表面的标志点，然后开启两摄像机进行序列图像拍照；

(5)图像识别定位：对两摄像机采集的序列图像首先进行降噪预处理，然后在计算机中进行被测物表面标志点的识别和定位，进而求解它们在两摄像机图像上对应的图像坐标；

(6)重建三维坐标：首先根据步骤2摄像机的标定结果反求摄像机投影矩阵，然后结合上步求得的被测物表面标志点在两摄像机图像上的图像坐标重建标志点的三维坐标；对计算得到的在被测物体每个变形状态的标志点编号，使同一标志点在每个变形状态中的编号相同；

(7)变形分析与计算：根据上步得到的被测物表面标志点三维坐标分析被测物表面的各个变形状态，把物体表面的标志点作为物体的变形点，计算包括物体的位移、变形曲线、云图的实时信息，并在计算机显示屏上显示，进行可视化分析。 

2.如权利要求1所述的物体变形的实时测量方法，其特征在于，步骤(2)所述标定摄像机具体程序如下：

(a)启动摄像机从不同角度和距离采集靶标图像，然后计算标靶上控制点的图像坐标；

(b)采用DLT解法解算投影矩阵，根据求得的投影矩阵求解摄像机内外参数，从而得到标定各参数的初始值；

(c)利用光束平差法对摄像机标定，得到精确的摄像机内外参数并将标定结果保存。

3.如权利要求1所述的物体变形的实时测量方法，其特征在于，所述步骤(3)对于表面反光或表面颜色较复杂的物体喷显影剂处理，以利于标志点的识别。

4.如权利要求1所述的物体变形的实时测量方法，其特征在于，所述步骤(4)摄像机进行序列图像拍照的时间为100秒，每秒钟拍摄5幅图片。

5.如权利要求1所述的物体变形的实时测量方法，其特征在于，步骤(5)所述图像识别定位的具体程序如下：

(a)图像预处理，对输入的图像进行降噪、二值化处理；

(b)在二值化图像中搜索边缘特征，提取椭圆边缘，并进行滤波操作将非椭圆边缘去除掉；

(c)计算图像中识别的椭圆特征的中心坐标，首先进行椭圆边缘的粗定位，得到椭圆边缘的整像素坐标值，然后采用梯度幅值均值法计算边缘点的亚像素坐标：得到亚像素边缘，最后通过最小二乘椭圆拟合得到椭圆的中心坐标；

(d)在图像中搜索8个已经识别的最相邻椭圆点组成的点阵作为候选的点阵编码标志点；

(e)检测候选的点阵编码标志点的模板点并计算其图像坐标，然后根据模板点的图像坐标计算点阵编码标志点的交比；

(f)根据求得交比判断候选的点阵编码标志点是否为真，如果为真，进行下一步，否则判定为非编码标志点； 

(g)根据(e)步求得的模板点的图像坐标以及模板点的设计坐标求解设计坐标相对于图像坐标的仿射变换参数；

(h)根据(e)计算的点阵编码标志点图像坐标和(g)步计算得到的仿射变换参数，反求点阵编码标志点在设计坐标下的坐标值；

(i)对反求的点阵编码标志点在设计坐标下的坐标值和其设计坐标值进行匹配，当成功时得到点阵编码标志点的编码位代号，并进行下一步，否则判定为非编码标志点；

(j)计算点阵编码标志点的数字编码值，然后根据数字编码值查点阵编码标志点ID表获得其ID。 

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