CN102955942A - 被拍摄物体的影像定位系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种被拍摄物体的影像定位系统及方法，该方法包括步骤：通过摄像单元拍摄一张被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像和背景影像；根据物体板影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置；利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标；从被拍摄物体的设计图纸中获取物体边角的标准坐标；根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标；根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素定位影像。利用本发明，在拍摄物体影像时精确定位被拍摄物体，从而能够拍摄高精度的物体影像。

Description

被拍摄物体的影像定位系统及方法
技术领域
本发明涉及一种影像处理系统及方法，特别是关于一种被拍摄物体的影像定位系统及方法。
背景技术
在电子产品的产线自动化生产测试被拍摄物体(例如主机板)中，需要利用摄像机拍摄被拍摄物体的影像进行分析与测试。然而，在拍摄被拍摄物体影像过程中，由于摄像机的镜头不能完全平行于被拍摄物体的安装方向，或者安装物体的平台(例如传送带)产生微小震动都会引起拍摄的物体影像产生误差。目前，产品产线上通常是基于激光定位的方式对被拍摄物体进行定位，以便于精确拍摄被拍摄物体的影像。然而，这种物体定位方式通常需要特定的定位设备和激光设备来定位所需要拍摄的被拍摄物体，且被拍摄物体的定位精度也容易产生误差，从而无法达到精确定位拍摄被拍摄物体之目的。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种被拍摄物体的影像定位系统及方法，能够在拍摄物体影像时精确定位被拍摄物体，从而到达拍摄高精度物体影像之目的。
所述的影像定位系统运行于摄像装置中，该摄像装置包括摄像单元、显示单元以及存储单元。该系统包括：影像获取模块，通过摄像单元拍摄一张被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像和背景影像；边角识别模块，用于根据物体板影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置；亚像素转换模块，用于利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标，从存储单元中读取被拍摄物体的设计图纸，以及从设计图纸中获取物体边角的标准坐标；影像定位模块，用于根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标，以及根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素定位影像。
所述的被拍摄物体的影像定位方法包括步骤：通过摄像单元拍摄一张被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像和背景影像；根据物体板影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置；利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标；从存储单元中读取被拍摄物体的设计图纸，以及从设计图纸中获取物体边角的标准坐标；根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标；根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素定位影像。
相较于现有技术，本发明所述的被拍摄物体的影像定位系统及方法，能够利用亚像素识别方法对被拍摄物体进行高精度定位，通过识别被拍摄物体影像的每一个像素位置产生被拍摄物体的亚像素定位影像。
附图说明
图1是本发明被拍摄物体的影像定位系统较佳实施例的架构图。
图2是本发明被拍摄物体的影像定位方法较佳实施例的流程图。
图3是被拍摄物体的全景影像示意图。
图4是被拍摄物体的影像定位变换示意图。
主要元件符号说明
摄像装置            1
影像定位系统        10
影像获取模块        101
边角识别模块        102
亚像素转换模块      103
影像定位模块        104
摄像单元            11
显示单元            12
存储单元            13
微处理器            14
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
如图1所示，是本发明被拍摄物体的影像定位系统10较佳实施例的架构图。在本实施例中，所述的影像定位系统10安装并运行于摄像装置1中，能够利用亚像素识别方法对被拍摄物体(例如计算机主板)进行高精度定位，通过识别被拍摄物体影像的每一个像素位置产生被拍摄物体的亚像素定位影像。一般来讲，摄像装置1的成像画面以像素为最小单位，将拍摄影像的像素点进行离散化处理，两个离散化像素点之间连在一起的像素点，称为“亚像素”。
所述的摄像装置1包括摄像单元11、显示单元12、存储单元13以及微处理器14。在本实施例中，摄像装置1可以为摄影机、数码相机、或者其它光学影像设备。所述的摄像单元11用于摄取被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像以及背景影像。在本实施例中，假如被拍摄物体为计算机主板且放置在产线的传送带上，则全景影像的物体影像为主板影像(如图3所示的影像M1)，其背景影像为传送带影像(如图3所示的影像M2)。
在本实施例中，所述的影像定位系统10包括影像获取模块101、边角识别模块102、亚像素转换模块103以及影像定位模块104。本发明所称的模块是指一种能够被摄像装置1的微处理器14所执行并且能够完成固定功能的一系列指令程序段，其存储在摄像装置1的存储单元13中。
所述的影像获取模块101用于通过摄像单元11拍摄一张被拍摄物体的全景影像，并将该全景影像的背景影像亮度值修改为零。在本实施例中，影像获取模块101将背景影像的亮度值修改为0，使该背景影像变为全黑色。参考图3所示，被拍摄物体的全景影像包括物体影像M1以及背景影像M2，其中，背景影像M2的亮度值被修改为0，成为全黑画面。
所述的边角识别模块102用于根据物体影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置。在本实施例中，边角识别模块102在全景影像中建立X-Y坐标系，并沿着X-Y坐标系的X方向以及Y方向识别出像素亮度值为非零的起始像素点，并将该起始像素点的坐标确定为物体影像M1的边角位置坐标。参考图3所示，像素点a、b、c和d即为物体影像的四个边角位置，例如边角位置a1的坐标为(135，187)，边角位置b1的坐标为(720，187)，边角位置c1的坐标为(135，876)以及边角位置d1的坐标为(720，876)。
所述的亚像素转换模块103用于利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标。在本实施例中，所述的亚像素识别法是一种采用双线性插值算法找出两个像素点之间亚像素的方法。假如物体影像有n行和m列，其要做k细分的亚像素划分从而成为新的N行和M列，其中，N＝k*n以及M＝k*m，将四个边角的像素点包含的区域采用双线性插值算法映射到(k+1)*(k+1)的区域，就可完成亚像素的识别过程。参考图3所示，边角位置a1的亚像素坐标为(134.42，185.99)，边角位置b1的坐标为(721.38，185.99)，边角位置c1的坐标为(134.42，876.45)以及边角位置d1的坐标为(721.38，876.45)。
所述的亚像素转换模块103还用于从存储单元13中读取被拍摄物体的设计图纸，并从设计图纸中获取该物体边角的标准坐标。在本实施例中，所述的被拍摄物体的设计图纸预先存储在存储单元13中，该设计图纸是被拍摄物体的标准影像，其包含有该物体边角的标准坐标信息。参考图4所示的标准影像M0，其包含有该物体边角的标准坐标信息，例如标准坐标a2为(0，0)，标准坐标b2为(588，0)，标准坐标c2为(0，690)以及标准坐标d2为(588，690)。
所述的影像定位模块104用于根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位点坐标。参考图4所示，假如物体影像M1中的一个像素点为P，其坐标为(Xp，Yp)，被拍摄物体边角在X-Y坐标系中的亚像素坐标分别为a1(0，0)，b1(0，X)，c1(Y，0)以及d1(Y，X)，且该物体边角的标准坐标分别为a2(0，0)，b2(0，T)，c2(R，0)以及d2(R，T)，则影像定位模块104根据如下计算公式得到像素点P的影像定位点坐标Q(Xq，Yq)，其中Xq＝Xp*T/X，Yq＝Yp*R/Y，其中*表示乘法。
所述的影像定位模块104还用于根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素影像，并将该被拍摄物体的亚像素影像显示在显示单元12上。
如图2所示，是本发明被拍摄物体的影像定位方法较佳实施例的流程图。在本实施例中，本发明所述的方法能够利用亚像素识别方法对被拍摄物体(例如计算机主板)进行高精度定位，通过识别被拍摄物体影像的每一个像素位置产生一幅被拍摄物体的亚像素影像。
步骤S21，影像获取模块101通过摄像单元11拍摄一张被拍摄物体的全景影像。在本实施例中，假如被拍摄物体为计算机主板且放置在产线的传送带上，则全景影像的物体影像为主板影像(如图3所示的影像M1)，其背景影像为传送带影像(如图3所示的影像M2)。
步骤S22，影像获取模块101将该全景影像的背景影像亮度值修改为零。参考图3所示，被拍摄物体的全景影像包括物体影像M1以及背景影像M2，影像获取模块101将背景影像M2的亮度值修改为0。
步骤S23，边角识别模块102根据物体影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置。在本实施例中，边角识别模块102在全景影像中建立X-Y坐标系，并沿着X-Y坐标系的X方向以及Y方向识别出像素亮度值为非零的起始像素点，并将起始像素点的坐标确定为物体影像的边角位置坐标。
步骤S24，亚像素转换模块103利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标。在本实施例中，假如物体影像有n行和m列，其要做k细分的亚像素划分从而新的N行和M列，其中，N＝k*n以及M＝k*m，将四个边角像素点包含的区域采用双线性插值算法映射到(k+1)*(k+1)的区域，就可完成亚像素的识别过程。
步骤S25，亚像素转换模块103从存储单元13中读取被拍摄物体的设计图纸，并从设计图纸中获取该物体边角的标准坐标。在本实施例中，所述的设计图纸是在设计被拍摄物体过程中作为标准的参考影像，其包含有该物体边角的标准坐标信息。
步骤S26，影像定位模块104根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标。参考图4所示，假如物体影像M1中的一个像素点为P，其坐标为(Xp，Yp)，被拍摄物体边角在X-Y坐标系中的亚像素坐标分别为a1(0，0)，b1(0，X)，c1(Y，0)以及d1(Y，X)，且该物体边角的标准坐标分别为a2(0，0)，b2(0，T)，c2(R，0)以及d2(R，T)，则影像定位模块104根据如下计算公式得到像素点P的影像定位点坐标Q(Xq，Yq)，其中Xq＝Xp*T/X，Yq＝Yp*R/Y，其中*表示乘法。
步骤S27，影像定位模块104根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素影像，并将该被拍摄物体的亚像素影像显示在显示单元12上。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者者等同替换都不应脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种被拍摄物体的影像定位系统，运行于摄像装置中，该摄像装置包括摄像单元、显示单元以及存储单元，其特征在于，该系统包括：
影像获取模块，通过摄像单元拍摄一张被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像和背景影像；
边角识别模块，用于根据物体影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置；
亚像素转换模块，用于利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标，从存储单元中读取被拍摄物体的设计图纸，以及从设计图纸中获取物体边角的标准坐标；
影像定位模块，用于根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标，以及根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素定位影像。
2.如权利要求1所述的影像定位系统，其特征在于，所述的影像获取模块还用于将背景影像的亮度值修改为零，使该背景影像变为全黑色。
3.如权利要求2所述的影像定位系统，其特征在于，所述的边角识别模块还用于在全景影像中建立X-Y坐标系，并在X-Y坐标系内沿X坐标方向以及Y坐标方向识别出像素亮度值为非零的起始像素点，并将起始像素点的坐标确定为物体影像的边角位置坐标。
4.如权利要求1所述的影像定位系统，其特征在于，所述的亚像素识别法是一种采用双线性插值算法找出两个像素点之间亚像素的方法。
5.如权利要求1所述的影像定位系统，其特征在于，所述的影像定位模块还用于将被拍摄物体的亚像素影像显示在显示单元上。
6.一种被拍摄物体的影像定位方法，应用于摄像装置中，该摄像装置包括摄像单元、显示单元以及存储单元，其特征在于，该方法包括步骤：
通过摄像单元拍摄一张被拍摄物体的全景影像，该全景影像包括物体影像和背景影像；
根据物体板影像与背景影像的亮度值获取物体影像的多个边角位置；
利用亚像素识别法计算每一个边角位置的亚像素坐标；
从存储单元中读取被拍摄物体的设计图纸，以及从设计图纸中获取物体边角的标准坐标；
根据被拍摄物体边角的亚像素坐标以及标准坐标计算物体影像中每一个像素点的影像定位坐标；以及
根据每一个像素点的影像定位坐标将每一个像素影射到物体影像上产生一幅被拍摄物体的亚像素定位影像。
7.如权利要求6所述的影像定位方法，其特征在于，该方法还包括步骤：将背景影像的亮度值修改为零，使该背景影像变为全黑色。
8.如权利要求7所述的影像定位方法，其特征在于，所述的获取物体影像的多个边角位置的步骤包括：
在全景影像中建立X-Y坐标系；
在X-Y坐标系内沿X坐标方向以及Y坐标方向识别出像素亮度值为非零的起始像素点；
将起始像素点的坐标确定为物体影像的边角位置坐标。
9.如权利要求6所述的影像定位方法，其特征在于，所述的亚像素识别法是一种采用双线性插值算法找出两个像素点之间亚像素的方法。
10.如权利要求6所述的影像定位方法，其特征在于，该方法还包括步骤：将被拍摄物体的亚像素影像显示在显示单元上。
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