CN103486968B - 一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法。该方法在自动测量领域可以取代传统的机械治具对齐坐标系的方法和软件手动指定基准的方法，消除了切换不同种类工件需换装治具的麻烦，也去掉了人工干预带来的测量效率的损失，真正实现全自动一键测量的功能，对测量自动化具有重要意义。

Description

一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法

技术领域

本发明是一种建立测量工件坐标系的方法，尤其是一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法。

背景技术

在自动影像测量领域，全自动批量测量被大范围应用于制造业品质管控。同型号的产品被依次放到测量平台上，通过机械治具对齐或者软件对齐的方式确定工件和图纸的对应关系，即建立基于当前工件的测量工件坐标系，以便自动定位测量被测的各个几何元素。

当用机械治具对齐时，需要针对特定产品设计特定的治具并固定在测量平台上，操作者需要把工件一次放在治具上并按指定的操作流程使工件靠紧治具，后续的测量全部自动完成。该方法优点是测量效率高，缺点是操作者若未按要求靠紧工件有可能导致测量结果不准确，而且当切换被测工件时有可能需要拆卸安装上不同的治具，切换代价比较高。

当用软件手动指定对齐的方式时，无需在测量平台上加装治具，工件随意的放在仪器可测量的范围内，操作者需要手动指定工件上的基准线或基准圆或其他基准元素，软件由基准元素和其他需测量的元素之间的几何关系自动计算出所有被测元素的位置，自动完成后续所有测量。该方法优点是切换测量不同工件时很方便，缺点是每次测量时需要人工指定基准元素使得整体测量效率变低。

综上所述，两种方法都有其缺陷。

发明内容

为解决上述问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法，包括以下步骤：

1.在影像测量仪的镜头影像区内将工件全部或部分的图像设定为基准图像。

2.再将待测工件任意放置在影像测量仪的图像显示区域内，由镜头获取待测工件的图像，并将该待测工件的图像传送至镜头影像区内。

3.开始搜索当前图像的信息。首先对当前图像和基准图像分别进行寻边算法中的二值化处理，就是将图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像特征的二值化图像。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于待测工件，其灰度值用1表示；所有灰度小于阈值的像素被判定为属于待测工件以外，其灰度值用0表示。经过二值化处理后，即可获得两个图像各自所有边缘的信息，即所有边缘点的位置和方向信息。

4.对所有边缘点的方向信息进行分块统计，再根据所有边缘点的位置信息和分块统计后的方向信息对图像进行编码，形成方向编码图。为了提高速度，对方向编码图进行逐级压缩，缩小成为更小更缩略的编码图，形成金字塔形的图像结构。

5.对当前图像和基准图像的缩略图进行粗匹配，并在粗匹配的基础上逐级对更精细的方向编码图进行精匹配，直到最后在原图分辨率的精度上实现最大程度的匹配。

6.以上所获得的实际上是一些离散化的点的空间坐标值，此时需要利用已知的数学模型对这些离散点群进行数据拟合，拟合出点群所代表的几何特征量。由匹配得到的边缘信息的对应关系进行数据拟合中的最小二乘拟合，得出两个图像之间的平移量和旋转量。至此完成当前图像的信息搜索。

7.由于两个图像之间的对应关系和两个图像所在坐标系的对应关系相同，则根据两个图像之间的平移量和旋转量，得到两个工件坐标系之间的平移量和旋转量，进而得到并建立起新的基于待测工件的当前工件坐标系。

本发明的有益效果是：本发明克服了上述两种传统方法的缺点，使测量的方便性和效率都大大提高。首先该方法不需要治具，切换不同类型工件时无需任何额外操作。其次该方法不需要人工指定被测元素，只需每次工件大致放在同一位置，做小范围的自动搜索，找到当前工件位置与图纸的对应关系，真正实现一键快速测量。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为整体流程图。

图2为基准图像。

图3为当前图像。

图4为边缘信息图。

图5为边缘方向分块统计图。

图6为方向编码图。

图7为金字塔形图像结构示意图。

图8为图像缩略图(金字塔上层)。

图9为基准坐标系与当前坐标系对应关系示意图。

具体实施方式

参照图1至图9，一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法，包括以下步骤：

1.如图2所示，在影像测量仪的镜头影像区内将工件全部或部分的图像设定为基准图像。

2.如图3所示，再将待测工件任意放置在影像测量仪的图像显示区域内，由镜头获取待测工件的图像，并将该待测工件的图像传送至镜头影像区内。

3.首先对当前图像和基准图像分别进行寻边算法中的二值化处理。如图4所示，经过处理后，即可获得两个图像各自所有边缘的信息，即所有边缘点的位置和方向信息。

4.如图5和图6所示，对所有边缘点的方向信息进行分块统计，再根据所有边缘点的位置信息和分块统计后的方向信息对图像进行编码，形成方向编码图。如图7和图8所示，为了提高速度，再对方向编码图进行逐级压缩，缩小成为更小更缩略的编码图，形成金字塔形的图像结构。

5.对当前图像和基准图像的缩略图进行粗匹配，并在粗匹配的基础上逐级对更精细的方向编码图进行精匹配，直到最后在原图分辨率的精度上实现最大程度的匹配。

6.由匹配得到的边缘信息的对应关系进行数据拟合中的最小二乘拟合，得出两个图像之间的平移量和旋转量。

7.如图9所示，根据两个图像之间的平移量和旋转量，得到两个工件坐标系之间的平移量和旋转量，进而得到并建立起新的基于待测工件的当前工件坐标系。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.一种基于全自动图像搜索建立测量工件坐标系的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在影像测量仪的镜头影像区内将工件全部或部分的图像设定为基准图像；

2)再将待测工件任意放置在影像测量仪的图像显示区域内，由镜头获取待测工件的图像，并将该待测工件的图像传送至镜头影像区内；

3)开始搜索当前图像的信息，对当前图像和基准图像分别进行寻边算法中的二值化处理后，即可获得两个图像各自所有边缘的信息，即所有边缘点的位置和方向信息；

4)对所有边缘点的方向信息进行分块统计，再根据所有边缘点的位置信息和分块统计后的方向信息对图像进行编码，形成方向编码图；为了提高速度，对方向编码图进行逐级压缩，缩小成为更小更缩略的编码图，形成金字塔形的图像结构；

5)对当前图像和基准图像的缩略图进行粗匹配，并在粗匹配的基础上逐级对更精细的方向编码图进行精匹配，直到最后在原图分辨率的精度上实现最大程度的匹配；

6)由匹配得到的边缘信息的对应关系进行数据拟合中的最小二乘拟合，得出两个图像之间的平移量和旋转量，至此完成当前图像的信息搜索；

7)由于两个图像之间的对应关系和两个图像所在坐标系的对应关系相同，则根据两个图像之间的平移量和旋转量，得到两个工件坐标系之间的平移量和旋转量，进而得到并建立起新的基于待测工件的当前工件坐标系。