CN103983193A - 一种应用于卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种应用于卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法，其特征在于：该方法基于计算机视觉和结构光结合技术，针对特定结构光投影条件下获取的多组样品图像，提取图像中的结构光信息，经过特殊的图像变换后得到样品的点云数据，最后由重建的三维模型自动给出样品的尺寸信息及空隙率、方正度等指标，从而实现卷烟条盒烟包尺寸的自动测量。利用本发明的检测方法用于卷烟条盒烟包测量时，无需人为干预，可以自动实现卷烟条盒小包三维尺寸输出及空隙率指标的快速、准确检测，解决卷烟条盒烟包尺寸测量中的实际问题。本发明的检测方法为卷烟条盒烟包尺寸测量提供了一种新的测量手段，自动化程度高、人为误差小。
Description
技术领域
本发明涉及三维检测技术，具体是一种基于计算机视觉和结构光结合的卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法。
背景技术
卷烟条盒内不必要的空间体积与卷烟条盒外体积的比率称为卷烟包装空隙率。卷烟产品在生产、装箱、运输环节中，若空隙率过大或过小，烟包间将相互摩擦与挤压，造成产品外形受损，严重影响企业形象。为控制空隙率指标，卷烟企业需定期检测条盒、烟包三维尺寸，提升产品竞争力。目前，该参数的检测方法尚停留在人工抽检阶段，多采用钢尺、游标卡尺等工具进行接触式测量，易造成检测对象表面形变，精度低、效率低。
发明内容
本发明的目的正是基于上述现状而发明了一种基于计算机视觉和结构光结合的卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法。该方法利用计算机视觉技术，通过采集结构光在检测样品上的反射图像，利用图像分析技术分析结构光的外形特征，由结构光特征反演样品空间尺寸，实现样品空间点云获取，最终通过拟合边缘、角点等实现样品三维尺寸测量。
本发明的发明机理在于：其结构光技术，主要利用光学三角法原理，是一种主动三维传感技术。该技术将一定模式的结构光图案投射到待测物体表面，形成因物体表面形状调制的二维变形图像，当光学投影系统与成像系统之间相对位置一定时，由变形二维图像可恢复物体表面三维轮廓。该技术用于卷烟条盒烟包测量时，通过一组或多组结构光以特定角度照射样品，获取富含三维信息的变形图像。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
本发明方法基于计算机视觉和结构光结合技术，针对特定结构光投影条件下获取的多组样品图像，提取图像中的结构光信息，经过特殊的图像变换后得到样品的点云数据，最后由重建的三维模型自动给出样品的尺寸信息及空隙率、方正度等指标，从而综合实现卷烟条盒烟包尺寸的自动测量，该方法主要包括图像获取、图像处理、图像变换和三维重建，技术内容具体如下：
(1)所述的图像获取是指通过相机获取结构光投影下的样品数字影像，待测样品置于测量平台上，无需照明环境，测量平台每隔固定时间旋转一定角度，相机自动采集视场内的样品图像，并发送到图像处理模块。
相机获取结构光投影下的样品数字影像过程的具体步骤如下：测试样品置于测量平台上，结构光测量面投影交于样品旋转中心，并与测量平台垂直；结构光分别在样品的调制下，在样品的表面产生“1”折线，通过透视逆变换可以计算得到该“1”折线每一段的长度，即获得了结构光照射位置的样品空间坐标；每隔3.6度旋转测试样品，结构光分别照射到2、3、4，…，位置，分别测量该位置的空间坐标；旋转一周后，共获取100幅图像；将每幅图像处理得到的样品空间坐标按照其旋转角度组合到一起，即构成了测试样品的空间坐标点云。
(2)所述的图像处理是指使用计算机中的图像处理算法，获取待测样品图像后，滤除原始图像中的噪声、背景等无用信息，经过必要的去噪、滤波、畸变矫正、场曲还原、图像增强等图像前期处理后，基于特定颜色分割算法分割结构光条，提取光条中心，最终获取一组光条中心图像序列。
(3)所述的图像变换是指根据图像坐标系和所设计世界坐标系的逆转换公式，对光条中心图像序列进行透视逆变换，得到样品轮廓线的空间坐标。该转换的公式通过对已知尺寸的标准件进行多次成像，由标准件的各坐标系坐标推导而得。
(4)所述的三维重建是指对各角度下的图像序列经上述处理后，获取样品3D坐标点云数据，并借助OpenGL、DirectX等工具按照重构原理重建样品三维模型，经算法计算后自动测量目标尺寸。
本发明的工作原理如下： 本发明在特定的结构光投射下得到各角度烟包样品图像，通过必要的图像处理获取一组或多组待分析样品图像，经光条中心提取和适当修复后获取光条中心图像序列。最后根据透视逆变换公式，由图像序列提取各轮廓线空间点云数据，重构样品三维形貌，实现卷烟条盒烟包尺寸测量和空隙率等指标的输出。
本发明的工作流程如下：启动测量软件，打开结构光投影器，将待测样品放入测量平台。操作测量软件，获取各角度样品图像，一系列图像处理算法处理后，重建样品三维模型，并自动输出相应指标数据。测量完成后，取出样品，关闭软件。
本发明的优点及效果如下：利用计算机视觉技术，主要包括计算机技术、数字成像技术，图像处理技术，图像分析技术、图像测量技术。将输入的待测图像，经过一系列加工处理，及信息提取，输出用户感兴趣的信息，以达到识别或测量的目的，具有智能化、效率高等优点。该技术用于卷烟条盒烟包测量时，无需人为干预，可以自动实现卷烟条盒小包三维尺寸输出及空隙率指标的快速、准确检测，解决卷烟条盒烟包尺寸测量中的实际问题。本发明提出的检测方法为卷烟条盒烟包尺寸测量提供了一种新的测量手段，自动化程度高、人为误差小。
附图说明
图1是三维重建原理框图。
图2是图像分析原理框图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明的技术方案，以下将结合实施例（附图）作进一步描述。这些实施例仅用于说明本发明而用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动和修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明中的三维重建原理框图如图1所示。测试样品置于测量平台上，结构光测量面按照图示方向投影交于样品旋转中心，并与测量平台垂直。结构光分别在样品的调制下，在样品的表面产生“1”折线，通过透视逆变换可以计算得到该“1”折线每一段的长度，即获得了结构光照射位置的样品空间坐标。每隔3.6度旋转测试样品，结构光分别照射到2、3、4，…，位置，分别测量该位置的空间坐标。旋转一周后，共获取100幅图像。将每幅图像处理得到的样品空间坐标按照其旋转角度组合到一起，即构成了测试样品的空间坐标点云。
本发明中的图像分析原理框图如图2所示。该步骤的具体介绍如下：1）优化、增强计算机获取的原始图像，滤除原始图像中的噪声、背景等无用信息，降低图像的复杂度；2）成像系统标定，实现欧式空间到图像空间坐标的匹配，获取镜头引入的各类畸变与场曲参数；3）图像获取与预处理，获取原始图像，并进行必要的滤波、二值化、图像增强和ROI提取；4）图像复原，利用标定参数对图像进行复原，提高空间坐标转换中的映射准确度；5）透视逆变换，修正成像目标在景深方向上放大倍数不一致引入的误差和成像光轴与测量面的交角引入的透视误差；6）参考线识别与提取，设计合理的图像分割算法，对双色参考线分别进行识别、提取和细化；7）逆成像变换，将图像空间中的参考线变换到欧式空间中，实现参考线标记的卷烟包装空间定位；8.）点云重构，通过旋转扫描卷烟包装，获取3D坐标点云数据，并借助OpenGL等工具实现空间重绘；9）尺寸提取，对重绘后的空间目标进行尺寸测量，提取目标的各类测量数据。
Claims (3)
1.一种应用于卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法，其特征在于：该方法基于计算机视觉和结构光结合技术，针对特定结构光投影条件下获取的多组样品图像，提取图像中的结构光信息，经过图像变换后得到样品的点云数据，最后由重建的三维模型自动给出样品的尺寸信息及空隙率、方正度指标，从而实现卷烟条盒烟包尺寸的自动测量。
2.根据权利要求1所述的应用于卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法，其特征在于：该检测方法主要包括图像获取、图像处理、图像变换和三维重建；
所述图像获取是指通过相机获取结构光投影下的样品数字影像，待测样品置于测量平台上，测量平台每隔固定时间旋转一定角度，相机自动采集视场内的样品图像，并发送到图像处理模块；
所述图像处理是指使用计算机中的图像处理算法，获取待测样品图像后，滤除原始图像中的噪声、背景无用信息，经过必要的去噪、滤波、畸变矫正、场曲还原、图像增强图像前期处理后，基于特定颜色分割算法分割结构光条，提取光条中心，最终获取一组光条中心图像序列；
所述图像变换是指根据图像坐标系和所设计世界坐标系的逆转换公式，对光条中心图像序列进行透视逆变换，得到样品轮廓线的空间坐标，该转换的公式通过对已知尺寸的标准件进行多次成像，由标准件的各坐标系坐标推导而得；
所述三维重建是指对各角度下的图像序列经上述处理后，获取样品3D坐标点云数据，并借助OpenGL、DirectX工具按照重构原理重建样品三维模型，经算法计算后自动测量目标尺寸。
3.根据权利要求2所述的应用于卷烟条盒烟包尺寸测量的三维检测方法，其特征在于：相机获取结构光投影下的样品数字影像过程的具体步骤如下：测试样品置于测量平台上，结构光测量面投影交于样品旋转中心，并与测量平台垂直；结构光分别在样品的调制下，在样品的表面产生“1”折线，通过透视逆变换可以计算得到该“1”折线每一段的长度，即获得了结构光照射位置的样品空间坐标；每隔3.6度旋转测试样品，结构光分别照射到2、3、4，…，位置，分别测量该位置的空间坐标；旋转一周后，共获取100幅图像；将每幅图像处理得到的样品空间坐标按照其旋转角度组合到一起，即构成了测试样品的空间坐标点云。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104197838A (zh) * | 2014-09-19 | 2014-12-10 | 安徽中烟工业有限责任公司 | 基于计算机视觉的卷烟条与盒包装纸尺寸测量方法 |
| CN108007386A (zh) * | 2016-11-02 | 2018-05-08 | 光宝电子(广州)有限公司 | 基于结构光的三维扫描方法及其装置与系统 |
| CN110223310A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-09-10 | 上海大学 | 一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法 |
| CN110599477A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-20 | 南昌工程学院 | 一种植草混凝土有效孔隙率的检测方法及系统 |
| CN110793436A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 云南昆船设计研究院有限公司 | 对不规则烟包实现均匀分切的检测方法及计算机程序产品 |
| CN113191174A (zh) * | 2020-01-14 | 2021-07-30 | 北京京东乾石科技有限公司 | 物品定位方法和装置、机器人及计算机可读存储介质 |
| TWI791159B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-02-01 | 所羅門股份有限公司 | 自動化揀貨裝箱方法及系統 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1442343A (zh) * | 2002-03-06 | 2003-09-17 | 昆明利普机器视觉工程有限公司 | 数字视频烟盒质量检测系统 |
| CN1595280A (zh) * | 2004-07-01 | 2005-03-16 | 上海交通大学 | 旋转平台上的三维人脸重建系统 |
| CN101161151A (zh) * | 2007-11-08 | 2008-04-16 | 浙江理工大学 | 基于线结构光传感器自动生成鞋底喷胶轨迹的方法及系统 |
| CN101178812A (zh) * | 2007-12-10 | 2008-05-14 | 北京航空航天大学 | 一种结构光光条中心线提取的混合图像处理方法 |
| CN101281023A (zh) * | 2008-05-22 | 2008-10-08 | 北京中星微电子有限公司 | 一种获取三维目标外形的方法及系统 |
| CN101739559A (zh) * | 2008-11-18 | 2010-06-16 | 哈尔滨理工大学 | 基于阈值带的图像二值化方法 |
| CN101865675A (zh) * | 2010-05-21 | 2010-10-20 | 北京化工大学 | 一种三维视觉检测圆结构光标定点获取方法 |
| CN102175182A (zh) * | 2011-01-27 | 2011-09-07 | 浙江大学宁波理工学院 | 结构光三维测量装置及其完整点云数据的获取方法 |
-
2014
- 2014-06-11 CN CN201410256616.5A patent/CN103983193A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1442343A (zh) * | 2002-03-06 | 2003-09-17 | 昆明利普机器视觉工程有限公司 | 数字视频烟盒质量检测系统 |
| CN1595280A (zh) * | 2004-07-01 | 2005-03-16 | 上海交通大学 | 旋转平台上的三维人脸重建系统 |
| CN101161151A (zh) * | 2007-11-08 | 2008-04-16 | 浙江理工大学 | 基于线结构光传感器自动生成鞋底喷胶轨迹的方法及系统 |
| CN101178812A (zh) * | 2007-12-10 | 2008-05-14 | 北京航空航天大学 | 一种结构光光条中心线提取的混合图像处理方法 |
| CN101281023A (zh) * | 2008-05-22 | 2008-10-08 | 北京中星微电子有限公司 | 一种获取三维目标外形的方法及系统 |
| CN101739559A (zh) * | 2008-11-18 | 2010-06-16 | 哈尔滨理工大学 | 基于阈值带的图像二值化方法 |
| CN101865675A (zh) * | 2010-05-21 | 2010-10-20 | 北京化工大学 | 一种三维视觉检测圆结构光标定点获取方法 |
| CN102175182A (zh) * | 2011-01-27 | 2011-09-07 | 浙江大学宁波理工学院 | 结构光三维测量装置及其完整点云数据的获取方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 吴梅君: "《基于散乱点云的烟盒结构光视觉检测系统设计与研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 戴刚: "《烟盒结构光视觉检测与信息处理应用技术研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 李莹莹等: "《线结构光光条中心提取综述》", 《激光与光电子学进展》 * |
| 罗志升: "《基于结构光的旋转式物体三维重构》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104197838A (zh) * | 2014-09-19 | 2014-12-10 | 安徽中烟工业有限责任公司 | 基于计算机视觉的卷烟条与盒包装纸尺寸测量方法 |
| CN108007386A (zh) * | 2016-11-02 | 2018-05-08 | 光宝电子(广州)有限公司 | 基于结构光的三维扫描方法及其装置与系统 |
| CN110223310A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-09-10 | 上海大学 | 一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法 |
| CN110223310B (zh) * | 2019-05-22 | 2023-07-18 | 上海大学 | 一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法 |
| CN110599477A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-20 | 南昌工程学院 | 一种植草混凝土有效孔隙率的检测方法及系统 |
| CN110793436A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 云南昆船设计研究院有限公司 | 对不规则烟包实现均匀分切的检测方法及计算机程序产品 |
| TWI791159B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-02-01 | 所羅門股份有限公司 | 自動化揀貨裝箱方法及系統 |
| CN113191174A (zh) * | 2020-01-14 | 2021-07-30 | 北京京东乾石科技有限公司 | 物品定位方法和装置、机器人及计算机可读存储介质 |
| CN113191174B (zh) * | 2020-01-14 | 2024-04-09 | 北京京东乾石科技有限公司 | 物品定位方法和装置、机器人及计算机可读存储介质 |
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