CN106052586A - 基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统及其方法。所述系统包括视觉信息采集工作台、视觉信息采集部和视觉检测模块；所述视觉信息采集工作台上安装所述视觉信息采集部；所述视觉信息采集部在线、非接触获取石材大板的彩色图像和深度信息；所述视觉检测模块，用于对视觉信息采集部获取的彩色图像和深度信息，进行特征分析与目标检测，识别出石材大板目标区域，提取出石材大板的表面轮廓，并进一步结合成像参数，获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长宽尺寸信息。本发明对形状不规则的荒料大板，通过综合利用采集到的石材大板图像和深度信息，自动提取石材大板的表面轮廓和尺寸。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体地说涉及一种石材大板加工生产线上的基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统及其方法。
背景技术
石材作为建筑行业装饰装修的重要原材料，石材的利用率、生产效率和加工水平至关重要。意大利、美国、德国等国家的石材数控加工中心以其高质量、高效率、高可靠性以及先进的技术和实用性，成为世界领先技术的代表，但其高昂的价格阻碍了其在我国石材业的大力推广。
石材行业在我国还是一个新兴行业。近年来，随着我国石材行业的快速发展，山东、福建、广东等地一批石材加工企业注重技术研发和产品创新，在消化和吸收国外先进技术的基础上，对国产石材机械进行升级改造，不断提升市场竞争力。
但总的来说，我国石材加工设备及其应用还有不足之处，与国际先进水平还有一定差距。尤其是，作为石材加工生产过程首要步骤和关键工序的石材轮廓尺寸提取，目前我国还停留在传统的手工测量水平，效率低下，成为阻碍石材加工技术发展的很大瓶颈，也是石材加工行业急需解决的技术难题。
我国沈阳建筑大学、浙江大学、天津大学、东南理工大学等对石材廓形尺寸在线检测系统开展了一些研究工作，但石材大板轮廓尺寸在线测量系统及相关设备，国内至今还未见到设备实际生产的相关报导。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统及其方法，利用计算机视觉和图像处理技术，实现石材大板表面轮廓尺寸的低成本、非接触、自动、在线获取。
为了实现本发明的目的，本发明的第一方面是提供一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统，其特征在于，包括：视觉信息采集工作台、视觉信息采集部和视觉检测模块；
所述视觉信息采集工作台上安装所述视觉信息采集部；
所述视觉信息采集部在线、非接触获取石材大板的彩色图像和深度信息；
所述视觉检测模块，用于对视觉信息采集部获取的彩色图像和深度信息，进行特征分析与目标检测，识别出石材大板目标区域，提取出石材大板的表面轮廓，并进一步结合成像参数，获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长宽尺寸信息。
为了实现本发明的目的，本发明的第二方面是提供一种
基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取方法，其特征在于，包括：
步骤1：建立二维图像石材大板像素坐标与三维世界物理尺寸的对应转换关系，并进行预处理；
步骤2：图像与深度信息采集器始终处于工作状态，在照明装置的光源照射下，图像与深度信息采集器以预定的帧率获取下方区域的彩色图像和深度信息；
步骤3：当有新的石材大板出现在托盘上，且托盘满足传送条件时，启动托盘，托盘承载着石材大板在水平面上匀速前进；当石材大板经过石材检测仪上方时，石材检测仪检测到有石材大板出现，输出开关控制信号，并发送给图像与深度信息采集器；
步骤4：在石材检测仪开关控制信号的触发下，图像与深度信息采集器输出采集到的石材大板彩色图像与深度信息，传送给视觉检测模块进行后续处理；
步骤5：将图像与深度信息采集器获取的石材大板深度信息生成一幅灰度图像，通过图像分割方法，在深度信息生成的灰度图像中，提取出石材大板候选区域；
步骤6：以深度信息生成的灰度图像提取出的石材大板候选区域为索引，在图像与深度信息采集器获取的彩色图像上，找到对应区域。以该对应区域为种子区域，在彩色图像提取种子区域的颜色和纹理特征；利用石材大板区域颜色和纹理特征，对图像作进一步分析，在种子区域附近，提取出石材大板精确的目标区域，进而得到石材大板的表面轮廓；
步骤7：基于石材大板的表面轮廓，计算求取石材大板表面轮廓的最大内接矩形，结合步骤1中建立的二维图像石材大板像素坐标与三维世界物理尺寸的对应转换关系，进而获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长度和宽度尺寸信息。
本发明的有益效果：本发明的基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统及其方法，以机器视觉与图像处理技术为基础，采用当前先进的图像与深度信息采集器，通过彩色图像与深度信息相结合的方法来提取石材大板表面轮廓尺寸，以在线、非接触测量的方式，获取高精度的石材大板表面轮廓尺寸。系统安装方便，操作简单，成本低廉，一次投入便可长期有效，不仅可在线获取石材大板的表面轮廓尺寸，而且实现了非接触、自动测量，易于与优化排样等石材检测加工后续工序相连接，为实现石材大板检测切割整条生产线的全自动化提供了重要支撑。
附图说明
图1是本发明中基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统的总体结构图；
图2是本发明中基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统的系统侧视示意图；
图3是本发明中基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统的系统前视示意图；
图4是本发明中基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统的系统仰视示意图；
图5是本发明中基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取方法的方法流程图。
附图中主要标号说明
1：视觉信息采集工作台；11：石材大板传送装置及其机械支撑机构；
111：滚床机；112：托盘；113：驱动电机；12：视觉信息采集部机械支撑机构；
2：视觉信息采集部；21：图像与深度信息采集器；22：照明装置；
23：石材检测仪；
3：视觉检测模块；
4：石材大板。
具体实施方式
为了实现石材大板表面轮廓尺寸的在线测量，本发明采用机器视觉技术，采集石材大板的图像和深度信息，并利用图像处理技术，完成表面轮廓尺寸的在线提取。该系统具有成本低、非接触、自动测量的特点，不仅可用于石材的测量与切割加工生产线，也可用于钢板等板型物体的测量与切割加工生产线。
本发明提出的一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统及方法，可广泛用于石板材信息的自动获取以及石板材的自动加工生产线。下面结合实例进行具体说明。
如图1所示，本发明的基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统包括视觉信息采集工作台1、视觉信息采集部2和视觉检测模块3。
如图2和图3示出了视觉信息采集工作台1的示意图，所述视觉信息采集工作台1，包括石材大板传送装置及其机械支撑机构11、视觉信息采集部机械支撑机构12。其中，石材大板传送装置及其机械支撑机构11，包括滚床机111、托盘112和驱动电机113。
滚床机111位于地面上，具有一定的长度、宽度和高度。托盘112通过双链轮积放式摩擦辊输送线放置在滚床机111上方，托盘112水平放置，其上方可承载石材大板4。在驱动电机113的驱动下，托盘112承载着石材大板4，在水平面上沿着一定方向匀速运动。本实施案例中，托盘112承载着石材大板4，按如图2所示的前进方向作水平匀速运动。
当上料工位石材大板4供料不足，托盘112处于当前上料工位静止不动，等待上料；当后续的石材加工生产线忙碌时，托盘112在当前工位也处于静止不动状态；若有石材大板4出现在此视觉检测工位，且后续的石材加工生产线处于等待状态时，托盘112承载着石材大板4在水平面上匀速前进。托盘112静止不动或者作匀速前进运动，可通过人工放行方式或自动检测设备来控制。本实施案例中，采用人工放行方式控制托盘112的运动与静止。
视觉信息采集部机械支撑机构12为放置于地面上的固定支架，呈倒立的凹型，视觉信息采集部机械支撑机构12由左右两侧支架与顶梁共同组成，左右两侧支架与顶梁之间通过固定角板连接，顶梁与托盘112的前进方向垂直，如图2所示。
视觉信息采集部2安装在视觉信息采集工作台1上，包括图像与深度信息采集器21、照明装置22和石材检测仪23。
图像与深度信息采集器21安装在视觉信息采集部机械支撑机构12的顶梁的侧面，图像与深度信息采集器21的彩色摄像机成像光轴和深度传感器光轴都垂直指向下方，且彩色摄像机成像光轴和深度传感器光轴位于同一平面内，即成像光轴和深度传感器光轴所在平面与石材大板4所在平面垂直，同时也与托盘112所在平面垂直。图像与深度信息采集器21在系统开启后，始终处于工作状态，以一定的帧率采集下方区域的图像。
本实施案例中，该图像与深度信息采集器21采用商用的Kinect2.0传感器，该传感器集成了彩色摄像头和深度摄像头，可同时获取视野范围内的彩色图像和深度信息，并可输出已空间配准好的彩图图像和深度信息。Kinect2.0的彩色摄像头空间分辨率较高，因此可获取高分辨率的彩色图像。Kinect2.0输出的已完成空间配准的彩色图像和深度信息，共同构成视觉检测模块3的处理与分析对象。
照明装置22安装在视觉信息采集部机械支撑机构12的顶梁的下表面，如图4所示。本实施案例中，照明装置22采用LED条形光源，LED条形光源安装方向与视觉信息采集部机械支撑机构12的顶梁方向一致。照明装置22发射出的光束照射到石材大板4上，用于为图像与深度信息采集器21的彩色摄像头成像提供照明，以使得图像与深度信息采集器21获取清晰的石材大板彩色图像。
石材检测仪23安装在滚床机111上，当托盘112承载着石材大板4匀速前进时，会经过石材检测仪23的上方，如图2所示。石材检测仪23用于判断是否有石材大板4出现。因石材大板4是由托盘112承载着在水平面上匀速前进的，若有石材大板4出现在成像视野范围内，则必然是石材大板4和托盘112同时出现。当石材检测仪23检测到有托盘112承载着石材大板4经过时，输出开关控制信号，触发图像与深度信息采集器21输出石材大板的彩色图像和深度信息。
本实施案例中，石材检测仪23采用反射式光电传感器，该反射式光电传感器自带一个光源和一个光接收装置，光源发出的光经过待测物体的反射被光敏元件接收，再经过相关电路的处理得到所需要的信息，用来检测是否有托盘112承载着石材大板4经过。当石材检测仪23上方没有任何物体时，石材检测仪23自带光源发出的光，其光接收装置是收不到的；当托盘112承载着石材大板4经过石材检测仪23上方时，石材检测仪23自带光源发出的光，被托盘112和石材大板4挡住了光，并把光部分反射回来，此时石材检测仪23的光接收装置就收到光信号，输出一个开光控制信号。
视觉检测模块3，主要用于视觉信息的存储、视觉信息的分析处理、石材大板轮廓提取与尺寸计算。视觉检测模块3既包括支撑视觉信息存储和计算的硬件单元，也包括专门用于石材大板表面轮廓提取与尺寸计算的视觉处理算法。视觉检测模块3利用机器视觉技术，综合利用石材大板彩色图像和深度信息，识别出石材大板目标区域，提取出石材大板的表面轮廓，并在基础上结合已离线标定好的摄像头成像参数，计算得到石材大板表面最大内接矩形的长、宽尺寸。
如图5示出本发明的基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统及其方法的流程图。首先是石材检测仪23检测到有石材大板4出现时，输出开关控制信号，触发图像与深度采集器将获取的石材大板彩色图像和深度信息送往视觉检测模块3，然后视觉检测模块3对石材大板图像和深度进行分析处理，得到石材大板的表面轮廓和表面最大内接矩形的长、宽尺寸。具体实现如下：
步骤1：为了实现本发明的视觉检测目的，首先需要建立二维图像石材大板像素坐标与三维世界物理尺寸的对应转换关系，并消除镜头畸变、相机内部参数不一致、环境等诸多干扰因素的影响。为此，在基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统安装完成后，预先对图像和深度信息采集器21(即Kinect2.0)的彩色摄像头进行离线标定，计算出彩色摄像头的内参数(焦距和成像原点)、外参数(标定物的世界坐标)，以及摄像头畸变参数，进而为石材大板表面轮廓尺寸的计算提供支撑。
摄像头标定是计算机视觉领域的传统问题，方法已经比较成熟。本实施案例中，采用离线相机标定方式，通过经典的棋盘格方形标定板，来实现摄像头的标定。摄像头内参数和外参数的求解，采用经典的张正友标定法。摄像头畸变参数的求解，采用基于Brown的方法。
步骤2：基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统启动后，图像与深度信息采集器21始终处于工作状态，在照明装置22的光源照射下，图像与深度信息采集器21以预定的帧率获取下方区域的彩色图像和深度信息。
步骤3：当有新的石材大板4出现在托盘112上，且托盘112满足传送条件时，人工启动托盘112，托盘112承载着石材大板4在水平上上匀速前进。当托盘112承载着石材大板4经过石材检测仪23上方时，石材检测仪23检测到有石材大板4出现，输出开关控制信号，并发送给图像与深度信息采集器21。
当托盘112承载着石材大板4离开石材检测仪23后，若石材检测仪检测到有新的石材大板出现，则再次输出开关控制信号，并发送给图像与深度信息采集器21，触发图像与深度信息采集器21对新获取的彩色图像与深度信息进行输出，并送往视觉检测模块3进行处理。此过程循环进行。
步骤4：图像与深度信息采集器21，接收到石材检测仪23的开关控制信号，说明此时托盘112承载着石材大板4正在经过图像与深度信息采集器21的下方区域，图像与深度信息采集器21此时获取的图像与深度信息为包含石材大板的彩色图像与深度信息。在石材检测仪23开关控制信号的触发下，图像与深度信息采集器21输出采集到的石材大板彩色图像与深度信息，传送给视觉检测模块3进行后续处理。该石材大板彩色图像与深度信息，已由图像与深度信息采集器21完成了空间配准。
步骤5：将图像与深度信息采集器21获取的石材大板深度信息生成一幅灰度图像，该图像的像素坐标反映的是成像区域的空间位置，图像的灰度反映的是像素坐标位置处的深度信息，像素的灰度值越大表示该像素坐标所对应位置处的深度值越大，像素灰度值越小则对应的深度值越小。
两个像素灰度值相等，说明这两个像素所对应位置在高度方向上与深度传感器距离相等，即在同一高度平面上。若多个像素灰度值相等，则说明这多个像素所对应位置在高度方向上与深度传感器距离相等，即这些像素都在同一高度平面上。
根据前文所述的基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸在线获取系统的工作原理，可以得出，当托盘112上承载着石材大板4在水平面上匀速运动，经过图像与深度信息采集器21下方区域时，石材大板4表面的各个位置处于同一高度平面上，石材大板4表面与滚床机111、托盘112分别处于不同的高度，也即，在深度信息生成的灰度图像上，石材大板4表面具有与滚床机111、托盘112不同的像素灰度值。因此，可通过图像分割方法，从深度信息生成的灰度图像中，提取出石材大板候选区域。
步骤6：以深度信息生成的灰度图像提取出的石材大板候选区域为索引，在图像与深度信息采集器21获取的彩色图像上，找到对应区域。以该对应区域为种子区域，在高分辨彩色图像提取种子区域的颜色、纹理等特征。利用石材大板区域颜色和纹理特征具有自相似性的特点，对高分辨率彩色图像作进一步分析，在种子区域附近，提取出石材大板更为精确的目标区域，从而得到石材大板的表面轮廓。
步骤7：基于石材大板的表面轮廓，计算求取石材大板表面轮廓的最大内接矩形，结合步骤1标定好的摄像头内外参数和畸变参数，获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长度和宽度尺寸信息。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取系统，其特征在于，包括：视觉信息采集工作台、视觉信息采集部和视觉检测模块；
所述视觉信息采集工作台上安装所述视觉信息采集部；
所述视觉信息采集部在线、非接触获取石材大板的彩色图像和深度信息；
所述视觉检测模块，用于对视觉信息采集部获取的彩色图像和深度信息，进行特征分析与目标检测，识别出石材大板目标区域，提取出石材大板的表面轮廓，并进一步结合成像参数，获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长宽尺寸信息。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述视觉信息采集工作台包括：石材大板传送装置及其机械支撑机构；所述石材大板传送装置及其机械支撑机构包括滚床机、托盘和驱动电机；
滚床机位于地面上，托盘水平放置在滚床机上，托盘上表面用于承载石材大板；在驱动电机的驱动下，托盘承载着石材大板，在水平面上沿着预定方向匀速运动。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述视觉信息采集工作台还包括视觉信息采集部机械支撑机构；
所述视觉信息采集部包括图像与深度信息采集器、照明装置和石材检测仪；
图像与深度信息采集器，安装在视觉信息采集部机械支撑机构的顶部侧面，用于采集石材大板的彩色图像和深度信息；
照明装置安装于视觉信息采集工作台的内顶面或内侧面上，照明装置发射出的光束照射到石材大板上，用于为图像与深度信息采集器对石材大板成像提供照明，以便于图像与深度信息采集器获取清晰的石材大板彩色图像；
石材检测仪安装于滚床机上，用于检测是否有石材大板出现。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述图像与深度信息采集器，集成了彩色摄像机和深度信息传感器，位于滚床机的上方；所述图像与深度信息采集器的彩色摄像机成像光轴和深度传感器光轴都垂直指向下方，且彩色摄像机成像光轴和深度传感器光轴位于同一平面内，即彩色摄像机成像光轴和深度传感器光轴所在平面与石材大板所在平面垂直。
5.如权利要求3所述的系统，其特征在于，图像与深度信息采集器以预定的帧率同步采集石材大板的彩色图像和深度信息；当有石材大板经过石材检测仪时，石材检测仪检测到有石材大板出现，产生开关控制信号，并传送给图像与深度信息采集器，触发图像与深度信息采集器，将获取的石材大板彩色图像和深度信息传输给视觉检测模块。
6.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述石材检测仪采用反射式光电传感器，该反射式光电传感器自带一个光源和一个光接收装置，光源发出的光经过待测物体的反射被光敏元件接收，再经过相关电路的处理得到所需要的信息，用来检测是否有托盘承载着石材大板4经过。
7.一种基于机器视觉的石材大板表面轮廓尺寸获取方法，其特征在于，包括：
步骤1：建立二维图像石材大板像素坐标与三维世界物理尺寸的对应转换关系，并进行预处理；
步骤2：图像与深度信息采集器始终处于工作状态，在照明装置的光源照射下，图像与深度信息采集器以预定的帧率获取下方区域的彩色图像和深度信息；
步骤3：当有新的石材大板出现在托盘上，且托盘满足传送条件时，启动托盘，托盘承载着石材大板在水平面上匀速前进；当石材大板经过石材检测仪上方时，石材检测仪检测到有石材大板出现，输出开关控制信号，并发送给图像与深度信息采集器；
步骤4：在石材检测仪开关控制信号的触发下，图像与深度信息采集器输出采集到的石材大板彩色图像与深度信息，传送给视觉检测模块进行后续处理；
步骤5：将图像与深度信息采集器获取的石材大板深度信息生成一幅灰度图像，通过图像分割方法，在深度信息生成的灰度图像中，提取出石材大板候选区域；
步骤6：以深度信息生成的灰度图像提取出的石材大板候选区域为索引，在图像与深度信息采集器获取的彩色图像上，找到对应区域。以该对应区域为种子区域，在彩色图像提取种子区域的颜色和纹理特征；利用石材大板区域颜色和纹理特征，对图像作进一步分析，在种子区域附近，提取出石材大板精确的目标区域，进而得到石材大板的表面轮廓；
步骤7：基于石材大板的表面轮廓，计算求取石材大板表面轮廓的最大内接矩形，结合步骤1中建立的二维图像石材大板像素坐标与三维世界物理尺寸的对应转换关系进而获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长度和宽度尺寸信息。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤1进一步包括：
对图像和深度信息采集器的彩色摄像机进行离线标定，计算出彩色摄像机的内参数、外参数以及摄像机畸变参数。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤4中，在深度信息生成的灰度图像上，根据石材大板表面具有与滚床机、托盘不同的像素灰度值，提取出石材大板候选区域。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，在步骤6中，利用已离线标定好的摄像机内参数、外参数和畸变参数，获取石材大板表面轮廓最大内接矩形的长度和宽度尺寸信息。
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