CN108489469A

CN108489469A - 一种单目测距装置及方法

Info

Publication number: CN108489469A
Application number: CN201810229725.6A
Authority: CN
Inventors: 张奔牛; 赵圆圆; 唐伟; 张航
Original assignee: Chongqing Jiaotong University
Current assignee: Chongqing Jiaotong University
Priority date: 2018-03-20
Filing date: 2018-03-20
Publication date: 2018-09-04

Abstract

本发明涉及一种单目测距装置及方法，该装置包含镜头和镜头移动装置，镜头移动装置设置在轨道上，镜头移动装置用于带动镜头朝设定方向运动；镜头移动装置包含步进电机、齿轮转化系统和步进部件组成；步进电机通过固定装置Ⅰ固定在轨道上，步进电机与齿轮转化系统连接，齿轮转化系统通过固定装置Ⅱ连接至步进部件；齿轮转化系统用于调节步进电机输入的角度值并扩大/缩小固定倍数后输出给步进部件。本发明利用一个摄像机获得图片的深度信息，解决了原有双目测距空间占据大的问题的同时获取到更多的照片信息，并且单目摄像装置对照片的处理速度更快。

Description

一种单目测距装置及方法

技术领域

本发明属于视觉测距技术领域，涉及一种单目测距装置及方法。

背景技术

视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注，其在机器人领域内占有重要的地位，广泛应用于机器视觉定位、目标跟踪、视觉避障等，尤其是作为视觉导航和伺服控制不可或缺的基础技术。机器视觉测量主要分为：单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量等。结构光由于光源的限制，应用的场合比较固定；双目视觉难点在于特征点的匹配，影响了测量的精度和效率。而单目视觉结构简单，运算速度快而具有广阔的应用前景。单目视觉测距是利用一个摄像机获得的图片得出深度信息。按照测量的原理主要分为基于已知运动和已知物体的测量方法。基于已知运动的测量方法是指利用摄像机的移动信息和摄像机得到的图片测得深度距离。

现有的单目测距方法主要有以下几种，1利用物体的已知运动和采集到的前后两幅图像比例的变化得出目标与镜头的距离；2利用多幅图像建立的模型对深度信息进行了预测；3对不同纹理下的目标物进行测量。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种单目测距装置及方法，

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种单目测距装置，该装置包含镜头和镜头移动装置，所述镜头移动装置设置在轨道上，所述镜头移动装置用于带动所述镜头朝设定方向运动；

所述镜头移动装置包含步进电机、齿轮转化系统和步进部件组成；

所述步进电机通过固定装置Ⅰ固定在所述轨道上，所述步进电机与所述齿轮转化系统连接，所述齿轮转化系统通过固定装置Ⅱ连接至所述步进部件；

所述齿轮转化系统用于调节步进电机输入的角度值并扩大/缩小固定倍数后输出给所述步进部件。

进一步，该装置包含两套所述镜头移动装置，两套镜头移动装置均设置于所述镜头的径向，且设置方向相互垂直。

进一步，所述步进部件为螺丝件，所述螺丝件靠近所述镜头一端上焊接有滑块Ⅰ，所述滑块Ⅰ的另一面与所述镜头光滑接触。

进一步，所述镜头移动装置所对应的镜头直径的另一端上设置有滑块Ⅱ，所述滑块Ⅱ的一面与所述镜头光滑接触，滑块Ⅱ的另一面与缓冲弹簧固定连接，缓冲弹簧的另一端连接至固定装置Ⅲ。

一种单目测距方法，该方法包含如下步骤：

S1：将两套镜头移动装置的步进电机调零，并通过镜头拍下原始图像；

S2：将镜头通过其中一套镜头移动装置对镜头的位置进行水平方向微调距离a；

S3：通过镜头拍下并记录此时的图像；

S4：判定a是否超过微调极限，若超过则进行步骤S5，若没有超过，则将镜头的水平微调距离设置为a＝a+Δa，重复步骤S3；

S5：将镜头通过另一套镜头移动装置对镜头的位置进行竖直方向距离b微调b＝b+Δb，通过镜头拍下并记录此时的图像；

S6：将镜头通过镜头移动装置对镜头的位置进行水平方向微调距离a＝a-Δa；

S7：判定镜头水平位置a是否回到微调原位，且竖直方向距离是否达到竖直微调极限，若达到竖直微调极限则进行步骤S8；

若回到原位且未达到竖直微调极限，对镜头的位置进行竖直方向微调距离b＝b+Δb，进行步骤S3；

若没有回到原位，则将镜头的水平微调距离设置为a＝a-Δa，重复步骤S6；

S8：对所采集到的图像进行处理，得出图像中目标点与镜头之间的距离。

进一步，步骤S8具体包含如下步骤：

S81：对采集到的图像进行图像增强，突出图像中的目标信息，并弱化图像中的非目标信息；

S82：对图像增强后的图像进行边缘检测，确定图像中的目标点；

S83：对获得的边缘图像进行先腐蚀后膨胀的开运算，获得二值图像；

S84：对二值图像进行区域提取，提取目标值区域；

S85：确定目标区域中的目标点的坐标；

S86：根据镜头移动方向上的a或b计算目标点到镜头的距离，

其中，h为目标点到镜头的距离，f为镜头焦距，ΔX为目标点在相邻位置采集到的图像之间的像素差。

进一步，步骤S82具体包含如下步骤：

S821：对图像增强后的图像进行高速滤波平滑图像；

G(x,y)＝f(x,y)*H(x,y)

其中，f(x,y)为图像数据，H(x,y)为高斯函数，x、y为提取图像信息中的每一像素的位置，σ为函数参数；

S822：计算梯度的幅值和方向，

幅值为：

其中，

方向为：

S823：对梯度的幅值进行非极大值抑制；

S824：使用双阀值算法检测和连接边缘。

本发明的有益效果在于：利用一个摄像机获得图片的深度信息，解决了原有双目测距空间占据大的问题的同时获取到更多的照片信息，并且单目摄像装置对照片的处理速度更快。目前机器人行业在我国方兴未艾，而单目摄像装置将会机器人视觉上的重要组成部分，将在危险环境或者重复劳动环境下替代人工视觉。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明装置结构示意图；

图2为本发明拍摄图像流程图；

图3为本发明图像处理流程图；

图4为本发明方法计算原理图；

图5为本发明双阀值算法检测和连接边缘示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

如图1所示，为本发明装置结构示意图，包含镜头10和镜头移动装置，镜头移动装置设置在轨道19上，镜头移动装置用于带动镜头10朝设定方向运动图中的4、18；

镜头移动装置包含步进电机2、齿轮转化系统5和步进部件组成；

步进电机2通过固定装置Ⅰ1固定在轨道19上，步进电机2与齿轮转化系统5连接，齿轮转化系统通过固定装置Ⅱ8连接至步进部件9；

齿轮转化系统5用于调节步进电机2输入的角度值并扩大/缩小固定倍数后输出给步进部件9。如图1所示，该装置包含两套镜头移动装置，两套镜头移动装置均设置于镜头的径向，且设置方向相互垂直。

步进部件9为螺丝件，螺丝件靠近镜头一端上焊接有滑块Ⅰ，分为x方向滑块Ⅰ71、y方向滑块Ⅰ72，滑块Ⅰ的另一面与镜头光滑接触。

镜头移动装置所对应的镜头直径的另一端上设置有滑块Ⅱ，分为x方向滑块Ⅱ141、y方向滑块Ⅱ142，滑块Ⅱ的一面与镜头光滑接触，滑块Ⅱ的另一面与缓冲弹簧11固定连接，缓冲弹簧11的另一端连接至固定装置Ⅱ15。

镜头移动原理：只要调节好步进机2每一次转动的角度和齿轮调节系统的转化系数，步进部件的前进(后退)的距离就可以控制为一个定值。例如：步进机在获得固定频率的电脉冲信号时，每次转动角度为θ，齿轮调节系统的角度转化系数为n，螺丝类部件上螺纹的间距为z,则螺丝类部件的转动角度为nθ，其前进(后退)的距离dx或dy为nθz/360。镜头也会在螺丝类部件和弹簧装置的共同作用下平移nθz/360，通过两个方向的移动和短时间内的多次拍摄，这些图片会以阵列的形式输出。再通过后期的软件算法处理，可以得到拍摄场景中任意一点到镜头的距离。

如图2所示，本发明方法包含如下步骤，

本发明方法采用单目摄像装置来实现这一技术。通过新设计的装置在控制程序下让摄像机的镜头在水平和竖直方向分别实现数次微小距离的移动来拍摄照片形成陈列，而阵列所得到的许多张照片可以使我们将二维图片转为3D效果图。在保证成像点在CCD范围内可以使镜头完成数次类似的微小移动。而测距是实现三维效果的重要步骤。利用此装置拍摄所获得的大量不同方位的照片拟合形成的3D效果图更贴近所拍摄场景原貌。横向移动后拍摄的任意两张照片可以实现测距，而阵列中纵向的任意两张照片可以检验测距效果。

S3：通过镜头拍下并记录此时的图像；

如图3所示，为本发明图像处理流程图，

在摄像头每移动一个距离拍摄两张照片，对其中的两张照片进行处理分析。首先，我们要做的就是对两张图片进行预处理，进行图像增强，根据特定的需要突出一副图像中的某些信息，同时削弱或者去除某些不需要的信息。之后也就是最重要的部分，进行图像特征的提取，特征提取首先分析图片的特征，确定图片中的目标点，目标图像中都会含有标志性的形状例如矩形、圆形、三角形等，因此我们可以首先提取边缘检测。

边缘检测的方法有基于查找的方法和零穿越法(通过二阶导数零穿越法)和Canny法，前两种方法是在图像不含噪声或者首先进行平滑去除噪声的前提下才能正常进行的，因为在图像边缘检测中，进行平滑滤波去除噪声的同时也增加了边缘检测的不确定性，Canny法是最佳的折衷方案。

一、Canny边界提取主要步骤为：

高斯滤波器平滑图像

利用一个省略系数的高斯函数

G(x，y)＝f(x，y)*H(x，y)

其中f(x,y)是图像数据，H(x,y)是一个省略系数的高斯函数。

用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。

利用一阶差分卷积模板：

得到幅值：

方向：

对梯度幅值进行非极大值抑制

仅仅得到全局的梯度并不足以获得边缘，为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值，将非极大值点置零而得到细化的边缘。

在每个点上，邻域的中心像素M与沿着梯度线的两个像素相比。如果M的梯度值不比沿梯度线的两个相邻梯度值大，则令M＝0。

用双阀值算法检测和连接边缘。

如图5所示，使用两个阀值T₁和T₂(T₁＜T₂)，从而得到两个阀值边缘图像N₁[i，j]和N₂[i,j]。由于N₂[i,j]由高阀值得到，因而含有很少的假边缘，但有不闭合的。双阀值要在N₂[i,j]中把边缘连接成轮廓,当达到轮廓的端点时，该算法就在N₁[i，j]的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断在N₁[i，j]中收集边缘，直到N₂[i,j]连接起来为止。T₂用来找到每条线段，T₁用来在这些线段的两个方向上延伸寻找边缘的断裂处，并连接这些边缘。

二、对得到的边界图像进行开运算，

腐蚀是一种消除边界点的过程，结果是使目标缩小，孔洞增大，因而可有效的消除孤立噪声点；膨胀是将与目标物体接触的所有背景点合并到物体中的过程，结果是使目标增大，孔洞缩小，可填补目标物体中的空洞，形成连通域。先腐蚀后膨胀的过程称为开运算，它具有消除细小物体，并在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。

三、对二值图像进行区域提取，分析每个区域的图像特征参数，找出提取目标值的区域。

四、确定目标区域中的目标点，比如圆形的最上、下、左、右点的坐标，三角形三个角点坐标矩形四个角点坐标。

五、找出两幅图中目标点同镜头移动方向上的像素坐标差Δ。

六、标定出相机单位像素尺寸X。

图4为本发明方法计算原理如，如图所示，

由相似三角形可得：

其中，R两图像中目标点之间的距离，r为拍摄两图像镜头移动的距离，f为镜头焦距，h为目标点到镜片中心之间的距离。

因此根据两张图像中单位像素尺寸之差ΔX＝R-r，即可实现测距。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims

1.一种单目测距装置，其特征在于：该装置包含镜头和镜头移动装置，所述镜头移动装置设置在轨道上，所述镜头移动装置用于带动所述镜头朝设定方向运动；

2.根据权利要求1所述的一种单目测距装置，其特征在于：该装置包含两套所述镜头移动装置，两套镜头移动装置均设置于所述镜头的径向，且设置方向相互垂直。

3.根据权利要求2所述的一种单目测距装置，其特征在于：所述步进部件为螺丝件，所述螺丝件靠近所述镜头一端上焊接有滑块Ⅰ，所述滑块Ⅰ的另一面与所述镜头光滑接触。

4.根据权利要求2所述的一种单目测距装置，其特征在于：所述镜头移动装置所对应的镜头直径的另一端上设置有滑块Ⅱ，所述滑块Ⅱ的一面与所述镜头光滑接触，滑块Ⅱ的另一面与缓冲弹簧固定连接，缓冲弹簧的另一端连接至固定装置Ⅲ。

5.一种单目测距方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：

S3：通过镜头拍下并记录此时的图像；

6.根据权利要求5所述的一种单目测距方法，其特征在于：步骤S8具体包含如下步骤：

S84：对二值图像进行区域提取，提取目标值区域；

S85：确定目标区域中的目标点的坐标；

S86：根据镜头移动方向上的a或b计算目标点到镜头的距离，

7.根据权利要求6所述的一种单目测距方法，其特征在于：步骤S82具体包含如下步骤：

S821：对图像增强后的图像进行高速滤波平滑图像，

G(x,y)＝f(x,y)*H(x,y)

S822：计算梯度的幅值和方向，

幅值为，

其中，表示，表示，

方向为，

S823：对梯度的幅值进行非极大值抑制；

S824：使用双阀值算法检测和连接边缘。