CN109855566A - 一种槽孔特征的提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种槽孔特征的提取方法，本发明利用双目视觉测量系统采集槽孔特征的左、右图像；提取槽孔轮廓边缘的二维点，进一步，获取槽孔轮廓边缘的三维图像点，对三维空间点信息通过RANSAC算法剔除杂点拟合出槽孔的半圆特征轮廓点、直线段轮廓点，并通过精确拟合得到的槽孔轮廓，最终得到槽孔特征参数：槽孔中心、宽度、长度，本方法测量精度能够达到微米级，测量时间在毫秒级，能够满足汽车行业等精密加工制造业的检测要求。

Description

一种槽孔特征的提取方法

技术领域

本发明涉及光学三维测量领域，具体涉及一种槽孔特征的提取方法。

背景技术

在零件的制作、加工过程中，由于受到设备本身加工精度的限制、生产过程管控不到位、外界环境变化等的影响，零件的制造尺寸与设计尺寸难免存在偏差；保证尺寸偏差在可控的范围内，对于整体结构质量的保证与控制有着非常重要的作用，特别是对于精密加工生产制造业，如汽车、飞机、高铁零部件及车身制造，对于零部件的加工制造精度有着极其严格的尺寸要求，因此需要高效的测量手段，获得这些零件尺寸偏差的数据，保证整体质量。

槽孔特征是生产加工过程中极为常见的加工结构，也是拼接、安装的基础部件，因此对槽孔特征进行精确提取、分析尺寸，有着十分重要的现实意义，目前对于槽孔特征提取的方法主要采用边缘检测算子进行槽孔轮廓边缘提取，如Canny边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Priwitt边缘检测算子等，但是进行边缘提取的结果噪点很多，无法满足对精密加工工件的检测要求，因此需要进行边缘拟合，常用的边缘拟合方法，如最小二乘法，无法进行杂点剔除，容易发生拟合错误，拟合结果不准确。CN201710462540.5公开了一种工件圆弧边缘特征点的匹配方法，其利用RANSAC算法对圆弧进行拟合，得到圆轮廓，该方法旨在解决圆弧工件在双目视觉测量中存在缺口的问题；但是申请所公开的方法仅对二维平面圆弧进行拟合、之后进行左右图像匹配，但对匹配后的空间圆弧轮廓未做处理；

在精密加工制造领域，测量精度往往要求微米级，现有方法测量精度无法满足要求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种槽孔特征的提取方法，其测量精度能够达到0.001-0.01mm，测量时间在毫秒级，能够满足高精度检测的要求，本发明的技术方案如下：

一种槽孔特征的提取方法，包括如下步骤：

步骤一、利用双目视觉测量系统采集槽孔特征的左、右图像；

步骤二、对所述左、右图像进行图像预处理，提取左、右图像的槽孔轮廓边缘二维点；

步骤三、利用极线匹配方法将左、右图像中的槽孔轮廓边缘二维点转换到三维空间，获取槽孔轮廓的三维点坐标数据；记为点集N_j,j＝1,2,…,m，m为槽孔轮廓的三维点坐标个数；

步骤四、随机从点集N_j中取至少3个点，记为待拟合选点，利用所述待拟合选点拟合空间圆，得到拟合平面Ⅰ及拟合空间圆I；

计算所述空间圆I半径与理论半径R₀的偏差值，将所述偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；所述阈值d取值0～0.2mm；

若所述偏差值小于等于阈值d，则所述空间圆I拟合正确，继续进行步骤五；反之，重新拟合空间圆I；

步骤五、计算F_j,D_j,j＝1,2,…,m；

F_j为点集N_j中的j点到所述拟合平面I的距离；

D_j为点集N_j中j点到所述拟合空间圆I的圆心的距离与拟合空间圆I半径的差值的绝对值；

步骤六、预设有距离阈值T₁和差值阈值T₂，当同时满足F_j＜T₁，D_j＜T₂时，则对应j点是半圆空间局内点，遍历点集N_j中的所有点，计算F_j、D_j值，标记所有半圆空间局内点；

遍历点集N_j内所有点，标记所有半圆的空间局内点；

步骤七、统计所述半圆的空间局内点的数量，记为M，计算M与m的比值Ratio＇；

步骤八、对步骤四～步骤七进行q次迭代；

选取M值中的最大值，记为M_max，记录其所对应的半圆空间局内点为最终的半圆的图像三维点集，记为P_h′,h＝1,2,…,M_max；

步骤九、从所述点集N_j中点集P_h′，得到另一个槽孔轮廓的三维投影点集N_j′,j＝1,2,…,m′，m′为点集N_j去除点集P_h′内点后剩余槽孔轮廓的三维点的的个数；

从所述点集N_j′中随机选取至少3个点，记为待拟合选点，拟合空间圆，作为拟合空间圆II，计算所述空间圆II半径与理论半径R₀的偏差值，将所述偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；所述阈值d取值0～0.2mm；

若所述偏差值的绝对值大于阈值d，则所述空间圆II拟合错误，重新拟合空间圆II；反之，所述空间圆II拟合正确，按照步骤五～步骤八的方法对槽孔另一个半圆的图像三维点进行选择，得到点集P_h″；

步骤十、求取槽孔特征参数。

进一步，步骤七中还包括：预设比例阈值H，所述比例阈值H取值0.2～0.5，若Ratio＇≥H，则此次半圆拟合正确，保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息；

否则，此次半圆拟合错误，不保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息。

进一步，所述迭代次数q计算公式如下：

p＝1-(1-Ratio₁＇ⁿ)^q；

式中，n为待拟合选点的个数；p为n个待拟合选点均为半圆的空间局内点的概率，Ratio₁＇为第一次求取的M与m的比值。

进一步，步骤十中所述的槽孔特征参数利用点集P_h′、P_h″拟合两个半圆，继而获取两个半圆的圆心坐标及半径，再求取槽孔特征参数：槽孔中心、宽度、长度。

进一步，在步骤十之前还包括：

步骤1)、从点集N_j′中剔除点集P_h″中的点，得到剔除两个半圆点集之后的第二槽孔轮廓点集N_j″,j＝1,2,…,m″，m″为槽孔轮廓剔除两个半圆覆盖点后的三维点的个数；

步骤2)、在所述点集N_j″中随机选取至少2个点，记为待拟合选点I，对待拟合选点I进行直线拟合，记为拟合直线L；

步骤3)、计算所述点集N_j″中所有点到所述拟合直线L的距离，记为F_j′，j＝1,2,…,m″；

步骤4)、比较F_j′与预设差值阈值T，将满足F_j′＜T的三维投影点标记为直线的空间局内点；其中所述差值阈值T＝0～0.2mm；

遍历点集N_j″中的所有点，标记所有直线的空间局内点；

步骤5)、统计所有直线的局内点的数目，记为S，计算S与m″的比值Ratio；预设比例阈值G，所述比例阈值G取值0.2～0.5，若Ratio≥G，则认为此次直线拟合正确，记录此次的S值，以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

否则，直线拟合错误，不保存此次的S值以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

步骤6)、对步骤2)～步骤5)进行迭代，迭代次数为q₁次；

从多个被记录的S中选取出最大值，记为S_max，并将其所对应的直线空间局内点作为最终的直线的图像三维点集，记为L_c′,c＝1,2,…,S_max；

步骤7、从点集N_j″中剔除点集L_c′内的所有点，得到点集N_j″′,j＝1,2,…,m″′，m″′为剔除两个半圆轮廓和其中一条直线轮廓对应三维点后剩余的三维点的个数；

步骤8、随机从所述点集N_j″′中取至少2个点，记为待拟合选点II，对待拟合选点II进行直线拟合，得到拟合直线L′；按照步骤3)～步骤6)的方法选取另一直线所对应的三维点，标记为点集L_c″。

更进一步，所述迭代次数q₁计算公式如下：

式中，n₁为待拟合选点的个数；p₁为n₁个待拟合选点均为同一直线空间局内点的概率，Ratio₁为第一次求取的S与m″的比值。

更进一步，步骤十中所述槽孔特征参数利用所述点集P_h′、点集P_h″、点集L_c′、点集L_c″求取；

所述求取槽孔特征参数的计算过程如下：利用特征拟合方法分别对半圆对应的图像三维点集P_h′、点集P_h″进行圆拟合，对直线对应的图像三维点集L_c′、点集L_c″进行直线拟合，得到两个半圆的特征参数：半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)，半径r1；另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)，半径r2；以及第一拟合直线、第二拟合直线：

计算半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)到第一拟合直线的距离D1以及到第二拟合直线的距离D2；另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)到第一拟合直线的距离D3与以及到第二拟合直线的距离D4；半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)到另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)的距离D5；

则槽孔中心坐标为

进一步，所述特征拟合方法包括最小二乘法、高斯拟合、切比雪夫拟合方法。

进一步，所述距离阈值T₁＝0～0.2mm，差值阈值T₂＝0～0.2mm。

进一步，所述图像预处理包括高斯滤波、二值化图像、边缘检测。

RANSAC(Random Sample Consensus)算法是由Fischler和Bolles提出的一种根据一组带噪声的观测数据的输入数据集，通过不断地随机选择数据集的样本数据集，产生一个模型估计，该算法随机抽选出一个样本子集，使用最小方差估计这个子集的计算模型参数，然后计算所有样本数据与该模型的偏差，使用一个预先设定好的阀值与偏差比较，当偏差小于阀值时，该样本点属于模型内样本点，即数据的“局内点”，并记录；否则为模型外样本点，即数据的“局外点”，并记录，重复这一过程。每一次重复都记录当前最佳的模型参数，所谓最佳就是模型内样本点即“局内点”占比最大。重复结束后，最佳模型参数就是最终的模型参数估计值。

本申请提供的方法是通过RANSAC算法对槽孔轮廓三维空间点进行杂点剔除；首先拟合槽孔轮廓两个半圆特征轮廓、再拟合两个直线段，得到高精度槽孔三维轮廓信息，对拟合出空间圆后进行空间圆半径验证，减少循环次数，提高检测精度、效率，最后得到结果精确的槽孔特征参数；本方法测量精度能够达到0.001-0.01mm，测量时间在毫秒级，能够满足汽车行业等精密加工制造业的检测要求。

附图说明

图1为本发明提供的槽孔特征的提取方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图1和具体实施方式对本发明的技术方案进行详细描述。

一种槽孔特征的提取方法，包括如下步骤：

步骤一、利用双目视觉测量系统采集槽孔特征的左、右图像；

步骤二、对左、右图像进行图像预处理，提取左、右图像的槽孔轮廓边缘二维点；

步骤三、利用极线匹配方法将左、右图像中的槽孔轮廓边缘二维点转换到三维空间，获取槽孔轮廓的三维点坐标数据；记为点集N_j,j＝1,2,…,m，m为槽孔轮廓的三维点坐标个数；

步骤四、随机从点集N_j中取至少3个点，记为待拟合选点，利用待拟合选点拟合空间圆，得到拟合平面Ⅰ及拟合空间圆I；

计算空间圆I半径与理论半径R₀的偏差值，将偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；阈值d取值0～0.2mm；

若偏差值小于等于阈值d，则空间圆I拟合正确，继续进行步骤五；反之，重新拟合空间圆I；

步骤五、计算F_j,D_j,j＝1,2,…,m；

F_j为点集N_j中的j点到拟合平面I的距离；

D_j为点集N_j中j点到拟合空间圆I的圆心的距离与拟合空间圆I半径的差值的绝对值；

步骤六、预设有距离阈值T₁和差值阈值T₂，当同时满足F_j＜T₁，D_j＜T₂时，则对应j点是半圆空间局内点，遍历点集N_j中的所有点，计算F_j、D_j值，标记所有半圆空间局内点；其中距离阈值T₁＝0～0.2mm；差值阈值T₂＝0～0.2mm；

遍历点集N_j内所有点，标记所有半圆的空间局内点；

步骤七、统计半圆的空间局内点的数量，记为M，计算M与m的比值Ratio＇；优选，预设比例阈值H，比例阈值H取值0.2～0.5，若Ratio＇≥H，则此次半圆拟合正确，保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息；

否则，此次半圆拟合错误，不保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息；

步骤八、对步骤四～步骤七进行q次迭代；具体来说，迭代次数q计算公式如下：

p＝1-(1-Ratio₁＇ⁿ)^q；

式中，n为待拟合选点的个数；p为n个待拟合选点均为半圆的空间局内点的概率，Ratio₁＇为第一次求取的M与m的比值；

选取M值中的最大值，记为M_max，记录其所对应的半圆空间局内点为最终的半圆的图像三维点集，记为P_h′,h＝1,2,…,M_max；

步骤九、从点集N_j中点集P_h′，得到另一个槽孔轮廓的三维投影点集N_j′,j＝1,2,…,m′，m′为点集N_j去除点集P_h′内点后剩余槽孔轮廓的三维点的的个数；

从点集N_j′中随机选取至少3个点，记为待拟合选点，拟合空间圆，作为拟合空间圆II，计算空间圆II半径与理论半径R₀的偏差值，将偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；阈值d取值0～0.2mm；

若偏差值的绝对值大于阈值d，则空间圆II拟合错误，重新拟合空间圆II；反之，空间圆II拟合正确，按照步骤五～步骤八的方法对槽孔另一个半圆的图像三维点进行选择，得到点集P_h″；

步骤十、求取槽孔特征参数。该槽孔特征参数利用点集P_h′、P_h″拟合两个半圆，继而获取两个半圆的圆心坐标及半径，再求取槽孔特征参数：槽孔中心、宽度、长度。

为了提高计算精度，在进行步骤十前的特征参数求取前先进行如下步骤：

步骤1)、从点集N_j′中剔除点集P_h″中的点，得到剔除两个半圆点集之后的第二槽孔轮廓点集N_j″,j＝1,2,…,m″，m″为槽孔轮廓剔除两个半圆覆盖点后的三维点的个数；

步骤2)、在点集N_j″中随机选取至少2个点，记为待拟合选点I，对待拟合选点I进行直线拟合，记为拟合直线L；

步骤3)、计算点集N_j″中所有点到拟合直线L的距离，记为F_j′，j＝1,2,…,m″；

步骤4)、比较F_j′与预设差值阈值T，将满足F_j′＜T的三维投影点标记为直线的空间局内点；其中差值阈值T＝0～0.2mm；

遍历点集N_j″中的所有点，标记所有直线的空间局内点；

步骤5)、统计所有直线的局内点的数目，记为S，计算S与m″的比值Ratio；预设比例阈值G，比例阈值G取值0.2～0.5，若Ratio≥G，则认为此次直线拟合正确，记录此次的S值，以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

否则，直线拟合错误，不保存此次的S值以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

步骤6)、对步骤2)～步骤5)进行迭代，迭代次数为q₁次；具体计算时，迭代次数q₁可按照如下公式计算：

式中，n₁为待拟合选点的个数；p₁为n₁个待拟合选点均为同一直线空间局内点的概率，Ratio₁为第一次求取的S与m″的比值；

从多个被记录的S中选取出最大值，记为S_max，并将其所对应的直线空间局内点作为最终的直线的图像三维点集，记为L_c′,c＝1,2,…,S_max；

步骤7、从点集N_j″中剔除点集L_c′内的所有点，得到点集N_j″′,j＝1,2,…,m″′，m″′为剔除两个半圆轮廓和其中一条直线轮廓对应三维点后剩余的三维点的个数；

步骤8、随机从点集N_j″′中取至少2个点，记为待拟合选点II，对待拟合选点II进行直线拟合，得到拟合直线L′；按照步骤3)～步骤6)的方法选取另一直线所对应的三维点，标记为点集L_c″。

作为本发明的一个具体实施方式，步骤十中槽孔特征参数利用点集P_h′、点集P_h″、点集L_c′、点集L_c″求取；

求取槽孔特征参数的计算过程如下：利用特征拟合方法(该方法可以是最小二乘法、高斯拟合或切比雪夫拟合方法)分别对半圆对应的图像三维点集P_h′、点集P_h″进行圆拟合，对直线对应的图像三维点集L_c′、点集L_c″进行直线拟合，得到两个半圆的特征参数：半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)，半径r1；另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)，半径r2；以及第一拟合直线、第二拟合直线：

计算半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)到第一拟合直线的距离D1以及到第二拟合直线的距离D2；另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)到第一拟合直线的距离D3与以及到第二拟合直线的距离D4；半圆的中心坐标(x₁,y₁,z₁)到另一半圆的中心坐标(x₂,y₂,z₂)的距离D5；

则槽孔中心坐标为

前面对本发明具体示例性实施方案所呈现的描述是出于说明和描述的目的。前面的描述并不想要成为毫无遗漏的，也不是想要把本发明限制为所公开的精确形式，显然，根据上述教导很多改变和变化都是可能的。选择示例性实施方案并进行描述是为了解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的其它技术人员能够实现并利用本发明的各种示例性实施方案及其不同选择形式和修改形式。本发明的范围旨在由所附权利要求书及其等价形式所限定。

Claims (10)

1.一种槽孔特征的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、利用双目视觉测量系统采集槽孔特征的左、右图像；

步骤二、对所述左、右图像进行图像预处理，提取左、右图像的槽孔轮廓边缘二维点；

步骤三、利用极线匹配方法将左、右图像中的槽孔轮廓边缘二维点转换到三维空间，获取槽孔轮廓的三维点坐标数据；记为点集N_j，j＝1，2，…，m，m为槽孔轮廓的三维点坐标个数；

步骤四、随机从点集N_j中取至少3个点，记为待拟合选点，利用所述待拟合选点拟合空间圆，得到拟合平面I及拟合空间圆I；

计算所述空间圆I半径与理论半径R₀的偏差值，将所述偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；所述阈值d取值0～0.2mm；

若所述偏差值小于等于阈值d，则所述空间圆I拟合正确，继续进行步骤五；反之，重新拟合空间圆I；

步骤五、计算F_j，D_j，j＝1，2，…，m；

F_j为点集N_j中的j点到所述拟合平面I的距离；

D_j为点集N_j中j点到所述拟合空间圆I的圆心的距离与拟合空间圆I半径的差值的绝对值；

步骤六、预设有距离阈值T₁和差值阈值T₂，当同时满足F_j＜T₁，D_j＜T₂时，则对应j点是半圆空间局内点，遍历点集N_j中的所有点，计算F_j、D_j值，标记所有半圆空间局内点；

遍历点集N_j内所有点，标记所有半圆的空间局内点；

步骤七、统计所述半圆的空间局内点的数量，记为M，计算M与m的比值Ratio′；

步骤八、对步骤四～步骤七进行q次迭代；

选取M值中的最大值，记为M_max，记录其所对应的半圆空间局内点为最终的半圆的图像三维点集，记为P_h′，h＝1，2，…，M_max；

步骤九、从所述点集N_j中点集P_h′，得到另一个槽孔轮廓的三维投影点集N_j′，j＝1，2，…，m′，m′为点集N_j去除点集P_h′内点后剩余槽孔轮廓的三维点的的个数；

从所述点集N_j′中随机选取至少3个点，记为待拟合选点，拟合空间圆，作为拟合空间圆II，计算所述空间圆II半径与理论半径R₀的偏差值，将所述偏差值的绝对值与预设的阈值d比较；所述阈值d取值0～0.2mm；

若所述偏差值的绝对值大于阈值d，则所述空间圆II拟合错误，重新拟合空间圆II；反之，所述空间圆II拟合正确，按照步骤五～步骤八的方法对槽孔另一个半圆的图像三维点进行选择，得到点集P_h″；

步骤十、求取槽孔特征参数。

2.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：步骤七中还包括：预设比例阈值H，所述比例阈值H取值0.2～0.5，若Ratio′≥H，则此次半圆拟合正确，保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息；

否则，此次半圆拟合错误，不保存此次的M值，以及其所对应的半圆的空间局内点坐标信息。

3.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：所述迭代次数q计算公式如下：

p＝1-(1-Ratio₁′ⁿ)^q；

式中，n为待拟合选点的个数；p为n个待拟合选点均为半圆的空间局内点的概率，Ratio₁′为第一次求取的M与m的比值。

4.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：步骤十中所述的槽孔特征参数利用点集P_h′、P_h″拟合两个半圆，继而获取两个半圆的圆心坐标及半径，再求取槽孔特征参数：槽孔中心、宽度、长度。

5.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：在步骤十之前还包括：

步骤1)、从点集N_j′中剔除点集P_h″中的点，得到剔除两个半圆点集之后的第二槽孔轮廓点集N_j″，j＝1，2，…，m″，m″为槽孔轮廓剔除两个半圆覆盖点后的三维点的个数；

步骤2)、在所述点集N_j″中随机选取至少2个点，记为待拟合选点I，对待拟合选点I进行直线拟合，记为拟合直线L；

步骤3)、计算所述点集N_j″中所有点到所述拟合直线L的距离，记为F_j′，j＝1，2，…，m″；

步骤4)、比较F_j′与预设差值阈值T，将满足F_j′＜T的三维投影点标记为直线的空间局内点；其中所述差值阈值T＝0～0.2mm；

遍历点集N_j″中的所有点，标记所有直线的空间局内点；

步骤5)、统计所有直线的局内点的数目，记为S，计算S与m″的比值Ratio；预设比例阈值G，所述比例阈值G取值0.2～0.5，若Ratio≥G，则认为此次直线拟合正确，记录此次的S值，以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

否则，直线拟合错误，不保存此次的S值以及其所对应的直线的空间局内点坐标信息；

步骤6)、对步骤2)～步骤5)进行迭代，迭代次数为q₁次；

从多个被记录的S中选取出最大值，记为S_max，并将其所对应的直线空间局内点作为最终的直线的图像三维点集，记为L_c′，c＝1，2，…，S_max；

步骤7、从点集N_j″中剔除点集L_c′内的所有点，得到点集N_j″′，j＝1，2，…，m″′，m″′为剔除两个半圆轮廓和其中一条直线轮廓对应三维点后剩余的三维点的个数；

步骤8、随机从所述点集N_j″′中取至少2个点，记为待拟合选点II，对待拟合选点II进行直线拟合，得到拟合直线L′；按照步骤3)～步骤6)的方法选取另一直线所对应的三维点，标记为点集L_c″。

6.如权利要求5所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：所述迭代次数q₁计算公式如下：

式中，n₁为待拟合选点的个数；p₁为n₁个待拟合选点均为同一直线空间局内点的概率，Ratio₁为第一次求取的S与m″的比值。

7.如权利要求5所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：步骤十中所述槽孔特征参数利用所述点集P_h′、点集P_h″、点集L_c′、点集L_c″求取；

所述求取槽孔特征参数的计算过程如下：利用特征拟合方法分别对半圆对应的图像三维点集P_h′、点集P_h″进行圆拟合，对直线对应的图像三维点集L_c′、点集L_c″进行直线拟合，得到两个半圆的特征参数：半圆的中心坐标(x₁，y₁，z₁)，半径r1；另一半圆的中心坐标(x₂，y₂，z₂)，半径r2；以及第一拟合直线、第二拟合直线：

计算半圆的中心坐标(x₁，y₁，z₁)到第一拟合直线的距离D1以及到第二拟合直线的距离D2；另一半圆的中心坐标(x₂，y₂，z₂)到第一拟合直线的距离D3与以及到第二拟合直线的距离D4；半圆的中心坐标(x₁，y₁，z₁)到另一半圆的中心坐标(x₂，y₂，z₂)的距离D5；

则槽孔中心坐标为

8.如权利要求4或7所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：所述特征拟合方法包括最小二乘法、高斯拟合、切比雪夫拟合方法。

9.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：所述距离阈值T₁＝0～0.2mm，差值阈值T₂＝0～0.2mm。

10.如权利要求1所述槽孔特征的提取方法，其特征在于：所述图像预处理包括高斯滤波、二值化图像、边缘检测。