CN110322561A - 用于机器人无序分拣的3d相机及其测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于机器人无序分拣的3D相机及其测量方法,采用主动散斑投射技术，通过投射单元将设计的散斑图案投射到被测物体表面；然后，启动两个相机同步采集一次图像；最后，利用数字图像相关法对采集的图像进行匹配计算和三维解析，可实现被测表面三维点云的快速重建。每次测量仅需采集一次图像，图像处理更简单，大大提高测量速度。解决了传统结构光3D相机测量幅面小、解算速度慢的技术问题。投射单元投射幅面更大和亮度更强，能够满足物流分拣1.5m大视野的测量要求。
Description
技术领域
本发明涉及三维视觉测量技术领域，具体涉及一种用于机器人无序分拣的3D相机及其测量方法。
背景技术
近年来，随着三维视觉技术的快速发展和图像采集设备的不断进步，3D相机技术被越来越多的应用于高端制造、汽车制造、机器人、智能无人系统(无人车、无人机)等领域，为工业制造提供数字化依据，为自动化、智能化提供视觉感知。
3D相机按照技术原理可分为条纹结构光、线扫激光以及红外成像等。目前，商业化3D相机中有60％以上均采用了结构光技术，一般采用投影仪(如DLP投影仪)向被测物体表面投射多幅(如多频四步相移14幅)光栅图案(格雷码、正弦条纹等)，并利用相机多次采集图像来计算三维点云数据，精度较高，但需要对多幅图像进行解算、速度较慢；同时，受投影仪亮度和镜头不能定制的限制，基于结构光技术的3D相机不能用于大幅面(＞1m)的测量。另外，基于线激光技术的3D相机主要用于小型工件的在线检测，且价格昂贵。而基于红外成像技术的3D相机由于精度低，多用于手机、游戏、生物识别等消费级领域。
发明内容
有鉴于此，本发明拟公开一种用于机器人无序分拣的3D相机及其测量方法，以解决传统结构光3D相机测量幅面小、解算速度慢的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于由两个工业相机(1)和投射单元(2)组成；两个工业相机(1)位于投射单元(2)的两侧，且投射单元(2)的投射范围在两个工业相机(1)各自的图像采集范围之内。
进一步的，两个工业相机(1)与投射单元(2)位于大致一致的水平高度。
进一步的，所述投射单元(2)中包含散斑投射单元，所述散斑投射单元用于将散斑图案投射到被测物体表面，形成投射亮度均匀、高对比度的散斑图案，两个工业相机(1)用于同步采集被测物体图像。
进一步的，所述散斑投射单元主体包括高亮LED光源、散斑玻片以及用于光线传播的透镜单元，透镜单元包括多个先扩散再汇聚的镜片，带有散斑图案的散斑玻片设置在多个镜片之间。
进一步的，所述散斑图案利用计算机绘制矢量化随机制成，经光刻在透光玻璃片上形成散斑玻片。
根据测量幅面和距离，选型镜头或镜片和LED光源进行光路仿真后集成构建
一种测量方法，其特征在于采用上述的3D相机，具体包括如下步骤：
第一步，利用标定靶通过自标定方法标定3D相机的内、外参数，相机的内参数包括镜头焦距、主点坐标及镜头的畸变量等，相机的外参数为世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵；
第二步，采用主动散斑投射技术，通过投射单元(2)将预设的散斑图案投射到被测物体表面；
第三步，启动相机采集散斑图像，两个工业相机(1)各自采集一幅散斑图像；
第四步，利用数字图像相关法对各两个工业相机(1)采集的散斑图像进行匹配计算和三维解析，实现被测表面三维点云的快速重建。
进一步的，所述散斑图案生成方法如下：
(1)灰度图像生成；(2)图像二值化：对生成的灰度图像进行二值化处理，图像中灰度值大于128的像素点灰度值置为255，其余像素点灰度值置为0，即可得到黑白两色的二值化图像；(3)矢量化：对二值化图像进行逐行扫描，将所有连同的白色区域连接为矩形单元，最终整幅矢量图由图像高度层微小矩形堆积而成随机矢量化散斑图。
进一步的，第二步中，高亮LED光源发射的光线通过一个准直透镜将高度平行的光进行扩束，然后通过一个聚焦透镜将扩束光聚焦，并穿过光刻有散斑图案的散斑玻片聚焦到镜头焦距的焦点位置，使投射的散斑图案保持亮度均匀和较高清晰度。
进一步的，第四步中，基于数字图像相关法，采用去边缘化、三角网格划分、种子点计算、种子点扩散和立体重建技术，实现利用双目单幅散斑图像，快速解算被测件三维形貌点云。
本发明用于机器人无序分拣的3D相机和对应测量方法，采用主动散斑投射技术，通过投射单元将设计的散斑图案投射到被测物体表面；然后，启动两个相机同步采集一次图像；最后，利用数字图像相关法对采集的图像进行匹配计算和三维解析，可实现被测表面三维点云的快速重建。
相比传统的条纹结构光3D相机和对应测量方法，每次测量仅需采集一次图像，而传统结3D相机每次测量需要采集多幅(＞10幅)图像，因此，本发明图像处理更简单，大大提高测量速度。相比传统结构光技术常采用的商用投影仪和对应测量方法，本发明3D相机的投射单元投射幅面更大和亮度更强，能够满足物流分拣1.5m大视野的测量要求。
附图说明
图1为本发明3D相机结构示意图。
图2为本发明随机设计的一种散斑图案(a)实施例图和根据该图案投射得到的图像(b)。
图3为随机虚拟光源的示意图。
图4为由虚拟光源得到的灰度图像。
图5为由灰度图得到的二值化图像。
图6为由二值化图像得到的随机矢量化散斑图。
图7为投射器或投射单元的光路原理图。
图8为被测物(物流包装箱)的实物图和散斑图像(灰度)采集图；其中(a)为包装箱图像(未投射散斑)，(b)左相机散斑图像，(c)右相机散斑图像。
图9为常用的Sobel梯度算子示意图。
图10为梯度重心偏移量示意图。
图11为四角网格示意图。
图12为根据本发明的缺陷图像进行的三维点云重建效果图。
具体实施方式
下面结合附图1-12和实施例对本发明专利作进一步描述。
根据本发明实施的用于机器人无序分拣的3D相机，如图1所示，主要由两个工业相机1和投射单元2组成。本文所涉及的工业相机是机器视觉系统中标准视觉组件，可提供相机触发和图像采集等SDK，支持window环境软件的二次开发。为现有技术中本领域技术人员可以获取。两个工业相机1位于投射单元2的两侧形成双目摄像头，且投射单元2的投射范围在两个工业相机1各自的图像采集范围之内。
进一步的，两个工业相机1与投射单元2位于大致一致的水平高度。
进一步的，所述投射单元2中散斑投射单元，所述散斑投射单元用于将散斑图案投射到被测物体表面，形成投射亮度均匀、高对比度的散斑图案，两个工业相机1用于同步采集被测物体图像。
进一步的，本发明还提供一种测量方法，其特征在于采用本发明用于机器人无序分拣的3D相机，首先，采用主动散斑投射技术，通过投射单元2将设计的散斑图案投射到被测物体表面；然后，启动两个工业相机1同步采集一次被测物体图像；最后，利用数字图像相关法对采集的图像进行匹配计算和三维解析，可实现被测表面三维点云的快速重建。
第一步，利用标定靶通过自标定方法精确求解3D相机的内、外参数，相机的内参数(intrinsic parameters)包括镜头焦距、主点坐标及镜头的畸变量等，相机的外参数(external parameters)为世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵。
所述自标定方法主要包含以下步骤：
(1)标定图像采集。将标定靶放置于3D相机前标准测量距离(优选1.5～2.5m远)处，通过移动靶标获取六个不同位置和姿态的标定靶图像。
(2)标志点识别。首先对标定靶图像上的标志点进行像素级的边缘提取，然后经过亚像素提取、中心点拟合获得标志点的中心坐标，识别出六组图像中圆形特征点的图像坐标和编码点对应的编码值；
(3)重建编码点三维坐标。利用各组前两幅图片中公共的编码点，通过相对定向算计算出前两组图像的相对位置关系，并重建出编码点物方坐标(如两个相机在标定靶前两个姿态时拍摄的图像为2×2＝4幅)。
(4)参数优化。通过光束平差算法对相机内部参数、外部参数、编码点物方坐标进行整体的迭代优化。最后加入比例尺(即标定靶对角线距离)，得到真实的三维坐标以及准确的相机内外参数。
(5)输出相机标定参数。进一步对得到的相机外参数进行转换，得到左右相机坐标系的旋转矩阵以及平移矩阵。
第二步，采用主动散斑投射技术，通过投射单元2将设计的散斑图案(本实施例为图2的(a)图样，)投射到被测物体表面。得到的投射图像如图2的(b)所示。
投射单元2内置散斑主动投射器或散斑投射单元，其主体包括LED光源、散斑玻片以及用于光线汇聚的透镜单元(透镜单元包括若干功能不同的透镜)。
首先，利用计算机绘制矢量化随机散斑图案，经光刻制备成散斑玻片；然后，根据测量幅面和距离，选型镜头和LED光源进行光路仿真，集成构建一种散斑投射单元；最后，将散斑图案投射到被测物体表面，形成投射亮度均匀、高对比度的散斑图案。
所述散斑图案生成方法如下：
(1)灰度图像生成。如图3所示，在图像范围内，随机放置N个虚拟光源3(如图3)，整个图像范围内所有区域均受到该虚拟光源3的影响，光源强度和位置随机。图像上每个像素点的灰度值是所有光源共同作用的结果，像素灰度表示为：
其中，g(x,y)为像素灰度值，Ki为每个光源的亮度(0-255随机数)，(x,y)为像素坐标，(sxi,syi)为每个光源的坐标位置(随机数)，σ为光强因子(3-8间取值)。
虚拟光源3的个数一般取为图像宽度的3倍，图像最终的灰度值必须进行归一化处理(介于0-255)，生成的灰度图像如图4所示。
(2)图像二值化：对生成的灰度图像进行二值化处理，即：图像中灰度值大于128的像素点灰度值置为255，其余像素点灰度值置为0，即可得到黑白两色的二值化图像，如图5所示。
(3)矢量化：对二值化图像进行逐行扫描，将所有连同的白色区域连接为矩形单元，最终整幅矢量图由H(图像高度)层微小矩形堆积而成，如图6所示的随机矢量化散斑图。
如图7所示的投射器或投射单元的光路原理图。将设计好的随机矢量化散斑图案，通过激光刻蚀的方法雕刻制成透光散斑玻片3，加工精度2μm，以此散斑玻片3作为散斑主动投射器或散斑投射单元的散斑模板，高亮LED光源1发射的光线通过一个准直透镜2将高度平行的光进行扩束，然后通过一个聚光透镜5将扩束光聚焦，并穿过散斑玻片3聚焦到聚光透镜5镜头焦距的焦点位置，使投射的散斑图案保持亮度均匀和较高清晰度。在散斑玻片3和聚光透镜5之间设置透镜组4，透镜组4采用复眼透镜，具有匀光左右。
第三步，启动相机采集散斑图像。散斑图案投射到被测物体表面并保持约20ms，利用相机在10ms内完成散斑图像采集，并存储。图8为物流包装箱散斑图像(灰度)的实物图和采集图。其中，(a)为包装箱图像(未投射散斑)，(b)左相机散斑图像，(c)右相机散斑图像。
第四步，基于数字图像相关法，采用去边缘化、三角网格划分、种子点计算、种子点扩散和立体重建等技术，实现利用双目单幅散斑图像，快速解算被测件三维形貌点云。
所述散斑图像去边缘化方法如下：
梯度均值：计算图像子区范围内所有图像点梯度的平均值，而像点梯度采用常用的Sobel梯度算子(如图9所示)进行计算，表达式如式(2)所示：
式(2)中，I(x,y)为图像灰度，g为图像梯度，gx为图像水平方向梯度，gy为图像竖直方向梯度。
梯度均值常用式(3)进行计算：
式中，gavg为梯度均值，g(x,y)为图像上某一点(x,y)的梯度值，m、n分别为计算子区在水平和竖直方向的半径。
为了更好过滤点若匹配图像子区，引入一个梯度均值阈值λ，当计算子区的梯度均值gavg大于λ时，则表示该计算子区特征饱满可进行匹配计算，反之，当计算子区梯度均值gavg小于λ时，则表示该区域特征过于统一(即整体偏白或偏黑)，属于弱匹配区需要过滤去除，不参与匹配计算。
梯度重心偏移：图像计算子区内，所有像点的梯度重心相对于子区中心的偏移程度。图10为梯度重心偏移量示意图，其中，OD是图像子区的梯度重心，OC是图像子区的坐标中心，dx是重心点相对于中心点的x方向偏移量，dy是重心点相对于中心点的y方向偏移量。
为了获得一个无量纲的梯度重心偏移量计算算子，本文采用式(4)进行计算：
式(4)中，d为介于[0-1]之间的偏移因子，同时引入一个梯度偏移阈值μ，当d大于μ时，则表示该计算子区梯度特征分布不均，可能位于边缘区域，计算时需要剔除。
通过上述图像区边缘化处理，可以有效去除尖锐特征等弱计算区域。
所述三角网格划分方法如下：
一般情况下，不是所有像素点均参与计算，在满足采样需求的条件下，常对图像以等间距d进行网格划分。本文选用四角网格进行网格划分。如图11所示。
所述种子点计算方法如下：
对于图11中所示的空心小圆点(图11有四个箭头的点)标记为种子点，对于三角网格划分在采样时，种子点会向周围邻域点(实心小圆点)进行扩散，而种子点在匹配前无任何匹配初值，需要对其进行整像素和亚像素匹配.
最优种子点匹配完成后，利用相邻点变形的连续性，根据种子点与其邻近点(4个)在参考图像上的距离，通过式(2)可得其邻近点在待匹配图像上的位置初值(通常该初值与其实际位置相近)。利用该中心点位置与其在参考图像上的中心点位置相减作为u、v的初值，u、v分别为匹配点水平和竖直方向的相对位移，其余相关参数取与种子点相同，以此作为ILS算法的初值对邻近点进行优化匹配。利用种子点将上述4个邻近点匹配成功后，又可以这4个邻近点作为种子点，为其他未匹配邻近点(图11中所示小三角形)提供相关参数初值，如此不断向外扩散至所有点匹配完毕。经过种子点扩散计算，获取了密集种子点空间点三维坐标，即实现被测件三维形貌的点云重建。图12根据本本发明的缺陷图像图8a实现的三维点云重建效果。点云指很多密集的三维空间点，空间点分布越密集越形成一个连续的平面，也代表重建效果越好。
与传统的测量方法相比，本发明3D相机及其测量方法具有快速、动态、大视场测量的优势。
(1)由于每次测量仅需采集一次图像，这就大大提高测量速度。
(2)投射幅面更大、亮度更强，能够满足物流分拣1.5m大视野的测量要求以及黑色物体扫描难题。
(3)散斑相关法动态测量的优势，能够克服工业现场环境振动对三维测量的影响，满足物流分拣现场测量需求。
Claims (9)
1.一种用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于由两个工业相机（1）和投射单元（2）组成；两个工业相机（1）位于投射单元（2）的两侧，且投射单元（2）的投射范围在两个工业相机（1）各自的图像采集范围之内。
2.根据权利要求1所述的用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于：两个工业相机（1）与投射单元（2）位于大致一致的水平高度。
3.根据权利要求1所述的用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于：所述投射单元（2）中包含散斑投射单元，所述散斑投射单元用于将散斑图案投射到被测物体表面，形成投射亮度均匀、高对比度的散斑图案，两个工业相机（1）用于同步采集被测物体图像。
4.根据权利要求1所述的用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于：所述散斑投射单元主体包括高亮LED光源、散斑玻片以及用于光线传播的透镜单元，透镜单元包括多个先扩散再汇聚的镜片，带有散斑图案的散斑玻片设置在多个镜片之间。
5.根据权利要求1所述的用于机器人无序分拣的3D相机，其特征在于：所述散斑图案利用计算机绘制矢量化随机制成，经光刻在透光玻璃片上形成散斑玻片。
6.一种测量方法，其特征在于采用上述权利要求1-6任一项所述的3D相机，具体包括如下步骤：
第一步，利用标定靶通过自标定方法标定3D相机的内、外参数，相机的内参数包括镜头焦距、主点坐标及镜头的畸变量等，相机的外参数为世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵；
第二步，采用主动散斑投射技术，通过投射单元（2）将预设的散斑图案投射到被测物体表面；
第三步，启动相机采集散斑图像，两个工业相机（1）各自采集一幅散斑图像；
第四步，利用数字图像相关法对各两个工业相机（1）采集的散斑图像进行匹配计算和三维解析，实现被测表面三维点云的快速重建。
7.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于所述散斑图案生成方法如下：
（1）灰度图像生成；（2）图像二值化：对生成的灰度图像进行二值化处理，图像中灰度值大于128的像素点灰度值置为255，其余像素点灰度值置为0，即可得到黑白两色的二值化图像；（3）矢量化：对二值化图像进行逐行扫描，将所有连同的白色区域连接为矩形单元，最终整幅矢量图由图像高度层微小矩形堆积而成随机矢量化散斑图。
8.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于第二步中，高亮LED光源发射的光线通过一个准直透镜将高度平行的光进行扩束，然后通过一个聚焦透镜将扩束光聚焦，并穿过光刻有散斑图案的散斑玻片聚焦到镜头焦距的焦点位置，使投射的散斑图案保持亮度均匀和较高清晰度。
9.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于第四步中，基于数字图像相关法，采用去边缘化、三角网格划分、种子点计算、种子点扩散和立体重建技术，实现利用双目单幅散斑图像，快速解算被测件三维形貌点云。
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2019
- 2019-04-30 CN CN201910360919.4A patent/CN110322561A/zh active Pending
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