CN111366092A - 线结构光传感器位姿调整方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种结构光传感器位姿调整方法，包括：提取光条中心点；根据光条中心点形成的线型：相交直线、异面直线、平行直线和多段弧线，计算其对应的特征线和特征点；计算特征线与基准线之间的夹角，将其记为角度偏差θ；计算特征点相对于基准点之间的向量V，向量V与基准线之间的夹角β；所述基准线和基准点通过预先示教过程获取；计算位置偏差；根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求；本方法能够有效对各类光条线型进行针对性计算，准确获取传感器的位置偏差数值，提高设备的检测精度以及检测稳定性。

Description

线结构光传感器位姿调整方法
技术领域
本发明涉及激光视觉测量领域，具体涉及一种线结构光传感器位姿调整方法。
背景技术
线结构光测量技术将线结构光投射到被测物体表面，通过相机拍摄到激光条纹图像，再由光条中心提取算法及相机标定模型共同推算出被测物体表面的三维坐标信息。近年来随着光电传感技术、计算机技术和光学半导体技术的高速发展，线结构光测量以其非接触高效实时测量的特点而广泛应用于工业检测、目标识别和逆向工程领域中。
线结构光传感器内的视觉采集元件(相机)往往是固定在设备内部的，采集图像的质量取决于传感器与被测物之间的位置关系，若线结构光传感器与被测物的相对位置倾角较大时，可能会产生图像采集盲区，令被测物的特征目标不在检测区域内；而当线结构光传感器与被测物距离过远或过近时，特别是被测物的特征目标不在检测设备景深范围内时，采集到的图像就会变得模糊，无法清晰聚焦，进而影响检测结果的精度及鲁棒性。为了获取传感器与被测物之间的相对位置，CN201910385763.5公开了一种手持式视觉检测设备及其位姿检测方法，其针对光条呈现直线的情形提供了一种位姿调整方法，但对于被测光条线型为：交叉、异面、凸起、平行、凹陷、波动等情况欠缺考虑。而事实上，线结构光常被应用于测量被测物的间隙、面差特征，此种测量过程光条通常处于交叉、异面、平行的情况，还会出现凸起并断开(被测物面差位置兼具间隙)、明显凸起(该位置仅有面差)、或者呈弧状(如：被测物为球状物或柱状，光条通常呈现弧状)的情形，对于此种光条，现有方法无法实现有效调整。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种线结构光传感器位姿调整方法，本方法能够有效对各类光条线型进行针对性计算，准确获取传感器的位置偏差数值，并根据位置偏差上下、左右调整传感器，使其满足工作要求，降低操作人员的使用难度，提高设备的检测精度以及检测稳定性。
一种线结构光传感器位姿调整方法，所述线结构光传感器包括激光器和相机；所述激光器用于向待测物表面投射线结构光；所述相机用于采集投射在待测物表面的激光形成的图像；
包括如下步骤：
1)将所述相机获取的被测物表面光条图像进行预处理，提取光条中心点；
2)根据光条中心点形成的线型，按照以下方法计算特征线和特征点：
若光条中心点形成的线型为：相交直线或异面直线，则将两条相交或异面直线夹角的角平分线记为特征线；将相交直线的交点坐标记为特征点，或异面直线上端点I和端点II之间连线的中点，记为特征点；
若光条中心点形成的线型为平行直线：则将平行直线夹角的角平分线或者平行直线的任一直线记为特征线；将平行直线端点a和端点b之间连线的中点，记为特征点；
所述端点I、端点a为位于左侧光条直线最右侧的点，端点II、端点b为位于右侧光条直线最左侧的点；
若光条中心点形成的线段为多段弧线，则利用各段弧线分别拟合圆，获取圆心，从得到的圆心中任选两个，连线，记为特征线；将两个圆心中任一圆心或两圆心连线的中点记为特征点；
3)采用以下方法计算特征线与基准线之间的夹角，将其记为角度偏差θ；
计算特征点相对于基准点之间的向量V，向量V与基准线之间的夹角β；所述基准线和基准点通过预先示教过程获取；
按照以下方法计算位置偏差：
前/后偏移误差B1＝|V|×cos(β)；
左/右偏移误差B2＝|V|×sin(β)；
根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
进一步，所述预先示教过程为：
经调整后，线结构光传感器能够正确获取被测物特征，相机采集此时的光条图像，存储为标准图像，采用与步骤1)、2)相同的处理过程，将标准图像中得出的特征线和特征点记为基准线和基准点。
进一步，还包括步骤4)：
按照步骤3)得出的角度偏差θ和位置偏差，调整线结构光传感器位姿，利用调整后的传感器向被测物表面投射光条，采集光条图像并再次计算角度偏差θ和位置偏差，分别判断角度偏差θ、前/后偏移误差B1和左/右偏移误差B2是否处于预设偏移范围，若是，则当前待测光条位姿满足测量要求，可以进行后续测量；若否，则当前待测光条位姿不满足要求，继续根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
进一步，步骤3)中，角度偏差θ、向量V和夹角β的计算方法如下：
θ＝A1-A0，其中，A1表示的特征线角度A1＝arctan(dy1/dx1)，dy1为特征线沿y轴的分量，dx1为特征线沿x轴的分量；
A0表示基准线的角度A0＝arctan(dy0/dx0)，dy0为基准线沿y轴的分量，dx0为基准线沿x轴的分量；
向量V＝P1-P0，其中，P1表示特征点坐标，P0表示基准点坐标；
β＝arctan(Vy/Vx)-A0，其中Vy为向量V沿y轴的分量，Vx为向量V沿x轴的分量。
进一步，端点I、端点a、端点II、端点b的计算方式为：
分别对左侧光条和右侧光条进行直线拟合，得到左侧直线段、右侧直线段，将左侧直线段最右侧的点记为端点I或端点a；将右侧直线段最左侧的点记为端点II或端点b。
进一步，步骤1)中，对光条图像进行预处理，提取光条中心点的方法为：
对光条图像进行均值滤波处理；对滤波后的图像进行二值化，获取光条前景区域；提取前景区域中的骨架线，将骨架线上的点记为光条中心点。
本发明方法有效提高了线结构光传感器的检测精度以及检测稳定性。
附图说明
图1为实施例中线型为有交点的相交直线的示意图；
图2为实施例中线型为无交点的相交直线的示意图；
图3为实施例中线型为异面直线的示意图；
图4为实施例中线型为平行直线的示意图；
图5为实施例中线型为多段弧线的示意图。
具体实施方式
一种线结构光传感器位姿调整方法，线结构光传感器包括激光器和相机；激光器用于向待测物表面投射线结构光；相机用于采集投射在待测物表面的激光形成的图像；
包括如下步骤：
1)将相机获取的被测物表面光条图像进行预处理，提取光条中心点；
2)根据光条中心点形成的线型，按照以下方法计算特征线和特征点：
若光条中心点形成的线型为：相交直线(如图1测量直角的激光条、图2测量间隙的激光条)或异面直线(如图3所示测量间隙+面差的激光条)，则将两条相交或异面直线夹角的角平分线记为特征线；将相交直线的交点坐标记为特征点(图2需要将两条直线延伸得到交点)，或异面直线上端点I和端点II之间连线的中点坐标，记为特征点；
若光条中心点形成的线型为平行直线(如图4测量平行间隙的激光条)：则将平行直线夹角的角平分线(垂直测量面)或者平行直线的任一直线记为特征线；将平行直线端点a和端点b之间连线的中点，记为特征点；
端点I、端点a为位于左侧光条直线最右侧的点，端点II、端点b为位于右侧光条直线最左侧的点；
若光条中心点形成的线段为多段弧线(如图5测量弧形表面的激光条)，则利用各段弧线分别拟合圆，获取圆心，从得到的圆心中任选两个，连线，记为特征线；将两个圆心中任一圆心或两圆心连线的中点记为特征点；
3)采用以下方法计算特征线与基准线之间的夹角，将其记为角度偏差θ；
计算特征点相对于基准点之间的向量V，向量V与基准线之间的夹角β；基准线和基准点通过预先示教过程获取；
按照以下方法计算位置偏差：
前/后偏移误差B1＝|V|×cos(β)；
左/右偏移误差B2＝|V|×sin(β)；
根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
具体的，预先示教过程为：
经调整后，线结构光传感器能够正确获取被测物特征，相机采集此时的光条图像，存储为标准图像，采用与步骤1)、2)相同的处理过程，将标准图像中得出的特征线和特征点记为基准线和基准点。
其中，角度偏差θ、向量V和夹角β的计算方法如下：
θ＝A1-A0，其中，A1表示的特征线角度A1＝arctan(dy1/dx1)，dy1为特征线沿y轴的分量，dx1为特征线沿x轴的分量；
A0表示基准线的角度A0＝arctan(dy0/dx0)，dy0为基准线沿y轴的分量，dx0为基准线沿x轴的分量；
向量V＝P1-P0，其中，P1表示特征点坐标，P0表示基准点坐标；
β＝arctan(Vy/Vx)-A0，其中Vy为向量V沿y轴的分量，Vx为向量V沿x轴的分量。
为了验证调整后的光条位姿是否符合要求，本实施例中，还包括步骤4)：
按照步骤3)得出的角度偏差θ和位置偏差，调整线结构光传感器位姿，利用调整后的传感器向被测物表面投射光条，采集光条图像并再次计算角度偏差θ和位置偏差，分别判断角度偏差θ、前/后偏移误差B1和左/右偏移误差B2是否处于预设偏移范围，若是，则当前待测光条位姿满足测量要求，可以进行后续测量；若否，则当前待测光条位姿不满足要求，继续根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
作为本发明的一种实施方式，端点I、端点a、端点II、端点b的计算方式为：
分别对左侧光条和右侧光条进行直线拟合，得到左侧直线段、右侧直线段，将左侧直线段最右侧的点记为端点I或端点a；将右侧直线段最左侧的点记为端点II或端点b。
作为本发明的另一种实施方式，步骤1)中，对光条图像进行预处理，提取光条中心点的方法为：
对光条图像进行均值滤波处理；对滤波后的图像进行二值化，获取光条前景区域；提取前景区域中的骨架线，将骨架线上的点记为光条中心点。
以下以汽车间隙面差测量为例，具体阐释本方法的应用过程，根据汽车厂商的要求，设定待检测位置，如车门缝隙、车顶盖面差等；具体实施时，线结构光传感器可由机器人带动对待测位置进行测量，也可以是手持式传感器，由操作人员手持测量，每次测量完成后，传感器从测量位置恢复到初始位置，下一次测量时，再移动至测量位置；
针对单个待检测位置，首先进行预先示教过程：获取基准线、基准点；
当下一台待测车辆落位到检测工位之后，将线结构光传感器移动至测量位置，向待检测位置投射光条，根据本发明调整方法计算偏移误差，并实时调整传感器位姿，下表为针对不同待测车辆的同一位置车门间隙，多次测量过程中的调整数据：
测量次数 A1的弧度值 A0的弧度值 θ的弧度值 基准点坐标P0 特征点坐标P1 向量V 夹角β 前/后偏移误差 左/右偏移误差
1 0.126252 0.141849 0.893651 (-1.951560,3.170399) (-3.252177,-1.171465) (-1.300616,-4.341864) -114.803 -1.901379 -4.114382
2 0.126994 0.141849 0.851163 (-1.951560,3.170399) (-4.069761,3.561323) (-2.118201,0.390924) 161.4161 -2.04166 0.686456
3 0.125112 0.141849 0.958975 (-1.951560,3.170399) (-4.809559,8.469787) (-2.857998,5.299388) 110.211 -2.080099 5.650208
4 0.367411 0.141849 -12.9237 (-1.951560,3.170399) (-1.182518,-1.808500) (0.769042,-4.978899) -89.3468 0.057432 -5.037615
5 0.372011 0.141849 -13.1873 (-1.951560,3.170399) (-1.455371,-2.182553) (0.496190,-5.352952) -92.8315 -0.265561 -5.369336
6 0.367421 0.141849 -12.9243 (-1.951560,3.170399) (-4.017915,1.764220) (-2.066355,-1.406178) -153.892 -2.244398 -1.099926
7 0.027483 0.141849 6.552693 (-1.951560,3.170399) (-3.731589,3.025007) (-1.780029,-0.145391) -183.458 -1.782705 0.107718
8 0.030629 0.141849 6.372433 (-1.951560,3.170399) (-3.170004,-2.076728) (-1.218443,-5.247127) -111.2 -1.948013 -5.02217
9 0.025858 0.141849 6.645808 (-1.951560,3.170399) (-3.462524,5.015034) (-1.510964,1.844635) 121.194 -1.235005 2.039719
10 -0.21009 0.141849 20.16456 (-1.951560,3.170399) (-4.185393,0.274963) (-2.233833,-2.895435) -135.778 -2.620736 -2.550548
11 -0.20905 0.141849 20.10475 (-1.951560,3.170399) (-3.190560,5.050498) (-1.239000,1.880100) 115.2578 -0.960759 2.036379
12 -0.21657 0.141849 20.53602 (-1.951560,3.170399) (-2.410980,9.529953) (-0.459420,6.359554) 86.00457 0.444269 6.360631
13 0.467629 0.141849 -18.6658 (-1.951560,3.170399) (-0.251851,-0.901416) (1.699710,-4.071815) -75.4701 1.10699 -4.271213
14 0.462375 0.141849 -18.3648 (-1.951560,3.170399) (-2.530639,3.224150) (-0.579079,0.053751) 166.5695 -0.565664 0.135078
15 0.462424 0.141849 -18.3676 (-1.951560,3.170399) (-4.847224,7.489809) (-2.895664,4.319410) 115.7099 -2.255928 4.685399
其中，角度偏差θ的弧度值(单位：rad)为正数表示向右倾斜，需要向左旋转，反之，负数表示向左倾斜，需要向右旋转；
前/后偏移误差(单位:mm)为正数表示当前传感器位姿靠近被测物，需要调整向后移动；反之，负数表示当前传感器位姿远离被测物，需要调整向前移动；
左/右偏移误差(单位:mm)为正数表示当前传感器位姿偏左，需要调整向右移动；反之，负数表示当前传感器位姿偏右，需要调整向左移动；
试验证明，经过本方法能够准确调节出传感器的正确位姿，进而得到正确位置的激光条，提高了后续车门间隙的计算精度。
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。

Claims (6)

1.一种线结构光传感器位姿调整方法，所述线结构光传感器包括激光器和相机；所述激光器用于向待测物表面投射线结构光；所述相机用于采集投射在待测物表面的激光形成的图像；
其特征在于，包括如下步骤：
1)将所述相机获取的被测物表面光条图像进行预处理，提取光条中心点；
2)根据光条中心点形成的线型，按照以下方法计算特征线和特征点：
若光条中心点形成的线型为：相交直线或异面直线，则将两条相交或异面直线夹角的角平分线记为特征线；将相交直线的交点坐标记为特征点，或异面直线上端点I和端点II之间连线的中点坐标，记为特征点；
若光条中心点形成的线型为平行直线：则将平行直线夹角的角平分线或者平行直线的任一直线记为特征线；将平行直线端点a和端点b之间连线的中点，记为特征点；
所述端点I、端点a为位于左侧光条直线最右侧的点，端点II、端点b为位于右侧光条直线最左侧的点；
若光条中心点形成的线段为多段弧线，则利用各段弧线分别拟合圆，获取圆心，从得到的圆心中任选两个，连线，记为特征线；将两个圆心中任一圆心或两圆心连线的中点记为特征点；
3)采用以下方法计算特征线与基准线之间的夹角，将其记为角度偏差θ；
计算特征点相对于基准点之间的向量V，向量V与基准线之间的夹角β；所述基准线和基准点通过预先示教过程获取；
按照以下方法计算位置偏差：
前/后偏移误差B1＝|V|×cos(β)；
左/右偏移误差B2＝|V|×sin(β)；
根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
2.如权利要求1所述线结构光传感器位姿调整方法，其特征在于：所述预先示教过程为：
经调整后，线结构光传感器能够正确获取被测物特征，相机采集此时的光条图像，存储为标准图像，采用与步骤1)、2)相同的处理过程，将标准图像中得出的特征线和特征点记为基准线和基准点。
3.如权利要求1所述线结构光传感器位姿调整方法，其特征在于：还包括步骤4)：
按照步骤3)得出的角度偏差θ和位置偏差，调整线结构光传感器位姿，利用调整后的传感器向被测物表面投射光条，采集光条图像并再次计算角度偏差θ和位置偏差，分别判断角度偏差θ、前/后偏移误差B1和左/右偏移误差B2是否处于预设偏移范围，若是，则当前待测光条位姿满足测量要求，可以进行后续测量；若否，则当前待测光条位姿不满足要求，继续根据角度偏差θ和位置偏差调整传感器/被测物位姿，使待测光条位姿符合测量要求。
4.如权利要求3所述线结构光传感器位姿调整方法，其特征在于：步骤3)中，角度偏差θ、向量V和夹角β的计算方法如下：
θ＝A1-A0，其中，A1表示的特征线角度A1＝arctan(dy1/dx1)，dy1为特征线沿y轴的分量，dx1为特征线沿x轴的分量；
A0表示基准线的角度A0＝arctan(dy0/dx0)，dy0为基准线沿y轴的分量，dx0为基准线沿x轴的分量；
向量V＝P1-P0，其中，P1表示特征点坐标，P0表示基准点坐标；
β＝arctan(Vy/Vx)-A0，其中Vy为向量V沿y轴的分量，Vx为向量V沿x轴的分量。
5.如权利要求1所述线结构光传感器位姿调整方法，其特征在于：端点I、端点a、端点II、端点b的计算方式为：
分别对左侧光条和右侧光条进行直线拟合，得到左侧直线段、右侧直线段，将左侧直线段最右侧的点记为端点I或端点a；将右侧直线段最左侧的点记为端点II或端点b。
6.如权利要求1所述线结构光传感器位姿调整方法，其特征在于：步骤1)中，对光条图像进行预处理，提取光条中心点的方法为：
对光条图像进行均值滤波处理；对滤波后的图像进行二值化，获取光条前景区域；提取前景区域中的骨架线，将骨架线上的点记为光条中心点。
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