CN111426346A - 基于视觉的传感器及传感方法 - Google Patents

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杨海伟
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Abstract

基于视觉的传感器及传感方法，通过视觉测量组件对标识图像进行图像采集，处理后的图像得到外形几何数据，根据针孔成像原理得到视觉测量组件与标识图像之间的距离，从而可以得到感应体的实时位移，再根据物理模型可以计算出感应体的位移向量、外部压力以及加速度等物理量，此装置及方法结构简单，检测体不与被测装置直接接触，装置可以模块化生产，体积小，可以替代成本高昂的光栅尺、压力传感器等，适合在工业中推广使用。

Description

基于视觉的传感器及传感方法
技术领域
本发明涉及视觉传感器技术领域，具体涉及一种基于视觉的传感器及传感方法。
背景技术
随着移动信息技术的不断发展，各种各样的传感技术不断与网络互联技术结合发展，从而大大地推进了传感器技术的发展，视觉传感技术也得到了很大的发展，例如与公安信息系统相连的各大型公共场所的人脸识别传感系统，在公共安全领域发挥了非常大的作用。
在机床加工、精密检测、汽车生产、化工自动化等领域都会大量的用到压力、位置、加速度等传感器，传统传感器通过不同方式将需要测量的量(压力、位置、加速度)等转化为相应的可以通过特定手段测量的值，视觉感知因为其不需要直接接触被测量物体，特定情况下抗干扰能力强具有其不可比拟的优势。
现有技术中心也有运用视觉进行传感测量的技术，例如中国专利文献CN110634164A记载了一种视觉传感器快速标定方法，标定的过程中使用的特征点为机器人法兰或抓手上的显著点或者外设于机器人法兰或者抓手上的人工标记点，通过视觉传感器分别采集n个机器人位置下的特征点图像，基于机器人位姿获取机器人法兰坐标到基座坐标系的转换矩阵，再依据n个不同位姿下特征点的相机成像方程组通过非线性最小二乘法进行迭代求解，得到机器人基座坐标系到相机坐标系的坐标转换矩阵。
中国专利文献CN 104115486 A记载了一种包括图像传感器和用于使用多帧来分析及减少朝向视场外围的照明损失的视觉系统，公开了一种视觉系统，该视觉系统具有用于捕获图像的图像传感器，该图像传感器具有镜头、图像处理单元和可选的存储器单元。图像处理单元适于为图像的选定区域捕获来自过去的一组帧和/或把其存储在存储器中，其中图像到区域的划分和/或来自过去的帧的数量取决于镜头参数、图像传感器的位置和/或方位、或者所捕获图像的图像参数。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于视觉的传感器及传感方法，通过将外部的压力、位置或者加速度变化转化为标定图像与视觉系统之间的位置变化，通过图像的变化来反推出相应的值。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
基于视觉的传感器，包括感应体，感应体与内筒固定连接，内筒与套在外部的外筒滑动连接，外筒内下部设有视觉测量组件，视觉测量组件与下部的底板固定连接，底板与外筒固定连接，内筒底部设有标识图像，通过视觉测量组件内的真空成像原理，利用固有焦距值可以得出视觉测量组件和标识图像的相对位置，再根据距离的变化值可以得出相对位移，再结合位移时刻以及其他物理量根据物理模型转化可以得出位移向量、外部压力以及加速度等物理量传感值。
上述的视觉测量组件结构为：视觉测量组件上部设有正对于内筒底部标识图像的摄像头，摄像头下方连接有CMOS板，CMOS板下方连接有图像采集处理单元，图像采集处理单元下方连接有电源，摄像头、CMOS板、图像采集处理单元和电源通过固定支架固定连接。
上述的图像采集处理单元为基于FPGA的图像采集处理单元，包含FPGA芯片、SDRAM缓存、外网接口电路以及FIFO缓存器，FPGA芯片通过IIC总线协议与CMOS板、摄像头进行初始化设置，摄像头对焦工作拍摄采集图像，接着采集到的视频数据通过FIFO缓存器不断写入到SDRAM缓存中存储，再经过FIFO缓存器读出视频数据，接着，视频处理模块对读出的图像进行筛选并进行处理，通过显示驱动模块将图像信息显示在外接视频设备上，同时输出处理结果即距离信息。
上述的标识图像为棋盘格式或者原点图像；棋盘格式中的正方形和原点图像的圆形更利于进行图像轮廓处理；
上述的感应体和内筒为透明材料，可以利用自然光作为摄像曝光源。
上述外筒的结构为：在外筒顶部设有用于内筒导向的导向槽，外筒顶部还设有限位孔。
上述感应体和内筒的结构为：所述感应体上设有与限位孔位置对应的限位柱，在限位孔内设有弹力部件；
上述内筒上设有与导向槽位置对应的导向柱。
一种传感方法，传感器的传感步骤为：
步骤一：感应体处在初始位置，图像采集处理单元记录此时的标识图像大小；
步骤二：感应体受到外力，与感应体固定连接的内筒与外筒产生相对位移，，图像采集处理单元获取位移过程中标识图像，将步骤一获取的图像和位移时的图像进行实时处理；
步骤三：将步骤二中获得的处理后的图像进行轮廓比较，并通过物理模型转化为相应的物理传感量，并将此物理传感量输出。
上述步骤二中图像处理的步骤为：
步骤一：图像采集处理单元将采集到的图像进行灰度化处理，得到灰度图；
步骤二：将步骤一得到的灰度图进行二值化处理得到相应的二值化图像；
步骤三：将步骤二中得到的二值化图像搜寻轮廓，并同时对轮廓信息进行筛选得到单个目标的轮廓，拟合此轮廓图的外形，得出此外形的几何尺寸。
上述物理模型转化的步骤为：
步骤一：根据单目测距中针孔成像原理，结合图像处理后得到的几何尺寸，得出公式：
f/d＝w'/w
其中f为摄像头的固有焦距；d为物体平面距离针孔平面的距离；w为目标对象的实际长度；w’为目标对象通过针孔成像在成像平面上的像的尺寸，依此得出：
d＝(f*w)/w’。
步骤二：根据步骤二公式得出为初始位置时相机距离标识图像(6)的距离d1和位移后相机距离标识图像(6)的距离d2，则△d＝d2-d1为感应体(1)的位移距离；
步骤三：根据步骤二得出感应体的实时位移距离，结合时间变量以及物理公式转化可以得到位移向量、压力以及加速度。
本发明提供的一种基于视觉的传感器及传感方法，通过视觉测量组件对标识图像进行图像采集，处理后的图像得到外形几何数据，根据针孔成像原理得到视觉测量组件与标识图像之间的距离，从而可以得到感应体的实时位移，再根据物理模型可以计算出感应体的位移向量、外部压力以及加速度等物理量，此装置及方法结构简单，检测体不与被测装置直接接触，装置可以模块化生产，体积小，可以替代成本高昂的光栅尺、压力传感器等，适合在工业中推广使用。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明中传感器的结构示意图；
图2为图1中A-A处的剖面图；
图3为优选的标识图像示意图；
图4为底板的示意图；
图5为视觉测量组件的结构示意图；
图6为外筒的结构示意图；
图7为图6中A处的局部放大图；
图8为感应体和内筒的结构示意图；
图9为感应体和内筒的俯视图；
图10为本发明的测量原理示意图；
图11为本发明图像采集处理单元的运行原理示意图；
图12为本发明中图像采集处理单元所应用的单目测距原理示意图；
图13为本发明中图像采集处理单元中的图像处理原理示意图。
图中：感应体1、限位柱11、内筒2、导向柱21、外筒3、导向槽31、限位孔32、弹力部件33、视觉测量组件4、摄像头41、CMOS板42、图像采集处理单元43、电源44、固定支架45、底板5、标识图像6。
具体实施方式
如图1中所示，基于视觉的传感器，包括感应体1，感应体1与内筒2固定连接，内筒2与套在外部的外筒3滑动连接，外筒3内下部设有视觉测量组件4，视觉测量组件4与下部的底板5固定连接，底板5与外筒3固定连接，内筒2底部设有标识图像6，通过视觉测量组件4内的针孔成像原理，利用固有焦距值可以得出视觉测量组件4和标识图像6的相对位置，再根据距离的变化值可以得出相对位移，再结合位移时刻以及其他物理量根据物理模型转化可以得出位移向量、外部压力以及加速度等物理量传感值。
如图5中所示，上述的视觉测量组件4结构为：视觉测量组件4上部设有正对于内筒2底部标识图像6的摄像头41，摄像头41下方连接有CMOS板42，CMOS板42下方连接有图像采集处理单元43，图像采集处理单元43下方连接有电源44，摄像头41、CMOS板42、图像采集处理单元43和电源44通过固定支架45固定连接。
如图11中所示，上述的图像采集处理单元43为基于FPGA的图像采集处理单元，包含FPGA芯片、SDRAM缓存、外网接口电路以及FIFO缓存器，FPGA芯片通过IIC总线协议与CMOS板、摄像头41进行初始化设置，摄像头41对焦工作拍摄采集图像，接着采集到的视频数据通过FIFO缓存器不断写入到SDRAM缓存中存储，再经过FIFO缓存器读出视频数据，接着，视频处理模块对读出的图像进行筛选并进行处理，通过显示驱动模块将图像信息显示在外接视频设备上，同时输出处理结果即距离信息。
如图3中所示，上述的标识图像6为棋盘格式或者原点图像；棋盘格式中的正方形和原点图像的圆形更利于进行图像轮廓处理；
上述的感应体1和内筒2为透明材料，可以利用自然光作为摄像曝光源。
如图6中所示，上述外筒3的结构为：在外筒3顶部设有用于内筒2导向的导向槽31，外筒3顶部还设有限位孔32。
如图8和图9中所示，上述感应体1和内筒2的结构为：所述感应体1上设有与限位孔32位置对应的限位柱11，在限位孔32内设有弹力部件33；
上述内筒2上设有与导向槽31位置对应的导向柱21。
如图10中所示，一种传感方法，传感器的传感步骤为：
步骤一：感应体1处在初始位置，图像采集处理单元43记录此时的标识图像6大小；
步骤二：感应体1受到外力，与感应体1固定连接的内筒2与外筒3产生相对位移，，图像采集处理单元43获取位移过程中标识图像6，将步骤一获取的图像和位移时的图像进行实时处理；
步骤三：将步骤二中获得的处理后的图像进行轮廓比较，并通过物理模型转化为相应的物理传感量，并将此物理传感量输出。
如图13中所示，上述步骤二中图像处理的步骤为：
步骤一：图像采集处理单元43将采集到的图像进行灰度化处理，得到灰度图；
步骤二：将步骤一得到的灰度图进行二值化处理得到相应的二值化图像；
步骤三：将步骤二中得到的二值化图像搜寻轮廓，并同时对轮廓信息进行筛选得到单个目标的轮廓，拟合此轮廓图的外形，得出此外形的几何尺寸。
如图10和图12中所示，上述物理模型转化的步骤为：
步骤一：根据单目测距中针孔成像原理，结合图像处理后得到的几何尺寸，得出公式：
f/d＝w'/w
其中f为摄像头的固有焦距；d为物体平面距离针孔平面的距离；w为目标对象的实际长度；w’为目标对象通过针孔成像在成像平面上的像的尺寸，依此得出：
d＝(f*w)/w’。
步骤二：根据步骤二公式得出为初始位置时相机距离标识图像6的距离d1和位移后相机距离标识图像6的距离d2，则△d＝d2-d1为感应体1的位移距离；
步骤三：根据步骤二得出感应体1的实时位移距离，结合时间变量以及物理公式转化可以得到位移向量、压力以及加速度；
例如根据位移的增大和减小可以得到位移向量；
根据位移和时间的对应关系，依据公式:
V＝△d/△t,a＝dv/dt得到加速度，其中V为感应体1的位移速度，a为感应体1的瞬时加速度；
根据牛顿第二定律F＝m*a,因为感应体1和内筒2整体质量已知，可以得到施加在感应体1表面的力F，由压强公式F＝P*S，因为感应体1表面积为固定值，可得出感应体1收到的压强。

Claims (9)

1.基于视觉的传感器，其特征是：包括感应体(1)，感应体(1)与内筒(2)固定连接，内筒(2)与套在外部的外筒(3)滑动连接，外筒(3)内下部设有视觉测量组件(4)，视觉测量组件(4)与下部的底板(5)固定连接，底板(5)与外筒(3)固定连接，内筒(2)底部设有标识图像(6)。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的传感器，其特征在于，所述的视觉测量组件(4)结构为：视觉测量组件(4)上部设有正对于内筒(2)底部标识图像(6)的摄像头(41)，摄像头(41)下方连接有CMOS板(42)，CMOS板(42)下方连接有图像采集处理单元(43)，图像采集处理单元(43)下方连接有电源(44)，摄像头(41)、CMOS板(42)、图像采集处理单元(43)和电源(44)通过固定支架(45)固定连接。
3.根据权利要求2所述的基于视觉的传感器，其特征是：所述的图像采集处理单元(43)为基于FPGA的图像采集处理单元，包含FPGA芯片、SDRAM缓存、外网接口电路以及FIFO缓存器。
4.根据权利要求1所述的基于视觉的传感器，其特征是：所述的标识图像(6)为棋盘格式或者原点图像；
所述的感应体(1)和内筒(2)为透明材料。
5.根据权利要求1所述的基于视觉的传感器，其特征在于，所述外筒(3)的结构为：在外筒(3)顶部设有用于内筒(2)导向的导向槽(31)，外筒(3)顶部还设有限位孔(32)。
6.根据权利要求5所述的基于视觉的传感器，其特征在于，所述感应体(1)和内筒(2)的结构为：所述感应体(1)上设有与限位孔(32)位置对应的限位柱(11)，在限位孔(32)内设有弹力部件(33)；
所述内筒(2)上设有与导向槽(31)位置对应的导向柱(21)。
7.使用上述权利要求1～6所述传感器的传感方法，其特征在于，传感器的传感步骤为：
步骤一：感应体(1)处在初始位置，图像采集处理单元(43)记录此时的标识图像(6)大小；
步骤二：感应体(1)受到外力，与感应体(1)固定连接的内筒(2)与外筒(3)产生相对位移，，图像采集处理单元(43)获取位移过程中标识图像(6)，将步骤一获取的图像和位移时的图像进行实时处理；
步骤三：将步骤二中获得的处理后的图像进行轮廓比较，并通过物理模型转化为相应的物理传感量，并将此物理传感量输出。
8.根据权利要求7所述的传感方法，其特征在于，所述步骤二中图像处理的步骤为：
步骤一：图像采集处理单元(43)将采集到的图像进行灰度化处理，得到灰度图；
步骤二：将步骤一得到的灰度图进行二值化处理得到相应的二值化图像；
步骤三：将步骤二中得到的二值化图像搜寻轮廓，并同时对轮廓信息进行筛选得到单个目标的轮廓，拟合此轮廓图的外形，得出此外形的几何尺寸。
9.根据权利要求8所述的传感方法，其特征在于，所述物理模型转化的步骤为：
步骤一：根据单目测距中针孔成像原理，结合图像处理后得到的几何尺寸，得出公式：
f/d＝w'/w
其中f为摄像头的固有焦距；d为物体平面距离针孔平面的距离；w为目标对象的实际长度；w’为目标对象通过针孔成像在成像平面上的像的尺寸，依此得出：
d＝(f*w)/w’。
步骤二：根据步骤二公式得出为初始位置时相机距离标识图像(6)的距离d1和位移后相机距离标识图像(6)的距离d2，则△d＝d2-d1为感应体(1)的位移距离；
步骤三：根据步骤二得出感应体(1)的实时位移距离，结合时间变量以及物理公式转化可以得到位置向量、压力以及加速度。
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