CN112017244A - 一种高精度平面物体定位方法及装置 - Google Patents

一种高精度平面物体定位方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112017244A
CN112017244A CN202010909448.0A CN202010909448A CN112017244A CN 112017244 A CN112017244 A CN 112017244A CN 202010909448 A CN202010909448 A CN 202010909448A CN 112017244 A CN112017244 A CN 112017244A
Authority
CN
China
Prior art keywords
laser
point
image
gray
camera
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010909448.0A
Other languages
English (en)
Inventor
杨佳锷
姜迪
廖雪飞
王雨佳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Aonuo Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Aonuo Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Aonuo Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Aonuo Technology Co ltd
Priority to CN202010909448.0A priority Critical patent/CN112017244A/zh
Publication of CN112017244A publication Critical patent/CN112017244A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种高精度平面物体定位方法及装置，所述定位方法包括如下步骤：步骤一、激光点成像；步骤二、图像处理：a、图像灰度化处理；b、激光点重心精准定位；c、双目视觉精准定位；步骤三、精准定位。本发明使用双线阵相机的方式代替传统二维面阵相机，提高了二维点云的获取效率，同时使用激光作为主动光源扫射待检测区域，弥补了受光照等环境影响的不足。在识别精度方面，相比于传统的深度相机方法也有提高。

Description

一种高精度平面物体定位方法及装置
技术领域
本发明属于图像识别与定位技术领域，具体涉及一种高精度平面物体定位方法及装置。
背景技术
目前，视觉图像检测技术广泛应用于生产、生活的方方面面，特别是在智能工厂、智能装备等领域更是研究热点之一。随着智能产业的不断发展，各行各业也越来越依赖视觉图像检测技术进行识别、测量等工作。常用的传统方法如下：
1、TOF系列方案：精度太低，一般是cm级，该专利可以达到1mm以下，借助亚像素等算法甚至可以到0.1mm以下；
2、面结构光方案：成本太高，主要是投射可变的主动投影需要比较昂贵且高性能的投影仪；
3、双目方案：适应性差，主要是因为双目对环境光要求跟高，对物体表面局部纹理要求更高。
为了能够更好地提高物体识别精度可以采用多种新型传感器，对物体表面进行信息数据采集，针对受环境光等因素影响的问题，可以采用主动投射光源的方式进行改变。尽管如此，采用传统双目识别的方法仍然受限于被识别物体的表面纹理信息、仍然存在识别效率低下等缺点。针对以上问题，目前需要一种新的识别定位方法，减少上述各类问题发生的概率，完成对物体的精准定位。
发明内容
本发明为了能够更好地适应复杂的识别环境，减少装置所占用的深度空间，提高识别效率，完成对目标物体的精准定位识别，克服传统识别方法存在的问题，提出了一种基于双线阵相机与激光发射装置相结合的定位方法。
本发明涉及一种高精度平面物体定位方法，包括如下步骤：
步骤一、激光点成像：
激光发射器发射出的激光，经过镜片折射，照射在目标区域物体表面形成激光点；同时，左右线阵相机对目标区域进行拍摄，得到待处理的图像信息；
步骤二、图像处理：
a、图像灰度化处理
将所述图像信息进行灰度化处理，将其转化为只含亮度信息，不含色彩信息的灰度图；设左线阵相机获取到的图像上某个像素点f(i)，经计算得到该点在灰度图中的像素点Gray(i)；
b、激光点重心精准定位
设线阵相机灰度图的某一像素点为Gray(i)，计算得到该点区域的激光点重心坐标i，完成激光点重心的精准定位；
c、双目视觉精准定位
选取左右两个双线阵相机，根据双目视觉定位算法，得到激光点P(x,z)的横坐标x和纵坐标z；
步骤三、精准定位：
激光发射器发射的激光，随不断改变方向的镜片改变光路方向，投射至平面的各个位置，对平面进行横扫，将每一时刻的激光点绘制在同一张图片中，形成二维点阵图，绘制出待测区域目标物体的轮廓，根据轮廓信息判断物体重心位置，实现对平面物体的精准定位。
进一步地，步骤二中，Gray(i)的计算公式为：
Gray(i)＝0.299×R(i)+0.578×G(i)+0.114×B(i)
其中，Gray(i)为经过灰度化后灰度图中的像素点；R(i)为f(i)的红色分量；G(i)为f(i)的绿色分量；B(i)为f(i)的蓝色分量。
进一步地，步骤二中，激光点重心坐标
Figure BDA0002662696560000021
根据以下公式得到：
Figure BDA0002662696560000022
其中，
Figure BDA0002662696560000023
为该激光点区域的激光点重心坐标；Ω为激光点区域集合；
左线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000024
右线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000025
进一步地，步骤二中，所述双目视觉定位算法如下：设激光点在现实中的坐标为P(x,z)；
Figure BDA0002662696560000026
Figure BDA0002662696560000027
Z1＝Z2+a
Figure BDA0002662696560000031
x＝xL*(z+a)/f
Z＝Z2
其中，Z1为P点距离左相机的垂直距离；Z2为P点距离右相机的垂直距离；f为相机焦距；b为两相机之间的水平距离；a为两相机之间的垂直距离；P(x,z)为激光点的真实坐标；xL为该激光点在左相机的图像坐标；xR为该激光点在右相机的图像坐标；
将
Figure BDA0002662696560000032
带入到xL，将
Figure BDA0002662696560000033
带入到xR，可得到目标激光点P(x,z)的真实坐标值。
本发明还涉及一种高精度平面物体定位装置，包括两个线阵相机，以及放置在两线阵相机中间的激光发射装置；激光发射装置包括激光发射器和设有反光镜片的转盘，激光发射器发射的点经过镜面折射到平面的某一点，并被线阵相机获取，随着激光发射器中电机的不断旋转，激光点被投射到平面上的各个方向。
进一步地，两个线阵相机的连线与水平线成45度角。
进一步地，在激光发射装置中，反光镜片双面均可反光并垂直设立于转盘上。
本发明使用双线阵相机的方式代替传统二维面阵相机，提高了二维点云的获取效率，同时使用激光作为主动光源扫射待检测区域，弥补了受光照等环境影响的不足。在识别精度方面，相比于传统的深度相机方法也有提高。
本发明的高精度平面物体定位方法，结构光主动投射与双目高精度测量相结合，降低了对环境光和局部纹理的要求，有能达到高精度，造价较低。解决了传统测量方法中占用空间大、识别效率低、测量精度低、受光照环境影响大等问题。测量区域有效长度1000mm，有效宽度为1000mm，物体的重心定位精度误差在1mm以内。还能够有效提高使用空间利用率，此装置可嵌入其他设备生产环节中。
附图说明
图1是本发明中线阵相机的位置关系示意图；
图2是本发明的整套结构在实际应用中的位置关系示意图；
图3是本发明中激光发射装置的结构示意图；
图4是本发明平面物体定位方法的流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1至4所示，本发明涉及一种高精度双线阵相机和激光发射器融合的视觉定位识别方法，具体操作如下：
步骤一、激光点成像
激光发射器发射出一束激光，经过镜片折射，照射在目标区域物体表面，形成激光点。同时，左右线阵相机同时对目标区域进行拍摄，并将获取的图像信息返回至嵌入式设备等待数据处理。
步骤二、图像处理
a)图像灰度化处理
线阵相机将获取到的图像数据通过数据线缆传输至嵌入式设备后，经过灰度化处理，将图片转化为只含亮度信息，不含色彩信息的灰度图。设左线阵相机获取到的图像上某个像素点f(i)，根据以下公式可得到该点在经过灰度化后的灰度图上对应点Gray(i)。循环计算对原始图像每一个像素点进行转换，形成一幅完整的灰度图。
Gray(i)＝0.299×R(i)+0.578×G(i)+0.114×B(i)
其中，Gray(i)为经过灰度化后灰度图中的像素点；R(i)为f(i)的红色分量；G(i)为f(i)的绿色分量；B(i)为f(i)的蓝色分量。
b)激光点重心精准定位
照射在物体表面的激光点在图像中形成的光斑，由于亮度不均匀可能存在分辨力不足的问题。使用灰度重心法，按照目标光强分布求出光强权重质心作为跟踪点，进一步提高图像的分辨力。设线阵相机灰度图的某一点为Gray(i),根据以下公式，可获得目标激光点的重心位置
Figure BDA0002662696560000041
完成激光点的精准定位。按照上述方法，左线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000042
右线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000043
Figure BDA0002662696560000044
其中，
Figure BDA0002662696560000045
为该激光点区域的重心坐标；Ω为激光点区域集合。
c)双目视觉精准定位
如果仅使用单个线性相机则只能获取到激光点P(x,z)的横坐标x，无法获取到纵坐标z。所以，本发明使用左右两个双线阵相机搭配双目视觉定位算法可精准求出纵坐标z。双目视觉定位算法原理图如图2所示，算法如下：
设激光点在现实中的坐标为P(x,z)，根据以下公式：
Figure BDA0002662696560000051
Figure BDA0002662696560000052
Z1＝Z2+a
Figure BDA0002662696560000053
x＝xL*(z+a)/f
Z＝Z2
其中，Z1为P点距离左相机的垂直距离；Z2为P点距离右相机的垂直距离；f为相机焦距；b为两相机之间的水平距离；a为两相机之间的垂直距离；P(x,z)为激光点的真实坐标；xL为该激光点在左相机的图像坐标；xR为该激光点在右相机的图像坐标。将
Figure BDA0002662696560000054
带入到xL，将
Figure BDA0002662696560000055
带入到xR，可得到目标激光点P(x,z)的真实坐标值。
步骤三、精准定位
激光发射器发射的激光束随着转盘上不断改变方向的反光镜片改变光路方向，投射至平面的各个位置，对平面进行横扫。经过一个周期的扫描后，将每一时刻的激光点绘制在同一张图片中，形成一幅二维点阵图，精准绘制出待测区域目标物体的轮廓。根据轮廓信息判断物体重心位置，实现精准定位功能。
实施例2
本实施例的图像处理过程中，在图像灰度化处理时，设左线阵相机获取到的图像上某个像素点f(i)，根据以下公式可得到该点在经过灰度化后的灰度图上对应点Gray(i)。循环计算对原始图像每一个像素点进行转换，形成一幅完整的灰度图。
利用公式Gray(i)＝0.299×R(i)+0.578×G(i)+0.114×B(i)；设R(i)＝100，G(i)＝150，B(i)＝90，则Gray(i)＝126.86。
实施例3
本实施在激光点重心精准定位时，设线阵相机灰度图的某一点为Gray(i),根据以下公式，可获得目标激光点的重心位置
Figure BDA0002662696560000061
完成激光点的精准定位。按照上述方法，左线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000062
右线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure BDA0002662696560000063
Figure BDA0002662696560000064
设激光点区域集合有11，12，13三个数字，分别对应的灰度值为100，120，150。则激光点重心位置为：
Figure BDA0002662696560000065
实施例4
本实施在双目视觉精准定位时，算法如下：
设激光点在现实中的坐标为P(x,z)，根据以下公式：
Figure BDA0002662696560000066
Figure BDA0002662696560000067
Z1＝Z2+a
Figure BDA0002662696560000068
x＝xL*(z+a)/f
Z＝Z2
设f＝10mm，xL＝100，xR＝120，b＝100，a＝100，则求得
Figure BDA0002662696560000069
实施例5
本实施例中的高精度平面物体定位装置，包括两个线阵相机，以及放置在两线阵相机中间的激光发射装置；两个线阵相机的连线与水平线成45度角。
激光发射装置包括激光发射器和设有反光镜片的转盘，反光镜片双面均可反光并垂直设立于转盘上。激光发射器发射的点经过镜面折射到平面的某一点，并被线阵相机获取，随着激光发射器中电机的不断旋转，激光点被投射到平面上的各个方向。
上述内容仅为本发明的较佳实施例，并非用于限制本发明的实施方案，本领域普通技术人员根据本发明的主要构思和精神，可以十分方便地进行相应的变通或修改，故本发明的保护范围应以权利要求书所要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种高精度平面物体定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、激光点成像：
激光发射器发射出的激光，经过镜片折射，照射在目标区域物体表面形成激光点；同时，左右线阵相机对目标区域进行拍摄，得到待处理的图像信息；
步骤二、图像处理：
a、图像灰度化处理
将所述图像信息进行灰度化处理，将其转化为只含亮度信息，不含色彩信息的灰度图；设左线阵相机获取到的图像上某个像素点f(i)，经计算得到该点在灰度图中的像素点Gray(i)；
b、激光点重心精准定位
设线阵相机灰度图的某一像素点为Gray(i)，计算得到该点区域的激光点重心坐标i，完成激光点重心的精准定位；
c、双目视觉精准定位
选取左右两个双线阵相机，根据双目视觉定位算法，得到激光点P(x,z)的横坐标x和纵坐标z；
步骤三、精准定位：
激光发射器发射的激光，随不断改变方向的镜片改变光路方向，投射至平面的各个位置，对平面进行横扫，将每一时刻的激光点绘制在同一张图片中，形成二维点阵图，绘制出待测区域目标物体的轮廓，根据轮廓信息判断物体重心位置，实现对平面物体的精准定位。
2.根据权利要求1所述的高精度平面物体定位方法，其特征在于，步骤二中，Gray(i)的计算公式为：
Gray(i)＝0.299×R(i)+0.578×G(i)+0.114×B(i)
其中，Gray(i)为经过灰度化后灰度图中的像素点；R(i)为f(i)的红色分量；G(i)为f(i)的绿色分量；B(i)为f(i)的蓝色分量。
3.根据权利要求1所述的高精度平面物体定位方法，其特征在于，步骤二中，激光点重心坐标
Figure FDA0002662696550000011
根据以下公式得到：
Figure FDA0002662696550000012
其中，
Figure FDA0002662696550000013
为该激光点区域的激光点重心坐标；Ω为激光点区域集合；
左线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure FDA0002662696550000021
右线阵相机获取到的图像中目标激光点重心位置为
Figure FDA0002662696550000022
4.根据权利要求1所述的高精度平面物体定位方法，其特征在于，步骤二中，所述双目视觉定位算法如下：设激光点在现实中的坐标为P(x,z)；
Figure FDA0002662696550000023
Figure FDA0002662696550000024
Z1＝Z2+a
Figure FDA0002662696550000025
x＝xL*(z+a)/f
Z＝Z2
其中，Z1为P点距离左相机的垂直距离；Z2为P点距离右相机的垂直距离；f为相机焦距；b为两相机之间的水平距离；a为两相机之间的垂直距离；P(x,z)为激光点的真实坐标；xL为该激光点在左相机的图像坐标；xR为该激光点在右相机的图像坐标；
将
Figure FDA0002662696550000026
带入到xL，将
Figure FDA0002662696550000027
带入到xR，可得到目标激光点P(x,z)的真实坐标值。
5.一种利用权利要求1至4任一项所述高精度平面物体定位方法的装置，其特征在于，所述装置包括两个线阵相机，以及放置在两线阵相机中间的激光发射装置；激光发射装置包括激光发射器和设有反光镜片的转盘，激光发射器发射的点经过镜面折射到平面的某一点，并被线阵相机获取，随着激光发射器中电机的不断旋转，激光点被投射到平面上的各个方向。
6.根据权利要求5所述的高精度平面物体定位装置，其特征在于，在激光发射装置中，反光镜片双面均可反光并垂直设立于转盘上。
CN202010909448.0A 2020-09-02 2020-09-02 一种高精度平面物体定位方法及装置 Pending CN112017244A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010909448.0A CN112017244A (zh) 2020-09-02 2020-09-02 一种高精度平面物体定位方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010909448.0A CN112017244A (zh) 2020-09-02 2020-09-02 一种高精度平面物体定位方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112017244A true CN112017244A (zh) 2020-12-01

Family

ID=73515797

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010909448.0A Pending CN112017244A (zh) 2020-09-02 2020-09-02 一种高精度平面物体定位方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112017244A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113793321A (zh) * 2021-09-14 2021-12-14 浙江大学滨江研究院 基于机器视觉的铸件表面缺陷动态检测方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113793321A (zh) * 2021-09-14 2021-12-14 浙江大学滨江研究院 基于机器视觉的铸件表面缺陷动态检测方法及装置
CN113793321B (zh) * 2021-09-14 2024-01-23 浙江大学滨江研究院 基于机器视觉的铸件表面缺陷动态检测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10690492B2 (en) Structural light parameter calibration device and method based on front-coating plane mirror
CN106056587B (zh) 全视角线激光扫描三维成像标定装置及方法
EP2568253B1 (en) Structured-light measuring method and system
CN111623725B (zh) 一种跟踪式三维扫描系统
CN113465543B (zh) 一种基于多目视觉和振镜激光扫描的三维测量系统及方法
CN114838668B (zh) 一种隧道位移监测方法及系统
US11966811B2 (en) Machine vision system and method with on-axis aimer and distance measurement assembly
CN110763136A (zh) 一种高精度三维工件尺寸检测系统及方法
CN110243311A (zh) 一种基于视觉的高精度动态转角测量系统及方法
CN115082538A (zh) 基于线结构光投影的多目视觉平衡环零件表面三维重建系统及方法
US5568258A (en) Method and device for measuring distortion of a transmitting beam or a surface shape of a three-dimensional object
CN112017244A (zh) 一种高精度平面物体定位方法及装置
CN112097684B (zh) 一种基于多姿态带结构光的视觉测量系统及测量方法
CN114170321A (zh) 一种基于测距的相机自标定方法及系统
CN114034471A (zh) 一种激光光路轮廓的测量方法
CN112785647A (zh) 一种三目立体图像检测方法和系统
CN108662980B (zh) 基于侧影技术的焊接螺柱位置检测装置及方法
EP4279863A1 (en) Image-based method of defining a scanning area
El-Hakim A hierarchical approach to stereo vision
CN114909993A (zh) 一种高精度式激光投影视觉三维测量系统
CN113989368A (zh) 一种物体表面高精度定位方法及系统
CN107449373B (zh) 基于立体视觉的高速结构光扫描方法与系统
CN111383274B (zh) 摄像模组的标定方法和用于摄像模组标定的标板
JP2018044863A (ja) 計測装置、計測方法、システム及び物品の製造方法
CN117367319A (zh) 一种大视场下的激光振镜扫描标定方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 518107 1402, building A1, building A1, Guangming Science Park, China Merchants Group, sightseeing Road, Fenghuang community, Fenghuang street, Guangming District, Shenzhen, Guangdong

Applicant after: Shenzhen Aonuo Technology Co.,Ltd.

Address before: 518000 Ruisi & beeplus4013, Jiuyue Yaxuan, Xin'an street, Bao'an District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant before: Shenzhen Aonuo Technology Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information