CN112749732B - 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法 - Google Patents

一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112749732B
CN112749732B CN202011472268.7A CN202011472268A CN112749732B CN 112749732 B CN112749732 B CN 112749732B CN 202011472268 A CN202011472268 A CN 202011472268A CN 112749732 B CN112749732 B CN 112749732B
Authority
CN
China
Prior art keywords
template
laser line
laser
included angle
area
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.)
Active
Application number
CN202011472268.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112749732A (zh
Inventor
王念峰
尹穗锋
张宪民
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.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
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 South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN202011472268.7A priority Critical patent/CN112749732B/zh
Publication of CN112749732A publication Critical patent/CN112749732A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112749732B publication Critical patent/CN112749732B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法。由于在传感器扫描焊缝的过程中,激光条纹的夹角会因传感器姿态的变化而产生变化,需要构造多个激光线夹角不同的模板实现整个扫描过程的准确匹配。本发明针对单线结构光传感器所采集的激光条纹图像,根据所使用的模板匹配方法的分值计算原理,估算出合适的模板条纹夹角分辨率以构造多个条纹夹角不同的图像模板,从而实现了整个扫描过程焊缝的准确模板匹配定位,提高了结构光视觉传感器的适用范围。

Description

一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域,具体涉及一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法。
背景技术
目前随着智能制造的发展,工业应用中,非接触式的结构光视觉传感器应用越来越广泛,在曲面造型加工检测、工件质量检测、焊缝跟踪等领域,结构光视觉传感器已经得到了广泛的应用。采用线结构光方式的视觉传感器,满足激光三角法测量模型,是一种非接触、测量速度快、精度较高的测量方式。激光线照射到被测物体表面,形成光条纹,该光条纹受到被测物体表面几何形状的影响而出现不连续、畸变的现象,这种变化包含了被测物体表面的深度信息。通过对采集的激光条纹图像进行分析,提取出激光条纹的中心线,根据相机与激光器构成的几何模型,就能够计算出激光中线上的点的空间位置,从而获得被测物体表面的结构信息。
在进行模板匹配焊缝定位之前,首先需要构造图像模板。在实际扫描的过程中,传感器相对于焊缝的姿态往往难以保持恒定,导致激光条纹的形状产生变化,使用单个模板难以实现整个扫描过程的准确匹配。因此,为了更好地应对模板匹配过程中激光条纹的形变,可以在角度变化的范围内设置多个夹角不同的模板,在匹配过程中自动选择与当前实际激光线夹角偏差最小的模板进行匹配,从而得到更高的匹配分值和更优的匹配效果。理论上,模板激光线的夹角分辨率越高,模板的个数越多,越能得到更好的匹配效果。然而,过多的模板不仅会增加运算量导致识别的动态性能下降,还会增加计算机的内存开销,因此需要使用适当的策略估算合适的模板夹角分辨率。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷,提供一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,该方法在扫描一段连续焊缝时结构光条纹产生夹角变化的情况下,估算合适的模板夹角分辨率以构造多个条纹夹角不同的图像模板,从而实现了整个扫描过程焊缝的准确模板匹配定位,提高了结构光视觉传感器的适用范围。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到:
一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,所述多模板夹角分辨率计算方法包括如下步骤:
S1、确定激光线的宽度,把激光条纹简化成多边形,对激光线的形变进行建模;
S2、在仿真焊缝点处把仿真激光线分成两部分,固定其中一部分,另一部分绕所述仿真焊缝点旋转得到另一条激光线;
S3、固定模板截取区域的大小,逐渐增大两激光线的夹角偏差并计算边缘交点,当所述边缘交点满足“在区域外部但最贴近边界”的条件时,记录当前的夹角偏差dθ,作为多模板的夹角分辨率。
进一步地,所述步骤S1中,把激光条纹被简化成多边形,其中,所述多边形包括三角形、四边形、五边形和六边形。
进一步地,所述步骤S3中,仿真激光线夹角的改变方式是固定一侧,另一侧绕仿真焊缝点进行旋转。
进一步地,所述步骤S3中,将所述模板截取区域的大小视作常量,夹角的变化是连续的。
进一步地,所述步骤S3中,模板夹角分辨率dθ根据下式计算:其中,LW为激光线宽度,LT为模板截取区域的边长。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果:
本发明在用单线结构光传感器定位空间物体的应用场合中,合理地估算出用于模板匹配的多个模板图像激光线夹角分辨率。由于连续扫描焊缝时实际激光线的夹角连续变化,在每个时刻,均能找到与实际激光线匹配度较高的模板图像,因此与使用单个固定模板的匹配方式相比,使用多个不同夹角的模板可以取得更好的匹配效果。另外,虽然夹角分辨率dθ越小,模板越多,匹配的效果越好,但这样会严重影响识别的实时性,因此本发明同时平衡了模板匹配焊缝定位过程的准确性与实时性。
附图说明
图1是本发明实施例中公开的用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法的流程图;
图2是本发明实施例中激光线夹角变化示意图,其中,图2(a)是图例,图2(b)、图2(c)、图2(d)分别是旋转角度θ1-θ3依次递增时与之关联的r1-r3递减的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示,本实施例公开了一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,该多模板夹角分辨率计算方法包括如下步骤:
S1、确定激光线的宽度,把激光条纹简化成多边形,对激光线的形变进行建模;
S2、在仿真焊缝点处把仿真激光线分成两部分,固定其中一部分,另一部分绕仿真焊缝点旋转得到另一条激光线;
S3、固定模板截取区域的大小,逐渐增大两激光线的夹角偏差并计算边缘交点,当边缘交点满足“在区域外部但最贴近边界”的条件时,记录当前的夹角偏差dθ,作为多模板的夹角分辨率。
图2中,在模板截取区域内,记在准确匹配时被截取的重叠区域与实际激光线的面积比值为η,该比值近似正比于匹配分值。图2(a)是图例,图2(b)-图2(d)中,随着模板与实际激光线的夹角偏差θ13依次递增,面积比值η及与之关联的匹配分值将依次递减。夹角偏差的大小程度可用激光线边缘交点与模板截取区域的相对位置关系来衡量。图2(b)-图2(d)中,随着夹角偏差递增,激光线边缘交点与焊缝点的距离r1-r3递减,模板截取区域的边长LT不变,边缘交点分别位于截取区域的外部、边缘、内部。在平衡匹配效果与动态性能的考虑下,模板激光线夹角差异不超过但尽可能贴近图2(c)的θ2,即边缘交点位于截取区域外部但尽可能贴近边界。当图2(c)中的r2为模板截取区域对角线的一半时,可以满足要求。构造模板的策略是仿真激光线夹角每变化dθ就构造一次模板,最终得到若干个模板用于匹配过程。模板夹角分辨率dθ可根据下式计算,其中LW为激光线宽度:
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,其特征在于,所述多模板夹角分辨率计算方法包括如下步骤:
S1、确定激光线的宽度,把激光条纹简化成多边形,对激光线的形变进行建模;
S2、在仿真焊缝点处把仿真激光线分成两部分,固定其中一部分,另一部分绕所述仿真焊缝点旋转得到另一条激光线;
S3、固定模板截取区域的大小,逐渐增大两激光线的夹角偏差并计算边缘交点,当所述边缘交点满足“在区域外部但最贴近边界”的条件时,记录当前的模板夹角偏差dθ,作为多模板的夹角分辨率;过程如下:
在模板截取区域内,记在准确匹配时被截取的重叠区域与实际激光线的面积比值为η,面积比值η近似正比于匹配分值,随着模板与实际激光线的夹角偏差θ13依次递增,面积比值η及与之关联的匹配分值将依次递减,用激光线边缘交点与模板截取区域的相对位置关系来衡量夹角偏差的大小程度,随着夹角偏差递增,激光线边缘交点与焊缝点的距离r1-r3递减,模板截取区域的边长LT不变,边缘交点分别位于截取区域的外部、边缘、内部;仿真激光线夹角每变化dθ就构造一次模板,最终得到若干个模板用于匹配过程,其中,模板夹角分辨率dθ根据下式计算:其中LW为激光线宽度,LT为模板截取区域边长。
2.根据权利要求1所述的一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,其特征在于,所述步骤S1中,把激光条纹被简化成多边形,其中,所述多边形包括三角形、四边形、五边形和六边形。
3.根据权利要求1所述的一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,其特征在于,所述步骤S3中,仿真激光线夹角的改变方式是固定一侧,另一侧绕仿真焊缝点进行旋转。
4.根据权利要求1所述的一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法,其特征在于,所述步骤S3中,将所述模板截取区域的大小视作常量,夹角的变化是连续的。
CN202011472268.7A 2020-12-15 2020-12-15 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法 Active CN112749732B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011472268.7A CN112749732B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011472268.7A CN112749732B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112749732A CN112749732A (zh) 2021-05-04
CN112749732B true CN112749732B (zh) 2023-08-22

Family

ID=75647837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011472268.7A Active CN112749732B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112749732B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101905448A (zh) * 2010-06-23 2010-12-08 清华大学 一种用于化学机械平坦化的抛光垫及其制造方法
CN102773193A (zh) * 2012-07-30 2012-11-14 天津光韵达光电科技有限公司 Smt激光模板绷网涂覆面胶层的专用工具
CN103674006A (zh) * 2012-09-07 2014-03-26 中国航空工业第六一八研究所 一种激光陀螺集成合光装置和合光方法
CN107798330A (zh) * 2017-11-10 2018-03-13 上海电力学院 一种焊缝图像特征信息提取方法
CN108132017A (zh) * 2018-01-12 2018-06-08 中国计量大学 一种基于激光视觉系统的平面焊缝特征点提取方法
CN109146866A (zh) * 2018-08-23 2019-01-04 深圳市神视检验有限公司 机器人对焊缝处理的方法及装置
CN109658456A (zh) * 2018-10-29 2019-04-19 中国化学工程第六建设有限公司 罐体内角焊缝激光视觉三维视觉定位方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101905448A (zh) * 2010-06-23 2010-12-08 清华大学 一种用于化学机械平坦化的抛光垫及其制造方法
CN102773193A (zh) * 2012-07-30 2012-11-14 天津光韵达光电科技有限公司 Smt激光模板绷网涂覆面胶层的专用工具
CN103674006A (zh) * 2012-09-07 2014-03-26 中国航空工业第六一八研究所 一种激光陀螺集成合光装置和合光方法
CN107798330A (zh) * 2017-11-10 2018-03-13 上海电力学院 一种焊缝图像特征信息提取方法
CN108132017A (zh) * 2018-01-12 2018-06-08 中国计量大学 一种基于激光视觉系统的平面焊缝特征点提取方法
CN109146866A (zh) * 2018-08-23 2019-01-04 深圳市神视检验有限公司 机器人对焊缝处理的方法及装置
CN109658456A (zh) * 2018-10-29 2019-04-19 中国化学工程第六建设有限公司 罐体内角焊缝激光视觉三维视觉定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112749732A (zh) 2021-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102589435B (zh) 噪声环境下激光束中心高效精确检测方法
CN109238084B (zh) 一种微型圆孔测量的自动导引方法
CN104897062A (zh) 一种零件异面平行孔形位偏差的视觉测量方法及装置
CN108416787A (zh) 应用于机器视觉检测的工件直线边缘定位方法
US20230258445A1 (en) Three-dimensional (3d) structured light camera based method and system for measuring gap of vehicle body
JP2023115057A (ja) 測定装置、測定方法、及び、プログラム
CN112509038B (zh) 结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质
CN112749732B (zh) 一种用于结构光焊缝定位的多模板夹角分辨率计算方法
Hou et al. Accurate laser centerline extraction algorithm used for 3D reconstruction of brake caliper surface
CN117213397B (zh) 飞机表面关键形貌特征的三维测量方法、系统及使用方法
Tanaka et al. Improving the accuracy of visual markers by four dots and image interpolation
Guo et al. A V-shaped weld seam measuring system for large workpieces based on image recognition
CN117564441A (zh) 基于机器视觉的搅拌摩擦焊焊缝质量监控系统及方法
CN113570654A (zh) 基于最小外接矩形的汽车表面缝隙尺寸检测方法及其应用
CN109615603B (zh) 一种基于任务驱动的视觉注意模型提取激光条纹的方法
Molleda et al. A profile measurement system for rail manufacturing using multiple laser range finders
CN112508932B (zh) 基于仿真模板匹配的焊缝定位方法、系统及存储介质
Zhang et al. A Feature Extraction Approach Over Workpiece Point Clouds for Robotic Welding
CN103678799A (zh) 一种弯边钣金件斜角值快速测量标定方法
JP2007219704A (ja) 画像位置計測方法、画像位置計測装置および画像位置計測プログラム
JP2975053B2 (ja) 連続圧延における溶接点の検出方法
Su et al. Image Edge Analysis and Application Based on Least Squares Fitting Model
CN117058299B (zh) 基于射线检测模型内长方形长宽实现快速贴图的方法
CN117853419B (zh) 一种基于机器视觉的冷弯型钢几何缺陷检测方法
CN110044267A (zh) 基于机器视觉检测技术的带钢宽度在线测量方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant