一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法技术

本发明专利技术提供一种附加约束条件的零件轮廓线多特征提取方法，其特征在于利用传统方法提取的轮廓线特征作为初始值，然后附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件，并在此基础上建立零件轮廓线多特征基本条件和约束条件的误差方程式，实现轮廓特征的整体迭代精确求解，从而将组成轮廓的各特征（如直线、圆弧和圆）进行精确分段识别，获得各特征的参数。本发明专利技术着重于提高零件轮廓线提取的精度，结果证明约束关系的引入能够有效地提高轮廓线多特征提取的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法
本专利技术涉及一种附加约束条件的工业零件轮廓线的多特征提取方法，属于工业零件视觉检测领域。
技术介绍
随着计算机以及计算机视觉等方面的不断发展进步，在目前工业零件的检测中，对机器视觉代替人眼对零件进行检测的需求越来越迫切。利用计算机视觉检测有很多优点，比如检测精度高、速度快、无接触、准确性也比较好，再加上目前计算机、摄像机等硬件价格不高，而人力资源的价格不断增长，相比之下，采用机器视觉代替人眼对零件进行检测可以大幅度降低成本，提高生产的效率，进而提高企业的竞争和生存能力。在零件视觉检测过程中，经过图像边缘提取后，从待测零件图像可以得到平面轮廓像素点集合，属于同一个图元的轮廓像素点集合可构成如直线、圆弧等基本几何图元。二维测量中在对零件形状尺寸等参数检测时，一般都是根据图元的尺寸、形状和各图元的位置关系等进行检测，因此检测前必须先识别出组成零件轮廓的各图元的特征。三维测量中，也有利用零件的轮廓线进行视觉测量重建的研究，所以对轮廓基本图元进行精确地分割识别是视觉检测过程中一个关键步骤，会直接影响零件尺寸测量的准确性。国内外很多学者对此进行了广泛的研究，例如Hsin-TengSheu，Wu-ChihHu，AlexanderKolesnikov，伍济钢等人结合曲率、投影高度、合并分裂等方法提取特征角点，实现了用圆弧和直线等图元描述轮廓的特征信息。但在提取过程中没有充分利用图元间存在的固有关系（如相切关系），这必然会影响角点提取的精确度。提高轮廓线多特征提取的精度，是工业零件检测领域提高检测精度亟待解决的技术问题。因此考虑工业零件加工的特点，本专利技术在综合利用已有轮廓特征角点检测方法的基础上加入相关约束条件，实现利用直线和圆弧来对轮廓进行精确分割，提高轮廓线多特征提取的精度。
技术实现思路
本专利技术目的在于解决现有技术不足，提高工业零件视觉检测中要经常用到的轮廓线多特征提取精度，提供用于工业零件轮廓线的附加约束条件的多特征提取方案。即在提取零件轮廓线的初始多特征基础上附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件，对轮廓上的特征进行迭代精确提取，将组成轮廓的各特征如直线、圆弧和圆，进行精确分段识别，获得各特征的参数。为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法，该方法包括如下步骤：（1）从实际零件影像出发提取工业零件轮廓线的多特征作为本专利技术方法的初始值；（2）零件轮廓线上多特征基本条件和约束条件误差方程式的建立；（3）附约束条件的轮廓线多特征参数整体精确求解。为实现专利技术目的，附加约束条件的轮廓线多特征提取方法，在步骤（1）中，由于视觉检测系统一般都会设置成半封闭的环境，具有良好照明条件，获取的影像目标与背景颜色的对比度较大，所以可以使用传统的边缘提取算法获取初始轮廓，然后利用八邻域跟踪获取按照从起点到终点顺序排列的轮廓像素点集合，在提取轮廓特征角点前，为减少运算量，采用邻域值对比的方法去除不可能为角点的轮廓点，以及利用已有文献中介绍的旋转不变的角点判定方法及基于角度的判定方法去除直线重采样导致的冗余角点。但圆弧上仍然有很多冗余角点需要去除，去除方法为：首先根据角点邻域特征将角点分为两种类型，第一种是突变角点（类型），角点两侧曲线段属于不同特征，第二种是平滑角点（类型），它可能为直线与圆弧的相切点或者圆弧上的冗余角点，其两侧曲线段可能属于同一特征，可能需要去除；然后利用自适应曲率方法来区分角点类型。要对轮廓基本图元进行分段识别，还要确定图元的类型，即判断图元是直线还是圆弧。本专利技术将基于点投影高度方法判别两轮廓角点间的图元类型，从而实现进一步将角点分为以下四种类型：（1）型，即直线至直线(linetoline)；（2）型，即圆弧至直线(arctoline)；（3）型，即直线至圆弧(linetoarc)；（4）型，即圆弧至圆弧(arctoarc)。考虑与前面的型和型组合，本专利技术最终将角点分为以下几类：，，，，，和七个子类。如表示连接圆弧和直线的平滑角点，表示连接圆弧和直线的突变角点。对于平滑性特征角点，则其两端曲线段有可能属于同一个特征而被合并。图元参数的识别是根据轮廓段两端点的角点类型来确定的，但在特征角点检测中难免会有遗漏，如过角点紧接着就是角点，根据逻辑关系知道和之间肯定存在角点，所以这时需要在两者之间插入角点，方法如下：用直线连接角点和角点，然后从角点和角点间的轮廓点中找出到这两个角点连线距离最远的点，即该点为插入的角点。对于有连续的圆弧特征的情况需要判断其相互间是否能被合并或需要被分割：首先估算出圆弧的圆心和半径；然后利用每点到圆心的距离与半径差值的和与该段圆弧长度的比值的圆弧判别函数，依据下面的准则合并或分裂圆弧：当两段圆弧合并之后的值更小时，则合并两端圆弧，当插入一个角点后，计算出的值更小时则分割圆弧；最后得到准确的圆弧分割的结果。当识别出轮廓上的特征角点后，零件轮廓就可以使用直线和圆弧进行表示。型和型角点间的曲线段用直线表达，型和型角点间的曲线段用圆弧表达。为实现专利技术目的，附加约束条件的轮廓线多特征提取方法，在步骤（2）中，由于已有研究证明仅用直线和圆弧就可以很好地表达自由轮廓信息，所以本专利技术以包含直线和圆弧的轮廓来描述如何进行附加约束条件的多图元特征的联合提取，具体过程包括基本条件误差方程式和约束条件误差方程式的建立。1）基本条件。（1）直线方程表达式为：（1）则其误差方程为：（2）。（2）圆的方程表达式为：（3）则其误差方程为：（4）用矩阵表示以上两类误差方程，得到：（5）其中：；表示所有直线参数组成的向量，表示所有圆参数组成的向量，表示所有直线观测误差方程系数组成的系数矩阵，为相应的常数项向量，则为相应的残差向量；表示所有圆观测误差方程系数组成的系数矩阵，为相应的常数项向量，则为相应的残差向量。2）约束条件。（1）对于直线方程一般形式来说，代表的是直线的法向量，所以直线参数和满足：（6）线性化可以得到：（7）对这一类约束条件，即所有的式（7），写成矩阵形式为：（8）其中为其系数矩阵，为相应的常数向量。（2）圆弧和直线相切的约束条件：（9）令（10）则其线性化形式为：（11）对此类约束条件可以写成矩阵形式：（12）其中和分别为和对应的系数矩阵，是相应的常数向量。（3）圆弧与圆弧相切的约束条件：令两个圆弧参数分别为，，则其相切条件为（同时包括内切和外切）：（13）其中：（14）该约束条件的线性化形式为：（15）将这些约束条件写成矩阵形式（所有的（式15）形式的约束条件），则为（16）其中为系数矩阵，则为常数向量。为实现专利技术目的，附加约束条件的轮廓线多特征提取方法，在步骤（3）中，首先建立附有约束条件的参数估计整体平差模型，从而实现轮廓线多特征参数整体精确求解，具体过程如下：令，根据以上的误差方程和约束条件，本专利技术采用的参数估计平差模型可以表达如下（采用单位权矩阵）：（17）引入辅助的拉格朗日系数，构造朗格朗日函数如下：（18）利用拉格朗日求极值的准则，对求各个参数的偏导数并令其为零，可以得到如下的法方程：（19）将所有轮廓点根据具体情况按式（5）、（8）、（12）、（16）计算出矩阵和矩阵，然后代本文档来自技高网...

【技术保护点】
附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法，其特征在于步骤依次为：（1）从实际工业零件影像出发提取工业零件轮廓线的多特征作为本专利技术方法的初始值；（2）零件轮廓线上多特征基本条件和约束条件误差方程式的建立；（3）附约束条件的轮廓线多特征参数整体精确求解。

【技术特征摘要】
1.附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法，其特征在于步骤依次为：(1)从实际工业零件影像出发提取工业零件轮廓线的多特征作为初始值；(2)零件轮廓线上多特征基本条件和约束条件误差方程式的建立；(3)附约束条件的轮廓线多特征参数整体精确求解；在步骤(2)中，以包含直线和圆弧的轮廓来描述如何进行附加约束条件的多图元特征的联合提取，具体过程包括基本条件误差方程式和约束条件误差方程式的建立：1)基本条件(1)直线方程表达式为：ax+by+c＝0(1)则其误差方程为：v＝x·da+y·db+dc+(ax+by+c)|0(2)(2)圆的方程表达式为：则其误差方程为：用矩阵表示以上两类误差方程，得到：V＝AX-L(5)其中：X1表示所有直线参数组成的向量，X2表示所有圆参数组成的向量，A1表示所有直线观测误差方程系数组成的系数矩阵，L1为相应的常数项向量，V1则为相应的残差向量；A2表示所有圆观测误差方程系数组成的系数矩阵，L2为相应的常数项向量，V2则为相应的残差向量；2)约束条件(1)对于直线方程一般形式来说，(a，b)代表的是直线的法向量，所以直线参数a和b满足：a2+b2＝1(6)线性化可以得到：2a·da+2b·db+0·dc+(a2+b2-1)|0≈0(7)对这一类约束条件，即所有的式(7)，写成矩阵形式为：N1X1＝C1(8)其中N1为其系数矩阵，C1为相应的常数向量；(2)圆弧和直线相切的约束条件：(ax0+by0+c)2-R2＝0(9)令k＝ax0+by0...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭宝云，李彩林，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37