一种基于机器视觉的精度补偿方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的精度补偿方法，包括以下步骤：布置摄像模块和精度补偿目标；通过识别标定件中的特定元素，确定摄像模块的畸变系数和本征旋转角；采用正则化网络插值算法和预设的惩罚系数，对所述多个已知点的识别值进行逼近和拟合；通过摄像模块识别与所述多个特征点对应的实际位置点集；根据所述原始位置点集和所述实际位置点集，采用迭代算法计算旋转转换数据和偏移转换数据，然后将所述旋转转换数据和偏移转换数据分配到所述精度补偿目标。本发明专利技术的有益效果为：显著减少了传统的视觉定位设备或自动化设备中人为定位所带来的误差，实现从摄像模块自身的参数补偿到自动化设备的目标的坐标和路径补偿的一系列完整精度补偿方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，适用于自动化设备的坐标和路径 补偿。
技术介绍
随着我国制造业的飞速发展，对生产设备的精度要求也越来越高。当前最有效的 提高精度的方案是采用各种精度补偿技术。而在自动化设备领域，机器视觉系统的作用在 于，通过识别在经过工件上的若干个特征点（也称为Mark点），计算出工件在工作台上的实 际坐标相对原始坐标的旋转量和偏移量。自动化设备的数控系统获得所述旋转量和偏移量 后，可以对原始坐标原点和运动路径（比如，加工刀路）进行修正，这样就能够产生更优的 运动曲线和更准确的生产效果（比如，获得更优的加工轮廓）。 机器视觉系统一般由成像模块和软件识别模块组成。这两部分都会存在误差，前 者的误差主要是由光学部件固有的径向畸变和切向畸变造成，不可避免，后者本质上就是 由视觉处理函数库引起。成像模块造成的误差是最大的，而且减少该误差的代价尤其昂贵， 比如可以采用更好的镜头（比如远心镜头）来减少径向畸变，或者，采用更高精密的摄像 机，采用专门的仪器来检测镜头和摄像机的安装精度来减少切向畸变，这样会花费更多的 时间来调整，成本也更高。当前的机器视觉函数库还无法计算出精确解，只能无穷接近解决 目标，因此采用图像处理库来最小化由软件识别模块所带来的误差仍然存在技术难题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供，实现了 从摄像模块自身的参数补偿到自动化设备的目标的坐标和路径补偿的一系列完整的精度 补偿方案。 本专利技术采用的技术方案为，包括以下步骤:A、 布置摄像模块和精度补偿目标，固定所述摄像模块，并且使所述精度补偿目标可动地处于 所述摄像模块的视场内；B、通过识别标定件中的特定元素，确定摄像模块的畸变系数和本 征旋转角；C、通过摄像模块对多个处于预设位置的已知点进行识别，然后采用正则化网络 插值算法和预设的惩罚系数，对所述多个已知点的识别值进行逼近和拟合，从而实现所述 摄像模块的识别精度补偿；D、对摄像模块的畸变系数、本征旋转角和识别精度补偿后，获取 多个精度补偿目标上的多个特征点的原始位置点集，通过摄像模块识别与所述多个特征点 对应的实际位置点集；E、根据所述原始位置点集和所述实际位置点集，采用迭代算法计算 旋转转换数据和偏移转换数据，然后将所述旋转转换数据和偏移转换数据分配到所述精度 补偿目标从而实现精度补偿。 作为本专利技术的进一步改进，所述步骤A包括：布置一个或多个光源设备，以保证所 述摄像模块的视场内的物体被充分照明。 作为本专利技术的进一步改进，所述步骤B包括：通过识别多个方位的栅格标定板中 的边缘，调用本地图像处理库来计算摄像模块的径向畸变系数，并且计算单应矩阵以确定 摄像模块的切向畸变系数。 作为本专利技术的进一步改进，所述步骤B还包括：使所述精度补偿目标等距地沿直 角坐标轴移动多次并且同时通过所述摄像模块在每次移动时获取所述精度补偿目标上的 特定点，然后采用主元分析法对获取的多个特定点计算得到所述摄像模块的本征旋转角。 作为本专利技术的进一步改进，所述步骤C包括：配置标准化网格模板用于生成正则 化网络插值，所述标准化网格模板由预设间距的多个圆形的点阵元件组成；将点阵置于所 述摄像模块的视场内并采集所述标准化网格模板的图像；通过圆周拟合求出各个点阵元件 的实际的位置数据，将该位置数据中心化并且根据标准化网格模板中的点阵元件的间距数 据进行位置摆正，从而获得用于正则化网络插值的二维插值网格。 优选地，所述步骤C中预设的惩罚系数大于0并且小于等于0. 3。 作为本专利技术的进一步改进，所述步骤D包括：通过数控系统控制所述精度补偿目 标定位在多个预设的位置，所述数控系统每次定位所述精度补偿目标的同时，发送信号到 所述摄像模块以触发摄像模块同步采集所述精度补偿目标上的特征点。 优选地，所述步骤E中采用的迭代算法为列文伯格-马夸尔特法。 作为本专利技术的进一步改进，所述摄像模块包括摄像头和镜头，所述精度补偿目标 包括与数控设备的坐标系关联的工作台、工件和/或定位构件。 本专利技术的有益效果为：显著减少了传统的视觉定位设备或自动化设备中人为定位 所带来的误差；采用较低成本的方式实现了从摄像模块自身的参数补偿到自动化设备的目 标的坐标和路径补偿的一系列完整的精度补偿方案。【附图说明】图1所示为根据本专利技术的基于机器视觉的精度补偿方法的步骤流程图； 图2所示为根据本专利技术一实施例中的栅格标定板； 图3所示为根据本专利技术一实施例中求解本征旋转角时采用的主元分析法示意图；图4所示为根据本专利技术一实施例中图像识别精度补偿时选取不同的惩罚系数的 结果图； 图5所示为根据本专利技术一实施例中的标准化网格模板； 图6所示为根据本专利技术一实施例中原始点集与目标点集之间的转换示意图。【具体实施方式】 下面通过附图和实例对本专利技术作进一步的详细描述和解析。 参照图1所示为根据本专利技术的基于机器视觉的精度补偿方法的步骤流程图。该方 法包括以下步骤:A、布置摄像模块和精度补偿目标，固定所述摄像模块，并且使所述精度补 偿目标可动地处于所述摄像模块的视场内；B、通过识别标定件中的特定元素，确定摄像模 块的畸变系数和本征旋转角；C、通过摄像模块对多个处于预设位置的已知点进行识别，然 后采用正则化网络插值算法和预设的惩罚系数，对所述多个已知点的识别值进行逼近和拟 合，从而实现所述摄像模块的识别精度补偿；D、对摄像模块的畸变系数、本征旋转角和识别 精度补偿后，获取多个精度补偿目标上的多个特征点的原始位置点集，通过摄像模块识别 与所述多个特征点对应的实际位置点集；E、根据所述原始位置点集和所述实际位置点集， 采用迭代算法计算旋转转换数据和偏移转换数据，然后将所述旋转转换数据和偏移转换数 据分配到所述精度补偿目标从而实现精度补偿。 具体地，所述摄像模块包括摄像头和镜头，所述精度补偿目标包括与数控设备的 坐标系关联的工作台、工件和/或定位构件。为了使摄像模块能够采集清晰的图像，需要为 其可视区域提供充足的关照。优选地，可以在精度补偿目标的附近布置光源装置，或者可以 在镜头前端布置同轴光源。 下面，在一些实施例中具体说明上述的步骤。 在步骤B中，确定镜头的径向畸变系数的方法是通过提取栅格标定板（如图2所 示）的一组边缘，再通过Halcon图像处理库（由MVtec公司开发的一套标准的机器视觉算 法包）的径向畸变自校正函数来计算获得径向畸变系数（K)。如果采用良好的镜头而计算 得到非常小的径向畸变系数（比如，K = -1. 25027e-009)，则可以忽略不计，即是不需要对 镜头进行径向畸变补偿。此外，镜头的切向畸变是由于透镜安装缺陷使得透镜本身与感光 元件（比如CCD)的成像平面不平行而产生。镜头的切向畸变需要专业的仪器才能精确检 测出来，但是可以通过单应矩阵（Homography matrix)来判定，该单应矩阵可以通过上述的 图像处理库和标定板的图像识别来计算。例如，如果计算得到的3X3单应矩阵如下： 1. 0006 1 866 1 8 30 1 1 09 e + 0 0 0 2. 333476757506 1032e-004 2. 5603378911972030e-003 -1. 5549515105907892e-004 1. 00570395531710本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的精度补偿方法，包括以下步骤：A、布置摄像模块和精度补偿目标，固定所述摄像模块，并且使所述精度补偿目标可动地处于所述摄像模块的视场内；B、通过识别标定件中的特定元素，确定摄像模块的畸变系数和本征旋转角；C、通过摄像模块对多个处于预设位置的已知点进行识别，然后采用正则化网络插值算法和预设的惩罚系数，对所述多个已知点的识别值进行逼近和拟合，从而实现所述摄像模块的识别精度补偿；D、对摄像模块的畸变系数、本征旋转角和识别精度补偿后，获取多个精度补偿目标上的多个特征点的原始位置点集，通过摄像模块识别与所述多个特征点对应的实际位置点集；E、根据所述原始位置点集和所述实际位置点集，采用迭代算法计算旋转转换数据和偏移转换数据，然后将所述旋转转换数据和偏移转换数据分配到所述精度补偿目标从而实现精度补偿。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田少华，
申请(专利权)人：广东科杰机械自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44