一种基于机器视觉的图像采集与重建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的图像采集与重建方法，其包括如下步骤：1)通过全幅图像数字化采集仪设置的图像采集机构，对具有特定形状或设有图案信息的待测物料进行图像采集；2)设置一图像处理机构，对采集的图像依次进行：a)CIS拼接处理；b)图像一致性校正处理；c)图像高精度重采样处理；d)位图转矢量处理，获得并输出矢量数据；3)根据输出的矢量数据，对待测物料所具有的特定形状或设置的图案信息进行矢量化重建。本发明专利技术还公开了实施上述方法的装置。本发明专利技术可实现图像的自动拼接、呈现完美的宽幅图像、实现快速图像校正、具有很强的图像轮廓边缘细节的保真能力，其位图转矢量算法处理能够完成对扫描对象位图轮廓的准确提取，获得高精度的轮廓图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于机器视觉的图像采集与重建方法及装置。
技术介绍
目前，进行图像采集后获得的图像一般的幅面都比较小，如A4/A3幅面的扫描仪或者数字化仪等，可以采集图像的一般也是比较薄的图纸等，对于比较厚的实体物品，如鞋底等实体物品的形状，则不能准确地进行扫描。为了实现对实物的全幅面图像扫描，目前需将多根CIS图像传感器并列后进行拍照扫描，形成长条状图像采集组合相机，将每根CIS扫描的图像顺序组合成为一张宽幅图像，以进行一次性全幅图像采集，然而最终图像必然是邻接的两个CIS通道呈现上下交替错位，且在接缝处有重叠区域，必须消除水平重叠和纵向错位，才能保证采集的图像真实反映扫描对象。CIS作为一种图像传感器，其感光单元一般是CMOS和CCD，其光场则由线阵排列的LED点阵提供，这种线阵排列的LED产生的光照强弱分布函数不是均匀的，而且每个感光单元对光子的响应率并不完全一致，即使是同一个感光单元对不同光照强度的响应也并非线性。因而表现在图像上，将出现两种现象，一种是竖条纹，一种是图像不均匀，往往需要进行图像的校正处理。现有技术中，处理大幅面的物料图像数据的矢量化过程非常繁琐复杂，其要从实体物料变成线条文件，一般通过人工对实物进行测量之后直接采用相关绘图软件进行线条绘制，或者局部拍照，在计算机中拼接完整后，将拼接后的整幅图片嵌入相关绘图软件中，由人工在图片上进行线条临摹描绘，无论是前者还是后者，其过程步骤多，操作麻烦，人工技术水平依赖性高，而且存在成本高、时间长、精度低等缺陷。现有的做矢量文件的方法和特点如下：一是用扫描仪对物料扫描，再用PS等相关软件进行手动描线，达到做出矢量文件的目的；二是用数字化仪对物料点读，达到矢量文件的目的；其速度慢，精度低，专业操作水平要求高，管理成本高。总之，现有的针对实物的图像采集与矢量重建方法，其获得的图像轮廓边缘细节的保真能力差，不能更好的优化矢量化步骤，更不能满足大幅度图像采集后的图像矢量重建，对扫描对象位图轮廓的不能准确提取、精度不高。
技术实现思路
本专利技术是针对现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的图像采集与重建方法及装置，以解决现有图像采集或重建中存在的精度低、保真效果差及图像幅面过小等问题。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于机器视觉的图像采集与重建方法，其包括如下步骤:1)采用全幅图像数字化采集仪，通过设置的图像采集机构，对具有特定形状或设有图案信息的待测物料进行图像采集；2)设置一图像处理机构，对采集的图像依次进行如下处理：a)CIS拼接处理；b)图像一致性校正处理；c)图像高精度重采样处理；d)位图转矢量处理，并将获得的矢量数据输出；3)根据输出的矢量数据，对待测物料所具有的特定形状或设置的图案信息进行矢量化重建。所述的全幅图像数字化采集仪包括平台及与该平台相对运动设置的图像采集机构，所述的图像采集机构包括由若干图像传感器连续排列后拼接而成的长条状图像采集组合相机。其中所述图像传感器为CIS线性图像传感器。所述的平台固定设置，所述图像采集机构通过移动机构设于平台上方或下方，或所述图像采集机构为两个，通过移动机构分别设于平台上方和下方；或者，所述图像采集机构固定设置，所述平台通过移动机构设于图像采集机构下方或上方，或所述图像采集机构为两个，所述平台通过移动机构设于该两个图像采集机构的中间。所述移动机构包括使平台与图像采集机构相对运动的导轨，及丝杆传动组件或带轮传动组件。所述的CIS拼接处理包括如下步骤：(a.1)将所述的图像采集机构内设置多根CIS图像传感器且整体呈“之”字型排列，所述的多根CIS图像传感器的相邻两根CIS在水平方向有重叠区域、垂直方向有错位区域，且设定重叠区域、错位区域、每根CIS扫描的宽度均固定；(a.2)在水平方向将0-L像素、L-2L像素分别设为相邻的第一根CIS通道图像数据、第二根CIS通道图像数据；(a.3)制作可覆盖整个图像采集区域的具有丰富对位标志的拼接纸，之后输入拼接纸图像，利用拼接工具手动将所述相邻两根CIS交接处的重叠区域整体向左移动像素w、两者的错位区域整体向上移动像素h，直到图像中不存在水平重叠区域和上下错位区域，同时利用软件后台算法记录下拼接参数w、h，并生成配置文件，之后每次扫描图像时只需加载配置文件，即可实现图像的自动拼接。所述的图像一致性校正处理包括下列步骤：(b.1)采集一张饱和亮场白图和一张暗场黑图，得到校正数据；(b.2)采用两点校正法，按如下公式进行图像校正：其中，G校正(x,y)为校正后的图像数据，G原始(x,y)为原始图像数据，G亮场为校正工具得到的饱和亮场数据，G暗场为校正工具得到的暗场数据，C为校正因子，通常取255。所述的图像高精度重采样是在后端通过立方插值算法来实现的。所述的位图转矢量处理是通过位图转矢量算法实现的，包括如下步骤：(d.1)将位图分解为封闭路径集合，其构成黑白区域之间的边界：(d.1.1)假定位图放置在一个坐标系且每个像素的转角都有整形坐标，同时进一步假定背景为白色，前景为黑色，且超出位图边界的区域的被假定为白色填充；(d.1.2)构造一个有向图G：设定p是一个整形坐标的点，且该点与4个像素相邻，若这4个像素不是同一种颜色则这个点p被称作顶点；假定v和w是顶点，且v和w的欧几里得距离为1，则认为此时有一条从v到w的边，该直线片段将v和w分为一个黑色像素和一个白色像素，当从v移向w使黑色像素在该直线片段的左边、白色像素在其右边，则形成所述的有向图G；(d.1.3)假定一个路径是一系列顶点(v0,…,vn)，对所有的i＝0，…，n-1都有一条从vi到vi+1的边；如果vn＝v0，一条路径被称为封闭；路径的长度为边的个数；则通过路径分解可以实现将有向图G分解为封闭路径，即找到一个封闭路径的集合使G的每条边都只出现一次；(d.1.4)从位图到路径的具体方法为：从一对有不同颜色的相邻像素开始，通过选择某一行最左边的黑色像素，两个被选择的像素在一条边上相遇，通过改变这条边的朝向使黑色像素在边的左边、白色像素在边的右边；通过迭代继续扩张这条路径，使新的边相对于边的方向都有一个黑色像素在其左边、一个白色像素在其右边，在像素间沿着边移动时每遇到一个转角，则需要根据周围像素的颜色来决定是直走、左转或右转；通过不断迭代直到返回假定的封闭图的起点为止，从而完成位图中一个封闭轮廓路径的搜索，之后通过反转使所有像素的颜色从位图中移除，重新定义新图，之后对该新图继续递归应用所述的路径分解算法，直到没有黑色像素余留，得到位图中所有封闭路径的集合；(d.1.5)在完成(d.1.4)过程中，设定如下转向策略：左：表示在需要转向时一直左转；右：表示在需要转向时一直右转；黑：表示更倾向于链接黑色像素单元；白：表示更倾向于链接白色像素单元；最少链接：表示更倾向于链接当前点邻域内出现的最少颜色；最多链接：表示更倾向于链接当前点邻域内出现的最多颜色；随机链接：表示随机转向；(d.1.6)清除杂点干扰：设定一个路径内部面积阈值t来消除封闭路径的细小轮廓，且路径面积的计算公式如下：area＝∫ydx＝∫yx'dt(2)其中，area为路径面积，x为图像像素行坐标，y为图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，其包括如下步骤:1)采用全幅图像数字化采集仪，通过设置的图像采集机构，对具有特定形状或设有图案信息的待测物料进行图像采集；2)设置一图像处理机构，对采集的图像依次进行如下处理：a)CIS拼接处理；b)图像一致性校正处理；c)图像高精度重采样处理；d)位图转矢量处理，并将获得的矢量数据输出；3)根据输出的矢量数据，对待测物料所具有的特定形状或设置的图案信息进行矢量化重建。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，其包括如下步骤:1)采用全幅图像数字化采集仪，通过设置的图像采集机构，对具有特定形状或设有图案信息的待测物料进行图像采集；2)设置一图像处理机构，对采集的图像依次进行如下处理：a)CIS拼接处理；b)图像一致性校正处理；c)图像高精度重采样处理；d)位图转矢量处理，并将获得的矢量数据输出；3)根据输出的矢量数据，对待测物料所具有的特定形状或设置的图案信息进行矢量化重建。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，所述的全幅图像数字化采集仪包括平台及与该平台相对运动设置的图像采集机构，所述的图像采集机构包括由若干图像传感器连续排列后拼接而成的长条状图像采集组合相机。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，所述的平台固定设置，所述图像采集机构通过移动机构设于平台上方或下方，或所述图像采集机构为两个，通过移动机构分别设于平台上方和下方；或者，所述图像采集机构固定设置，所述平台通过移动机构设于图像采集机构下方或上方，或所述图像采集机构为两个，所述平台通过移动机构设于该两个图像采集机构的中间；其中，所述移动机构包括使平台与图像采集机构相对运动的导轨，及丝杆传动组件或带轮传动组件。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，所述的CIS拼接处理包括如下步骤：(a.1)将所述的图像采集机构内设置多根CIS图像传感器且整体呈“之”字型排列，所述的多根CIS图像传感器的相邻两根CIS在水平方向有重叠区域、垂直方向有错位区域，且设定重叠区域、错位区域、每根CIS扫描的宽度均固定；(a.2)在水平方向将0-L像素、L-2L像素分别设为相邻的第一根CIS通道图像数据、第二根CIS通道图像数据；(a.3)制作可覆盖整个图像采集区域的具有丰富对位标志的拼接纸，之后输入拼接纸图像，利用拼接工具手动将所述相邻两根CIS交接处的重叠区域整体向左移动像素w、两者的错位区域整体向上移动像素h，直到图像中不存在水平重叠区域和上下错位区域，同时利用软件后台算法记录下拼接参数w、h，并生成配置文件，之后每次扫描图像时只需加载配置文件，即可实现图像的自动拼接。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，所述的图像一致性校正处理包括下列步骤：(b.1)采集一张饱和亮场白图和一张暗场黑图，得到校正数据；(b.2)采用两点校正法，按如下公式进行图像校正：其中，G校正(x,y)为校正后的图像数据，G原始(x,y)为原始图像数据，G亮场为校正工具得到的饱和亮场数据，G暗场为校正工具得到的暗场数据，C为校正因子，通常取255。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的图像采集与重建方法，其特征在于，所述的图像高精度重采样是通过立方插...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐绍余，
申请(专利权)人：东莞市智觉电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44