灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法技术

一种灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法，是拍摄构件表面图像，经灰度化得到灰度矩阵，再通过结构光三角测量方法测量构件表面特定点的高度值，将构件表面分成若干区域，取一个区域内特定点高度值与灰度图像对应点的灰度值耦合，得到该区域高度值与灰度值间的拟合关系式，结合区域内所有点的灰度值计算出所有点的高度值，拟合得到该区域的表面三维轮廓，重复上述步骤获得所有区域的表面三维轮廓，整合后得到待测构件表面的三维图像。本发明专利技术仅需固定位置两次成像，基于灰度图像纹理信息，并耦合特征点高度信息，即可实现工业构件表面三维轮廓的快速测量。

Three-dimensional measurement method of component height based on gray image coupling feature points

A three-dimensional measurement method for the height of component feature points coupled with gray-scale image is to take the component surface image, obtain the gray-scale matrix through gray-scale transformation, and then measure the height value of specific points on the component surface through the structured light triangulation method, divide the component surface into several areas, take the height value of specific points in one area and the gray-scale value of corresponding points of gray-scale image to couple, and get the height of this area The fitting relationship between the value and the gray value, combined with the gray value of all the points in the area to calculate the height value of all the points, fitting to get the three-dimensional surface contour of the area, repeat the above steps to get the three-dimensional surface contour of all the areas, and integrate to get the three-dimensional image of the component surface to be tested. The invention only needs two times of imaging at a fixed position, based on the gray image texture information and coupled with the height information of the feature points, so as to realize the rapid measurement of the three-dimensional contour of the surface of the industrial component.

【技术实现步骤摘要】
灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法
本专利技术属于工业构件三维测量
具体涉及一种采用灰度图像拟合特定点高度信息，对工业构件表面进行精确三维测量的方法。
技术介绍
随着科学技术的快速发展与进步，在电子装配、车船制造、航空航天、军事国防等行业和领域中，生产制造与工程测量都对三维测量提出了明确要求。例如在3D打印、工业结构件逆向设计和加工中，需要对构件的三维形状、表面粗糙度、纹理等进行精确测量。三维测量方法包括接触式测量和非接触式测量。其中，基于光电技术的非接触式测量方法结合了光电子学、数字图像处理等技术，具备检测方便、精度较高等优点。目前，双目机器视觉方法和三维激光扫描方法在工业中得到重视。三维激光扫描方法是通过激光高速扫描记录物体表面信息，提供被测物体表面的三维点云数据。双目机器视觉方法则由不同位置的两台摄像机同时拍摄同一场景，获取在不同视角下的感知图像，基于三角测量原理得到空间三维坐标值。三维激光扫描方法要求激光扫描通过整个被测试件表面，移动过程易于造成测量误差且耗时较长。而双目机器视觉方法对被测表面的特征点匹配提出了较高要求，测量精度与被测量物体表面状态密切相关，而且双摄像装置使得测量设备体积较大，给工业应用带来不便。除此之外，还可以在没有附加结构光源的情况下，利用单目相机采集物体表面图像，通过图像灰度化去噪等处理，利用图像二维灰度值来对物体的三维信息等进行识别。但利用灰度值对待测构件特征点进行判断时，灰度值容易受到环境光源影响，导致特征点判断出现误差，不能获得物体表面的精确尺寸。CN107631699A公开了一种基于网格结构激光的焊缝三维形貌构建方法，将网格结构激光和工业相机以固定角度组成形状测量传感器，网格结构激光发出的网格状线结构光在待测构件表面形成网格状光斑，被构件表面反射或散射进入工业相机成像，将图像处理成垂直于焊缝纵方向的骨架图像，计算出焊缝表面各点距离网格结构激光出射面的绝对高度，根据绝对高度值数据构建出焊缝表面轮廓。但是，上述方法只能测量出焊缝表面网格结构激光投射出的网格状光斑上各点的绝对高度值，而网格间隙处的高度值无法获取，不能全面体现出焊缝表面的三维轮廓信息。因此，本专利技术拟采用灰度图像拟合特定点高度信息，提出一种工业构件三维形貌的快速测量方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法，该方法采用单摄像镜头连续两次拍摄，基于灰度图像纹理信息，并耦合特征点高度信息，实现工业构件三维尺寸的快速测量。本专利技术所述的灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法是基于一个形状测量传感器实现的。所述形状测量传感器由一个网格结构激光器和一个CMOS工业相机成固定夹角连接组成，所述网格结构激光器能够投射出由m×n条线激光垂直排列组成的，(m-1)×(n-1)个网格构成的网格激光线。首先，以与网格结构激光器成固定夹角连接的CMOS工业相机对从网格结构激光器投射出的、照射在待测构件表面的网格激光线进行拍摄，得到待测构件表面的激光网格图像。接着，按照CN107631699A方法，对所述得到的激光网格图像进行二值化-骨架化法处理，得到所述激光网格图像的单像素宽度的连通无毛刺网格骨架化图像，采用三角测量法计算出所述网格骨架化图像上每一个像素点对应的高度信息，即得到所述激光网格图像每一个像素点对应的高度值。虽然基于上述高度值，可以构建出待测构件表面上的m×n条表面轮廓线。但由于网格间隙处的高度值无法获取，也就无法真实地再现出构件表面的三维尺寸。因此，本专利技术在上述以CMOS工业相机拍摄得到待测构件表面的激光网格图像后，保持形状测量传感器与待测构件的相对位置不变，关闭网格结构激光器，再次以CMOS工业相机进行拍摄，获得自然光照下的待测构件表面图像。随后，对自然光照下的待测构件表面图像进行处理，将采集到的彩色图像转换为灰度图像，并进行滤波去噪后，得到自然光照下的待测构件表面灰度图像。之后，对自然光照下的待测构件表面灰度图像中的灰度值进行提取。具体提取方法为：将所述网格骨架化图像上每一个像素点对应的横纵坐标提取出来，再将所述提取出的横纵坐标对应到所述待测构件表面灰度图像中，将所述横纵坐标对应下的灰度值提取出来。选取所述(m-1)×(n-1)个网格中的任意一个网格，得到该网格四周骨架线每一像素点的横纵坐标所对应的高度值和灰度值，将高度值视为y值，灰度值视为x值，采用多项式拟合方法对所述高度值和灰度值进行拟合，得到以下公式1）所示的，所述网格上网格结构激光器照射下的某一像素点的高度值与该像素点在自然光照下的灰度值之间的拟合关系式。yi=a0+a1xi+a2xi2+…+anxin1）上述公式1）中，xi′=[1,xi,xi2,…,xin]，A=[a0,a1,a2,…,an]，A是多项式参数向量，n是拟合阶数。提取出所述选取网格的四周骨架线内空隙处每一像素点的灰度值，将所述灰度值带入公式1）的拟合关系式中，计算得到所述空隙处每一像素点对应的高度值。将计算得到的所述网格骨架线上每一像素点的高度值与通过拟合灰度填充得到的空隙处每一像素点的高度值进行整合，得到所述网格的完整的表面三维轮廓。选取所述(m-1)×(n-1)个网格中的另外一个网格，按照上述方法构建该网格上某一像素点的高度值与灰度值之间的拟合关系式，计算出该网格上所有像素点对应的高度值，得到该网格的完整表面三维轮廓。如此重复(m-1)×(n-1)次，得到所有(m-1)×(n-1)个网格的表面三维轮廓，整合后得到待测构件表面的三维图像。本专利技术上述提供的构件三维测量方法方法中，所述CMOS工业相机优选使用300万像素以上的CMOS工业相机，工业相机的图像灰度分辨率为[0-255]。其中，所述网格结构激光器与CMOS工业相机之间的固定角度指的是网格结构激光器的激光中轴线与CMOS工业相机的镜头光轴之间的夹角。优选地，本专利技术是将所述CMOS工业相机与网格结构激光器以12°的固定角度固定在一起。更优选地，本专利技术所述方法中，所述工业相机应处于距离待测构件表面250～500mm的范围内进行拍摄。更进一步地，本专利技术在自然光照条件下拍摄时，所述自然光照条件应不引起待测构件表面的镜面反射。优选地，本专利技术是使用Labview软件对CMOS工业相机采集到的图像进行处理。具体地，本专利技术中，公式1）中的多项式参数是通过加权最小二乘误差来计算的，通过公式2）来最小化残差。其中，权重wi是由下述公式3）计算得到的。其中，yi*是基于三角测量法求出的高度值；N是计算过程中点数的个数；wi是用来调节数据对模型的拟合程度；权重wi是一个数组，其初始元素设为1；σ是控制拟合误差和权重之间关系的系数。具体计算步骤如下：首先对参数向量A值进行估计，代入公式1）中对yi值进行计算。之后，再将yi值代入公式3）来对权重wi进行计算，再将计算得到的权重值带入公式2）得到参数向量A。采用上述算法进行迭代计算，直至得到的权重wi稳定收敛，将得到的参数向量A带入公式1）中，即可得到多项式拟合曲线。拟合过程中，拟合阶数n的取值不同，得到的拟合效果和拟合误差也不一样。在实际拟合中，需要根据拟合效果和误差选择合适的拟合阶数。利用拟合关系式对所述网格上所有像素点进行三维拟合的过程中会本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法，所述测量方法基于一个形状测量传感器实现，所述形状测量传感器由一个网格结构激光器和一个CMOS工业相机成固定夹角连接组成，所述网格结构激光器能够投射出由

【技术特征摘要】
1.一种灰度图像耦合特征点高度的构件三维测量方法，所述测量方法基于一个形状测量传感器实现，所述形状测量传感器由一个网格结构激光器和一个CMOS工业相机成固定夹角连接组成，所述网格结构激光器能够投射出由m×n条线激光垂直排列组成的，(m-1)×(n-1)个网格构成的网格激光线；所述测量方法包括：以与所述网格结构激光器成固定夹角连接的CMOS工业相机对从网格结构激光器投射出的、照射在待测构件表面的网格激光线进行拍摄，得到待测构件表面的激光网格图像；按照CN107631699A方法，对所述得到的激光网格图像进行二值化-骨架化法处理，得到所述激光网格图像的单像素宽度的连通无毛刺网格骨架化图像，采用三角测量法计算出所述网格骨架化图像上每一个像素点对应的高度信息，即得到所述激光网格图像每一个像素点对应的高度值；其特征是所述测量方法还包括：保持形状测量传感器与待测构件的相对位置不变，关闭网格结构激光器，再次以CMOS工业相机进行拍摄，获得自然光照下的待测构件表面图像；对自然光照下的待测构件表面图像进行处理，将采集到的彩色图像转换为灰度图像，并进行滤波去噪后，得到自然光照下的待测构件表面灰度图像；将所述网格骨架化图像上每一个像素点对应的横纵坐标提取出来，再将所述提取出的横纵坐标对应到所述待测构件表面灰度图像中，将所述横纵坐标对应下的灰度值提取出来；选取所述(m-1)×(n-1)个网格中的任意一个网格，得到该网格四周骨架线每一像素点的横纵坐标所对应的高度值和灰度值，将高度值视为y值，灰度值视为x值，采用多项式拟合方法对所述高度值和灰度值进行拟合，得到以下公式1）所示的，所述网格上网格结构激光器照射下的某一像素点的高度值与该像素点在自然光照下的灰度值之间的拟合关系式：yi=a0+a1xi+a2xi2+…+anxin1）上述公式1）中，xi′=[1,xi,xi2,…,xin]，A=[a0,a1,a2,…,an]，A是多项式参数向量，n是拟合阶数；提取出所述选取网格的四周骨架线内空隙处每一像素点的灰度值，将所述灰度值带入公式1）的拟合关系式中，计算得到所述空隙处每一像素点对应的高度值；将计算得到的所述网格骨架线上每一像素点的高度值与通过拟合灰度填充得到的空隙处每一像素点的高度值进行整合，得到所述网格的完整的表面三维轮廓；选取所述(m-1)×(n-1)个网格中的另外一个网格，按照上述方法构建该网格上某一像素点的高度值与灰度值之间的拟合关系式，计算出该网格上所有像素点对应的高度值，得到该网格的完整表面三维轮廓；如此重复(m-1)×(n-1)次，得到所有(m-1)×(n-1)个网格的表面三维轮廓，整合后得到待测构件表面的三维图像。2.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志勇，贾娜娜，高亚峰，斛晓飞，杨康，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：山西,14