一种基于图像算法的测量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图像算法的测量方法及装置，接收第一图像并计算第一图像的第一清晰度，判断第一清晰度是否超过清晰度阈值；若否，则选择第一方向按照预设值调整聚集透镜后接收第二图像并计算第二图像的第二清晰度，对比第一清晰度及所述第二清晰度；若第二清晰度大于第一清晰度，则继续选择第一方向按预设值调整聚集透镜，并持续比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到清晰度出现低‑高‑低变化，将聚集透镜置于接高清晰度时的位置，以获取目标图像；此时获取激光测距仪的测量距离，根据预先计算的光斑中心图像坐标及测量距离的对应关系，在所述目标图像上显示十字丝；根据所述十字丝自动定位待测目标，目标瞄准后进行工程测量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像算法的测量方法及装置
本专利技术涉及工程测量领域，尤其涉及一种基于图像算法的测量方法及装置。
技术介绍
在工程测量中，激光测量仪广泛应用于地形测量、工程测量及目标测距等情形，激光测量仪在使用中需要确保所发射的激光照射到目标物体上，才能够获取到精确的测量距离，现有技术中通常内嵌望远镜结构，使用者通过人工调整目镜使确认目标物体的位置，但在实际应用中，往往面对较复杂的周边环境，人工的主观判断会受到复杂环境的干扰，经常出现无法快速聚焦目标及看不到激光点的情况。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于图像算法的测量方法及装置，实现对目标的自动快速聚焦。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的一种技术方案为：一种基于图像算法的测量方法，包括步骤：S1、接收第一测试图像并计算所述第一测试图像的第一清晰度，判断所述第一清晰度是否超过清晰度阈值；S2、若否，则选择第一方向按照第一预设值调整聚集透镜后接收第二测试图像，并计算所述第二测试图像的第二清晰度，对比所述第一清晰度及所述第二清晰度；S3、若所述第二清晰度大于所述第一清晰度，则继续选择第一方向按第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第四测试图像的第四清晰度小于前一次所接收的第三测试图像的第三清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第三测试图像时的位置，以获取目标图像；S4、获取激光测距仪的测量距离，根据预先计算的光斑中心图像坐标及测量距离的对应关系，在所述目标图像上显示十字丝；S5、根据所述十字丝自动定位待测目标，实现目标瞄准后进行工程测量。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：一种基于图像算法的测量装置，包括成像芯片、镜筒、电机及驱动齿轮，所述成像芯片位于所述镜筒一侧，所述镜筒另一侧设置有透光镜；所述镜筒中包括聚集透镜；所述电机与所述驱动齿轮连接，所述驱动齿轮与所述聚集透镜连接，所述成像芯片与所述电机连接，所述成像芯片通过对电机的控制实现权利要求1中对聚集透镜的调整。本专利技术的有益效果在于：在测距时接收图像，并判断图像的清晰度，根据图像的清晰度变化确定聚集透镜的位置后进行测距，并根据预先计算的光斑中心图像坐标与测量距离的对应关系获取测量距离所对应的光斑中心图像坐标，在目标图像上根据光斑中心图像坐标显示十字丝，实现了自动对焦获取目标图像，并且实时生成的十字丝精度更高，便于定位目标，根据确定的十字丝自动定位待测目标后进行工程测量，实现测量过程的智能化。附图说明图1为本专利技术实施例的一种基于图像算法的测量方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例的一种基于图像算法的测量装置的结构示意图；图3为本专利技术实施例的镜筒的内部结构示意图；标号说明：10、成像芯片；20、镜筒；30、电机、40、驱动齿轮；200、激光发发射器；201、激光接收器；202、镀膜滤镜；203、镀膜聚光镜；204、聚集透镜；205、透光镜。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。请参照图1，一种基于图像算法的测量方法，包括步骤：S1、接收第一测试图像并计算所述第一测试图像的第一清晰度，判断所述第一清晰度是否超过清晰度阈值；S2、若否，则选择第一方向按照第一预设值调整聚集透镜后接收第二测试图像，并计算所述第二测试图像的第二清晰度，对比所述第一清晰度及所述第二清晰度；S3、若所述第二清晰度大于所述第一清晰度，则继续选择第一方向按第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第四测试图像的第四清晰度小于前一次所接收的第三测试图像的第三清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第三测试图像时的位置，以获取目标图像；S4、获取激光测距仪的测量距离，根据预先计算的光斑中心图像坐标及测量距离的对应关系，在所述目标图像上显示十字丝；S5、根据所述十字丝自动定位待测目标，实现目标瞄准后进行工程测量。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：在测距时接收图像，并判断图像的清晰度，根据图像的清晰度变化确定聚集透镜的位置后进行测距，并根据预先计算的光斑中心图像坐标与测量距离的对应关系获取测量距离所对应的光斑中心图像坐标，在目标图像上根据光斑中心图像坐标显示十字丝，实现了自动对焦获取目标图像，并且实时生成的十字丝精度更高，便于定位目标，根据确定的十字丝自动定位待测目标后进行工程测量，实现测量过程的智能化。进一步的，所述计算图像的清晰度的方式具体为：采用Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法或方差方法计算对应图像的清晰度。由上述描述可知，将图像的清晰度计算数学化，能够通过计算出的具体数值直观对比图像的清晰度，便于进行图像的清晰度比较。进一步的，所述S2还包括：若是，则所述第一测试图像即为目标图像。由上述描述可知，若第一测试图像的清晰度已超过清晰度阈值，则说明第一测试图像的清晰度已达标，此时不再计算获取最佳清晰度的图像，直接将第一测试图像作为目标图像，提高了进行定位的效率。进一步的，所述S3还包括：若所述第二清晰度小于所述第一清晰度，则复位所述聚集透镜后，选择第二方向按照第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第六测试图像的第六清晰度小于前一次所接收的第五测试图像的第五清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第五测试图像时的位置，以获取目标图像。由上述描述可知，若调整聚集透镜后的清晰度反而变小，则说明调整的方向出现错误，此时将聚集透镜复原后再进行调整，加快获取到清晰度最佳的目标图像的效率。进一步的，所述S4之前包括：获取与黑色标板相距不同测量距离的测量图像，处理所述测量图像得到光斑中心图像坐标；存储所述光斑中心图像坐标与所述测量距离之间的对应关系。由上述描述可知，预先通过设置的黑色标板获取不同测量距离的测量图像中光斑中心图像坐标，并存储光斑中心图像坐标与测量距离之间的对应关系，在获取激光测距仪的测量距离后，能够直接根据测量距离获取相应的光斑中心图像坐标，实现对激光测量仪中激光和目镜之间偏差的按距离校准。进一步的，所述方差方法具体为：通过OpenCV计算所述图像的方差值，所述方差值越大则所述清晰度越高。由上述描述可知，通过OpenCV中的自带函数计算图像的方差值，处理速度快，直接使用方差值标识图像的清晰度易于进行对比。进一步的，所述S5具体包括：根据所述十字丝及目标瞄准点，计算调整角度；根据所述调整角度将所述十字丝对准所述目标瞄准点，完成目标瞄准后进行工程测量。由上述描述可知，在图像上确定目标瞄准点，根据十字丝及目标瞄准点之间的位置关系计算调整角度，根据调整角度完成对目标瞄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、接收第一测试图像并计算所述第一测试图像的第一清晰度，判断所述第一清晰度是否超过清晰度阈值；/nS2、若否，则选择第一方向按照第一预设值调整聚集透镜后接收第二测试图像，并计算所述第二测试图像的第二清晰度，对比所述第一清晰度及所述第二清晰度；/nS3、若所述第二清晰度大于所述第一清晰度，则继续选择第一方向按第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第四测试图像的第四清晰度小于前一次所接收的第三测试图像的第三清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第三测试图像时的位置，以获取目标图像；/nS4、获取激光测距仪的测量距离，根据预先计算的光斑中心图像坐标及测量距离的对应关系，在所述目标图像上显示十字丝；/nS5、根据所述十字丝自动定位待测目标，实现目标瞄准后进行工程测量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，包括步骤：
S1、接收第一测试图像并计算所述第一测试图像的第一清晰度，判断所述第一清晰度是否超过清晰度阈值；
S2、若否，则选择第一方向按照第一预设值调整聚集透镜后接收第二测试图像，并计算所述第二测试图像的第二清晰度，对比所述第一清晰度及所述第二清晰度；
S3、若所述第二清晰度大于所述第一清晰度，则继续选择第一方向按第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第四测试图像的第四清晰度小于前一次所接收的第三测试图像的第三清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第三测试图像时的位置，以获取目标图像；
S4、获取激光测距仪的测量距离，根据预先计算的光斑中心图像坐标及测量距离的对应关系，在所述目标图像上显示十字丝；
S5、根据所述十字丝自动定位待测目标，实现目标瞄准后进行工程测量。


2.根据权利要求1所述的一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，所述计算图像的清晰度的方式具体为：
采用Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法或方差方法计算对应图像的清晰度。


3.根据权利要求1所述的一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，所述S2还包括：
若是，则所述第一测试图像即为目标图像。


4.根据权利要求1所述的一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，所述S3还包括：
若所述第二清晰度小于所述第一清晰度，则复位所述聚集透镜后，选择第二方向按照第一预设值调整所述聚集透镜，并比较相邻两次调整所接收的测试图像的清晰度，直到所接收的第六测试图像的第六清晰度小于前一次所接收的第五测试图像的第五清晰度，则将所述聚集透镜置于接收所述第五测试图像时的位置，以获取目标图像。


5.根据权利要求1所述的一种基于图像算法的测量方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宗荣，林大甲，江世松，
申请(专利权)人：金钱猫科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35