集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样及方法技术

本发明专利技术提供了一种集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样的设计方法，整个图样上集成了数字散斑，网格线和编码标记点，所述视觉检测图样生成包括以下步骤：将整个待测量目标区域划分为多个单元；将所述单元的中心点坐标在网格内平移一个随机量，得到散斑的圆心坐标，根据所述圆心坐标位置在所述单元内布置散斑；在所述整个待测量目标区域的特定位置布置编码标记点，得到集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样。标记点的视觉检测图样。标记点的视觉检测图样。

【技术实现步骤摘要】
集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样及方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉检测领域，特别涉及一种集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样及方法。

技术介绍

[0002]计算机立体视觉技术作为一种非接触测量手段，可以通过双目传感器利用视差原理得到重叠视场内对应点的三维坐标信息，通过不同时刻对“同名点”位置的记录得到测量构件表面变形和应变信息。寻找两幅图像的“同名点”的过程就是通过特定的数字图像处理算法根据局部图像的特征点、线、灰度、纹理等特性找出两幅图像的对应的世界坐标中的同一点。图像中的特征可以是天然的，也可以是人工特殊设计的图样。在近景摄影测量中常将人工设计的特征图样喷涂、粘贴或转印到被测表面上，通过检测特征图样的位置信息反演出被测构件的三维信息。
[0003]当前，近景视觉对零件进行变形、应变检测通常将数字散斑图样作为被测特征布置到待测件表面，对采集的图像序列进行数字图像相关(DIC)计算，进而通过互相关函数峰值来导出物体表面的三维变化信息，从而提取变形应变信息。
[0004]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在以下问题：
[0005](1)单纯网格线、编码标记点无法实现小空间应变亚像素精度测量；
[0006](2)本专利技术能克服大面积数字散斑图样无法在大视场范围时使用；
[0007](3)数字散斑图样难以定义兴趣区域。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样及方法，以期部分地解决上述技术问题中的至少之一。
[0009]为了实现上述目的，作为本专利技术的一方面，提供了一种集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样的设计方法，整个图样上集成了数字散斑，网格线和编码标记点，所述视觉检测图样生成包括以下步骤：
[0010]将整个待测量目标区域划分为多个单元；
[0011]将所述单元的中心点坐标在网格内平移一个随机量，得到散斑的圆心坐标，根据所述圆心坐标位置在所述单元内布置散斑；
[0012]在所述整个待测量目标区域的特定位置布置编码标记点，得到集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样。
[0013]其中，所述单元边长a与散斑粒径d及占空比ρ之间的关系如下式所示：
[0014][0015]其中，根据成像质量选择合适占空比ρ，已知单元边长a即可计算粒径，散斑粒径d最好在4个像素以上特征比较明显。
[0016]其中，所述散斑的灰度应该根据测量需求实现均匀分布，即将灰度分为多个级别，整个待测量区域散斑图样灰度实现伪随机分布，最终的灰度直方图上各个级别灰度分布均匀，有利于体现灰度特征。
[0017]其中，所述网格的网格线线宽大于4个像素。
[0018]其中，所述编码标记点包括彩色编码点、方形编码点、点状编码点和环形编码点。
[0019]作为本专利技术的另一方面，提供了一种如上所述的视觉检测图样的设计方法所设计的视觉检测图样，包括：
[0020]散斑，用于在视觉传感器视场范围内，配合数字图像相关算法，基于数字散斑的灰度相关匹配算法，实现微小粒度范围内目标构件的变形、应变亚像素精度测量；
[0021]网格线，用于视觉传感器视场范围内，配合线检测图像检测算法，基于网格线的高精度定位，实现中粒度范围内目标构件的变形、应变亚像素精度测量；
[0022]编码标记点，用于在同一个视觉传感器视场范围内，配合编码标记点识别算法，基于编码标记点特征的高精度定位，实现中等粒度范围内的目标构件的变形、应变亚像素精度测量；还可作为微小粒度尺度下的数字散斑DIC算法的迭代起点，加快迭代速度，提高多目传感器图像匹配精度，并可标记不同区域；也可作为不同视觉传感器检测图像拼接的同名特征点，提升不同传感器拍摄图像的拼接精度。
[0023]其中，应用于大型构件不同视场范围及不同粒度的变形、应变及应变场的快速测量。
[0024]基于上述技术方案可知，本专利技术的视觉检测图样及其设计方法相对于现有技术至少具有如下有益效果之一：
[0025](1)能同时兼顾大视场和小视场范围内的工件应变测量；
[0026](2)方便定义兴趣区域，更易进行兴趣区域的单独测量；
[0027](3)便于结合机器视觉和数字图像DIC技术实现大型结构件不同粒度的变形、应变快速测量。
附图说明
[0028]图1是本专利技术实施例提供的视觉检测图样的设计方法的流程示意图；
[0029]图2是本专利技术实施例提供的融合编码标记点、网格线和数字散斑的机匣表面示意图；
[0030]图3是本专利技术实施例提供的一种环形编码标记点的示意图；
[0031]图4是本专利技术实施例提供的编码标记点与网格线的融合示意图；
[0032]图5是本专利技术实施例提供的数字散斑图样的应用场景。
具体实施方式
[0033]编码标记点区分于传统的非编码标记点，是具有唯一特征的人工标记点，通过唯一的标记识别，确定人工标记点相对于被测物的绝对位置关系，易于快速实现亚像素精度的摄影测量。根据编码标记点颜色，形状不同，大致可以分为彩色编码点、方形编码点、点状编码点和环形编码点。编码标记点可作为特定区域的特征标记点，从而使各个区域相互独立，有更大的特征区分度。
[0034]本专利技术旨在专利技术一种可用于视觉检测应变测量的编码标记点、网格线与数字散斑相结合的图样，可以作为检测图样喷涂或转印到被测物上，适用于基于计算机视觉检测的不同视场范围、不同测量粒度的应变测量，达到“粗精结合”的效果。
[0035]编码标记点，网格线等测量特征容易实现具有亚像素级的测量精度的测量需求，且对机匣的面内变形(拉伸)以及离面(剪切、扭转)变形响应明显，但是由于图像特征识别能力的限制，如果这两种标记的尺寸过小会严重影响基于这两种特征识别算法的测量精度，因此这两种特征比较适合相对大视场范围的变形，应变场测量。
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术作进一步的详细说明。
[0037]如图1所示，本专利技术公开了一种可用于视觉检测应变测量的编码标记点、网格线与数字散斑相结合的图样设计方法，包括以下步骤：
[0038]评估待测区域，将整个待测量目标区域划分为M
×
N个单元，每个单元内布置一个散斑，所以散斑数量为M
×
N个；将所述单元的中心点坐标在网格内平移一个随机量，得到散斑的圆心坐标，根据上述方式得到的圆心坐标位置布置圆形散斑(为方便说明本专利所提散斑为圆形散斑，实际也可以布置为其他几何形状)，散斑圆的粒径与灰度可以根据实际测量需求(拍摄得到的成像散斑特征比较明显，灰度分布合理，对比度较高)按照步骤2中所述方式求取得到。
[0039]在测量区域内布置如图4所示交错网格线，为保证中等尺度亚像素测量，网格线线宽也要大于4个像素，实际测量中在10个像素时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样的设计方法，其特征在于，整个图样上集成了数字散斑，网格线和编码标记点，所述视觉检测图样生成包括以下步骤：将整个待测量目标区域划分为多个单元；将所述单元的中心点坐标在网格内平移一个随机量，得到散斑的圆心坐标，根据所述圆心坐标位置在所述单元内布置散斑；在所述整个待测量目标区域的特定位置布置编码标记点，得到集数字散斑、网格线和编码标记点的视觉检测图样。2.根据权利要求1所述的视觉检测图样的设计方法，其特征在于，所述单元边长a与散斑粒径d及占空比ρ之间的关系如下式所示：其中，根据成像质量选择合适占空比ρ，已知单元边长a即可计算粒径，散斑粒径d最好在4个像素以上特征比较明显。3.根据权利要求1所述的视觉检测图样的设计方法，其特征在于，所述散斑的灰度应该根据测量需求实现均匀分布，即将灰度分为多个级别，整个待测量区域散斑图样灰度实现伪随机分布，最终的灰度直方图上各个级别灰度分布均匀，有利于体现灰度特征。4.根据权利要求1所述的视觉检测图样的设计方法，其特征在于，所述网格的网格线线宽大于4个像素。5.根据权利要求1所述的视觉检测图样的...

【专利技术属性】
技术研发人员：段发阶，郑好，蒋佳佳，傅骁，宋韶辉，李天宇，刘昌文，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：