基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法技术

本发明专利技术公开了基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，属于钟表校时技术领域；所述方法具体包括：图像采集、图像预处理、钟表图像处理、钟表走时在线检测、输出检测结果；所述钟表图像处理具体的包括如下步骤：表盘图像形态学处理、钟表指针直线检测、表盘刻度线拟合、指针旋转中心拟合；基于机器视觉获取高分辨率图像，识别提取表盘和指针实时轮廓特征，通过快速图像处理算法实现钟表走时准确性的在线质量自动化检测，测量精度优于

Automatic detection method of clock travel accuracy based on machine vision

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法


[0001]本专利技术涉及钟表校时
，特别涉及基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法。

技术介绍

[0002]日差是代表钟表走时质量最主要的指标之一，通常采用瞬时日差和实走日差两种方式评价，瞬时日差可在校表仪(时差测试仪)上测量，主要对所采购的机芯质量进行检测，测量效率高，受后续指针装配等多个工序环节影响会造成走时不准确，因此方法不能完全代表钟表的实际走时误差；实走日差测量目前基本上没有适用测量设备，有能力的一些企业采取人工目视与标准时间比对(24h)，按一定比例抽检，耗时耗力，测量精度低，且易受人为主观影响。因此申请人提出一种基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法解决耗时耗力，测量精度低，且易受人为主观影响的问题。

技术实现思路

[0003](一)技术方案
[0004]本专利技术通过如下技术方案实现：基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，所述方法具体包括：
[0005]图像采集、图像预处理；
[0006]钟表图像处理；
[0007]钟表走时在线检测；
[0008]输出检测结果；
[0009]所述钟表图像处理具体的包括如下步骤：
[0010]表盘图像形态学处理；
[0011]钟表指针直线检测；
[0012]表盘刻度线拟合；
[0013]指针旋转中心拟合。
[0014]作为上述方案的进一步说明，所述表盘图像形态学处理具体的包括如下步骤：
[0015]表盘图像腐蚀处理；
[0016]表盘图像膨胀处理；
[0017]表盘图像开闭处理；
[0018]表盘图像连通域标记与区域提取；
[0019]表盘图像细化运算。
[0020]作为上述方案的进一步说明，所述钟表指针直线检测具体的：
[0021]霍夫变换直线拟合；
[0022]最小二乘直线拟合。
[0023]作为上述方案的进一步说明，所述表盘刻度线拟合具体的：
[0024]定义图像的矩；
[0025]定义图像的数字特征。
[0026]作为上述方案的进一步说明，所述指针旋转中心拟合具体的：
[0027]确定刻度盘重心位置；
[0028]确定表盘半径R和圆心坐标。
[0029]作为上述方案的进一步说明，所述钟表走时在线检测具体的包括如下步骤：
[0030]建立相机成像模型；
[0031]标定表盘平面；
[0032]重建表盘平面；
[0033]识别空间位置表盘读数；
[0034]表盘读数识别的修正。
[0035]作为上述方案的进一步说明，所述标定表盘平面具体的包括如下步骤：
[0036]建立表盘平面空间模型；
[0037]计算表盘平面外参；
[0038]输出表盘平面世界坐标。
[0039]作为上述方案的进一步说明，所述重建表盘平面具体的包括如下步骤：
[0040]求解表盘平面；
[0041]提取表盘特征空间位置；
[0042]建立局部世界坐标系；
[0043]求解局部坐标系表盘特征。
[0044]作为上述方案的进一步说明，所述识别空间位置表盘读数采用角度法或距离法进行读数识别。
[0045]作为上述方案的进一步说明，所述表盘读数识别的修正具体的包括如下步骤：
[0046]指针位置误差的修正；
[0047]指针角度误差的修正。
[0048](三)有益效果
[0049]本专利技术相对于现有技术，具有以下有益效果：
[0050]本专利技术的优点在于：基于机器视觉获取高分辨率图像，识别提取表盘和指针实时轮廓特征，通过快速图像处理算法实现钟表走时准确性的在线质量自动化检测，测量精度优于
±
1s，测量速度优于0.8s/pcs，实现钟表实走日差测量设备从无到有的行业目标，解决人工测量效率低、劳动强度大、误判率高等问题，自动高效地分离出合格与不合格产品，识别精度高，测量速度快。
附图说明
[0051]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术新型的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0052]图1为本实施例中表盘图像开闭处理的开运算过程示意图；
[0053]图2a与图2b为本专利技术实施例中不同空间对偶性原理示意图；
[0054]图3为本专利技术实施例中霍夫变换极坐标示意图；
[0055]图4为本专利技术实施例中最小二乘与RANSAC直线；其中图4a为包含很多异常数据的数据集的示意图，图4b为RANSAC算出的直线；
[0056]图5为本专利技术实施例中相机成像模型示意图；
[0057]图6为本专利技术实施例中相机成像模型的四个坐标系变换示意图；
[0058]图7为本专利技术实施例中表盘平面标定模型示意图；
[0059]图8为本专利技术实施例中表盘识别系统模型示意图；
[0060]图9为本专利技术实施例中坐标变换步骤示意图；
[0061]图10为本专利技术实施例中钟表走时准确性自动化检测流程示意图。
具体实施方式
[0062]实施例1
[0063]基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，所述方法具体包括：
[0064]图像采集、图像预处理；具体的包括图像去噪处理、增强处理等，此步骤属于现有技术之一，此处不再进行过多的赘述；
[0065]钟表图像处理；具体的包括如下步骤：
[0066]1)表盘图像腐蚀处理，图像腐蚀运算：当结构元素S在给定的目标图像X上移动，S[x]相对于X有以下三种可能存在的状态：
[0067]a、此时S[x]和X相关最大；
[0068]b、此时S[x]和X不相关；
[0069]c、S[x]∩X与均不为空。
[0070]在上面状态(c)下，S[x]和X相关最大，所以图像点X中所有结构元素为图像的最大相关点集S[x]，称为S对X腐蚀，记为X S。用集合的方式定义腐蚀运算为：
[0071][0072]使用图像的腐蚀操作运算可以消除目标图像边界点信息，通过选择适合的结构元素将比结构元素小的物体去除掉，会使物体的轮廓周边减少一个或多个像素，同时通过结构元素选择的不同来消除大小也不同的物体。运用腐蚀算法可以减少更多的无用背景信息，提高运算速度。尤其是适合表盘中的装饰标识等无用的背景信息的排除。
[0073]2)表盘图像膨胀处理，图像的膨胀运算被看作是腐蚀运算的对偶运算，膨胀运算是对图像X中的每一个点x扩大，记为通过集合的方式定义为：
[0074][0075]其算法在实质上相当于结构元素在原图像上移动，并在图像中不含有信息的位置上按照结构元素添加像素点从而使得图像变大，即将结构元素与原图像进行合并。膨胀运算可以使图像边缘附近的背景信息，或者是两个相隔很小的部分联通到一起，故进行图像处理后可以利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，其特征在于，所述方法具体包括：图像采集、图像预处理；钟表图像处理；钟表走时在线检测；输出检测结果；所述钟表图像处理具体的包括如下步骤：表盘图像形态学处理；钟表指针直线检测；表盘刻度线拟合；指针旋转中心拟合。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，其特征在于，所述表盘图像形态学处理具体的包括如下步骤：表盘图像腐蚀处理；表盘图像膨胀处理；表盘图像开闭处理；表盘图像连通域标记与区域提取；表盘图像细化运算。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，其特征在于，所述钟表指针直线检测具体的：霍夫变换直线拟合；最小二乘直线拟合。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，其特征在于，所述表盘刻度线拟合具体的：定义图像的矩；定义图像的数字特征。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钟表走时准确性自动化检测方法，其特征在于，所述指针旋转中心拟合具体的：确定刻度盘重心位置；确定表盘半径R和圆心坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋维，李华，付西红，韩军，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院福建物质结构研究所，
类型：发明
国别省市：