一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法，测量工具对回转内腔的尺寸进行测量；测量工具包括测量平台及安装于平台表面的传送带、线激光发射器以及摄像机；其中待测物放置在传送带表面，穿过线激光发发射器的发射区域，同时摄像机拍摄通过过程中的线激光轮廓图片。经过光条中心点提取算法获得图像坐标系的二维坐标，拟合计算出线激光图像角点的二维坐标，将角点图像坐标转换到空间坐标，从而计算距离实现对回转内腔尺寸的测量。本发明专利技术能够取代传统的三坐标测量仪和游标卡尺，对于各种结构匹配更灵活，检测状态评估更加精确。检测状态评估更加精确。检测状态评估更加精确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉测量、精密测量，利用单目线结构光测量系统以及利用机器视觉测量
，具体涉及一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法。

技术介绍

[0002]如今，回转内腔广泛应用于医学用品行业以及航空航天用品等行业。长期以来，对回转内腔尺寸的检测主要依赖于游标卡尺两点测量以及三坐标测量机床等，但游标卡尺两点测量存在回转内腔直径磨损不易取点、取点不精确的问题，且无法实现在线动态测量，三坐标测量机床效率低，只能应用于精度要求相对较低，检测速度要求不高的工业生产，不能满足部分工业生产中快速检测的目的。
[0003]现有技术公开号为：CN102601681B公开了一种回转腔体的立式在线装卸及精密测量平台及测量方法，由易受冲击振动的装卸子平台和精密的测量子平台两部分组成，其中的测量子平台是通过地基隔振措施，保证了基准面精密测量环境与传送带复杂扰动环境的完全分离并没有具体涉及到测量方法的改进。
[0004]目前，随着机器视觉测量技术发展与日臻成熟，以线激光、结构光为代表的三维视觉测量技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法，其特征在于：用测量工具对回转内腔的尺寸进行测量；所述测量工具包括测量平台及安装于平台表面的传送带、线激光发射器以及摄像机；其中待测物放置在传送带表面，穿过线激光发发射器的发射区域，同时摄像机拍摄通过过程中的线激光轮廓图片，通过对线激光轮廓图片进行处理得到待测物即回转内腔的尺寸；所述通过对线激光轮廓图片进行处理得到待测物即回转内腔的尺寸具体包括以下步骤：步骤一：获得回转内腔的线激光轮廓图片，所述回转内腔的线激光轮廓图片包括一条椭圆线条与一条直线线条；使用光条中心点提取方法获得轮廓形状图片的二维图像位置信息，并且用坐标点集表示；步骤二：筛选出符合条件的的二维坐标点，作为所需拟合椭圆与直线的轮廓坐标点；步骤三：进行直线与椭圆的拟合，求出两个交点的二维图像坐标；步骤四：将步骤三生成的交点坐标转换到空间坐标；步骤五：计算两个交点之间的距离。2.根据权利要求1所述的一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法，其特征在于：步骤一中：所述轮廓二维坐标点集表示为：[(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)........(X
n
,Y
n
)]，其中n为整数，(X
n
,Y
n
)表示第n个散点对应的坐标点。3.根据权利要求2所述的一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法，其特征在于：步骤二具体包括：S21:在步骤一生成的轮廓二维坐标点集中找出第r个点为图像最低点，其坐标表示为(X
min
，Y
min
),；所述图像最低点为轮廓形状图片中y坐标数值最小的点；计算每个散点和最低点连线的斜率，其计算公式如下式(1)：则所有散点与最低点连线的斜率集合表示为：k＝[k1…
k
n
]
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(2)；在(1)(2)式中，r、m均为小于等于n的整数；忽略由于散点集中产生的极大值，在散点与最低点连线的斜率集中，判断出两个极大值的点，则该两个点即为相邻的直线与椭圆之间的拟合点的分界点；S22:直线拟合点筛选；从图像最低点(X
min
，Y
min
)的左半边、右半边分别筛选拟合点；过图像最低点(X
min
，Y
min
)做垂直与X轴的直线，将图像分割为左半边与右半边；当从图像最低点左半边计算时，此时计算包括图像最低点，斜率k取到极大值时对应的点为第i个点，i∈(1，r),则左半边直线拟合点的序号为第1个点到第i*α个点，其中α为拟合系数，且0.95<α<1；当从图像最低点右半边计算时，斜率取到极大值时对应的点为第j个点，j∈(r，n)，则右半边直线拟合点的序号为第j*β个点到第n个点，其中β为拟合系数，且1<β<1.05；S23:椭圆拟合点筛选；将步骤S22生成的序号为第i*β到j*α个对应的散点作为椭圆拟合点。4.根据权利要求3所述的一种基于线激光的回转内腔尺寸检测方法，其特征在于：步骤三具体包括以下步骤：S31:将步骤S22筛选出的直线拟合点，采用matlab中的polyfit指令进行表述，其表述
的形式为直线方程y＝kx+b；S32:对步骤S23筛选出的椭圆拟合点采用最小二乘法拟合为如下的椭圆方程进行表述：f(X,Y)＝AX2+BXY+CY2+DX+EY+F
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(3)；其中椭圆方程进行表述包括以下步骤：S321:将平面内某点(X0，Y0)到椭圆方程所代表的曲线的距离表示为f(X0,Y0)，对步骤S23筛选出的椭圆拟合点进行最小二乘处理，即优化目标为式(4)：S322:根据最小值来确定椭圆方程的系数A、B、C、D、E、F；根据极值原理，对系数A、B、C、D、E、F求偏导，从而求得系数A,B,C,D,E,F的值；S323:利用计算出的系数A,B,C,D,E,F的值计算出椭圆图像的五个参数：所述五个参数包括未知参数(θ，X
C
,Y
C
)和形状参数(A,B)；其中(X
C
,Y
C
)为椭圆的几何中心；A、B分别为该椭圆的长半轴、短半轴；θ为椭圆的长短轴倾角；具体的计算过程如下：几何中心：几何中心：长半...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓正平，张博天，韩向博，顾佳宇，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：