一种激光投射线的识别与平面度判定方法技术

本发明专利技术涉及激光检测技术领域，具体是一种激光投射线的识别与平面度判定方法，该方法通过相机垂直拍摄激光线图像，首先提取激光投射线的颜色、轮廓和特征，对其进行滤波处理保留激光主光线的有效像素，将有效像素使用然后使用最小二乘法对所有有效像素点进行平面拟合，计算当前的平面离散程度，同时将有效像素点模拟水平度偏差20秒角度时的三维图像，计算偏差20秒时的平面离散程度，对比评判激光投射线的平面度是否合格；本方法可以检测出激光投射线的亮度、平面度，与标准参数做对比实现判断激光头的合格程度。光头的合格程度。光头的合格程度。

【技术实现步骤摘要】
一种激光投射线的识别与平面度判定方法


[0001]本专利技术涉及激光检测
，尤其涉及一种激光投射线的识别与平面度判定方法。

技术介绍

[0002]激光投线仪，又被称作是激光标线仪或激光水准仪，其实是在普通水准仪望远镜筒上安装并固定了激光装置而制成的一类测量仪器，在使用的过程中，激光投线仪通过发射激光束，使激光束通过棱镜导光系统形成激光面以投射出水平和铅垂的激光线，最终实现测量的目的。其中，具有十二线多功能贴地贴墙激光投线仪是当下最流行的，而判断质量的优劣主要通过激光头来衡量。因此，为了确保工厂能提供合格的激光投线仪，需要在出厂前对激光头进行合格率的检测，以便将不合格的激光头排除掉。
[0003]激光头射出的激光水平偏移角度是当前判断激光头是否合格的重要因素，水平偏移角度在20秒角度以内为合格，大于20秒为不合格。现有的激光头来料检测均为人工检测，人工通过手动转台将激光头调至摆放到固定的位置，通过观察画面中的激光线的相对位置判断是否合格。由于存在人的主观判断、人眼疲劳和手动调整速度慢等因素，可能会导致检测中的误差，同时激光长时间直射到人眼中会发生灼伤等危害，并且检测标准只有一项，检测项目单一。
[0004]因此，急需一种技术来解决该问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的问题，提供了一种激光投射线的识别与平面度判定方法，通过分析一个平面内4张图像并进行平面拟合等处理，实现判断整个平面的激光线平面度，克服了了以往检测方法中通过对比法进行判断激光线偏移位置的单一性，并且制订检验标准，提高了检测的科学性和准确性。
[0006]上述目的是通过以下技术方案来实现：
[0007]一种激光投射线的识别与平面度判定方法，包括如下步骤：
[0008]步骤(1)以待检测激光头的光源点为中心原点，在所述待检测激光头的四周等距离布置4个平行光管，相邻所述平行光管间的夹角为90
°
，所述平行光管中分划板上分别设置有十字刻度线，4个所述十字刻度线的中心点与所述光源点位于同一水平面；获取每个所述分划板上十字刻度线图像，得4张刻度线图像；
[0009]步骤(2)对步骤(1)中4张所述刻度线图像分别提取骨架，记录所述十字刻度线中心点的像素坐标和两个最小刻度的像素间距；
[0010]步骤(3)点亮所述待检测激光头，获取投射在4个所述分划板上的激光线图像，得4张激光线样本图像；
[0011]步骤(4)对步骤(3)中4张所述激光线样本图像提取特征颜色，得激光线图像；
[0012]步骤(5)对步骤(4)中所述激光线图像进行分割，提取骨架特征，获取激光线中心
线的图像；
[0013]步骤(6)对步骤(4)中所述激光线图像中激光线的外轮廓区域提取亚像素精密轮廓，并对线段的XLD做近似计算直线计算，得到完整的激光轮廓线；
[0014]步骤(7)对步骤(3)所述激光线样本图像的激光线目标区域图像进行分割，计算特征区域的平均灰度值，表示每段激光线的亮度；
[0015]步骤(8)对步骤(3)中的4个所述激光线样本图像进行阈值分割，将有效像素点，进行坐标转换，以步骤(2)中所述十字刻度线中心点的像素坐标为原点，将像素坐标改为位置坐标，并带入三维空间坐标系，使用拟合空间平面算法，计算平面的离散程度，表示平面度σ；
[0016]步骤(9)对步骤(3)中激光线的区域图像内的所有像素点，模拟偏差20秒时的三维图像，计算偏差20秒时的平面度σ
20
，对比步骤(8)中的平面度σ，
[0017]若σ＜σ
20
，则为合格；
[0018]若σ≥σ
20
，则为不合格。
[0019]进一步地，所述步骤(2)具体为：
[0020]设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：
[0021][0022][0023]其中，S
n
(X)为X的第n个骨架子集，N是运算将X腐蚀成空集前的最后一次迭代次数，迭代次数，表示连续n次用B对X进行腐蚀，即
[0024][0025]从S
n
(X)中区分出水平刻度线和竖直刻度线，经对其角度进行判断，设deg
n
为第n个骨架的角度，若deg
n
＞5
°
，则为竖直刻度线，用SV
n
(X)表示，若deg
n
＜5
°
，则为水平刻度线，用SH
n
(X)表示；遍历所有刻度线，取最长的竖直刻度线SH
max
(X)和最长的水平刻度线SV
max
(X)，记录他们的交点坐标(u
0i
，v
0i
)，其中(u0，v0)为十字刻度线中心点的像素坐标，i为相机编号。
[0026]进一步地，步骤(4)中所述激光线样本图像提取特征颜色，具体为：在RGB颜色模型中R、G、B颜色分量互不影响，因激光主线颜色为绿色，将G分量分离并转化成灰度图，有利于进行颜色特征的提取。
[0027]进一步地，在所述步骤(7)中，设定Ni为区域内像素点的个数，则计算激光亮度Li的公式为：
[0028][0029]其中，i为相机编号，j为每个像素的编号。
[0030]进一步地，所述步骤(8)具体包括如下步骤：
[0031]步骤(8
‑
1)建立空间坐标系，以(0，0，0)为对称中点，设设置于所述平行光管后端
用于拍照的相机距离光源点的距离为D，则每个方向上的激光平面距离到对称中点的距离为D；以每个分划板中心交点(u
0i
，v
0i
)为坐标原点，对区域内的像素点(u
j
，v
j
)进行坐标转换，引入转为相对与原点的位置坐标(x
ij
，y
ij
，z
ij
)，其中(u0，v0)为十字刻度线中心点的像素坐标；
[0032]步骤(8
‑
2)建立1号相机对应的正面图坐标，如下式：
[0033]x
1j
＝D
[0034][0035][0036]建立2号相机对应的左面图坐标，如下式：
[0037][0038]y
2j
＝
‑
D
[0039][0040]建立3号相机对应的后面图坐标，如下式：
[0041]x
3j
＝
‑
D
[0042][0043][0044]建立4号相机对应的右面图坐标，如下式：
[0045][0046]y
4j
＝
‑
D
[0047][0048]步骤(8
‑
3)通过三维点云，将所有相机获取到的有效像素点(x
ij
，y<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，包括：步骤(1)以待检测激光头的光源点为中心原点，在所述待检测激光头的四周等距离布置4个平行光管，相邻所述平行光管间的夹角为90
°
，所述平行光管中分划板上分别设置有十字刻度线，4个所述十字刻度线的中心点与所述光源点位于同一水平面；获取每个所述分划板上十字刻度线图像，得4张刻度线图像；步骤(2)对步骤(1)中4张所述刻度线图像分别提取骨架，记录所述十字刻度线中心点的像素坐标和两个最小刻度的像素间距；步骤(3)点亮所述待检测激光头，获取投射在4个所述分划板上的激光线图像，得4张激光线样本图像；步骤(4)对步骤(3)中4张所述激光线样本图像提取特征颜色，得激光线图像；步骤(5)对步骤(4)中所述激光线图像进行分割，提取骨架特征，获取激光线中心线的图像；步骤(6)对步骤(4)中所述激光线图像中激光线的外轮廓区域提取亚像素精密轮廓，并对线段的XLD做近似计算直线计算，得到完整的激光轮廓线；步骤(7)对步骤(3)所述激光线样本图像的激光线目标区域图像进行分割，计算特征区域的平均灰度值，表示每段激光线的亮度；步骤(8)对步骤(3)中的4个所述激光线样本图像进行阈值分割，将有效像素点，进行坐标转换，以步骤(2)中所述十字刻度线中心点的像素坐标为原点，将像素坐标改为位置坐标，并带入三维空间坐标系，使用拟合空间平面算法，计算平面的离散程度，表示平面度σ；步骤(9)对步骤(3)中激光线的区域图像内的所有像素点，模拟偏差20秒时的三维图像，计算偏差20秒时的平面度σ
20
，对比步骤(8)中的平面度σ，若σ＜σ
20
，则为合格；若σ≥σ
20
，则为不合格。2.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：其中，S
n
(X)为X的第n个骨架子集，N是运算将X腐蚀成空集前的最后一次迭代次数，次数，表示连续n次用B对X进行腐蚀，即从S
n
(X)中区分出水平刻度线和竖直刻度线，经对其角度进行判断，设deg
n
为第n个骨架的角度，若deg
n
＞5
°
，则为竖直刻度线，用SV
n
(X)表示，若deg
n
＜5
°
，则为水平刻度线，用SH
n
(X)表示；遍历所有刻度线，取最长的竖直刻度线SH
max
(X)和最长的水平刻度线SV
max
(X)，记录他们的交点坐标(u
0i
，v
0i
)，其中(u0，v0)为十字刻度线中心点的像素坐标，i为相机编号。3.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，步骤(4)中所述激光线样本图像提取特征颜色，具体为：在RGB颜色模型中R、G、B颜色分量互不影
响，因激光主线颜色为绿色，将G分量分离并转化成灰度图，有利于进行颜色特征的提取。...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜万和，刘明言，杨敬辉，韩玲玲，
申请(专利权)人：上海第二工业大学，
类型：发明
国别省市：