线材长度测量过程中纹理定位的算法制造技术

本发明专利技术提出了线材长度测量过程中纹理定位的算法。所述算法包括：在待测长度的线材两端分别贴上便携式标签；利用手持终端移动控制双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片；将或得到的一组或多组线材照片发送至边缘计算模块；所述边缘计算模块根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度。所述算法的执行系统包括与所述方法的步骤对应的模块。执行系统包括与所述方法的步骤对应的模块。执行系统包括与所述方法的步骤对应的模块。

【技术实现步骤摘要】
线材长度测量过程中纹理定位的算法


[0001]本专利技术提出了线材长度测量过程中纹理定位的算法，属于线材长度测量


技术介绍

[0002]线材附件施工过程中，时常需要对线材的长度进行测量，现有技术中，线材附件长度的测量基本上都是通过施工现场的工作人员通过机械式测量工具进行手动测量，这种测量方式不仅需要施工人员携带测量工具，费时费力，并且测量工具会占用施工现空间。另一方面，由于测量工具都具有一定的测量误差，并且，在测量工具进行线材长度测量时，需要施工人员进行测量读数，读数过程中也会出现误差，在测量误差和读数误差叠加后，进一步增大了线材长度测量的误差，时常导致线材附件的长度测量结果准确性较低，需要重新测量，这种情况大大降低了线材施工效率，影响施工进度。本专利技术提出的算法线材长度测量过程中纹理定位的算法与现有技术中的测量方式相比，能够在对线材的长度有现场快速测量需求时，操作人员通过手持终端控制移动双目相机，进行无接触、精确的测量，测量效率高，而且测量误差小于1％，精度高。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供线材长度测量过程中纹理定位的算法，用以解决现有技术中的人工手动测量线材长度效率低、精度差的问题，所采取的技术方案如下：
[0004]线材长度测量过程中纹理定位的算法，所述算法包括：
[0005]在待测长度的线材两端分别贴上便携式标签；所述便携式标签即为纹理标签；
[0006]通过对已有纹理标签的模板图像识别，确定所述纹理标签的位置；
[0007]利用手持终端移动控制双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片；
[0008]将或得到的一组或多组线材照片发送至边缘计算模块；
[0009]所述边缘计算模块根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度。
[0010]进一步地，所述利用手持终端移动控制双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片之前还包括：
[0011]将所述双目相机移动至所述双目相机的镜头与所述待测线材之间符合标定距离范围的距离点处，其中，所述标定距离范围为0.1
‑
5m；
[0012]调节所述双目相机的镜头与所述待测线材之间距离范围，确保待测线材两端的便携式标签均在双目相机的视野范围内，双目相机能一次拍到线材两端的便携式标签。
[0013]进一步地，所述双目相机的基线长度为3
‑
20cm。
[0014]进一步地，所述边缘计算模块根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度，包括：
[0015]将一组或多组线材照片作为线材照片样本，采用MaskRCNN训练得到线材分割模型M；
[0016]针对双目相机分别利用模型M分割线材照片样本中的线材图像，得到线材的左右两个端点；其中，所述左右两个端点分别为{PL1,PR1}和{PL2,PR2}；
[0017]通过计算分别获取线材的左端点坐标和右端点坐标。
[0018]进一步地，通过计算分别获取线材的左端点坐标和右端点坐标，包括：
[0019]步骤1、将P点设为双目相机中的左端点，对于双目相机中的左右相机分别有：
[0020][0021][0022]其中，Z
c1
和Z
c1
分别表示平移向量；矩阵中的矩阵元素p
100
……
p
123
分别表示旋转矩阵P中的元素；u,v表示点在图像中的坐标，x
w
,y
w
,z
w
表示其世界坐标；
[0023]步骤2，对步骤1中的两个矩阵模型进行整理可得：
[0024][0025][0026][0027][0028]步骤3、利用最小二乘法对步骤2中获得公式进行拟合得到线材的左端点的坐标为{XL,YL,ZL}；
[0029]步骤4、以步骤1至步骤3相同的方法同理计算获取线材的左端点的坐标为{XR,YR,ZR}；
[0030]步骤5、根据线材的左端点坐标和右端点坐标通过如下公式获取待测线材长度：
[0031]L＝sqrt((XL
‑
XR)2+(YL
‑
YR)2+(ZL
‑
ZR)2)
[0032]其中，L表示待测线材长度。
[0033]线材长度测量过程中纹理定位的算法，所述算法的执行系统包括：
[0034]贴签模块，用于在待测长度的线材两端分别贴上便携式标签；
[0035]拍照模块，用于控制手持终端移动双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片；
[0036]发送模块，用于将或得到的一组或多组线材照片发送至边缘计算模块；
[0037]边缘计算模块，用于根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度。
[0038]进一步地，所述系统还包括：
[0039]距离移动模块，用于将所述双目相机移动至所述双目相机的镜头与所述待测线材之间符合标定距离范围的距离点处，其中，所述标定距离范围为0.1
‑
5m；
[0040]距离调整模块，用于调节所述双目相机的镜头与所述待测线材之间距离范围，确保待测线材两端的便携式标签均在双目相机的视野范围内，双目相机能一次拍到线材两端的便携式标签。
[0041]进一步地，所述边缘计算模块包括：
[0042]分割模块，用于将一组或多组线材照片作为线材照片样本，采用MaskRCNN训练得到线材分割模型M；
[0043]端点获取模块，用于针对双目相机分别利用模型M分割线材照片样本中的线材图像，得到线材的左右两个端点；其中，所述左右两个端点分别为{PL1,PR1}和{PL2,PR2}；
[0044]计算模块，用于通过计算分别获取线材的左端点坐标和右端点坐标。
[0045]进一步地，所述边通过对已有纹理标签的模板图像识别，确定所述纹理标签的位置，包括：
[0046]第一步、采集纹理标签图片作为模板图片I
t
，其中，所述模板图片I
t
的宽度为W
t
，高度为H
t
；
[0047]第二步、提取所述模板图片I
t
的SURF特征；
[0048]第三步、针对待识别图片I提取SURF特征，使用KNN和RANSAC方法获得模板图片I
t
和待识别图片I之间的匹配点；分别将模板图片I
t
中的匹配点和待识别图片I中的匹配点记为集合T和S；
[0049]第四步、分别从集合T和S中取两个点，分别记为(t
i
，t
j
)和(s
i
，s
j
)，分别计算两点间的距离d
t
和d
s
，重复取N组点计算距离，得到N组点的平均距离为d
t1
和d
s2
，得到比例系数α＝d...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.算法线材长度测量过程中纹理定位的算法，其特征在于，所述算法包括：在待测长度的线材两端分别贴上便携式标签；所述便携式标签即为纹理标签；通过对已有纹理标签的模板图像识别，确定所述纹理标签的位置；利用手持终端移动控制双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片；将或得到的一组或多组线材照片发送至边缘计算模块；所述边缘计算模块根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度。2.根据权利要求1所述算法，其特征在于，所述利用手持终端移动控制双目相机针对待测长度的线材拍摄一组或多组线材照片之前还包括：将所述双目相机移动至所述双目相机的镜头与所述待测线材之间符合标定距离范围的距离点处，其中，所述标定距离范围为0.1
‑
5m；调节所述双目相机的镜头与所述待测线材之间距离范围，确保待测线材两端的便携式标签均在双目相机的视野范围内，双目相机能一次拍到线材两端的便携式标签。3.根据权利要求1所述算法，其特征在于，所述双目相机的基线长度为3
‑
20cm。4.根据权利要求1所述算法，其特征在于，所述边缘计算模块根据一组或多组线材照片计算获取线材的长度，包括：将一组或多组线材照片作为线材照片样本，采用MaskRCNN训练得到线材分割模型M；针对双目相机分别利用模型M分割线材照片样本中的线材图像，得到线材的左右两个端点；其中，所述左右两个端点分别为{PL1,PR1}和{PL2,PR2}；通过计算分别获取线材的左端点坐标和右端点坐标。5.根据权利要求4所述算法，其特征在于，通过计算分别获取线材的左端点坐标和右端点坐标，包括：步骤1、将P点设为双目相机中的左端点，对于双目相机中的左右相机分别有：步骤1、将P点设为双目相机中的左端点，对于双目相机中的左右相机分别有：其中，Z
c1
和Z
c1
分别表示平移向量；矩阵中的矩阵元素p
100
……
p
123
分别表示旋转矩阵P中的元素；其中，Z
c1
和Z
c1
分别表示
……
；矩阵中的矩阵元素p
200
……
p
223
分别表示
……
；矩阵中的矩阵元素p
200
……
p
223
分别表示
……
；u,v表示点在图像中的坐标，x
w
,y
w
,z
w
表示其世界坐标；步骤2，对步骤1中的两个矩阵模型进行整理可得：
步骤3、利用最小二乘法对步骤2中获得公式进行拟合得到线材的左端点的坐标为{XL,YL,ZL}；步骤4、以步骤1至步骤3相同的方法同理计算获取线材的左端点的坐标为{XR,YR,ZR}；步骤5、根据线材的左端点坐标和右端点坐标通过如下公式获取待测线材长度：L＝sqrt((XL
‑
XR)2+(YL
‑
YR)2+(ZL
‑
ZR)2)...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜光，王晓鹏，戴相龙，何成虎，李学钧，蒋勇，
申请(专利权)人：江苏濠汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：