本发明专利技术适用于工业摄影测量领域,提供了一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,制作待检测杆件位置图片数据库,将面结构光三维测量和最小二乘法拟合平面测量两种方法相结合,增强了算法的鲁棒性,可适应更多新增杆件类型。同时也提高了检测精度,极大减少了检测时间,显著提高了生产效率。通过现场使用及测试情况,该系统可减少工作人员由原来的3人“串行”作业到现在的1人持手持机操作即可,真正实现了人工劳动成本的缩减,极具商业价值。极具商业价值。极具商业价值。
【技术实现步骤摘要】
一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法
[0001]本专利技术涉及图像处理和工业摄影测量领域,具体为一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法。
技术介绍
[0002]随着中国轨道交通技术的不断进步发展,多条轨道交通路线在国内开通,随着逐年增开的列车数量,如何保证轨道交通列车行驶安全是中国铁路的重中之重,它是定期预防危险情况的必要手段。由于杆件检修过程中杆件类型、数量较多,对检修工人的工作状态和身心健康都提出了较大的挑战,影响到杆件检修作业的完成质量。
[0003]随着工业摄影测量技术的不断发展壮大,已经在诸多领域得到了突破性进展,比如无人驾驶、二维码识别,人脸识别等等。针对杆件检修过程中人工检修较为缓慢、费时、低效的缺点,运用工业摄影测量进行视觉检测,可以解决杆件类型、数量多,工人维修效率低下的问题。
[0004]因此,更需提出一种更准确、高效的杆件部件检测方法,针对现有检测技术的不足,本专利技术提出了一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,可运用于杆件自动检修系统,不但可以降低工作人员的劳动负荷,减少检修难度和时间,而且提高了杆件的检修效率,加速“人检”向“机检”的快速推进。
技术实现思路
[0005]为克服现有技术中存在的问题,本专利技术提供一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,将面结构光三维测量和最小二乘法拟合平面测量两种方法相结合,增强了算法的鲁棒性,可适应更多新增杆件类型。同时也提高了检测精度,极大减少了检测时间,显著提高了生产效率。通过现场使用及测试情况,该系统可减少工作人员由原来的3人“串行”作业到现在的1人持手持机操作即可,真正实现了人工劳动成本的缩减,极具商业价值。
[0006]为实现上述目的,本专利技术提供了如下技术方案:一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,包括以下步骤:
[0007]S1:制作待检测杆件位置图片数据库;
[0008]S2:基于面结构光三维测量对杆件位置进行目标定位;
[0009]S3:采用最小二乘法拟合平面测量的方法进行待检测杆件位置状态的检测;
[0010]S4:最后将图像的检测结果传输到数据库界面展示。
[0011]本专利技术进一步设置为:所述的基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法涉及的装置包括工业摄影相机、服务器、机器人、托盘、压铸台、杆件下模和待检测杆件。
[0012]本专利技术进一步设置为:所述的步骤S1具体为在数据库中录入杆件位置正常图数据库及杆件位置倾斜图数据库;杆件位置历史数据可以通过数据库进行溯源。
[0013]采取上述技术方案,解决了人工记录杆件位置数量大、溯源困难的问题。数据库具有数据结构化,数据共享度高,冗余度低,易于扩展;数据独立性高等特点,数据可以被多个
用户、多个应用程序共享使用,可以大大减少数据冗余,节约存储空间,避免数据之间的不相容性与不一致性。
[0014]本专利技术进一步设置为:所述的步骤S2具体包括以下步骤:
[0015]S21:杆件上料过程;首先在压铸台上放置好当前杆件对应的下模,人工将放满杆件的托盘用拖车运送到预定位置,机器人按照预设轨迹将杆件搬运到压铸台上的下模上面,机器人按照预定好的轨迹走到拍照点,准备执行拍照流程;
[0016]S22:工业摄影相机对杆件进行拍照;即首先投影仪会将结构光编码图案投射至被测杆件表面,图案会由于杆件表面高低层次不齐而产生变形,工业射影相机拍摄到的是变形的结构光图像,然后通过计算机对该图像进行解码处理从而得到结构光图像点和投影图案点的对应关系,再根据三角测量原理计算得到杆件表面的三维点云数据,从而实现杆件表面的三维点云重建;
[0017]S23:杆件位置定位;在得到杆件的三维点云重建图后,利用Halcon双目结构光定位方法实现对杆件的定位。
[0018]本专利技术进一步设置为:所述的Halcon双目结构光定位方法详细步骤如下:
[0019](1)首先是去噪处理过程,即对杆件三维点云模型进行Z轴方向的点云筛选以及连通域分割滤除杆件三维点云背景;
[0020](2)对去噪处理后的杆件三维点云模型绘制外接箱体,获取箱体的姿态,做一个循环,从箱体上表面依次向下截取我们自定义的点云数量。直到提取到的点云数量达到要求,可以筛选出我们想要的杆件感兴趣区域;
[0021](3)创建点云模板,在筛选出的杆件感兴趣区域中进行三维点云模板匹配,以达到定位的目的。
[0022]本专利技术进一步设置为:所述的步骤S3具体为:使用最小二乘法平面拟合通过最小化误差的平方和,使拟合对象越来越接近最终对象;已知三维空间的一些点集,求拟合出来的平面,即求出所有点到平面的距离最短的平面参数;
[0023]最小二乘法的矩阵形式为:
[0024]Ex=d
[0025]其中E为n*k的矩阵,x为k*1的列向量,d为n*1的列向量,n为方程的个数,k为未知量的个数。如果n>k(方程的个数大于未知量的个数),这个方程系统称为矛盾方程组Over Determined System,如果n<k(方程的个数小于未知量的个数),这个系统就是Under Determined System。
[0026]当找到向量x使得||Ex
‑
d||最小,则x为该方程的最小二乘解;;
[0027]采用正规方程对平面方程进行拟合,以实现深度相机的外参标定;
[0028]正规方程组的解为:
[0029]x=(E
T
E)
‑1E
T
d
[0030]平面方程的一般表达式为:
[0031]Bx+Cy+Dz+E=0(D≠0)
[0032](注意:此处E仅为平面方程表达式所用,与上述最小二乘法矩阵形式中的E含义不同);
[0033]将其变换为如下形式
[0034][0035]令:
[0036][0037]Z=a0x+a1y+a2[0038]此时对应的最小二乘矩阵形式
[0039][0040]其中(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),
……
,(x
n
,y
n
,z
n
)为输入的三维点坐标,套用正规方程的解,即可求得(a0,a1,a2)。
[0041]本专利技术进一步设置为:利用面到面测量算子将杆件圆面的拟合平面(参考面)与压铸台的拟合平面(基面)做三维测量,得出基面和参考面的最大值与最小值,根据所得最大值与最小值之间的差值判断杆件位置是否倾斜。
[0042]本专利技术进一步设置为:在实际应用中,所述的杆件位置自动检测方法还包括判断杆件类型;所述的判断杆件类型具体为:PLC传入托盘类型、杆件类型、压铸流程代码;根据托盘型号代码进入压铸流程判断;根据压铸流程代码进入杆件类型判断;若杆件类型正确,则进入相应杆件位置检测函数,并进行所述的步骤S2,对杆件位置进行目标定位。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:制作待检测杆件位置图片数据库;S2:基于面结构光三维测量对杆件位置进行目标定位;S3:采用最小二乘法拟合平面测量的方法进行待检测杆件位置状态的检测;S4:最后将图像的检测结果传输到数据库界面展示。2.根据权利要求1所述的一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,所述的杆件位置自动检测方法涉及的装置包括工业摄影相机、服务器、机器人、托盘、压铸台、杆件下模和待检测杆件。3.根据权利要求1所述的一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,所述的步骤S1具体为在数据库中录入杆件位置正常图数据库及杆件位置倾斜图数据库;杆件位置历史数据可以通过数据库进行溯源。4.根据权利要求1所述的一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,所述的步骤S2具体包括以下步骤:S21:杆件上料;首先在压铸台上放置好当前杆件对应的杆件下模,人工将放满杆件的托盘用拖车运送到预定位置,机器人按照预设轨迹将杆件搬运到压铸台上的杆件下模上面,机器人按照预定好的轨迹走到拍照点,准备执行拍照流程;S22:工业摄影相机对杆件进行拍照;即首先投影仪会将结构光编码图案投射至被测杆件表面,图案会由于杆件表面高低层次不齐而产生变形,工业射影相机拍摄到的是变形的结构光图像,然后通过计算机对该图像进行解码处理从而得到结构光图像点和投影图案点的对应关系,再根据三角测量原理计算得到杆件表面的三维点云数据,从而实现杆件表面的三维点云重建;S23:杆件位置定位;在得到杆件的三维点云重建图后,利用Halcon双目结构光定位方法实现对杆件的定位。5.根据权利要求4所述的一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,所述的Halcon双目结构光定位方法详细步骤如下:S231:首先是去噪处理过程,即对杆件三维点云模型进行Z轴方向的点云筛选以及连通域分割滤除杆件三维点云背景;S232:对去噪处理后的杆件三维点云模型绘制外接箱体,获取箱体的姿态,做一个循环,从箱体上表面依次向下截取我们自定义的点云数量;直到提取到的点云数量达到要求,可以筛选出我们想要的杆件感兴趣区域;S233:创建点云模板,在筛选出的杆件感兴趣区域中进行三维点云模板匹配,以达到定位的目的。6.根据权利要求1所述的一种基于工业摄影测量的杆件位置自动检测方法,其特征在于,所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员:曾柏文,王洪伟,
申请(专利权)人:广州松兴电气股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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