一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法，属于线结构光视觉检测技术领域。本发明专利技术利用Scharr梯度算子检测激光条纹边缘，再沿着边缘点法线方向进行搜索，从而获得激光条纹截面灰度分布信息。在对激光条纹截面灰度分布特性进行分析的基础上，构建了激光条纹截面灰度分布模型，并利用切比雪夫矩求解了激光条纹截面中心亚像素坐标，连接各激光条纹截面中心进而得到激光条纹中心线。相比于Steger方法、灰度重心法、空间矩方法和勒让德矩方法，本方法在处理灰度饱和激光条纹时，能够在保证算法实时性的同时，提高中心线检测精度，实现了算法精度和速度的平衡；在实际使用过程中，也能够满足线结构光测量系统的测量要求。求。求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法


[0001]本专利技术属于线结构光视觉检测
，具体涉及一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法。

技术介绍

[0002]结构光视觉测量技术是一种将额外光源(点、线和面结构光等)照射测量对象表面，在额外光源引导下测量物体轮廓特征的主动视觉测量技术，具有实时性强、精度高等优势，广泛应用于机器人、航空航天、医疗、智能驾驶、焊缝检测等领域。
[0003]激光条纹中心线提取算法是线结构光测量系统中不可或缺的算法，主要用于线结构光系统标定过程中的激光平面特征点提取和线结构光图像处理过程中测量对象表面轮廓特征提取；激光条纹中心提取方法的精度与实时性将直接影响线结构光测量系统的测量性能，因此，线结构光系统对激光条纹中心线提取算法提出了苛刻的要求：高精度和强实时性。目前激光条纹中心提取主要采用基于图像形态的中心提取算法和基于灰度分布的中心提取算法。基于图像形态的中心提取算法，虽然提取速度较快，但这类算法只考虑了激光条纹的形态信息，没有利用图像中激光条纹截面的灰度信息，因此类方法在复杂条件下的激光条纹中心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法，其特征在于：利用Scharr梯度算子检测激光条纹边缘，再沿着边缘点法线方向进行搜索，从而获得激光条纹截面灰度分布信息；在对激光条纹截面灰度分布特性进行分析的基础上，构建激光条纹截面灰度分布模型，并利用切比雪夫矩求解了激光条纹截面中心亚像素坐标，连接各激光条纹截面中心进而得到激光条纹中心线。2.根据权利要求1所述的一种基于切比雪夫矩的激光条纹中心线提取方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1：将激光条纹彩色图像灰度化，利用平滑滤波算子降低图像噪声，获得激光条纹区域，裁切激光条纹区域作为感兴趣区域；步骤2：利用Scharr边缘算子检测激光条纹区域的激光条纹边缘，获得激光条纹边缘坐标(x
m
,y
m
)并计算激光条纹边缘点的灰度梯度，进而计算出激光条纹边缘点的法线方向；步骤3：以步骤2中获得的激光条纹边缘点为起点，沿激光条纹边缘法线方向进行搜索，若当前点为该边缘点法线方向上对应的另一边缘点时，搜索结束，从而获得当前灰度截面分布信息,即截面像素灰度值集合G(i)，i＝0,1,2,3,
……
n
‑
1,n取自然数；步骤4：根据激光条纹截面灰度分布，构建激光条纹截面灰度分布模型，并利用切比雪夫矩获得激光条纹中心位置；步骤5：通过尺寸变换公式进行变换，从而获得激光条纹截面中心真实坐标值；步骤6：重复步骤3和步骤5，依次获得不同激光条纹截面灰度分布信息，并求出每一个激光条纹截面的中心点亚像素坐标值，将这些中心点连接，获得激光条纹中心线。3.根据权利要求2所述的一种基于切比雪夫的激光条中心线提取方法，其特征在于：所述步骤2，利用Scharr边缘算子检测激光条纹区域的激光条纹边缘，获得激光条纹边缘坐标(x
m
,y
m
)并计算激光条纹边缘点的灰度梯度，进而计算出激光条纹边缘点的法线方向，具体方法是：先利用Scharr边缘算子计算激光条纹边缘点的灰度梯度；边缘点的灰度梯度表示为(g
xm
,g
ym
),g
xm
＝3(I(x
m
+1,y
m
‑
1)
‑
I(x
m
‑
1,y
m
‑
1))+10(I(x
m
+1,y
m
)
‑
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m
‑
1,y
m
))+3(I(x
m
+1,y
m
+1)
‑
I(x
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‑
1,y
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+1))g
ym
＝3(I(x
m
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1,y
m
+1)
‑
I(x
m
‑
1,y
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1))+10(I(x
m
,y
m
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‑
I(x
m
,y
m
‑
1))+3(I(x
m
+1,y
m
+1)
‑
I(x
m
+1,y
m
‑
1))然后计算边缘点的法线方向；若g
xm
＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏越，郑宪广，陈康辉，刘元铭，王涛，付晓斌，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：