带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术制造技术

本发明专利技术提出了一种带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术，是在线视觉测量的可调整光路的标定技术。标定过程采用的主要技术包括：光路调整技术包括防光强饱和与物镜面平行调整技术；利用空间矩亚像素角点提取技术；基于理想网格的亚像素视觉标定技术。本发明专利技术克服了传统测量技术的缺陷，在生产线上对相机进行高精度与高稳定的标定，能够自动的在生产线上使用标定技术进行视觉测量，最终对产品的质量进行合格检测。由于采用基于工程化思想设计算法，本发明专利技术具有精度高、速度快、对生产环境质量要求低，实时性高的优点，能够很好的满足工业生产的需要，对实际工业生产中产品的视觉测量有重要的意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种嵌入式机器视觉光路调整与亚像素标定技术，具体是指一种用于在线视觉测量的可调整光路的标定技术。
技术介绍
视觉测量技术具有速度快、精度高、非接触、自动化程度高等优势，该技术近年来 在非接触测量领域发挥越来越大的作用。视觉测量不仅包含机器视觉的一般内容，如视觉 感知、图像处理、图像分析和模式识别等，同时也有测量领域的特殊性，如空间几何尺寸的 精确检测、定位和识别等。视觉测量不但可以替代很多人工工作，提高生产自动化水平，提 高监测精度，更是很多常规测量方法无法实现时的有效解决途径。 视觉测量大都采用高倍测量光学镜头及图像处理的亚像素技术，实现对物体边缘 精密提取；另外，用数字图像处理技术可以实现对摄像系统高精度的标定和误差修正，这些 都为高精度的视觉测量提供坚实的基础。 视觉标定在视觉测量系统中是非常关键且重要的环节，其视觉标定结果的精度及 算法的稳定性与实时性，直接影响到工业生产过程中测量的精度，以至最后影响到产品的 质量检测结果。视觉标定技术在许多机器视觉领域得到了广泛应用，如三维重构、导航、视 觉监控、大型复杂曲面的三维检测、大型工件平行度和垂直度测量、机械零件的自动识别与 几何测量、字符识别、汽车牌照识别、医学图像分析、飞船或者导弹三维姿态测量、未来外星 车导航等。 要实现视觉测量的高精度、快速性和高度自动化，就必须在降低运算量的基础上， 对拍摄的图像进行高精度的标定。视觉领域经典标定算法，如张正友和Tsai的两步法标定 虽然可以标定出相机的内外参数，但要求连续拍摄几幅不在同一平面的图像，实际操作困 难，并且计算过程比较复杂；于起峰的基于理想网格的平面视觉标定思想虽然运算量小、精 度高，但对于精确角点提取、精确中心网格确定难度大，没有具体的标定实现方法，也没有 实际应用案例。在视觉标定研究的发展过程中，针对标定的前期工作，如光源光强、物镜面 平行的分析和研究非常少，并且有关光路调整系统还没有具体应用在视觉标定中，更没有 应用到实际的工业生产中。 针对二维视觉测量无需确定测量系统的光心位置和光轴方位等外部参数，本专利技术 只获得视觉系统的畸变系数和比例系数。在深入研究探讨和大量实验的基础上，本专利技术的 视觉标定技术具有运算量小、精度高、操作简单、实时性高，不需要高标准的生产环境。在标 定前使用光路调整系统对相机的镜头以及光源进行校正，使得标定过程的稳定性以及精度 有很大的提高。 本专利技术的视觉标定分为光路调整系统和基于亚像素的视觉标定技术。其中，光路 调整系统包括防光强饱和与物镜面平行调整。视觉标定过程中，X型靶标的角点提取精度 是至关重要的。由于光源变化时，边缘的信息也会随着改变，当光强饱和时，边缘的部分信 息将会丢失，从而导致角点提取的结果不准确，所以防止光强饱和能够提高X型靶标的角5点提取的精度。视觉标定过程中，物镜面平行调整能够防止物面与相机的镜头所在的平面 之间的夹角造成的误差。因此，在二维视觉测量平面的标定过程中，光路调整系统在大大减 少标定时间的基础上，实现高精度的标定，并有效的提高了视觉测量精度，对实际视觉测量 有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在克服上述视觉测量的困难之处，提出一种精度高、速度快、稳定性 好、实时性强、方法简单、计算量小、带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术。 按照本专利技术提供的技术方案，带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术方 法如下 首先，将具有高精度的X型靶标放置于待测工件所在的平面上，然后对相机镜头 进行粗调； 第二步，连接嵌入式机器视觉的检测装置，在线实时拍摄图像，在PC机上进行图 像的实时显示； 第三步，防光强饱和调整调节光源的亮度，并观察实时显示界面的光照强度状态 图；光照强度状态图显示分为红、绿、橙；红色，说明光强饱和，需要降低光强；绿色，说明 光强适合，只需微调；橙色，说明光强偏弱，需要提高光强；在光强状态图显示绿色的前提 下，微调光源至适合标定和测量的状态； 第四步，物镜面平行调整根据操作界面实时显示，微调镜头，使得物面与镜面达 到平行状态；反复的调整第三步与第四步，使得满足光源强度与物镜面平行的要求； 第五步，视觉标定利用Harris算子、空间矩的方法进行X型靶标亚像素角点提 取，然后利用图像中心角点的畸变最小的原理，提取图像中心的角点拟合理想网格，通过视 觉系统的畸变模型公式计算畸变参数与比例系数。 所述防光强饱和调整的方法，用于防止光源饱和，从而导致角点与边缘信息的丢 失，包括以下步骤 (3. 1)、在线实时采集X靶标图像，对X型靶标图像求取相应的直方图，并动态的显 示； (3. 2)、统计X型靶标图像的灰度最大值。判断光强是否处于饱和状态如果图像 灰度最大值等于255，则说明光强处于饱和的状态； (3. 3)、如果光强处于饱和状态，并且用户选择了允许部分饱和，设定一个允许部 分饱和度百分比值1%。计算图像上的饱和点的个数与整个图像点的个数之比，大于饱和度 百分比值，则光强状态图显示红色，向下位机发出请求，减小光强；否则光强状态图显示绿 色，满足标定的光强的需要。如果用户没有选择允许部分饱和，则光强状态图显示红色，必 需调整光源； (3. 4)、如果光强不处于饱和状态，设定理想灰度值fidMl为227像素以及波动范围 S为27像素，则图像灰度值在之间，图像的光强状态图显示绿色，说明光强满足 需求；灰度值小于200像素，则光强状态图显示橙色，提示用户此时光强太弱，适当提高光 强； (3. 5)、在光强状态图处于绿色状态下，微量的调整光强，使得图像状态处于最佳。 所述物镜面平行调整的方法，用于防止由于两个平面之间的夹角造成的误差，包 括以下步骤 (4. 1)、调整相机的镜头，使得镜头位置与X型靶标平行，然后再对镜头进行微调； (4. 2)、在200*300像素的区域内，根据Harris算子提取X型耙标图像的像素级角 点；在像素级角点的基础上，利用空间矩和直线拟合的方法提取X型靶标图像的亚像素的 角点； (4.4)、提取图像中心的区域网格四个角点的亚像素级坐标，这四个点包含中心点 坐标(320,240); (4. 5)、以所述图像中心的区域网格为中心，扩展成3X3的九个网格区域； (4. 6)、计算所述九个网格区域的第一行的三个区域的面积之和Area—Up，第三行 的三个区域的面积之和Area—Down;计算九个网格区域的第一列的三个区域的面积之和 Area—Left，第三列的三个区域的面积之和Area_Right ; (4. 7)、计算Area_Up与Area_Down， Area_Left与Area_Right之差分别为diff_ UD、diff—LR;如果diff—UD、diff—LR差值的绝对值都是小于正阈值Threshold，显示区域的 中心则显示绿色，说明此时物镜面达到平行； (4. 8)、如果diff_UD大于正阈值Threshold,则说明相机镜头上偏；如果diff_UD 小于负阈值Threshold,则说明相机镜头下偏，否则，说明相机镜头没有上下偏的趋势；记 录相机镜头上下偏移情况； (4. 9)、判断diff_LR的值，分为以下的三种情况diff_LR的绝对值小于正阈值 Thresh本文档来自技高网...

【技术保护点】
带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术，其特征是：首先，将具有高精度的Ｘ型靶标放置于待测工件所在的平面上，然后对相机镜头进行粗调；第二步，连接嵌入式机器视觉的检测装置，在线实时拍摄图像，在ＰＣ机上进行图像的实时显示；第三步，防光强饱和调整：调节光源的亮度，并观察实时显示界面的光照强度状态图；光照强度状态图显示分为：红、绿、橙；红色，说明光强饱和，需要降低光强；绿色，说明光强适合，只需微调；橙色，说明光强偏弱，需要提高光强；在光强状态图显示绿色的前提下，微调光源至适合标定和测量的状态；第四步，物镜面平行调整：根据操作界面实时显示，微调镜头，使得物面与镜面达到平行状态；反复的调整第三步与第四步，使得满足光源强度与物镜面平行的要求；第五步，视觉标定：利用Ｈａｒｒｉｓ算子、空间矩的方法进行Ｘ型靶标亚像素角点提取，然后利用图像中心角点的畸变最小的原理，提取图像中心的角点拟合理想网格，通过视觉系统的畸变模型公式计算畸变参数与比例系数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：白瑞林，李新，赵晶晶，李杜，孟伟，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]