一种基于理论信息的边缘提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于理论信息的边缘提取方法，包括：根据预先标定的待测物坐标系与相机坐标系之间的转换关系，将特征

【技术实现步骤摘要】
一种基于理论信息的边缘提取方法


[0001]本专利技术涉及边缘检测领域，具体涉及一种基于理论信息的边缘提取方法
。

技术介绍

[0002]随着智能制造的不断发展，对于工件上几何特征
(
孔类
、
棱边线条
)
的测量及定位要求不断提高
。
传统几何特征的测量方式有三坐标
、
跟踪仪，激光雷达，随着视觉测量产品的不断成熟，基于视觉检测的测量方法逐渐被广泛应用；测量过程包括：采集图像
、
提取图像中特征的边缘点信息
、
利用边缘点信息拟合特征
、
获得特征的关键点信息
(
如孔心坐标
、
半径
、
棱边的起始位置点等
)。
其中，边缘点信息提取的准确性直接影响了特征拟合的精度，传统的边缘提取方法仅依靠采集的图像信息，基于图像的纹理
、
灰度信息获取边缘，容易受到背景或者噪声的干扰，当图像对比度差
、
纹理不丰富时，边缘检测结果的准确度欠佳
。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于理论信息的边缘提取方法，与传统的边缘提取算法相比，该方法借助数模中的理论信息辅助定位边缘点所在的位置，能够更加精准
、
快速的获得待测真实边缘点所在的位置，对于对比度低
、
纹理细节少的图像，边缘检测结果仍然能够保持有效性，满足高精度加工制造业的检测精度要求
。
本方法适用于圆孔
、
槽孔
、
多边形孔
(
矩形孔
、
三角形孔
、
平行四边形孔
、
五边形孔等
)、
棱边特征的边缘提取
。
[0004]为此，本专利技术的技术方案如下：
[0005]一种基于理论信息的边缘提取方法，适用于获取的待测物表面数据为三维点云，利用以下步骤提取待测物表面特征
A
的边缘信息，所述特征
A
由圆
、
圆弧和直线中的一种或多种拼接而成：
[0006]S1、
根据预先标定的待测物坐标系与相机坐标系之间的转换关系，将特征
A
在数模中的理论信息，转换到相机坐标系下；
[0007]特征
A
的圆或者圆弧段在数模中的理论信息包括圆心坐标
、
法向量和半径；
[0008]特征
A
的直线段在数模中的理论信息包括直线的起点
、
长度
、
方向向量和法向量；
[0009]S2、
在相机坐标系下，利用转换后的理论信息和预设采样步长，获取多个采样点，所述采样点均位于特征
A
上；
[0010]求取每个采样点的一阶导数，得到各采样点的切向方向，再通过法向量与各切向方向分别叉乘得到各点的梯度方向；
[0011]S3、
分别以单个采样点坐标为中心
、
对应梯度方向的正方向和负方向为搜索方向，在预设搜索范围内搜索三维点云中的点，若能搜索到，则将搜索到的第一个点记为边缘点坐标；否则，认为此处无边缘点，以下一个采样点为中心进行搜索，直至遍历所有采样点；
[0012]将搜索到的所有边缘点坐标存储为特征
A
的边缘信息
。
[0013]当获取待测物表面的二维图像时，本专利技术还公开另一种基于理论信息的边缘提取方法，适用于获取的待测物表面数据为二维图像，利用以下步骤提取待测物表面特征
A
的边
[0035]gx
k
＝
j*dz
k
‑
k*dy
k
[0036]gy
k
＝
k*dx
k
‑
i*dz
k
[0037]gz
k
＝
i*dy
k
‑
j*dx
k
[0038]其中，
θ
为相邻采样点之间对应的圆心角；
k
＝1，2，3……
M
，表示采样点的标号，当特征
A
为圆，
M
＝
360
°
/
θ
，当特征
A
为圆弧，
M
＝圆弧对应圆心角
/
θ
。
[0039]优选，
θ
取值为
0.5
～5°
。
[0040]进一步，对特征
A
的直线段，获取采样点
、
求取每个采样点梯度方向的方法如下：
[0041]转换后的理论信息包括直线的起点
P(x
0p
,y
0p
,z
0p
)、
长度
L、
方向向量和法向量
[0042]以起点
P
作为第一个采用点，沿方向向量以点间距
dL
为预设采样步长在直线上多次采样，得到多个采样点，求取每个采样点的一阶导数，得到各点的切向方向，再通过法向量与各切向方向分别叉乘得到梯度方向
。
[0043]进一步，第
k
个采样点的坐标
(x
k
,y
k
,z
k
)、
切向方向
(dx
k
,dy
k
,dz
k
)、
梯度方向
(gx
k
,dy
k
,gz
k
)
计算公式如下：
[0044]x
k
＝
dL
×
(k
‑
1)
×
i3+x
0p
[0045]y
k
＝
dL
×
(k
‑
1)
×
j3+y
0p
[0046]z
k
＝
dL
×
(k
‑
1)
×
k3+z
0p
[0047]dx
k
＝
i3[0048]dy
k
＝
j3[0049]dz
k
＝
k3[0050]gx
k
＝
j*dz
k
‑
k*dy
k
[0051]gy
k
＝
k*dx
k
‑
i*dz本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于理论信息的边缘提取方法，适用于获取的待测物表面数据为三维点云，其特征在于：利用以下步骤提取待测物表面特征
A
的边缘信息，所述特征
A
由圆
、
圆弧和直线中的一种或多种拼接而成：
S1、
根据预先标定的待测物坐标系与相机坐标系之间的转换关系，将特征
A
在数模中的理论信息，转换到相机坐标系下；特征
A
的圆或者圆弧段在数模中的理论信息包括圆心坐标
、
法向量和半径；特征
A
的直线段在数模中的理论信息包括直线的起点
、
长度
、
方向向量和法向量；
S2、
在相机坐标系下，利用转换后的理论信息和预设采样步长，获取多个采样点，所述采样点均位于特征
A
上；求取每个采样点的一阶导数，得到各采样点的切向方向，再通过法向量与各切向方向分别叉乘得到各点的梯度方向；
S3、
分别以单个采样点坐标为中心
、
对应梯度方向的正方向和负方向为搜索方向，在预设搜索范围内搜索三维点云中的点，若能搜索到，则将搜索到的第一个点记为边缘点坐标；否则，认为此处无边缘点，以下一个采样点为中心进行搜索，直至遍历所有采样点；将搜索到的所有边缘点坐标存储为特征
A
的边缘信息
。2.
一种基于理论信息的边缘提取方法，适用于获取的待测物表面数据为二维图像，其特征在于：利用以下步骤提取待测物表面特征
A
的边缘信息，所述特征
A
由圆
、
圆弧和直线中的一种或多种拼接而成：步骤一
、
根据预先标定的待测物坐标系与相机坐标之间的转换关系，将特征
A
在数模中的理论信息，转换到相机坐标系下；特征
A
的圆或者圆弧段在数模中的理论信息包括圆心坐标
、
法向量和半径；特征
A
的直线段在数模中的理论信息包括直线的起点
、
长度
、
方向向量和法向量；步骤二
、
在相机坐标系下，利用转换后的理论信息和预设采样步长，获取多个采样点，所述采样点均位于特征
A
上；求取每个采样点的一阶导数，得到各点的切向方向，再通过法向量与各切向方向分别叉乘得到各点的梯度方向；步骤三
、
将采样点以及梯度方向均转换到图像坐标系下，再根据相机的畸变参数，为每个转换后的采样点坐标以及梯度方向加入径向畸变和切向畸变，得到畸变后的采样点坐标以及梯度方向；利用相机内参矩阵，将各个畸变后的采样点坐标以及梯度方向转换到像素坐标系下；步骤四
、
分别以单个转换后的采样点坐标为中心
、
对应梯度方向的正方向和负方向为搜索方向，在预设搜索范围内搜索所述二维图像中的点，若能搜索到，则将梯度变化最大的点记为边缘点坐标；否则，认为此处无边缘点，以下一个采样点为中心进行搜索，直至遍历所有采样点；将搜索到的所有边缘点坐标存储为特征
A
的边缘信息
。3.
如权利要求1或2所述基于理论信息的边缘提取方法，其特征在于：对特征
A
的圆或者圆弧段，获取采样点
、
求取每个采样点梯度方向的方法如下：转换后的理论信息包括圆心坐标
C(x0,y0,z0)、
法向量和半径
R
；
dz
k
＝
k3gx
k
＝
j*dz
k
‑
k*dy
k
gy
k
＝
k*dx
k
‑
i*dz
k
gz
k
＝
i*dy
k
‑
j*dx
k
其中，
dL
代表相邻采样点之间的距离；
k
＝1，2，3……
M1
，表示采样点的标号，
M1
＝
L/dL。8.
如权利要求5或6所述基于理论信息的边缘提取方法，其特征在于：
dL

【专利技术属性】
技术研发人员：郭寅，郭磊，尹仕斌，吴雨祥，何磊，
申请(专利权)人：易思维杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：