【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器视觉，更具体地，涉及一种线结构光测量方法、一种线结构光测量系统、一种线结构光摄像装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、线结构光测量通常包括一组由特定光源和驱动电路组成的系统结构，用特定光源投射特定的光信息到被测物体表面，经被测物体表面反射后，由摄像模组采集反射光信号。根据被测物体造成的光信号的变化来计算被测物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。所以需要使用一系列的特征点来代表光条纹的信息，通常将光条纹中心点作为这些特征点。因此，在将线结构光的条纹在二维图像中的信息转换为空间三维信息之前，必须先提取出结构光的条纹的中心的像素坐标。
2、目前常用的条纹的中心的像素坐标提取算法有轮廓中线法、灰度阈值法、灰度重心法、高斯拟合法以及赫氏矩阵法等。轮廓中线法和灰度阈值法鲁棒性差，检测精度不高；灰度重心法和高斯拟合法没有考虑光条的法线方向只适合于法线方向变化不大的光条线；以及赫氏矩阵法由于计算量大，实时性差。
技术实现思路
1、本申请提供了一种可至少部分解决相关技术中存在的上述问题的线结构光测量方法、系统、线结构光摄像装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
2、本申请一方面提供了一种线结构光测量方法，所述方法包括：提取结构光条纹图像中条纹的感兴趣区域，并通过自适应阈值分割处理，确定属于所述条纹的像素点；根据已确定的所述像素点，确定所述条纹的中心的像素坐标，并基于摄像模组的内参对所述条纹的中心的像素坐标进行畸变校正；以及将畸变校
3、在本申请一个实施方式中，在提取结构光条纹图像中条纹的感兴趣区域之前，所述方法还包括：获取所述结构光条纹图像、所述摄像模组的内参以及用于发出所述线结构光的投射器的外参；以及对所述结构光条纹图像进行预处理，所述预处理包括形态学处理和噪声过滤处理。
4、在本申请一个实施方式中，所述点云数据包括被测物体的相对深度信息，在将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，所述方法还包括：基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿，以缩小所述点云数据与其对应的所述被测物体的特征点的实际数据之间的差值。
5、在本申请一个实施方式中，在基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之前，所述方法还包括：采集标准样品的结构光条纹图像中多个彼此间隔的所述点云数据，并采集所述标准样品的、分别与多个所述点云数据对应的特征点的实际数据；以及通过拟合确定所述点云数据与所述对应的特征点的实际数据之间的对应关系，以形成所述深度误差标定文件。
6、在本申请一个实施方式中，在基于所述深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之后，所述方法还包括：对深度补偿后的所述点云数据进行后处理，以缩小所述点云数据与其对应的所述特征点的实际数据之间的差值，其中所述后处理包括滑动窗口平滑滤波。
7、在本申请一个实施方式中，所述点云数据包括与其对应的被测物体的特征点的相对深度值，将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，所述方法还包括：确定所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度；响应于所述匹配程度不符合预定阈值，重新确定所述结构光条纹图像的成像参数，并基于重新确定后的所述成像参数，重新获取所述结构光条纹图像；以及重复上述步骤，直至所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度符合所述预定阈值。
8、在本申请一个实施方式中，确定所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度包括：基于预定的深度与线宽查找表，确定所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度，其中，所述深度与线宽查找表包括多个标准深度值以及不同拍摄距离下获取的结构光条纹图像中与所述标准深度值对应的条纹的宽度。
9、在本申请一个实施方式中，重新确定所述结构光条纹图像的成像参数包括：基于预定的成像参数与亮度查找表，重新确定所述成像参数，其中，所述成像参数与亮度查找表包括与所述不同拍摄距离下获取的结构光条纹图像对应的成像参数以及与所述标准深度值对应的条纹的亮度。
10、在本申请一个实施方式中，重新获取所述结构光条纹图像包括：
11、基于已获取的所述结构光条纹图像中条纹分布的权重系数，优化所述成像参数，并基于优化后的所述成像参数，重新获取所述结构光条纹图像。
12、在本申请一个实施方式中，所述成像参数包括所述摄像模组的增益和所述摄像模组的曝光时间。
13、本申请另一方面提供了一种线结构光测量系统，所述系统包括：区域提取模块，被配置为提取结构光条纹图像中条纹的感兴趣区域，并通过自适应阈值分割处理，确定属于所述条纹的像素点；坐标确定模块，被配置为根据已确定的所述像素点，确定所述条纹的中心的像素坐标，并基于摄像模组的内参对所述条纹的中心的像素坐标进行畸变校正；以及坐标转化模块，被配置为将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据。
14、在本申请一个实施方式中，所述系统还包括：获取图像和确定参数模块，被配置为获取所述结构光条纹图像、所述摄像模组的内参以及用于发出所述线结构光的投射器的外参；以及预处理模块，被配置为对所述结构光条纹图像进行预处理，所述预处理包括形态学处理和噪声过滤处理。
15、在本申请一个实施方式中，所述点云数据包括被测物体的相对深度信息，所述坐标转化模块被进一步配置为：在将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿，以缩小所述点云数据与其对应的所述被测物体的特征点的实际数据之间的差值。
16、在本申请一个实施方式中，所述坐标转化模块被进一步配置为：在基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之前，采集标准样品的结构光条纹图像中多个彼此间隔的所述点云数据，并采集所述标准样品的、分别与多个所述点云数据对应的特征点的实际数据；以及通过拟合确定所述点云数据与所述对应的特征点的实际数据之间的对应关系，以形成所述深度误差标定文件。
17、在本申请一个实施方式中，所述坐标转化模块被进一步配置为：对深度补偿后的所述点云数据进行后处理，以缩小所述点云数据与其对应的所述特征点的实际数据之间的差值，其中所述后处理包括滑动窗口平滑滤波。
18、在本申请一个实施方式中，所述点云数据包括与其对应的被测物体的特征点的相对深度值，所述坐标转化模块被进一步配置为：确定所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度；响应于所述匹配程度不符合预定阈值，重新确定所述结构光条纹图像的成像参数，并基于重新确定后的所述成像参数，重新获取所述结构光条纹图像；以及重复上述步骤，直至所述条纹的宽度与所述相对深度值之间的匹配程度符合所述预定阈值。
19、在本申请一个实施方式中，所述坐标转化模块被进一步配置为：基于预定的深度与线宽查找表，确本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种线结构光测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在提取结构光条纹图像中条纹的感兴趣区域之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述点云数据包括被测物体的相对深度信息，在将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，在基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，在基于所述深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述点云数据包括与其对应的被测物体的特征点的相对深度值，将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，所述方法还包括：
7.一种线结构光测量系统，其特征在于，所述系统包括：
8.一种线结构光摄像装置，其特征在于，所述摄像装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.
...【技术特征摘要】
1.一种线结构光测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在提取结构光条纹图像中条纹的感兴趣区域之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述点云数据包括被测物体的相对深度信息，在将畸变校正后的所述条纹的中心的像素坐标转化为摄像模组坐标系下的点云数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，在基于深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，在基于所述深度误差标定文件对所述点云数据进行深度补偿...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洁，张新远，章炳刚，
申请(专利权)人：浙江舜宇智能光学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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