一种基于立体视觉的钢卷识别定位方法
专利汇可以提供一种基于立体视觉的钢卷识别定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 立体视觉 的 钢 卷识别 定位 方法，主要包括以下步骤：（1）确立双目立体视觉模型，获取图像对；（2）采用张正友标定方法进行摄像机标定；（3）采用立体匹配 算法 获取 视差 图；（4）利用深度直方图实现对目标钢卷的分割，计算出钢卷的X轴和Y轴的世界坐标；（5）根据重投影矩阵计算得到钢卷的三维点 云 数据，对钢卷点云数据进行平滑去噪；（6）最后对去噪后的点云数据进行圆柱特征拟合，从而获取钢卷在Z轴的世界坐标。本发明的方法能够准确识别定位钢卷的 位置 、减小激光扫描周期，提高成品仓库的物流效率。，下面是一种基于立体视觉的钢卷识别定位方法专利的具体信息内容。
1.一种基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)确立双目立体视觉模型，获取图像对；
(2)采用张正友标定方法进行摄像机标定；
(3)采用立体匹配算法获取视差图；
(4)利用深度直方图实现对目标钢卷的分割，计算出钢卷的X轴和Y轴的世界坐标；
(5)根据重投影矩阵计算得到钢卷的三维点云数据，对钢卷点云数据进行平滑去噪；
(6)最后对去噪后的点云数据进行圆柱特征拟合，从而获取钢卷在Z轴的世界坐标。
2.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(1)中，建立一般双目立体视觉模型，获取待检测图像对，进一步的已知空间点的左右摄像机图像的坐标，通过透视变换和坐标系间的关系求出该点的三维空间坐标。
3.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中，为了确立二维图像坐标系与三维世界坐标系之间的关系，首先进行摄像机标定；采用张正友平面标定法，具体包括以下步骤：
(a)准备一个棋盘格标定板作为实验中标定的靶标；
(b)移动棋盘格标定板，从不同角度拍摄若干标定板图像；
(c)对每副标定板图像进行角点检测，获取角点像素坐标；
(d)先不考虑畸变系数，利用最大似然估计法获取投影矩阵H，进一步求解摄像机的内部参数和外部参数，最大似然估计法计算方法如下：
假设实验中有n幅标定板图像，每幅图像有m个角点，假设每个角点的干扰噪声独立同分布，将获取的内部参数和外部参数作为初始值，求得标定板上角点的投影像素值，以图像像素点和投影像素值的距离作为目标函数，求距离最小时的外部参数解：
上式中，mij表示第i幅标定板图像中的第j个角点的像素坐标，Ri、ti分别是根据第i幅标定板图像计算得到的摄像机的旋转矩阵与平移向量，Mj是第j个角点的世界坐标系下的坐标值；
(e)考虑畸变系数，通过线性最小二乘法求解畸变方程中的畸变系数；
(f)把已获取的摄像机内部参数作为初始值，考虑畸变因素下的重投影，利用上式的Levenberg-Marquardt算法对图像点与重投影点间的距离进行迭代求解，完成对摄像机参数的非线性优化，提高摄像机标定的精度；进一步的利用极线几何对图像对进行极线校准，校准后的图像对的同名极线共线，使区域匹配时的二维搜索降低为一维搜索，提高匹配精度，减小计算量。
4.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中，采用基于灰度的匹配算法，故需将RGB图像在预处理时转换为灰度图像，进一步的采用高斯滤波去除图像的噪声，对图像对进行拉普拉斯锐化处理，使图像的细节和边缘清晰，得到预处理后的图像；进一步的采用基于NCC的区域立体匹配算法，确定3×3窗口实现区域匹配获取视差图；NCC相似性度量因子公式下：
其中，S为(x+y)对应邻域窗的相似度，I(x+y)为目标图像(x+y)处灰度值，I为目标图像邻域窗内的灰度平均值；T(x+y)为基准图像(x+y)处的灰度值，T为基准图邻域窗内的灰度平均值；SNCC为归一化互相关系数，该系数越大两幅图就越相似，反之，两幅图就越不相似。
5.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(4)中，利用视差图的深度信息提取出钢卷轮廓，进一步的获取钢卷中心在图像中的X和Y坐标，通过图像坐标到大地坐标的转换计算，计算得到钢卷在大地坐标系下的坐标xp和yp。
6.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(5)中，根据重投影矩阵计算得到钢卷的三维点云数据，进一步的对钢卷点云数据进行平滑去噪，去除点云数据中的噪声点、失真点和体外孤立点去噪后的图像；重投影矩阵Q公式如下：
上式中除了c′x外的所有参数都来自左图像，c′x是主点在右图像上的x坐标；如果主光线在无穷远处相交，那么cx＝c′x，并且右下角的项为0。
7.根据权利要求1所述的基于立体视觉的钢卷识别定位方法，其特征在于，所述步骤(6)中，对去噪后的点云数据进行圆柱特征拟合，进一步获取钢卷在Z轴的世界坐标，实现对钢卷的定位；采取MCMD方法，平方距离和的计算公式为：
对于三维表面S， 为第i个点到模型表面的平方距离；si代表S上与qi最近的点，si处的曲率半径为ρi1和ρi2；ni1，ni2为主曲率方向向量，ni3为法向量；最短距离为di＝|qi-si|；若曲率中心与点qi在表面S的两侧，则di＜0；反之di＞0，当0＜di＜ρji或者ρij为无穷大时，αij＝
0；采用稳健Z分数方法逐步剔除粗差，即每次循环依据距离和最小准则获取可靠初始模型，重新计算垂直距离中位数 中位数中误差 并计算点集Q中每个点的Zr值；将Zr≥k0的点从点集中剔除，当点集中所有点的Zr＜k0(2.0≤k0≤2.5)时停止循环；进一步的剔除掉粗差点后的剩余点，认为是同一几何基元的点，对其进行最小二乘法迭代拟合获得最终的圆柱几何特征参数。
一种基于立体视觉的钢卷识别定位方法
技术领域
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