技术领域
[0001] 本
发明涉及一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法，属于图像测量技术领域。
背景技术
[0002] 弹簧涵盖了减震、储能、控制及维持张
力等诸多方面的功能，具有可伸缩、可展开、柔性造型空间大、结构省材等突出特点，目前其应用范围越来越广泛，随着航空航天、轮船、高
铁、
汽车等领域的快速发展，对弹簧的制造
精度要求越来越高。然而现有的一些
接触式检测手段大都难以满足需求，且难以适用于弹簧这一柔性物体上,检测速度慢，效率低，检测精度不高等。而常用的非接触电容传感检测虽然精度较高，但受
温度、湿度等环境因素影响较大，难以用于工业在线检测,并且单一规格的
传感器很难完成对多种规格弹簧的测量，随着光电传感元件的发展,光学图像测量技术已经成为一种速度快,精度高,受环境变化影响小的一种非接触几何量测量方案。本发明基于结构光视觉成像系统，利用结构光照射弹簧，标记弹簧轴向截形轮廓，并运用相机进行拍照成像，通过对成像图片进行
数据处理，从而得到弹簧节距。该方法具有测量速度快，检测精度高，受环境影响小等有点，非常适用于工业在线测量弹簧。
发明内容
[0003] (一)要解决的技术问题
[0004] 弹簧由于本身特性原因，使用传统接触式测量容易造成形变，结果将变得不够精确，而使用常规的
机器视觉方法可以做到非接触测量，不仅速度可以更快，而且可以做到在线测量。但该机器视觉方法需要标记线结构光光平面，进行坐标转换，而应用新的机器视觉方法，能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题。该方法使用双远心镜头代替普通镜头，能够避免随着离
光心越远，物方
亮度越低的亮度不均匀问题，而且畸变小，还可以简化标定过程。
[0005] (二)技术方案
[0006] 本发明的一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法，其特征在于：先使线结构光与弹簧轴线方向平行照射，标记好亮度超过
阈值的区域，使用两步
重心法提取法提取精确的光心坐标并拟合直线，根据光心在直线上的投影点，计算平均导程并评价其
稳定性；其具体步骤如下：
[0007] 1)安装好线结构光发射器与工业相机，固定相对
位置，系统安装如
附图1所示；
[0008] 2)对远心系统的参数进行标定需要两步，第一步，根据如附图2所示的
坐标系，物像转换关系可以用一个矩阵变换形式表示，即：
[0009] g＝P·R·T·Ψ (1)
[0010] 式中，g——像方坐标矩阵；
[0011] P——内参矩阵；
[0012] R——旋转矩阵；
[0013] T——平移矩阵；
[0014] Ψ——物方坐标矩阵；
[0015] 设Ov到Zu轴的距离为C1,Ov到Xu轴的距离为C2，则上述诸子矩阵为[0016]
[0017]
[0018]
[0019]
[0020]
[0021] 其中，k为双远心镜头的放大倍率与CMOS像源尺寸的比率。将上述子矩阵代入式(1)得到远心镜头系统物象映射关系为：
[0022] x＝0
[0023] yu＝-yv/k
[0024] zu＝-xv/(k·sinb)
[0026]
[0027] 其中μ为CMOS像源尺寸，一般尺寸为正方形，所以不做长宽上的区别。
[0028]
选定矩形窗口范围，如附图3所示，选取左上和右下的两个坐标A、B，得到区域范围内所有
角点像方坐标与对应物方坐标的值，代入式(1)，以最小二乘法解出所有参数。但该结果只考虑到一阶误差，由于镜头制造和安装的问题，一般会存在径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变而影响图像的精度，该图像畸变过程为：
[0029]
[0030]
[0031] 其中下标d代表图像畸变后的坐标。
[0032] 第二步标定，将R,T,P,q1,h1,h2,s1,s2代入下式，使用Levenberg-Marquardt
算法来优化各变量，得到最小的代价函数F：
[0033]
[0034] 其中， 属于图像坐标系， 是根据方程(1)重映射的点。代入最优化的初值中，R,T,P均为第一步得到的值，q1,h1,h2,s1,s2均为0；
[0035] 3)将弹簧固定在测量平面上，调整线结构光使得线结构光与弹簧轴线平行，工业相机拍摄弹簧图像，如附图4所示；
[0036] 4)对图像使用均值滤波，然后取R通道。如附图5，并对R通道使用二值化处理，仅保留亮度值220以上的数据，对图像进行8连通域查找，并记录所有亮点
块的坐标，此时所有亮点的亮度为1，其余暗点为0，如附图6，使用的均值滤波算法为：
[0037]
[0038]
[0039] 其中，f(xi,yj)为点(xi,yj)的亮度值。
[0040] 8连通域算法为，对上式中的每个M矩阵进行判断，若除中间点外的8个像素亮度值有为1的，则将该像素坐标归到连通域集合Gn，由此可将附图6中的亮块区域归类为多个连通域集合；
[0041] 5)对二值化图像做屏蔽操作，方法为选取弹簧
视野区域内的两点坐标，可获得一个矩形，该矩形窗口内仅保留感兴趣区域，去除背景杂光与无需参与计算的弹簧表面亮点，如附图7所示
[0042] 6)对每个连通域集合计算重心坐标，如附图8所示，算法为：
[0043]
[0044] 其中，Ln为连通域集合Gn的重心坐标；
[0045] 7)利用步骤6得到的粗略重心坐标，对均值滤波后取的R通道图像使用圆形窗口加权重心法，窗口半径为N个像素，N的数值根据相机像素而定，重新寻找更精确的重心坐标，如附图9所示。加权重心算法为：
[0046]
[0047] 其中，m为加权次数；
[0048] 8)对所有重提取的重心坐标位置进行直线拟合，获得大致经过重心坐标的直线的方程Y＝AX+B，如附图10所示。直线拟合算法为：
[0049]
[0050] 其中，pinv为求非标准方阵的广义逆的函数；
[0051] 9)将所有重心坐标垂直投影在该直线上，对所有直线上点的距离取平均值，得到平均像素距离d及方差，如附图11所示，点到直线的投影算法为：
[0052]
[0053] 联立以上方程，解出投影点(X1,Y1)的坐标，其中(X0,Y0)为重提取的重心坐标；
[0054] 10)根据拟合直线的三角函数关系，将d分解为x轴方向和y轴方向，分别除以放大系数k与k·sinb，得到平均导程D：
[0055]
[0056] (三)有益效果
[0057] 本发明与
现有技术相比较，其具有以下有益效果：本发明能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题，使用双远心镜头代替普通镜头，能够避免随着离光心越远，物方亮度越低的亮度不均匀问题，而且畸变小，还可以简化标定过程。
附图说明
[0058] 为了更清楚地说明本发明
实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0059] 图1是本发明的结构光测量弹簧示意图；
[0060] 图2是本发明的物方和像方坐标系示意图；
[0061] 图3是本发明的选定标定范围示意图；
[0062] 图4是本发明的线结构光与弹簧表面的交互示意图；
[0063] 图5是本发明的对原图滤波后取R通道示意图；
[0064] 图6是本发明的二值化处理后的图像示意图；
[0065] 图7是本发明的保留窗口内感兴趣区域示意图；
[0066] 图8是本发明的某二值化区域的重心位置示意图；
[0067] 图9是本发明的红色点为重提取的重心位置示意图；
[0068] 图10是本发明的用光重心坐标拟合直线方程示意图；
[0069] 图11是本发明的光重心在拟合直线上的投影示意图。
具体实施方式
[0070] 作为本发明较佳实施例：
[0071] 一种基于结构光视觉成像系统的弹簧节距测量方法，其特征在于：先使线结构光与弹簧轴线方向平行照射，标记好亮度超过阈值的区域，使用两步重心法提取法提取精确的光心坐标并拟合直线，根据光心在直线上的投影点，计算平均导程并评价其稳定性；其具体步骤如下：
[0072] 1)安装好线结构光发射器与工业相机，固定相对位置，系统安装如附图1所示；
[0073] 2)对远心系统的参数进行标定需要两步，第一步，根据如附图2所示的坐标系，物像转换关系可以用一个矩阵变换形式表示，即：
[0074] g＝P·R·T·Ψ (1)
[0075] 式中，g——像方坐标矩阵；
[0076] P——内参矩阵；
[0077] R——旋转矩阵；
[0078] T——平移矩阵；
[0079] Ψ——物方坐标矩阵；
[0080] 设Ov到Zu轴的距离为C1,Ov到Xu轴的距离为C2，则上述诸子矩阵为[0081]
[0082]
[0083]
[0084]
[0085]
[0086] 其中，k为双远心镜头的放大倍率与CMOS像源尺寸的比率。将上述子矩阵代入式(1)得到远心镜头系统物象映射关系为：
[0087] x＝0
[0088] yu＝-yv/k
[0089] zu＝-xv/(k·sinb)
[0090] 图像坐标与像素坐标的关系为：
[0091]
[0092] 其中μ为CMOS像源尺寸，一般尺寸为正方形，所以不做长宽上的区别。
[0093] 选定矩形窗口范围，如附图3所示，选取左上和右下的两个坐标A、B，得到区域范围内所有角点像方坐标与对应物方坐标的值，代入式(1)，以最小二乘法解出所有参数。但该结果只考虑到一阶误差，由于镜头制造和安装的问题，一般会存在径向畸变、偏心畸变、薄棱镜畸变而影响图像的精度，该图像畸变过程为：
[0094]
[0095]
[0096] 其中下标d代表图像畸变后的坐标。
[0097] 第二步标定，将R,T,P,q1,h1,h2,s1,s2代入下式，使用Levenberg-Marquardt算法来优化各变量，得到最小的代价函数F：
[0098]
[0099] 其中， 属于图像坐标系， 是根据方程(1)重映射的点。代入最优化的初值中，R,T,P均为第一步得到的值，q1,h1,h2,s1,s2均为0；
[0100] 3)将弹簧固定在测量平面上，调整线结构光使得线结构光与弹簧轴线平行，工业相机拍摄弹簧图像，如附图4所示；
[0101] 4)对图像使用均值滤波，然后取R通道。如附图5，并对R通道使用二值化处理，仅保留亮度值220以上的数据，对图像进行8连通域查找，并记录所有亮点块的坐标，此时所有亮点的亮度为1，其余暗点为0，如附图6，使用的均值滤波算法为：
[0102]
[0103]
[0104] 其中，f(xi,yj)为点(xi,yj)的亮度值。
[0105] 8连通域算法为，对上式中的每个M矩阵进行判断，若除中间点外的8个像素亮度值有为1的，则将该像素坐标归到连通域集合Gn，由此可将附图6中的亮块区域归类为多个连通域集合；
[0106] 5)对二值化图像做屏蔽操作，方法为选取弹簧视野区域内的两点坐标，可获得一个矩形，该矩形窗口内仅保留感兴趣区域，去除背景杂光与无需参与计算的弹簧表面亮点，如附图7所示
[0107] 6)对每个连通域集合计算重心坐标，如附图8所示，算法为：
[0108]
[0109] 其中，Ln为连通域集合Gn的重心坐标；
[0110] 7)利用步骤6得到的粗略重心坐标，对均值滤波后取的R通道图像使用圆形窗口加权重心法，窗口半径为N个像素，N的数值根据相机像素而定，重新寻找更精确的重心坐标，如附图9所示。加权重心算法为：
[0111]
[0112] 其中，m为加权次数；
[0113] 8)对所有重提取的重心坐标位置进行直线拟合，获得大致经过重心坐标的直线的方程Y＝AX+B，如附图10所示。直线拟合算法为：
[0114]
[0115] 其中，pinv为求非标准方阵的广义逆的函数；
[0116] 9)将所有重心坐标垂直投影在该直线上，对所有直线上点的距离取平均值，得到平均像素距离d及方差，如附图11所示，点到直线的投影算法为：
[0117]
[0118] 联立以上方程，解出投影点(X1,Y1)的坐标，其中(X0,Y0)为重提取的重心坐标；
[0119] 10)根据拟合直线的三角函数关系，将d分解为x轴方向和y轴方向，分别除以放大系数k与k·sinb，得到平均导程D：
[0120]
[0121] 本发明能解决传统方法标定复杂与标定精度较低的难题，使用双远心镜头代替普通镜头，能够避免随着离光心越远，物方亮度越低的亮度不均匀问题，而且畸变小，还可以简化标定过程。
[0122] 上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明
请求保护的技术内容，已经全部记载在
权利要求书中。
