[发明专利]改进的两直线间距离亚像素精度测量方法

说明书

技术领域:

本发明涉及物理领域，尤其涉及测量技术，特别涉及机器视觉领域中测量直线距离的技术，具体的是一种改进的两直线间距离亚像素精度测量方法。

背景技术:

现有技术中，机器视觉测量方法按照采用的传感器的数目可分为单目视觉测量、双目视觉立体测量和多目视觉测量三种形式。其中，双目视觉立体测量和多目视觉测量形式对硬件要求高，对相机的标定和配准过程复杂，在线实时测量的应用场合中测量速度较慢。而单目视觉测量形式采用几何相似测量法，具有结构简单的特点，无需复杂的标定和配准过程，但是，图像的几何畸变会使直线度不足，测量误差较大。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种改进的两直线间距离亚像素精度测量方法，所述的这种改进的两直线间距离亚像素精度测量方法要解决现有技术中单目机器视觉测量方法中图像几何畸变造成测量误差较大的技术问题。

本发明的这种改进的两直线间距离亚像素精度测量方法，包括一个利用单台相机采集目标物体轮廓图像的步骤，一个采用亚像素边缘提取算法从目标物体轮廓图像中获得边缘的步骤和对亚像素轮廓边缘进行修剪获得更佳的直线度的步骤，，其中，在所述的从目标物体轮廓图像中获得边缘的步骤完成之后，从边缘中筛选出两条目标直线，然后对两条目标直线分别进行修剪，提高目标直线的直线度，最后测量修剪后的两条目标直线之间的距离。

进一步的，在采用亚像素边缘提取算法从目标物体轮廓图像中获得边缘的步骤进行之前，先设置图像分割的阈值，然后对相机取得的目标物体轮廓图像作阈值分割，选取出目标物体轮廓图像的高亮部分，然后剔除边缘区域以外的部分，再选取出背景区域，使用3×3的结构元素对背景区域内部进行腐蚀变换，得到背景区域的边界，然后对此边界进行初修剪，保留可能的边界轮廓，然后作圆形膨胀运算，得到边缘所在范围的区域，再将目标物体轮廓图像的定义域缩小为此目标区域的尺寸，然后将在此定义域内的图像提供给亚像素边缘提取算法进行求边缘操作。

进一步的，在所述的从目标物体轮廓图像中获得边缘的步骤完成之后，使用RAMER算法将边缘拟合为多边形，并分割边缘轮廓，将直线段分割出来并定义±10度角的区间来筛选出两条目标直线。

本发明和已有技术相比较，其效果是积极和明显的。本发明使用单目视觉测量中的几何相似测量法，将被测物体的物面与单相机系统的光轴垂直、并平行于像平面，物体与其图像满足相似关系，从图像中读取像素点参数，并乘以放大倍数，即可得到物体实际的几何尺寸参数。先从图像中获得两条直线之间的亚像素的边缘，再对边缘进行修剪，提高直线度，矫正畸变，对修剪后的图像进行直线的拟合，最后测量计算两直线之间的距离。本发明相比双目和多目立体视觉，具有结构简单的特点，无需复杂的标定和配准过程，同时减小了图像几何畸变产生的误差。

附图说明： 

图1是本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法的一个实施例的示意图。

图2是本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法的一个实施例中相机对目标物体的右侧使用背光源照明后获得的图像。

图3是本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法的一个实施例中使用canny算子在定义域内求边缘、依据ramer直线特征分割轮廓线所得到的三段边缘的示意图。

图4是本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法的一个实施例中未进行截断的直线边缘的示意图。

图5是本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法的一个实施例中直线度优化后的直线边缘的示意图。

具体实施方式：

实施例1:

如图1和图2所示，本发明的改进的两直线间距离亚像素精度测量方法，包括一个利用单台相机4采集目标物体2轮廓图像的步骤和一个采用亚像素边缘提取算法从目标物体2轮廓图像中获得边缘的步骤，其中，在所述的从目标物体2轮廓图像中获得边缘的步骤完成之后，从边缘中筛选出两条目标直线，然后对两条目标直线分别进行修剪，提高目标直线的直线度，最后测量修剪后的两条目标直线之间的距离。

在所述的利用单台相机4采集目标物体2轮廓图像的步骤中，利用一个背光光源1对目标物体2作暗场照明，将相机4的光轴垂直于背光光源1。

本实施例中的目标物体2是一个圆环形物件。目标物体2放置在一个工作台3的台面上，相机4的光轴与工作台3的台面平行

先设置图像分割的阈值，然后对相机取得的圆环形物件轮廓图像作阈值分割，选取出目标物体2轮廓图像的高亮部分。

由于存在噪点，可先计算左右两处的连通区域。