[发明专利]基于双目立体视觉的工件检测与三维测量系统及检测方法

权利要求书

1.基于双目立体视觉的工件检测与三维测量系统，其特征在于，包括图像采集模块、摄像机标定模块、图像预处理模块、立体校正模块、三维信息恢复模块以及检测与测量模块；具体检测步骤为：

A、图像采集；B、摄像机标定；C、图像预处理；D、立体校正；E、三维信息恢复；F、检测和测量；G、剔除不合格产品。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述步骤B的具体步骤如下所示：

B1、采集多幅标定板图像，通过阈值分割找到标定板的内部区域；

B2、通过亚像素边缘提取方法得到标定板各个圆点的边缘，通过最小二乘圆拟合获取圆点的圆心坐标，确定圆心坐标与它们在图像中投影之间的对应关系以及标定板与摄像机之间大致的位置关系，即摄像机的外参初始值；

B3、通过修改并调用Halcon库函数来确定两个摄像机的内参数、外参数以及两个摄像机之间的相对位置关系；最后，通过多次测量取平均值来确定相关参数信息。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述步骤C、D具体步骤如下：

C1、把采集的彩色图像对通过加权平均法转化为灰度图像；

C2、通过中值滤波对图像对进行图像平滑，达到去除噪声的同时保留边缘锐度和图像细节的目的；

D、将图像对校正为标准极线几何结构，使两图像对应像素点只存在水平方向的平移而不存在任何旋转。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述步骤E具体步骤如下：

E1、对平滑处理后的图像进行自动全局阈值分割；

E2、对分割后的图像形态学处理提取出图像中工件部分，用基于canny的亚像素边缘检测算子提取亚像素边缘，并通过骨骼化方法进行边缘细化，减少边缘毛刺，提高检测的精确度；

E3、采用基于图像边缘轮廓特征点提取算法，将轮廓边缘分割成曲线和直线多个部分，分别对其进行亚像素边缘拟合，进一步提高边缘信息的精确度；通过Ramer算法对拟合后的边缘轮廓进行递归细分提取特征点，并通过两两拟合直线的交点获取工件的边缘顶点，提高后期关键尺寸测量的准确性；

E4、采用极线约束与基于灰度的模板匹配相结合的方法进行立体匹配，这个约束把一个点在另一副图像上的搜索从二维降到了一维，通过标定可获取图像视差的最大最小值，将搜索范围限制在极线上的一个很小区间内，这样可以大大缩小对应点的搜索空间；找到匹配点搜索范围后，采用基于灰度的模板匹配来寻找匹配点，由于两个摄像机视角不同，光照也会产生一定的差异，所以采用NCC相似度量，消除光照影响；

E5、通过获取的左右图像上的坐标和摄像机的内外参数，利用三角形测量原理计算出特征点的空间三维坐标，获取空间点的三维点云。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述步骤F具体步骤如下：

F1、基于以上基础通过密集型重构算法，获取图像每个点的三维空间坐标，创建模型，将获取的工件的三维模型与标准模型进行校对，通过匹配比率判断工件是否合格，剔除不合格产品；

F2、对合格工件进行测量，获取边缘特征点的空间三维点云，并对空间点云进行平滑、拟合，测量工件关键尺寸。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，剔除装置和计算机相连，当检查到不合格产品时，计算机会触发一个信号给剔除装置，进而使不合格产品剔除。