[发明专利]一种基于异构立体视觉的零件测量方法

权利要求书

1.一种基于异构立体视觉的零件测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据被测零件的尺寸和相机的景深，确定好1号远心工业相机、2号普通工业相机和3号普通工业相机的位置，并保持相机之间的位置关系，对相机进行标定，使相机对被测零件成像，得到左图像、右图像和远心图像；

S2、通过包括图像预处理、特征提取、特征匹配在内的过程，配准“左-右”图像对和“左-右-远心”图像对；

S3、根据左图像和右图像的配准关系、以及普通工业相机标定的内外参数，构建双目视觉系统数学模型，得到左图像和右图像的特征点的深度信息；

S4、对“左-右-远心”图像所拥有的特征点按每2个特征点为一组进行分组，根据S3中得到的深度信息，计算每组2个特征点深度的绝对差值，若绝对差值大于预设阈值，排除该组；

S5、将S4中保留下来的特征点向远心工业相机的焦平面投影，计算每组内的2个投影点沿水平和竖直两个坐标方向的距离；

S6、根据S5中所得到的距离，修正S1中标定的内、外参数，根据S2中得到的左图像和右图像的配准关系、以及修正后的普通工业相机内外参数，重构重双目视觉系统数学模型，得到更新后的左图像和右图像的特征点的深度信息；

S7、根据更新后的深度信息，构建被测零件的三维模型，进行三维特征识别，提取被测零件轮廓要素，从而实现被测零件几何特征的测量。

2.根据权利要求1所述的基于异构立体视觉的零件测量方法，其特征在于，在S1中，采用如下方式对远心工业相机进行标定：使远心相机对已知尺寸的标定件成像，获取标定件的实际尺寸与像素尺寸的比值，得到远心相机的当量像素。

3.根据权利要求1所述的基于异构立体视觉的零件测量方法，其特征在于，在S1中，采用如下方式对普通工业相机进行标定：在普通工业相机安装后，采用张正友平面标定法对普通工业相机进行标定，基于标定结果确定普通工业相机的内外参数。

4.根据权利要求1所述的基于异构立体视觉的零件测量方法，其特征在于，在S4中，提取左图像、右图像和远心图像中的特征点，找到左图像和右图像的同名特征，测量两个特征点之间的欧式距离，若绝对差值大于预设阈值，剔除该组特征点。

5.根据权利要求1所述的基于异构立体视觉的零件测量方法，其特征在于，零件测量方法的函数过程如下：

建立世界坐标系o_w-x_wy_wz_w，1号远心工业相机的相机坐标系o_1c-x_1cy_1cz_1c，2号普通工业相机的相机坐标系o_2c-x_2cy_2cz_2c，3号普通工业相机的相机坐标系o_3c-x_3cy_3cz_3c；

被测零件上的某个点P_i世界坐标为(x_i,y_i,z_i)，该点在1号、2号以及3号相机坐标系下的坐标分别为：

式中R_j和T_j表示从世界坐标系到第j(j＝1,2,3)个成像系统相机坐标系的坐标变换关系，也称为成像系统外参数；

用表示P_i在第j个成像系统中的像，其坐标为(u_ij,v_ij)，其中，j＝1,2,3，则像点与空间点的关系为：

式中α_j、β_j、γ_j、u_j及v_j是成像系统内参数，(u_ij,v_ij)是像点的像素坐标；

对1号、2号以及3号成像系统采集到的图像进行特征点提取，并建立相应的特征点结合集合A₁、A₂及A₃；

从集合A₂中任取一个元素a_2s，为正整数，采用搜索策略和测度函数在A₃中找出其“同名”特征a_3t，分别将a_2s和a_3t存放到新集合B₂和B₃中；

从集合B₂中任取一个元素b_2s，在B₃中有其“同名”特征b_3s，采用搜索策略和测度函数，在集合A₁中找到b_2s的“同名”特征a_1r，利用测度函数验证a_1r和b_3s是否是一对“同名”特征，如果是则将a_1r、b_2s、b_3s分别存放到新集合C₁、C₂和C₃，如果不是则从集合B₂中重新任取一个元素b_2t，且s≠t，重复以上步骤，直至取完集合B₂中的全部元素；

将式(1)和式(3)联立并改写成如下形式，将待求的空间坐标写到方程式的左边：

式中k＝1,2,3

令m＝|C₂|，c_2i∈C₂，c_3i∈C₃，i＝1,2,…,m，特征点c_2i的像素坐标是(u_i2,v_i2)，即j＝2；特征点c_3i的像素坐标是(u_i3,v_i3)，即j＝3；将像素坐标代入到式(4)、h_jk及

式(5)中空间坐标(x_i,y_i,z_i)未知，其余参数均已知，改写式(5)成式(6)：

G_ix_i＝g_i (6)

式中x_i＝[x_i,y_i,z_i]^T，g_i和G_i分别见式(7)和式(8)：

最小二乘法求解式(6)得到以求解得到的空间坐标为元素定义一个新的集合D；从集合D中任取两个元素和p,q＝1,2,…,m，且p≠q，计算z坐标的差值如果δz的绝对值小于给定的非负常数τ，转到集合C₁，找到与空间点x_p和x_q所对应的像素点，它们的像素坐标分别是(u_p1,v_p1)和(u_q1,v_q1)，利用1号成像系统测量得到：

式中，β_-和β_⊥分别是1号成像系统水平和竖直方向上的当量像素，单位mm/pixel；

置信水平取95％，记1号成像系统的扩展不确定度为U₉₅，d_k的真值应满足：

式中，改变p和q的取值，重复以上过程，直到x_i(i＝1,2,…m)全部都建立起联系，所以在式(9)和式(10)中采用了下标k，其取值范围是[1,n]，n应不小于m-1；

将式(6)等价成式(11)所示的非线性无约束极值问题：

双目视觉系统的测量精度可以达到1/10mm，在远心视觉系统的景深范围内，基于以上两点将全部的式(10)作为约束条件，将式(11)变成非线性约束极值问题：

以最小二乘法的解作为初值，即求解式(12)获得更新后的解将及其像素坐标代入到式(1)和式(3)中，更新相机的内、外参数为及T_j；将更新后的相机内外参数代入到式(6)中，并用式(6)对集合B₂和B₃中的元素计算其三维坐标。