[发明专利]基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法

权利要求书

1.基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、创建特征编码标记点，所述的特征编码标记点是指1个或多个相同圆形标记点的组合；

所述的特征编码标记点具有以下特征：

a、组合样式，分别是由1、2、3、4、5个圆形标记点组成，分别记为A、B、C、D、E样式的编码标记点；

b、对于B、C、D、E样式的编码标记点圆心共线，且每组样式中圆心之间的间距为1.1dmm，d为圆形标记点的直径，避免成像后轮廓相连无法形成单个圆形标记点的封闭轮廓；

c、若滚转型被测物体直径为L mm，设计圆形标记点直径至多为1/10L mm；

步骤二、创建环绕式编码圆形标记点，环绕式圆形标记点是指布置在投放物滚转模型表面分为头部和尾部的特征编码标记点组合，头部圆形标记点集合记为{Head}，尾部标记点集合记为{Tail}；

编码原则如下：

a、定义头部编码标记点Head是由A、B、C、D、E样式组成，尾部Tail只有A样式组成；头部标记点中任意连续3组编码标记点记为一个编码片段且编码片段组合样式不重复；尾部标记点只采用A样式，均匀分布在被测物体的表面上；

b、若滚转型被测物体直径为L mm，除圆锥之外，中间圆柱的长度满足＞2L mm，考虑任意姿态下采集的图像中包含头尾部至少4组编码标记点，且每组样式中相邻圆形标记点的间距小于上下组样式的间距，间距指的是圆与圆之间的外表面的间距；故设计圆形标记点直径为1/10L mm，且每组样式中圆与圆之间的间距为1～2mm，避免成像后轮廓相连无法形成单个圆形标记点的封闭轮廓；每组样式间距为1/10L mm；

c、设计头尾部每组的圆形标记点圆心共线；头尾部的距离间距大于被测物体的直径，头部内任意圆的间距都小于头尾部的距离；

d、头部中任意一个编码片段即连续3组样式的编码标记点是唯一的编码号，其中尾部的每个圆形标记点的编码号为与之共线的头部编码号，赋予头尾部每组圆形标记点为唯一编码序号；

步骤三、提取圆形标记点，

步骤四、圆形标记点的匹配；具体步骤如下：

S41：记圆形标记点的中心坐标为集合Q(q₁,…q_n)，求Q中每个中心坐标与其他中心坐标之间的距离，记为矩阵其中行向量代表第q_i像点坐标与其他像点之间的距离，具体表示为：

d_ij表示为第q_i像点与第q_j像点的距离，公式为：

其中，i＝(q₁,…,q_n)，j＝(q₁,…,q_n|j≠i)；

计算矩阵D中元素最小值，记为Dmin_i，记录Dmin_i所在的行向量记为d_{min_q}，根据编码设计原则中第一条原则中可知Dmin_i为某个B、C、D、E样式中相邻标记点的距离，则d_{min_q}所在行序号代表是头部的点，放入头部集合{Head}中；

S42：计算d_{min_q}行向量中元素最大值，记为Dmax；根据编码第二条原则知与头部标记点最远的距离一定是尾部的标记点，故该元素Dmax所在列序号是尾部的点，记为q_max放入集合{Tail}中；

S43：对头尾部的圆形标记点进行分类，分别放入集合{Head}、{Tail}中：包括以下步骤：

S431：计算像点q_max在D中所在的行向量中最小值元素，该元素列序号是尾部的点，记为q_max_min，放入集合{Tail}中；

S432：集合Q中剩余的点与q_max、q_max_min三点是否共线，若是共线为尾部的点，放入集合{Tail}中，否则是头部的点，放入集合{Head}；共线计算公式为：

S44：根据头部标记点与尾部向量是否垂直，对头部集合{Head}进行同组分类，解码；包括以下步骤：

S441：对{Head}集合进行每组样式分类；{Head}集合中第i像点与{Head}中其他像点组成的向量，求该向量与尾部向量是否垂直，向量之间的夹角满足85°＜θ＜95°，则是同组样式的圆形标记点，放入集合Code_i，i为{Head}中第i像点同组集合，若第i像点与其他像点组成向量与尾部向量都不垂直则是A样式；

S442：统计Code_i中每组标记点个数，则是这组样式的编码；编码集合记为Decode_i；

S443：计算Code_i第i组样式中像点与q_max之间的距离，Code_i根据距离排序后放入集合sortCode_i；最远的像点为这组样式的起始圆，起始圆坐标放入集合startCode_i；

S444：判断每组样式中是否有断裂的点，断裂导致错误判断该样式的编码；计算sortCode_i中起始圆与该组样式最后圆的距离与Dmin_i的倍数，若倍数大于Decode_i值则存在断裂，更新序号，重新计算该样式编码Decode_i；

S445：判断startCode_i中每个起始圆是否共线，共线则说明未漏识别起始圆，如存在不共线的起始圆则舍弃该像点；根据startCode_i的行坐标或者列坐标升序排序startCode_i、Decode_i以及startCode_i，则排序后Decode_i为编码片段；

S446：Decode_i编码片段顺序依次与编码原则第三条中头部编码片段以顺序或者倒序依次查找，找出Decode_i编码片段对应的编码序号，记为Decode_number_i；

S45：对尾部进行解码，以头部编码片段依次找出尾部{Tail}的编码片段和编码序号，包括以下步骤：

S451：startCode_i中选取除了A样式，任意一组样式，在tail中找出与该组样式共线的标记点，共线对应头部标记点的编码序号是共线对应尾部标记点的编码序号，若没有找出共线，则在startCode_i选取除A样式其他组样式找出共线的标记点；共线的头部标记点记为head_coll，尾部标记点记为tail_coll；

S452：其中head_coll与startCode_i任意起始圆的组成向量判断向量编码序号是顺序还是倒序，计算tail_coll与{Tail}中标记点之间的距离，以的方向性判断距离的正负，同向则为正，反之为负；

S453：根据距离升序排序{Tail}，记为sort_tail，根据tail_coll的编号序号在sort_tail位置依次读取sort_tail其他标记点的编码片段和编码序号。

2.根据权利要求1所述的基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，所述的步骤三、提取圆形标记点，具体步骤如下：

S31：使用相机拍摄贴有环绕式圆形标记点的被测物体，将采集的图像传输到计算机中；

S32：如果摄像机是单反相机，成像的图片是彩色图像进行灰度化，若是使用工业相机采集的原始图像是灰度图像，则可省去彩色图像灰度化步骤；

对灰度图像进行高斯滤波；滤波后的图像进行灰度拉伸，增加被测物体与背景对比度，有利于标记点的边缘识别；接着在灰度图像进行自适应二值化，转换成二值化图像；最后在二值化图像上进行八邻域边界跟踪，计算轮廓的面积S和周长C；

S33：根据标记点的尺寸、特性，设置约束准则筛选出圆形标记点的轮廓；采用的圆形标记点，根据圆的特性设计约束准则为面积周长约束、目标轮廓的包围盒长短轴(长宽)之比、轮廓的面积与包围盒的面积之比，设定阈值，可筛选出圆形标记点的轮廓，约束准则为

其中，s₁,s₂为面积的阈值，c₁,c₂为周长的阈值，a,b为包围盒的长短轴，通过轮廓的行列最大最小值计算，T₁,T₂为a,b之比的阈值；

S34：对圆形标记点进行中心定位，查阅相关文献，中心定位算法中鲁棒性最优的是灰度重心定位；圆形标记点设计的全白或者全黑，在二值化上标记点像素区域的灰度值分布均匀，采用灰度重心定位，其公式为：

其中，x＝1…m,y＝1…n是该圆形标记点的轮廓区域内像素坐标，I(x,y)是像素坐标(x,y)处的灰度值。