[发明专利]基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统

权利要求书

1.一种基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，该零部件包含目标工件，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S0、对在空间互相垂直布置的多个2D视觉采集装置进行预配置，并标定得到所述的多个2D视觉采集装置的相互位置关系；

S1、通过每个2D视觉采集装置获取含有目标工件的场景图像，选用矩形分布的同心圆靶标，从该场景图像中检测与定位得到与该2D视觉采集装置关联的所设置的特征区域中的目标工件特征点像素的坐标，然后结合该特征区域的目标工件特征点之间实际相对的已知空间位置，利用PnP算法解算得到所述的目标工件基于该2D视觉采集装置的坐标系的位姿；

S2、在单独利用每个2D视觉采集装置进行基于实际的目标工件位姿估计后，通过直接坐标系转换的方式将所有2D视觉采集装置关联的位资估算结果统一到同一坐标系下，使各2D视觉采集装置优势参数融合，以获得目标工件位姿的完整的估算结果。

2.根据权利要求1所述的基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，其中，所述步骤S1包括：

S10、通过单2D视觉采集装置获取包含目标工件的场景图像；

S11、基于ELSDc算法的特征点检测与粗略定位分割；

S12、利用基于Zernike矩亚像素检测的方法对分割后的特征点边缘进行亚像素细化，得到实际边缘的亚像素坐标；

S13、利用最小二乘椭圆拟合算法，将已得到的亚像素边缘进行拟合，得到拟合后的特征点中心亚像素坐标；

S14、针对透视投影模型下特征点空间真实中心投影与图像中特征点拟合中心不一致所产生的偏移现象，结合特征点同心圆与已知半径的性质对拟合中心的偏差进行补偿；

S15、根据特征点坐标及物理尺寸，通过PnP算法计算目标工件对应单个2D视觉采集装置的位姿估计。

3.根据权利要求2所述的基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，其中，所述步骤S12包括：

对2D视觉采集装置采集的图像进行预处理，再对处理后的图像进行Canny边缘检测得到初步边缘；

再将处理后图像结合计算得到的Zernike矩模板进行卷积，生成待检测区域的七个Zernike矩；

根据角度参数对所生成的Zernike矩进行校正；

根据计算得到的灰度差参数与距离参数判断单位圆内各点是否为边缘点，然后输出符合条件的边缘点亚像素坐标。

4.根据权利要求3所述的基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，其中，对于不同系数Zernike模板，使用M00、M11R、M11I、M20、M31R、M31I、M40共七个Zernike模板进行运算。

5.根据权利要求2所述的基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，其中，所述步骤S14包括：

结合特征点同心圆与已知半径的性质对拟合中心的偏差进行补偿，其中补偿计算公式为

其中u_B、v_B为椭圆中心坐标，u_C、v_C为补偿后的圆心坐标，K₁、K₂为两个圆的补偿系数，r₁、r₂为圆形半径，

使得补偿后的圆心坐标用于后续步骤中的位姿解算。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤S0包括：

对在空间互相垂直布置的三个2D视觉采集装置进行预配置，该三个2D视觉采集装置包括第一视觉采集装置、第二视觉采集装置和第三视觉采集装置；

基于重叠视场标定方法对所述的三个2D视觉采集装置都进行标定，获得多套结果；

对各套结果中的两个视觉采集装置标定的直接结果与通过余下的视觉采集装置间接求得结果求差值并设为误差函数；

选择使总体误差函数最小的标定结果作为最终的标定结果。