[发明专利]缺乏边缘信息的销钉中心定位方法

权利要求书

1.缺乏边缘信息的销钉中心定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对双目视觉传感器进行双目标定，得到相机的内参数以及外参数；

步骤2：同步触发双目相机在各自角度下，分别采集同一个缺乏边缘信息的销钉的原始图像；利用不同的尺度空间对原始图像进行高斯卷积并降采样处理建立高斯金字塔；利用相邻的高斯金字塔图像相减得到高斯差分图像；提取尺度不变极值稳定区域并剔除错误区域得到尺度空间极大稳定区域；

步骤3：将尺度空间极大稳定区域进行椭圆拟合，得到尺度空间极大稳定区域的重心，即椭圆中心；

步骤4：利用标定好的双目相机之间的转换关系，对两幅图像中的拟合后的尺度空间极大稳定区域的中心进行极线约束匹配，得到左右图像的点云匹配点对(L¹,R¹),(L²,R²),…(Lⁿ,Rⁿ)，其中(L¹，L²，…Lⁿ)为左图像的销钉中心点，(R¹，R²，…Rⁿ)为右图像的销钉中心点；

步骤5：利用三角测量原理对销钉中心进行三维重建，得到销钉在左相机坐标系下的三维空间点(P¹,P¹，…,Pⁿ)。

2.根据权利要求1所述的缺乏边缘信息的销钉中心定位方法，其特征在于，所述内参数为从工业相机坐标系到图像坐标系的变换矩阵，外参数为相机之间的转换矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的缺乏边缘信息的销钉中心定位方法，其特征在于，是采用二维柔性靶标对每个工业相机的内参数进行标定。

4.根据权利要求1或2所述的缺乏边缘信息的销钉中心定位方法，其特征在于，外参数是通过旋转矩阵R和平移矩阵T实现。

5.根据权利要求1所述的缺乏边缘信息的销钉中心定位方法，其特征在于，所述利用不同的尺度空间对原始图像进行高斯卷积并降采样处理建立高斯金字塔，包括：

步骤2.1：定义尺度空间图像为L(x,y,σ)：

其中，G(x,y,σ)是均方差为σ的高斯函数，即表示对图像在x和y两个方向上进行卷积操作，I(x,y)为原始图像；

步骤2.2：利用不同的尺度(0，σ，kσ，k²σ,k³σ......k^(L-2)σ)对原始图像I(x,y)进行高斯卷积，得到高斯金字塔的第一层图像序列；

然后对第一层图像序列中的最后一幅图像进行降采样处理，得到第二层图像序列第一幅图像；

利用不同的尺度(0，2σ，2kσ，2k²σ,2k³σ......2k^(L-2)σ)对第二层图像序列第一幅图像进行高斯卷积，形成高斯金字塔的第二层图像序列；

再对第二层图像序列中的最后一幅图像进行降采样处理，形成第三层图像序列第一幅图像；

利用不同的尺度(0，4σ，4kσ，4k²σ,4k³σ……4k^(L-2)σ)对第三层图像序列第一幅图像进行高斯卷积，形成高斯金字塔的第三层图像序列；

不断重复以上高斯和降采样操作，建立高斯金字塔各层图像。