[发明专利]结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线；在仿真激光线上的仿真焊缝点处进行分裂，把仿真激光线分成左右两部分；对左右两部分激光线分别进行分段线性拟合，得到若干个分段特征点；模板截取区域定义为正方形，计算模板截取区域大小；固定截取区域大小，并结合激光线的宽度，估算出合适的模板条纹夹角偏差以构造多个条纹夹角不同的图像模板。本发明针对单线结构光传感器所采集激光线图像，利用视觉仿真系统生成的仿真激光线的几何特征和图像边界条件，构造出多个图像模板。得到的图像模板用于后续焊缝的视觉定位。

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质。

背景技术

目前随着智能制造的发展，工业应用中，非接触式的结构光视觉传感器应用越来越广泛，在曲面造型加工检测，工件质量检测，焊缝跟踪等领域，结构光视觉传感器已经得到了广泛的应用。采用线结构光方式的视觉传感器，满足激光三角法测量模型，是一种非接触、测量速度快、精度较高的测量方式。激光线照射到被测物体表面，形成光条纹，该光条纹受到被测物体表面几何形状的影响而出现不连续、畸变的现象，这种变化包含了被测物体表面的深度信息。通过对采集的激光线图像进行分析，提取出激光线的中心线，根据相机与激光器构成的几何模型，就能够计算出激光中线上的点的空间位置，从而获得被测物体表面的结构信息。

在进行模板匹配焊缝定位之前，首先需要构造图像模板。模板图像可以通过原图截取或自行建模的方式获取。在结构光条纹图像中，采用原图直接截取的方式容易把干扰也带入模板图像中，对后续的匹配过程造成影响。截取模板首先需要确定截取区域的大小，截取区域可以通过手动的方式指定，但手工操作受到操作者的主观判断影响。另外，在实际扫描的过程中，传感器相对于焊缝的姿态往往难以保持恒定，导致激光线的形状产生变化，使用单个模板难以实现整个扫描过程的准确匹配。因此，需要设计一种自适应图像模板截取方法，使整个焊缝扫描过程都能准确定位到焊缝。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法、系统及存储介质，方法针对单线结构光传感器所采集激光线图像，利用视觉仿真系统生成的仿真激光线的几何特征和图像边界条件，估算合适的模板截取区域尺寸与夹角偏差，得到的多个图像模板用于后续的焊缝视觉定位。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

结合视觉仿真的自适应图像模板截取方法，包括以下步骤：

在视觉仿真环境中，设定被测量物体位置姿态并以此生成仿真激光线；

在仿真激光线上的仿真焊缝点处进行分裂，把仿真激光线分成左右两部分；

对左右两部分仿真激光线采用道格拉斯普克算法进行分段线性拟合，得到多个分段特征点；

定义模板截取区域形状，并通过判断仿真焊缝点与图像边界的距离和与最近邻特征点距离的方式计算模板截取区域大小；

固定截取区域大小并结合激光线的宽度，计算出合适的模板条纹夹角偏差以构造多个激光线夹角不同的图像模板。

进一步的，所述仿真激光线由多个离散点组成。

进一步的，所述采用道格拉斯普克算法具体为：

对每一条仿真激光线曲线的首末点虚连一条直线，求所有离散点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比；若dmaxD，这条曲线上的中间离散点全部舍去，若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用道格拉斯普克算法，分别进行分段线性拟合，得到多个分段特征点。

进一步的，所述定义模板截取区域具体为模板截取区域的形状定义为正方形。