[发明专利]一种基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法有效
申请号: | 202110076475.9 | 申请日: | 2021-01-20 |
公开(公告)号: | CN112651968B | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
发明(设计)人: | 刘建圻;杨俊威;赵建国;王炯楠 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/80;G06T5/00 |
代理公司: | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人: | 张生梅 |
地址: | 510062 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 信息 木板 形变 检测 方法 | ||
1.一种基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法,其特征在于,所述方法采用的硬件平台构架包括图像采集装置、检测台以及工控机,其中:
图像采集装置与工控机连接并架设在检测台正上方,待检测的木板放置于所述检测台上;通过图像采集装置采集木板的图像和深度信息传送至工控机,由工控机完成图像处理得到检测结果;所述方法包括:
通过图像采集装置获取检测台上木板的2D彩色图像,将2D彩色图像进行灰度化处理,得到灰度图;对灰度图像进行中值滤波,平滑图像以剔除灰度图中的噪声信息;对中值滤波后的图像进行边缘检测,对图像进行一次求导得到图像边缘;利用卷积核分别对图像中像素的横向与纵向作平面卷积,计算出在X-Y方向上的差分近似值;基于预设的梯度阈值,确定图像中的边缘点,继而得到图像的边缘轮廓信息;提取出边缘轮廓信息后对图像中木板的矩形边缘进行拟合,拟合出木板所在矩形区域位置,并以木板所在位置的矩形区域作为感兴趣区域ROI;
所述基于预设的梯度阈值,确定图像中的边缘点,包括:
and
其中,A表示中值滤波后的图像的像素,Gx表示图像坐标系中X方向上的差分近似值,Gy表示图像坐标系中Y方向上的差分近似值;
计算梯度|G|=|Gx|+|Gy|,若梯度|G|>αthreshold,则表示该像素为边缘点;其中αthreshold表示预设的梯度阈值;
在感兴趣区域ROI建立一条检测线,读取检测线所在行的深度信息;在检测线所在行上通过深度差值从左往右遍历深度像素;凹坑边缘两端处的深度差值最大,以此确定凹坑边缘两端位置;将确定的凹坑边缘两端点之间用直线进行补全,将凹坑处原本的深度值用直线部分的深度值替代;将补全后的直线部分的深度值通过最小二乘的线性拟合方法,逼近拟合所述检测线所在行的深度值;若木板没有发生形变,则拟合直线与检测线所在行的不同像素处深度值之间的误差为0或接近0;若木板已经发生形变,则所述误差大于某个设定的阈值,以此可以判断木板是否发生形变。
2.根据权利要求1所述的基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法,其特征在于,若检测出木板发生形变,则将其归类为不合格板材,无需进行下一步检测;无弯曲形变的木板则进行下一步处理:
利用图像采集装置获取感兴趣区域ROI的深度图,对深度图中的噪声信息进行高斯滤波;使用深度差值的方法检测凹坑的边缘:遍历每个深度像素点,如果相邻像素点之间的深度值相差大于设定的阈值,则认为这两点不在同一水平面上,得到凹坑边缘点,确定出凹坑的轮廓边缘以及凹坑区域;
利用灰度直方图方法,通过对ROI区域的深度值进行统计分布,提取深度图的灰度直方图,根据大部分的深度灰度像素集中在木板表面的高度,凹坑处的深度灰度像素较少的特点,将凹坑与板材表面深度信息区分开来,以确定凹坑的轮廓边缘及凹坑区域;
分别遍历通过深度差值的方法、灰度直方图方法得到的凹坑区域,将两种方法下确定的同一个凹坑区域的重叠部分作为该凹坑的最终凹坑区域。
3.根据权利要求2所述的基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法,其特征在于,确定所述最终凹坑区域之后:
将凹坑区域的轮廓转换为多个不同的连通域;
对凹坑不同的连通域计算得出每个凹坑的中心坐标及面积信息。
4.根据权利要求3所述的基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
测量ROI矩形区域在世界坐标下的真实长度与宽度;对ROI中凹坑的连通域边缘以外的像素深度值遍历相加后取均值,计算得出木板平面到图像采集装置的距离β1;对ROI区域外的深度值遍历相加后取均值,计算得出检测台到图像采集装置的距离β2;由β2-β1计算出木板的厚度。
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