[发明专利]基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统与方法

说明书

本发明公开了基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统与方法，具有双目相机，所述系统包括：数据采集单元，用于获取双目相机中的双目图像；图像处理单元,用于在所述双目图像中提取出目标的最大外轮廓并计算出目标的相对距离；距离判断单元，基于所述相对距离，判断是否双目立体视觉测量算法的执行条件；位姿解算单元，用于执行步骤中的两种立体视觉测量算法。本发明采用不同的特征提取算法能同时兼顾近距离与远距离的测量，提高了目标识别的效率，同时也提高了视觉测量的精度，可广泛应用于机器人视觉测量领域。

技术领域

本发明涉及机器人的视觉测量领域，具体涉及基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统与方法，进一步的涉及圆形运动目标的识别、尺寸及位姿。

技术背景

基于视觉的目标识别和位姿测量方法已广泛应用于工业机器人的抓捕和智能制造领域。由于被测量的工业零部件形状都是不一致的，而且很多处于运动状态，同时安装相机的平台很难保持绝对的静止，也会发生一定程度的扰动，这给目标的识别与测量带来极大的挑战。

圆形的零部件在工业应用中特别广泛，而很少有研究解决该类零部件在运动状态下的识别和测量问题。传统解决运动目标的视觉测量方法主要是预先知道目标的运动轨迹或者让目标停下来再检测和测量，这种方法效率低下，不便于拓展应用。由于圆形特征具有各向同向性，在像平面内呈现的是椭圆，通过双目的冗余信息即可得到圆形的位姿和半径尺寸。传统方法直接通过椭圆检测算法进行检测会提取出很多误检测的椭圆特征。由于测量目标运动时，目标在像平面内的尺度时刻变化，传统方法很难设置合理的阈值提取出待测量的圆形特征。此外，传统方法在目标识别过程中，需要搜索整幅图片，遍历每个像素，效率很低，限制了空间目标测量的实时性。

为了提高圆形目标识别速度的同时又兼顾测量精度，因此该技术有必要进行改进。

发明内容

鉴于现有技术的缺陷，本发明旨在于提供基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统与方法，通过本发明的方法提高了目标识别的效率，同时也提高了视觉测量的精度，可广泛应用于机器人视觉测量领域。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下，

基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统，具有双目相机，包括，所述系统包括：

数据采集单元，用于获取双目相机中的双目图像；

图像处理单元,用于在所述双目图像中提取出目标的最大外轮廓并计算出目标的相对距离；

距离判断单元，基于所述相对距离，判断是否双目立体视觉测量算法的执行条件；

位姿解算单元，用于执行步骤中的两种立体视觉测量算法。

优选的，所述执行条件是，若满足，则所述系统加载采用基于最大外轮廓的圆形目标成像立体视觉测量算法；若不满足，则所述系统加载采用基于最小二乘法的立体视觉测量算法。

本发明还提供基于状态估计的圆形运动目标识别与测量的系统的方法，所述方法包括以下步骤：

S1对获取的双目图像进行Ostu二值化处理，判断图像的峰值信噪比PSNR是否满足图像清晰的条件；

S2若不满足，则对模糊图像进行去模糊处理；若满足，则对图像进行最大外轮廓的提取及标记；

S3根据双目的三维重构计算出圆形目标粗略的位置；

S4根据三维位置信息，通过扩展卡尔曼EKF估计出目标的线速度

S5根据估计的速度估计出目标的运动区域Area(x_k,y_k)；

S6根据目标的活动区域寻找目标的最大外轮廓B_max；