[发明专利]一种使用非特制靶标的线结构光平面标定方法

说明书

本发明公开了一种使用非特制靶标的线结构光平面标定方法。该方法在不需要特制靶标的情况下能完成线结构光平面的标定，并满足测量系统的精度要求，本方法首先采集k张非特制靶标在不同位姿下的光条投影图像，并对每一张图像都进行图像预处理，然后使用Steger算法提取图像的亚像素级激光条纹骨骼图，并用这些骨骼图中的条纹截面中心亚像素点构成线结构光平面初始点云集C_r，再对C_r进行平面拟合，得到初始平面P₁，根据C_r中各个条纹截面中心亚像素点到初始线结构光平面P₁的距离，剔除距离较远的离群点，得到精确点云集C，最后对精确点云集进行平面拟合，便可得到线结构光平面参数。本方法标定不需要高精度的特制靶标，且精度能满足测量系统的要求。

技术领域

本发明涉及激光测量领域，具体涉及一种用非特制靶标的线结构光平面标定方法。

背景技术

检测技术在管控产品质量的过程中扮演着重要的角色，随着现代工业制造技术的不断发展，对于检测技术提出的要求也越来越高。线结构光测量系统作为一种非接触式检测手段，在近几年取得了突飞猛进的发展，目前已经广泛地应用于三维重建、三维测量及无损缺陷检测中。线结构光测量系统主要由计算机、相机和线结构光光源组成，检测效率高、精度高、量程大。该系统的测量精度与相机标定、结构光平面标定有着直接的联系，但现有的线结构光标定方法需要制作二维或三维的特制靶标，增加了标定的复杂度，故在缺少特制靶标的情况下，如何实现结构光平面的高精度标定成为一个急需解决的问题。

发明内容

本发明针对在线结构光测量系统中因缺少特制靶标而无法高精度标定线结构光平面的问题，提出了一种使用非特制靶标的线结构光平面标定方法。该方法能够在不需要特制靶标的情况下完成标定，满足测量系统的精度要求。

为实现上述目标，本方法所采用的技术方案为：

首先，选取简易的非特制靶标，可使用生活中的易得物品，包括但不限于书本，水杯等，要求所选物品具有良好的反射性质，即激光投影在该物品上，能清晰看到形成激光条纹；然后，固定好相机与线结构光激光器的位置，使用简易的非特制靶标置于相机视场内，打开激光器，激光投影在靶标上形成激光条纹；最后，利用视差法获取线结构光投影在简易非特制靶标上形成的点云集，然后对点云集进行精确处理，采用最小二乘法对处理后的点云集进行平面拟合，确定线结构光平面参数进而完成对平面的标定，具体包括以下步骤：

步骤1、整简易的非特制靶标的位姿，使用相机采集k(k至少为2)张非特制靶标在不同位姿下的光条投影图像；

步骤2、读取所采集的k张图像，并对每一张图像都进行图像预处理；

所述步骤2包括：

(2.1)对图像进行灰度处理，使用Gray(i,j)＝0.8*R(i,j)+0.1*G(i,j)+0.1*B(i,j)(其中i，j为图像中像素点的横纵坐标值，坐标原点处于图像左上角，Gray(i,j)为当前像素点灰度值，R(i,j)为当前像素点的红色通道分量，G(i,j)为当前像素点的绿色通道分量，B(i,j)为当前像素点的蓝色通道分量)计算图像中每一个像素点的灰度值，完成图像的灰度化处理；

(2.2)对灰度处理后的图像进行高斯滤波以去除噪点，高斯滤波采用模板对图像进行卷积，其常用的3×3和5×5卷积模板为：

本发明使用的高斯滤波卷积模板包括但不限于以上两个模板；

(2.3)对滤波后的图像进行图像二值化处理，具体描述为：对图像中的每一个像素点，由于经过了灰度处理，其灰度值处于0到255之间，二值化处理需要在0和255灰度值中对图像的像素点进行划分，将像素点灰度值两极化，设像素点的灰度值为f(x)，进行二值化后的灰度值为h(x)，则有：