[发明专利]一种从多张图像中筛选含特定特征图像的方法

说明书

本发明公开了一种从多张图像中筛选含特定特征图像的方法，包括：记特定特征在工件坐标系下的坐标Q，方向N；分别将坐标Q、方向N转换到相机坐标系下，得到坐标q_ij和方向n_ij；判断坐标q_ij距对应相机的距离是否处于预设范围，同时，方向n_ij与相机光轴的夹角是否处于预设角度范围内；若是，获取坐标q_ij的像素坐标，若其不处于图像边缘，则将其记入优选图像组；返回步骤一，对另一相机位姿所拍图像再次筛选，直至判断完所有图像；提取各张图像中特定特征的边缘轮廓，根据边缘点数量由多到少对优选图像组中图像进行排序，向用户展示。本方法能够自动获取包含特定特征的优选图像集合，具有高效、便捷、准确的特点。

技术领域

本发明涉及图像特征筛选领域，具体涉及一种多张图像中筛选含特定特征图像的方法。

背景技术

目前，视觉检测技术被广泛应用于现代化智能制造领域，随着产品生产质量、生产节拍的不断提高，对视觉检测的精度和自动化程度要求越来越高，要求测量系统能够自动地准确选择含有目标的图像实现快速检测。如何快速、准确获得包含目标特征的高质量图像成为亟待解决的问题；其中，孔特征、切边特征作为最常见的加工特征，其孔心、切边位置的准确性是评估加工精度的重要因素，也将直接影响后期安装工序。

对于大型工件而言，由于被测物尺寸较大，其表面往往具有较多的特征，如汽车白车身、飞机蒙皮，高铁车身，其上具有曲面、棱边、切边以及各类孔特征。通常采用双目视觉传感器在多个位姿获取被测物不同区域的图像，实现三维测量。其中，每幅图像中包含多个特征。当需要检测某一特征时，需从全部图像中筛选出包含该特征的一幅或多幅质量较好的图像。现有方法仅评估整幅图像质量，进行图像初步筛选，将质量较差的图像剔除，后续还需人工挑选出包含有目标特征且图像质量较好的检测图像。由于被测物尺寸较大，图像数量众多，并且某些图像中并未包含目标特征，单幅图像中也包含多个类似的特征，比如一幅图像中包含多个切边、多个尺寸相同的孔。若选择的图像错误，将会导致粗大误差；若选择的图像质量较差，将会导致精度下降。因此，为实现高精度检测，通常在自动检测后人工复核一遍，进而导致检测效率成倍下降，且无法实现自动化检测。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种多张图像中筛选含特定特征图像的方法，采用本方法用户只需输入目标特征的参数信息(数模下的坐标、法向方向)即可获得包含目标特征的一系列优选图像，无需其他先验信息，系统将自动按照既定排序展示图像，便于用户观察以及挑选合适的检测图像，对目标特征进行后续测量；本方法省去了繁琐的图像筛选过程，能够自动获取包含特定特征的优选图像集合，具有高效、便捷、准确的特点。

本发明的技术方案如下：

一种多张图像中筛选含特定特征图像的方法，包括如下步骤：

在被测物周围预设多个拍摄位姿，相机从多个拍摄位姿处分别采集被测物表面的局部图像，局部图像中包含多个特征，各位姿处的相机视场拼合能够覆盖整个被测物表面；

预先标定不同拍摄位姿处相机坐标系与工件坐标系的转换关系；记特定特征在工件坐标系下的坐标为坐标Q，法向量为方向N；

从多个拍摄位姿处分别获取被测物表面图像，按照如下步骤筛选包含特定特征的优选图像；

步骤一：分别将特定特征的坐标Q、方向N转换到第i个拍摄位姿处第j个相机的相机坐标系下，将其记为坐标q_ij和方向n_ij；

步骤二：判断坐标q_ij距第i个拍摄位姿处第j个相机的相机坐标系原点的距离是否处于预设范围，同时，方向n_ij与对应的相机光轴之间的夹角是否处于预设角度范围内；

若是，进行步骤三；若否，进行步骤四；