[发明专利]基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法和装置在审
申请号: | 202211451698.X | 申请日: | 2022-11-18 |
公开(公告)号: | CN115719339A | 公开(公告)日: | 2023-02-28 |
发明(设计)人: | 李金屏;江鹏飞;黄艺美;董子昊;徐婉晴 | 申请(专利权)人: | 山东深图智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G01B11/02;G01B11/03;G06T7/60;G06T7/62;G06T7/13;G06T7/80;G06T3/40;G06T5/00;G06V10/28;G06V10/36;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0475 |
代理公司: | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人: | 李修杰 |
地址: | 250002 山东省济南市市中区*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 相机 标定 螺栓 尺寸 高精度 测量方法 装置 | ||
1.一种基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取位于待测螺栓两侧相机同时拍摄的两张螺栓边缘图像;
对两个相机的光心间距和单像素精度进行精确标定;
对获取的两张螺栓边缘图像进行二值化处理和边缘粗定位,并拟合螺栓粗定位边缘获取边缘曲线;
根据所述边缘曲线截取螺纹边缘图像,并应用图像超分辨率重建模型去除螺纹图像中的离焦模糊,获得清晰螺纹图像;
在清晰螺纹图像中对螺纹牙顶、牙底坐标进行精确定位,根据待测尺寸的像素距离计算螺栓尺寸。
2.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述位于待测螺栓两侧相机的光轴平行,且两侧相机光心间的中点位于螺栓的中心轴线上,所述待测螺栓垂直设置在旋转测量装置上,且旋转测量装置的垂直中心线与螺栓的中心轴线同轴。
3.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述对两个相机的光心间距和单像素精度进行精确标定,包括:
选取图像中标准件两端的坐标,计算像素距离,并结合实际尺寸计算单像素精度;所述标准件包括标准螺栓或标准刻度尺;
所述单像素精度计算公式如下所示:
其中,Lr表示标准件实际尺寸或刻度尺实际值,Lp表示标准件或刻度尺的像素距离;
计算图像中心到标准件两端或刻度尺相邻刻度的像素距离,获得两相机的光心间距。
4.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述对获取的螺栓边缘图像进行二值化处理和边缘粗定位,并拟合螺栓粗定位边缘获取边缘曲线,包括:
对采集的螺栓边缘图像进行灰度化、高斯滤波和大津法二值化得到二值图像B(x,y);
从左向右遍历二值图像的第一行像素值,并记录第一个灰度值发生变化的像素点,作为边缘点;
隔2行再从左向右遍历二值图像的寻找边缘点,进行螺栓边缘粗定位;
选用4次函数对粗定位边缘进行拟合,获取螺栓边缘曲线。
5.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述根据所述边缘曲线截取螺纹边缘图像,并应用图像超分辨率重建模型去除螺纹图像中的离焦模糊,获得清晰螺纹图像,包括:
计算螺栓边缘曲线的曲线导数,求解曲线导数为0的坐标点,并根据螺栓在图像中的位置判断极大值点和极小值点与螺纹牙顶、牙底的对应关系,获取螺纹牙顶和牙底的粗坐标;
所述极大值点和极小值点与螺纹牙顶、牙底的对应关系为:当螺栓边缘在图像右侧时,牙顶为极小值,牙底为极大值;当螺栓边缘在图像左侧时,牙顶为极大值,牙底为极小值;
以螺纹牙顶和牙底的粗坐标为中心截取分辨率为640像素×640像素的螺纹灰度图像;
使用图像超分辨率重建模型对离焦螺纹图像进行重建,去除螺纹图像中的离焦模糊。
6.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述在清晰螺纹图像中对螺纹牙顶、牙底坐标进行精确定位,根据待测尺寸的像素距离计算螺栓尺寸,包括:
采用获取螺纹牙顶和牙底的粗坐标方法在清晰螺纹图像中进行螺纹牙顶和牙底坐标的精确定位,获得牙顶和牙底在螺纹图像中的精确坐标;
将螺栓边缘图像通过插值放大,并将螺纹图像拼接到螺栓边缘图像对应的位置,获取螺纹牙顶和牙底在螺栓边缘图像中的坐标;
将两个相机的光心间距和螺栓边缘到对应一侧相机光心的距离相加,获得螺栓尺寸的测量结果。
7.根据权利要求1所述的基于双相机标定的螺栓尺寸高精度测量方法,其特征在于,所述图像超分辨率重建模型的训练过程包括以下步骤:
定位螺栓边缘图像中螺纹牙顶和牙底的坐标,并截取螺纹牙顶和牙底的边缘部分,获得分辨率为640像素×640像素的螺纹灰度图像;
对螺纹灰度图像进行2倍双三次下采样,获得低分辨率离焦图像,构建螺纹图像数据集;
根据螺纹图像数据集搭建基于CycleGAN的超分辨率重建网络。
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