[发明专利]工件圆弧边缘特征点匹配方法的研究

摘要

在双目视觉工件空间圆弧边缘检测的过程中，边缘特征点的匹配是至关重要的一环。针对工件圆弧边缘特征点的匹配，本文提出了一种基于极线约束及圆弧拟合的边缘特征点匹配方法。本文通过极线约束使得两幅图像对应的极线平行从而满足扫描线特性。在此基础上，首先通过RANSAC算法剔除异常点并进而椭圆拟合；其次，利用拟合的椭圆找到正确椭圆中心并筛选出正确的边缘特征点；最后，以确定的椭圆中心为匹配参考点，进而对圆弧边缘特征点进行逐行匹配。通过实验验证该方法的可靠性及准确性。

主权项

在双目视觉测量圆弧工件的过程中，空间圆的形状在单个相机的拍摄下，投影到一个平面会形成椭圆。圆弧边缘上存在一些缺口或者缺陷等，因此对椭圆的正确拟合，排除边缘错误点，对后续的点的正确匹配以及空间圆半径的求解产生重要影响。因此，提出一种利用RANSAC算法剔除异常点的方法。具体的流程总结如下：第一步，将图像中的像素点坐标记录在Data中。第二步，设定RANSAC算法的最大循环次数m和残差阈值θ。第三步，在Data中随机选取6个不同的点(5个数据点得到一个椭圆较为困难)，用基于代数距离最小二乘法拟合一个椭圆，测量所有样本点到该椭圆的距离，把距离小于残差阈值θ的点称为内点，否则称为外点，内点数最多时的模型即为最佳椭圆模型。统计内点的总数，记作S。第四步，重复第三步，直至达到最大循环次数m。该过程可以得到多个S值，找出其中最大的S值，记作Smax。第五步，主要是将Smax对应的内点存储在Datem中，然后再利用椭圆的一般方程Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F＝0和得到内点进行系数拟合，得到椭圆方程以及椭圆中心点的坐标。