專利名稱：一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及測量技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法和裝置。
背景技術(shù)：
在航天、航空、汽車等領(lǐng)域的很多產(chǎn)品裝備中，液壓、燃油、環(huán)控、氧氣等管路系統(tǒng)含有大量導(dǎo)管，這些導(dǎo)管形狀、尺寸各異，空間形態(tài)比較復(fù)雜。為了實現(xiàn)精確裝配，作為管路的核心部件之一，焊接好接頭后的導(dǎo)管往往存在加工誤差，因此在裝配過程中需要精確保證導(dǎo)管兩端接頭的端面中心點位置。具有不同彎曲角度、曲線以及直線部分的導(dǎo)管需要在焊接接頭零件后和CAD數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。只有經(jīng)過檢測合格的帶接頭導(dǎo)管才能允許實施裝配，以控制產(chǎn)品裝備的質(zhì)量。在現(xiàn)有技術(shù)中，對于導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)測量主要包括以下兩種測量方法:第一種:使用框架式三坐標(biāo)測量機該傳統(tǒng)坐標(biāo)測量方法在國內(nèi)外機械、汽車、航空、軍工等行業(yè)領(lǐng)域中比較常見，主要是在一個六面體的測量空間范圍內(nèi)，對置于該測量空間的被測物體進(jìn)行多點測量，獲得被測物體上各測點的空間坐標(biāo)，根據(jù)這些點的空間坐標(biāo)值，計算求出被測物體的幾何尺寸、形狀、位置和姿態(tài)。該方法具有精度高、功能完善等優(yōu)勢，因而在中小尺寸零件的幾何測量中至今占有絕對統(tǒng)治地位。然而，由于框架尺寸和不便于操作的限制，該傳統(tǒng)方法在針對導(dǎo)管接頭空間位姿測量時暴露出了一些問題。一方面，測量大尺寸復(fù)雜導(dǎo)管的接頭時，容易發(fā)生遮擋，存在測量死角，測量受到限制，無法實現(xiàn)完整測量；另一方面，該測量方法需測量多個離散測量點的空間三維坐標(biāo)，再計算導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)，人工操作多，測量效率低。第二種:使用激光跟蹤儀激光跟蹤儀是工業(yè)測量系統(tǒng)中一種高精度的大尺寸測量儀器，它以激光為測距手段配以反射靶標(biāo)，同時配有繞兩個軸轉(zhuǎn)動的測角機構(gòu)，形成一個完整的球坐標(biāo)測量系統(tǒng)。它具有高精度、實時跟蹤測量、適合大尺寸零件測量等優(yōu)點。通過使用激光跟蹤儀可對導(dǎo)管接頭進(jìn)行多點測量獲得離散點空間坐標(biāo)，再計算導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。該測量方法比框架式三坐標(biāo)測量機在測量速度和方便性上都有較大的提高。但是，在實際測量中發(fā)現(xiàn)，該測量方法還是存在某些不足。首先，由于是采用人工操作，勢必會產(chǎn)生操作誤差，影響測量精度。其次，對于大尺寸，空間形態(tài)比較復(fù)雜的導(dǎo)管，該方法仍然存在測量死角，測量效率也不是很理想?；跈C器視覺的三維測量技術(shù)近年來獲得了快速發(fā)展，具有非接觸、數(shù)據(jù)獲取快、精度高、柔性好、自動化水平高等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于零件尺寸測量、自由曲面測量等領(lǐng)域。利用機器視覺測量方法，獲取目標(biāo)物三維位姿的方法主要包括以下三種:第一種:通過目標(biāo)物上的凸點必須先已知目標(biāo)物上的凸出點的三維坐標(biāo)，并且這些點需編寫特定算法進(jìn)行提取和匹配。
第二種:通過目標(biāo)物上的幾何基元
目標(biāo)物需包含圓形或者矩形等幾何基元特征，并且這些基元需識別算法進(jìn)行分離，并且結(jié)果可能具有歧義性。
第三種:通過CAD三維模型
目標(biāo)物可具有任意形狀，無需進(jìn)行圖像的處理和分離，且結(jié)果不具有歧義性。唯一需要的是目標(biāo)物的CAD三維模型。
綜上所述，通過相機內(nèi)、外參數(shù)的標(biāo)定，目標(biāo)物上特征的提取是可以計算出物體的空間位姿的，但是得到的位姿結(jié)果容易具有歧義性，并且由于不同物體的具體特征各不相同，需要操作人員根據(jù)具體情況分別編寫特定提取算法，工作量很大，不具備靈活性和通用性。而僅僅采用傳統(tǒng)的雙目視覺測量空間形態(tài)復(fù)雜的導(dǎo)管接頭是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。原因是在采集導(dǎo)管接頭圖像過程中，往往會出現(xiàn)遮擋，無法實現(xiàn)導(dǎo)管所有接頭空間位姿參數(shù)的單次快速測量。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法和裝置，測量速度快、精度較高。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施例提供一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法，包括:
獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)；
讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；
根據(jù)所述多目相機的內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機；
獲取所述輪廓線框模型投影在所述多個不同位置虛擬相機的二維圖像；
通過多目相機對導(dǎo)管上多個導(dǎo)管接頭分別進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像；
使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配；
獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)；
將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
其中，對所述讀取導(dǎo)管不同接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的步驟包括:
當(dāng)所述導(dǎo)管接頭的計算機輔助設(shè)計的三維模型文件格式不同時，將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型；
根據(jù)所述同一格式的三維模型，獲取相應(yīng)的三維線框模型；
對所述三維線框模型，利用所述三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型。
其中，根據(jù)所述多目相機內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機的步驟包括:
獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點；
如果所述包圍盒中心點位于一個球體的中心，建立球形坐標(biāo)系，球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示；
將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心；
通過多個不同位置的所述虛擬相機，獲得所述虛擬相機相對于球體中心的位姿關(guān)系O
其中，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像后還包括:
在計算機的存儲介質(zhì)中存儲所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像。
本發(fā)明的實施例提供一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量裝置，包括:
獲取模塊，用于獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)；
線框模型讀取模塊，用于讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；
坐標(biāo)系建立模塊，用于根據(jù)所述多目相機的內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機；
二維投影生成模塊，用于獲取所述輪廓線框模型投影在所述多個不同位置虛擬相機的二維圖像；
圖像采集模塊，用于通過多目相機對多個導(dǎo)管接頭進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像；
搜索匹配模塊，用于使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配；
空間位姿計算模塊，用于獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)，并將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
其中，所述線框模型讀取模塊包括:
三維模型讀取子模塊，用于在所述導(dǎo)管接頭的計算機輔助設(shè)計三維模型文件格式不同時，將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型，并根據(jù)所述同一格式的三維模型，獲取相應(yīng)的三維線框模型；
輪廓生成模塊，用于對所述三維線框模型，利用所述三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓的線框模型。
其中，所述同一格式為:不同格式三維模型之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的DXF文件格式。
其中，所述坐標(biāo)系建立模塊具體包括:
第一獲取子模塊，用于獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點；
建立子模塊，用于判斷如果所述包圍盒中心點位于一個球體的中心,建立球形坐標(biāo)系，球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示；
指向子模塊，用于將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心；
第二獲取子模塊，用于通過多個不同位置的所述虛擬相機，獲得所述虛擬相機相對于球體中心的位姿關(guān)系。
其中，上述裝置還包括:
結(jié)果顯示模塊，用于根據(jù)所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)顯示所述導(dǎo)管接頭的三維空間位姿參數(shù)和匹配搜索結(jié)果；及
數(shù)據(jù)存儲模塊，用于在計算機的存儲介質(zhì)中存儲與導(dǎo)管接頭的三維模型對應(yīng)的三維空間位姿參數(shù)。
其中，所述多目相機為:從多個角度獨立獲取導(dǎo)管接頭平面灰度圖像的相機，相機數(shù)量為:四到八目之間。
本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下:
上述方案中，通過多目相機對導(dǎo)管的多個接頭同時進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像，并讀取所述導(dǎo)管接頭的CAD (計算機輔助設(shè)計)三維模型，獲得輪廓線框模型，在建立的球形坐標(biāo)系上獲取所述輪廓線框模型的二維投影圖像。使用邊緣濾波器處理所述平面灰度圖像和二維投影圖像并分別作為匹配模板和搜索圖像，從而測量該導(dǎo)管多個接頭的空間位姿參數(shù)，并在計算時，只需在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的二維圖像模板匹配，不需測量導(dǎo)管接頭的多個特征點的空間坐標(biāo)。這樣就使計算工作極大地簡化，從而能夠靈活快速地對各種形態(tài)導(dǎo)管的各種類型接頭的空間位姿參數(shù)進(jìn)行測量。


圖1為本發(fā)明的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法流程圖2為本發(fā)明的測量裝置的一實施例結(jié)構(gòu)原理示意圖3為本發(fā)明的基于八目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)快速測量裝置的示意圖4為本發(fā)明的上述實施例中，將獲取的導(dǎo)管接頭輪廓線框模型包圍盒中心點位于一個球體的中心示意圖5為圖4所示的球體上建立球形坐標(biāo)系統(tǒng)的示意圖6為本發(fā)明的基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量裝置框圖。
具體實施方式
為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例進(jìn)行詳細(xì)描述。
本發(fā)明針對現(xiàn)有激光跟蹤儀測量方法和三坐標(biāo)測量儀測量方法過程繁瑣復(fù)雜、效率較低、成本較高等不足，以及單純的雙目視覺方案測量導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)算法繁瑣、缺乏靈活性等問題，提供一種基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法及裝置，從而利用多目視覺技術(shù)實現(xiàn)對導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的多角度快速測量。導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)測量指獲得導(dǎo)管接頭基準(zhǔn)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的相互空間位置和姿態(tài)關(guān)系。
如圖1所示，本發(fā)明的基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法，包括如下步驟:
步驟11，獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)；
步驟12，讀取導(dǎo)管接頭的三維模型(具體可以是CAD三維模型)，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；
步驟13，根據(jù)所述多目相機的內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機；
步驟14，獲取所述輪廓線框模型投影在所述多個不同位置虛擬相機的二維圖像；
步驟15，通過多目相機對導(dǎo)管上多個導(dǎo)管接頭分別進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像；
步驟16，使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配；
步驟17，獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)；
步驟18，將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
本發(fā)明的上述方法通過多目相機對導(dǎo)管的多個導(dǎo)管接頭同時進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像，并讀取所述導(dǎo)管接頭的CAD三維模型，獲得輪廓線框模型，在建立的球形坐標(biāo)系上獲取所述輪廓線框模型的二維投影圖像。使用邊緣濾波器處理所述平面灰度圖像和二維投影圖像并分別作為匹配模板和搜索圖像，從而測量該導(dǎo)管的多個接頭的空間位姿參數(shù)，并在計算時，只需在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的二維圖像模板匹配，不需測量導(dǎo)管接頭的多個特征點的空間坐標(biāo)。這樣就使計算工作極大地簡化，從而能夠靈活快速地對各種形態(tài)導(dǎo)管的各種類型接頭的空間位姿參數(shù)進(jìn)行測量。
上述圖1所示方法在具體實現(xiàn)時，還可以首先在機械平臺上對多目測量裝置進(jìn)行布置和安裝，如圖2所示，機械平臺包括:包括多目相機、光學(xué)鏡頭、圖像采集卡、照明光源、計算機(安裝好系統(tǒng)軟件)、顯示設(shè)備等；
其中，上述步驟12具體實現(xiàn)時，可包括:
當(dāng)所述導(dǎo)管接頭的CAD三維模型文件格式不同時，將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型，便于統(tǒng)一讀??；
讀取所述同一格式三維模型后，根據(jù)所述同一格式三維模型獲取相應(yīng)的三維線框模型；
對所述三維線框模型，利用所述三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型。
其中，上述步驟13具體實現(xiàn)時，可包括:
獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點；
假設(shè)所述包圍盒中心點位于一個球體的中心，并建立球形坐標(biāo)系,球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示；
將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心；
通過多個不同位置的虛擬相機，獲得所述相機坐標(biāo)系相對于球體中心的位姿關(guān)系O
下面具體說明本發(fā)明的基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)測量方法的實施例。
如圖2和圖3所示:多目相機通過其光學(xué)鏡頭對機械平臺上的被測導(dǎo)管接頭(被測對象)進(jìn)行圖像采集，被測導(dǎo)管放置在機械平臺上的測量臺上，照明光源作為被測導(dǎo)管測量環(huán)境的光源，高性能計算機(包括圖像采集卡和測量系統(tǒng)軟件)用于控制多目相機采集圖像以及存儲多目相機采集到的圖像，其中，可以在計算機的存儲介質(zhì)中存儲所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像，并利用采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計算、分析，將結(jié)果顯示在顯示設(shè)備上。
具體地，在機械平臺上對八目相機測量系統(tǒng)的裝置進(jìn)行布置和安裝，光源采用LED漫射式照明技術(shù)，即利用LED光源對鏡頭視場均勻發(fā)出的平行光，通過相機可以清晰觀察到被測導(dǎo)管接頭的邊緣輪廓，繼而測量導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。八目相機中的每一個相機的最佳視場區(qū)域構(gòu)成一個錐形，在這個錐形區(qū)域的導(dǎo)管接頭可以獲得最準(zhǔn)確的測量結(jié)果，所有八目相機從八個角度對導(dǎo)管接頭進(jìn)行圖像采集，被測導(dǎo)管中的某一個接頭總有八目相機中的一個相機會采集到較佳的平面灰度圖像。再利用高性能計算機和系統(tǒng)軟件控制八目相機同時拍照，采集圖像，以獲取被測導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像，可以在例如計算機硬盤中存儲所采集的圖像，以便于下步圖像處理工作。
根據(jù)雙目視覺原理，對多目相機進(jìn)行標(biāo)定，求解兩兩相機的內(nèi)、外部參數(shù)。相機內(nèi)部參數(shù)包括焦距f，相機相鄰像元的水平和垂直距離Sx、Sy，相機拍攝中心點坐標(biāo)Cx、Cy及表示圖像分辨率的W (寬)、1 (高)；相機外部參數(shù)包括兩相機的相對位姿，相對位姿包括空間的移動[X，Y, z]和轉(zhuǎn)動[α，β，Y ]共6個未知變量。對多目相機的標(biāo)定方法采用制作標(biāo)定板，對其從多個角度，多個位置采集圖像，識別標(biāo)定板上的標(biāo)定圓點，通過已知的標(biāo)定板上標(biāo)定點的相對位置反求相機的內(nèi)、外部參數(shù)。
在上述根據(jù)所述多目相機內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機時，將獲取的導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點位于一個球體的中心(如圖4所示)。在該球體上建立球形坐標(biāo)系，球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示(如圖5所示)；
從上述球體上不同位置觀察導(dǎo)管接頭輪廓線框模型得到多個二維投影圖像，這些從全方位角度投影到虛擬相機的二維圖像用來與多目系統(tǒng)采集的真實圖像進(jìn)行對比匹配搜索，并計算導(dǎo)管接頭在空間中的三維位姿。
上述對比匹配搜索算法與基于形狀的二維模板匹配方法有著相類似的搜索算法。模板匹配技術(shù)實際上是利用模板圖像描述被搜索物，并在圖像中找到模板位置，通過計算模板與圖像之間的相似度實現(xiàn)。將一個目標(biāo)對象的模版定義為點集和每個點關(guān)聯(lián)的方向向量。一般使用邊緣提取方法計算方向向量。搜索圖像可以通過如下方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換，為圖像中每個點計算出一個方向向量。一般這種變換是一個任意的仿射變換。
在圖像中某個特定點計算變換后模版中所有點的方向向量與圖像中相應(yīng)點的方向向量的點積的總和，并以此作為匹配分值，也就是變換后模版在該點處的相似度量。
如果使用邊緣濾波器生成模版并且在搜索圖像中使用同樣的方式進(jìn)行預(yù)處理，相似度量能夠完全不受遮擋和混亂的影響。當(dāng)發(fā)生遮擋時，目標(biāo)物體在圖像中部分消失，模板上相應(yīng)位置的邊緣就沒有出現(xiàn)在圖像中，也就是說這些點的方向向量非常短，基本不影響總和。發(fā)生混亂時，圖像中有很多的其他邊緣，此時要不在其他邊緣上沒有對應(yīng)于模板上的點，要不有對應(yīng)點但方向向量非常短，同樣基本不影響總和。邊緣提取算法計算方向向量，其長短取決于圖像的亮度，因此上述提供的相似度量算法還是要受到光照變化的影響。將方向向量進(jìn)行歸一化，使所有向量的長度都為1，即可使相似度量不受任意光照變化的影響。歸一化相似度量都將返回一個小于I的數(shù)作為潛在匹配對象的分值。如果分值為I則表示模板與圖像之間完美一致。
當(dāng)從全方位角度投影到虛擬相機的二維圖像與多目系統(tǒng)采集的真實圖像的匹配搜索結(jié)果達(dá)到預(yù)期的閾值后即匹配成功時，在建立的球形坐標(biāo)系上可容易得到該虛擬相機與被測導(dǎo)管接頭的相對位姿參數(shù)，該參數(shù)實際即為導(dǎo)管接頭在真實相機坐標(biāo)系下的三維空間位姿參數(shù)。
圖像匹配過程中計算相似度量是一個非常耗時的工作，算法的復(fù)雜程度與圖像的寬，高以及匹配模板中的點數(shù)有關(guān)。使用停止標(biāo)準(zhǔn)可以實現(xiàn)算法一定比例的提速，并不能改變算法的復(fù)雜程度，因此需要一種能進(jìn)一步提高搜索速度的方法。采用圖形金字塔匹配方法解決上述問題。圖像金字塔匹配方法將圖像與模板多次縮小兩倍建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
模板匹配過程中，模板一般較大，因此一種提高搜索速度的方法是先考慮圖像與模板中具有一定間隔的點集，初步獲得模板的大致位姿，然后用間隔更小的點集在獲得的位姿周圍進(jìn)行進(jìn)一步搜索，得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。構(gòu)造圖像金字塔的首選方法是使用2X2均值濾波器來平滑圖像，即求2X2區(qū)域中的所有像素的平均灰度值。其分層策略即選用多少層數(shù)的圖像金字塔合適，主要取決于能否保證最高層上尋找目標(biāo)物體的相關(guān)結(jié)構(gòu)可辨別出來。
更具體地，將多目系統(tǒng)的八目相機分別采集得到的導(dǎo)管接頭圖像與CAD三維模型得到的二維線框投影圖像進(jìn)行自動匹配，將觀測導(dǎo)管接頭角度較佳的相機獲得的導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)作為最終測量結(jié)果，最后根據(jù)相機的內(nèi)、外參數(shù)，把在相機坐標(biāo)系下獲取的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)統(tǒng)一到同一世界坐標(biāo)系下。
最終確定的同一世界坐標(biāo)系下的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)，包括:導(dǎo)管接頭在世界坐標(biāo)系下的空間位置坐標(biāo)參數(shù)和姿態(tài)角度參數(shù)。其中，進(jìn)行統(tǒng)一坐標(biāo)系時，首先獲得中介標(biāo)定板上點列分別在每對相機測量局部坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，設(shè)標(biāo)定板點列在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)已知，因此以標(biāo)定板點列作為中介控制點，可求得標(biāo)定板坐標(biāo)系與每對相機局部坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。將獲得的導(dǎo)管接頭空間位姿在各自測量局部坐標(biāo)系下的參數(shù)，通過上述轉(zhuǎn)換關(guān)系，統(tǒng)一到標(biāo)定板坐標(biāo)系下，即可最終統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下。
上述實施例是以八目相機為例進(jìn)行說明，本發(fā)明的多目相機為:多個獨立采集圖像的相機，相機數(shù)量為:四到八目之間。相機數(shù)量在四到七目的實施例與目述八目的實施例的實現(xiàn)方法相同，唯一不同的就是相機的數(shù)量，在此不再贅述。
綜上，本發(fā)明的測量方法主要有三個關(guān)鍵內(nèi)容。首先，由于是采用多目測量，選取合適的標(biāo)定方法直接決定了獲取的被測導(dǎo)管接頭的圖像信息的正確性和全面性。其次，獲取充分的圖像數(shù)據(jù)后根據(jù)CAD三維模型獲取輪廓線框模型投影在所建立的虛擬相機的二維圖像，選取自動匹配算法進(jìn)而提高測量的精度和相應(yīng)速度。最后，選取最佳測量數(shù)據(jù)并統(tǒng)一坐標(biāo)系，顯示所測導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
本發(fā)明提供的基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)快速測量方法利用導(dǎo)管接頭的CAD三維模型，將獲取的其輪廓線框模型的二維投影圖像與多目相機采集得到的平面灰度圖像進(jìn)行匹配搜索，從而測量該導(dǎo)管多個接頭的空間位姿參數(shù)，并在計算時只需在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的二維圖像模板匹配，不需測量導(dǎo)管接頭的多個特征點的空間坐標(biāo)。這樣就使計算工作極大地簡化，從而能夠靈活快速地對各種形態(tài)導(dǎo)管的各種類型接頭的空間位姿參數(shù)進(jìn)行測量。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，如圖6所示，本發(fā)明的實施例還提供一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量裝置6，包括:
獲取模塊61，用于獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)；進(jìn)一步的，該獲取模塊還可以獲取多目相機的外部參數(shù)；相機內(nèi)部參數(shù)包括焦距f，相機相鄰像元的水平和垂直距離sx、sy，相機拍攝中心點坐標(biāo)cx、Cy及表示圖像分辨率的W (寬)、1 (高)；相機外部參數(shù)包括兩相機的相對位姿，相對位姿包括空間的移動[X，Y, z]和轉(zhuǎn)動[α，β，Y ]共6個未知變量；
線框模型讀取模塊62，用于讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；
坐標(biāo)系建立模塊63，用于根據(jù)所述多目相機內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機；
二維投影生成模塊64，用于獲取所述輪廓線框模型投影在多個不同位置的虛擬相機的二維圖像；
圖像采集模塊65，用于通過多目相機對導(dǎo)管接頭進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像；
搜索匹配模塊66，用于使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配；
空間位姿計算模塊67，用于獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)，并將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
優(yōu)選的，上述系統(tǒng)還包括:
結(jié)果顯示模塊68，用于根據(jù)所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)顯示所述導(dǎo)管接頭的三維空間位姿參數(shù)和匹配搜索結(jié)果；及
數(shù)據(jù)存儲模塊69，用于在計算機的存儲介質(zhì)中存儲與導(dǎo)管的接頭CAD三維模型對應(yīng)的三維空間位姿參數(shù)。
所述線框模型讀取模塊62包括:
三維模型讀取模塊，用于在所述導(dǎo)管接頭的CAD (計算機輔助設(shè)計)三維模型文件格式不同時，可將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型，便于統(tǒng)一讀取，讀取所述同一格式的三維模型后，并根據(jù)所述同一格式的三維模型，獲取相應(yīng)的三維線框模型；
輪廓生成模塊，用于對所述三維線框模型，利用三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓的線框模型。
其中，所述同一文件格式一般為不同格式三維模型之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的DXF(繪圖交換文件，Drawing Exchange Format)文件格式。
所述坐標(biāo)系建立模塊63具體包括:
第一獲取子模塊，用于獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點；
建立子模塊，用于判斷如果所述包圍盒中心點位于一個球體的中心，建立球形坐標(biāo)系，球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示；
指向子模塊，用于將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心；
第二獲取子模塊，用于通過多個不同位置的所述虛擬相機，獲得所述虛擬相機相對于球體中心的位姿關(guān)系。
所述多目相機為:從多個角度獨立獲取導(dǎo)管接頭平面灰度圖像的相機，相機數(shù)量為:四到八目之間。
具體的，上述獲取模塊61在獲取多目相機的內(nèi)、外參數(shù)時，包括:標(biāo)定模塊，對多目相機兩兩進(jìn)行標(biāo)定，以獲得多目相機的內(nèi)、外參數(shù)；
上述搜索匹配模塊66具體可以通過圖像金字塔搜索方法，先考慮圖像與模板中具有一定間隔的點集，初步獲得模板在圖像中的大致位置，然后用間隔更小的點集，在獲得的位置周圍進(jìn)行進(jìn)一步搜索，得到更準(zhǔn)確的結(jié)果；
其中，上述空間位姿計算模塊67獲得的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)包括:導(dǎo)管接頭局部基準(zhǔn)坐標(biāo)系在世界坐標(biāo)系下的空間位置和姿態(tài)。
本發(fā)明提供的基于多目視覺的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的快速測量裝置，主要利用多目相機成像技術(shù)，通過多目相機對導(dǎo)管的多個接頭同時進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像，并讀取所述導(dǎo)管接頭的CAD三維模型，獲得輪廓線框模型，在建立的球形坐標(biāo)系上獲取所述輪廓線框模型的二維投影圖像。使用邊緣濾波器處理所述平面灰度圖像和二維投影圖像并分別作為匹配模板和搜索圖像，從而測量該導(dǎo)管多個接頭的空間位姿參數(shù)，并在計算時，只需在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的二維圖像模板匹配，不需測量導(dǎo)管接頭的多個特征點的空間坐標(biāo)。這樣就使計算工作極大地簡化，從而能夠靈活快速地對各種形態(tài)導(dǎo)管的各種類型接頭的空間位姿參數(shù)進(jìn)行測量。
該裝置具有快速、高精度、操作便捷等幾大優(yōu)勢。利用該裝置能夠準(zhǔn)確測量導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)，確保導(dǎo)管接頭端面中心點的空間位置精度，保障導(dǎo)管接頭焊接的加工誤差在允許范圍內(nèi)，最終保證導(dǎo)管的精確裝配。采用多目視覺技術(shù)的導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)快速測量方法在響應(yīng)速度和操作便捷性上都要優(yōu)于采用框架式三坐標(biāo)測量機和激光跟蹤儀的測量方法。
最后，需要說明的是:上述方法中的所有實現(xiàn)方式均適用于該裝置實施例中，也能達(dá)到相同的技術(shù)效果，在此不再贅述。
以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法，其特征在于，包括: 獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)； 讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型； 根據(jù)所述多目相機的內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機； 獲取所述輪廓線框模型投影在所述多個不同位置虛擬相機的二維圖像； 通過多目相機對導(dǎo)管上多個導(dǎo)管接頭分別進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像； 使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配； 獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)； 將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的測量方法，其特征在于，對所述讀取導(dǎo)管不同接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的步驟包括: 當(dāng)所述導(dǎo)管接頭的計算機輔助設(shè)計的三維模型文件格式不同時，將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型； 根據(jù)所述同一格式的三維模型，獲取相應(yīng)的三維線框模型； 對所述三維線框模型，利用所 述三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的測量方法，其特征在于，根據(jù)所述多目相機內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機的步驟包括: 獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點； 如果所述包圍盒中心點位于一個球體的中心，建立球形坐標(biāo)系,球體表面的各個位置由經(jīng)度和諱度表不; 將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心； 通過多個不同位置的所述虛擬相機，獲得所述虛擬相機相對于球體中心的位姿關(guān)系。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的測量方法，其特征在于，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像后還包括: 在計算機的存儲介質(zhì)中存儲所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像。
5.一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)； 線框模型讀取模塊，用于讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；坐標(biāo)系建立模塊，用于根據(jù)所述多目相機的內(nèi)部參數(shù)，分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機； 二維投影生成模塊，用于獲取所述輪廓線框模型投影在所述多個不同位置虛擬相機的二維圖像； 圖像采集模塊，用于通過多目相機對多個導(dǎo)管接頭進(jìn)行圖像采集，獲得所述導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像； 搜索匹配模塊，用于使用邊緣濾波器處理所述二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在所述搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配； 空間位姿計算模塊，用于獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)，并將各個相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的測量裝置，其特征在于，所述線框模型讀取模塊包括: 三維模型讀取子模塊，用于在所述導(dǎo)管接頭的計算機輔助設(shè)計三維模型文件格式不同時，將不同格式的三維模型轉(zhuǎn)換為同一格式的三維模型，并根據(jù)所述同一格式的三維模型，獲取相應(yīng)的三維線框模型； 輪廓生成模塊，用于對所述三維線框模型，利用所述三維線框模型上面與面之間的角度關(guān)系，消除冗余線框，得到所述導(dǎo)管接頭輪廓的線框模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的測量裝置，其特征在于，所述同一格式為:不同格式三維模型之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的DXF文件格式。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的測量裝置，其特征在于，所述坐標(biāo)系建立模塊具體包括: 第一獲取子模塊，用于獲取所述導(dǎo)管接頭輪廓線框模型的包圍盒中心點； 建立子模塊，用于判斷如果所述包圍盒中心點位于一個球體的中心，建立球形坐標(biāo)系，球體表面的各個位置由經(jīng)度和緯度表示； 指向子模塊，用于將多個位于所述球體表面，且具有所述內(nèi)部參數(shù)的虛擬相機指向所述球體中心； 第二獲取子模塊，用于通過多個不同位置的所述虛擬相機，獲得所述虛擬相機相對于球體中心的位姿關(guān)系。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的測量裝置，其特征在于，還包括: 結(jié)果顯示模塊，用于根據(jù)所述導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)顯示所述導(dǎo)管接頭的三維空間位姿參數(shù)和匹配搜索結(jié)果；及 數(shù)據(jù)存儲模塊，用于在計算機的存儲介質(zhì)中存儲與導(dǎo)管接頭的三維模型對應(yīng)的三維空間位姿參數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的測量裝置，其特征在于，所述多目相機為:從多個角度獨立獲取導(dǎo)管接頭平面灰度圖像的相機，相機數(shù)量為:四到八目之間。
全文摘要
本發(fā)明提供一種導(dǎo)管接頭空間位姿參數(shù)的測量方法和裝置，方法包括獲取多目相機的內(nèi)部參數(shù)；讀取導(dǎo)管接頭的三維模型，獲得導(dǎo)管接頭的輪廓線框模型；分別建立球形坐標(biāo)系和多個不同位置虛擬相機；獲取輪廓線框模型投影在多個不同位置虛擬相機的二維圖像；通過多目相機對導(dǎo)管上多個接頭分別進(jìn)行圖像采集，獲得導(dǎo)管接頭的平面灰度圖像；使用邊緣濾波器處理二維圖像和平面灰度圖像分別作為匹配模板和搜索圖像，在搜索圖像上進(jìn)行基于形狀的模板匹配；獲取多個導(dǎo)管接頭在各自相機坐標(biāo)系下的空間位姿參數(shù)；將相機坐標(biāo)系下的多個導(dǎo)管接頭位姿統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系下，確定導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)。本發(fā)明在測量導(dǎo)管接頭的空間位姿參數(shù)時，速度快，精度較高。
文檔編號G01B11/00GK103196370SQ20131011104
公開日2013年7月10日 申請日期2013年4月1日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月1日
發(fā)明者劉檢華, 劉少麗, 張?zhí)? 唐承統(tǒng) 申請人:北京理工大學(xué)