專利名稱：基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種針對車門外板形狀尺寸的非接觸在線檢測方法，更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法。
背景技術：
汽車車門外板多為空間立體曲面，一般是指汽車沖壓件和多個沖壓件焊接而成的組件；車門外板形狀尺寸檢測是評價汽車車門外板制造質量的一個重要手段，車門外板制造精度嚴重影響著汽車的裝配、安全以及視覺美觀性。目前常用的檢測手段主要是利用三坐標測量機進行抽樣離線檢測，雖然可以獲得較高檢測精度，但是由于其屬于點對點的接觸性檢測，容易對車門表面造成破壞，而且耗用的時間較長，因此無法實現(xiàn)100%在線檢測。21世紀以來，基于視覺的三維感知技術的發(fā)展推動了制造工業(yè)檢測手段的巨大變革，一個特定物體的空間輪廓尺寸可以僅有一系列的點形成，即點云。結構光視覺技術具有非接觸、大量程和自動化程度高等優(yōu)勢，可以通過投射一副特定編碼模板到檢測物體表面，由于模板是經(jīng)過偽隨機陣列編碼的，因此只需投射一副圖像，有利于進行對車門外板進行在線尺寸檢測，最后采用三角測量法對物體表面特征點的空間坐標進行計算，可以獲得描述車門外板表面特征的三維點云，具有速度快，自動化程度高、精度較高的優(yōu)點，具有較大的發(fā)展?jié)摿Α；诳臻g鄰域編碼策略的結構光三維視覺技術，自二十一世紀來在國內(nèi)已經(jīng)取得了較大的發(fā)展，目前就結構光視覺技術本身研究而言，已經(jīng)發(fā)表了較多的專利和論文。關于結構光三維視覺技術在三維重構方面的應用可以參閱中國專利公布號為CN101697233A，公布日為20120606,發(fā)明名稱為“一種基于結構光的三維物體表面重建方法”以及香港大學 Song Zhan 的博士學位論文(Song Zhan. Use of Structured Light for3DReconstruction, The Chinese University of Hong Kong, August2008),該論文對結構光技術的幾種常用方法都給出詳細的介紹以及具體的應用過程。雖然目前關于結構光視覺技術的研究越來越多，但是將結構光視覺檢測技術應用于汽車車門外板形狀尺寸在線檢測的研究卻十分罕見。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術問題是打破結構光視覺檢測技術應用于汽車車門外板形狀尺寸在線檢測是十分罕見的狀況，提供了一種基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法。為解決上述技術問題，本發(fā)明是采用如下技術方案實現(xiàn)的所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法的步驟如下1.結構光檢測系統(tǒng)標定階段為了保證檢測的順利進行，必須對結構光檢測系統(tǒng)中的攝像機和投影儀進行標定，建立起空間位置和圖像坐標之間的對應的非線性關系，利用這種非線性關系計算檢測圖像特征點對應的空間坐標；2.編碼投影模板設計階段檢測過程中只需投射一幅編碼圖案到車門外板表面，該編碼圖案是一個大小為40行45列的由4個不同方向的X-型基元符號構成的圖形陣列，圖形陣列中圖形的排列順序由一個偽隨機M陣列決定，該圖形陣列具有以下特性每3X3子陣列內(nèi)的圖形在整個陣列模板中只出現(xiàn)一次，而且任意兩個子陣列中對應位置的圖形至少有3個不一樣；除邊緣外的每個X-型基元符號都經(jīng)過了編碼，其編碼值大小都由其3 X 3鄰域內(nèi)的元素共同決定，該圖形陣列根據(jù)X-型基元符號較長主慣性軸與基軸夾角不同分別賦予了不同的碼字，因此圖形陣列又對應著一個40X45的數(shù)字陣列，該陣列稱為偽隨機M陣列；3.檢測圖像解碼識別階段利用投影儀向轎車車門外板表面投射編碼投影模板，再利用攝像機對車門外板表面圖像進行拍攝，并將拍攝的圖像傳送到計算機中進行圖像處理以及識別；4.空間點云坐標計算以及誤差評定階段(I)計算車門外板表面投影圖像特征點的三維空間坐標；(2)對計算得到的檢測點云與三坐標測量機測得的點云模型進行配準。技術方案中所述的結構光檢測系統(tǒng)標定階段的步驟如下I)對攝像機進行標定利用張正友標定的方法進行標定，采用投影儀投射設計的12X16黑白棋盤格標靶到標定平面的右側，然后再利用攝像機拍攝整個標定平面，拍攝得到的12幅圖像中左下角的攝像機標靶圖像進行特征角點提取，每個攝像機標靶圖像可以提取100個角點，12幅圖像總共得到1200個特征角點圖像坐標，根據(jù)張正友標定方法，世界坐標系設定在棋盤格圖像最左上角處的一個角點上，Z方向坐標值取為零，由于每個棋盤格尺寸大小精確設計為30mm,因此棋盤格特征角點在X和Y方向的世界坐標可精確得知，因此在得到平面圖像特征角點坐標以及對應點的空間坐標以后，即可利用工具箱完成標定，計算得到攝像機的內(nèi)外部參數(shù)；2 )對投影儀進行標定對攝像機圖像中的投影標靶進行特征角點的提取，然后再根據(jù)已經(jīng)得到的攝像機的內(nèi)外參數(shù)結果，根據(jù)光平面相交法計算位于標定平面上投影圖像的特征角點在世界坐標系下的空間坐標，至此，投影標靶的圖像坐標和空間坐標都已經(jīng)計算得出，因此，采用與攝像機標定相同的方法計算投影儀標定參數(shù)，得到投影儀的內(nèi)外部參數(shù)以及投影儀和攝像機之間的旋轉平移矩陣。技術方案中所述的編碼投影模板設計階段的步驟如下 I)對應圖形陣列的偽隨機M數(shù)組生成偽隨機M數(shù)組的特征在于，特定窗口大小(3 X 3)的子數(shù)組在全部數(shù)組中具有唯一性，任意兩個窗口之間的漢明距離越大，表示兩者之間的區(qū)別越大，偽隨機M數(shù)組漢明距離計算方式如下式
權利要求
1.一種基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法的步驟如下 1)結構光檢測系統(tǒng)標定階段 為了保證檢測的順利進行，必須對結構光檢測系統(tǒng)中的攝像機(2)和投影儀(4)進行標定，建立起空間位置和圖像坐標之間的對應的非線性關系，利用這種非線性關系計算檢測圖像特征點對應的空間坐標； 2)編碼投影模板設計階段 檢測過程中只需投射一幅編碼圖案到車門外板表面，該編碼圖案是一個大小為40行45列的由4個不同方向的X-型基元符號構成的圖形陣列，圖形陣列中圖形的排列順序由一個偽隨機M陣列決定，該圖形陣列具有以下特性每3X3子陣列內(nèi)的圖形在整個陣列模板中只出現(xiàn)一次，而且任意兩個子陣列中對應位置的圖形至少有3個不一樣；除邊緣外的每個X-型基元符號都經(jīng)過了編碼，其編碼值大小都由其3X3鄰域內(nèi)的元素共同決定，該圖形陣列根據(jù)X-型基元符號較長主慣性軸與基軸夾角不同分別賦予了不同的碼字，因此圖形陣列又對應著一個40X45的數(shù)字陣列，該陣列稱為偽隨機M陣列； 3)檢測圖像解碼識別階段 利用投影儀(4)向轎車車門外板表面投射編碼投影模板，再利用攝像機(2)對車門外板表面圖像進行拍攝，并將拍攝的圖像傳送到計算機中進行圖像處理以及識別； 4)空間點云坐標計算以及誤差評定階段 (O計算車門外板表面投影圖像特征點的三維空間坐標； (2)對計算得到的檢測點云與三坐標測量機測得的點云模型進行配準。
2.按照權利要求1所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的結構光檢測系統(tǒng)標定階段的步驟如下 1)對攝像機進行標定 利用張正友標定的方法進行標定，采用投影儀(4)投射設計的12X16黑白棋盤格標靶到標定平面的右側，然后再利用攝像機(2)拍攝整個標定平面，拍攝得到的12幅圖像中左下角的攝像機標靶圖像進行特征角點提取，每個攝像機標靶圖像可以提取100個角點，12幅圖像總共得到1200個特征角點圖像坐標，根據(jù)張正友標定方法，世界坐標系設定在棋盤格圖像最左上角處的一個角點上，Z方向坐標值取為零，由于每個棋盤格尺寸大小精確設計為30_，因此棋盤格特征角點在X和Y方向的世界坐標可精確得知，因此在得到平面圖像特征角點坐標以及對應點的空間坐標以后，即可利用工具箱完成標定，計算得到攝像機(2)的內(nèi)外部參數(shù)； 2)對投影儀進行標定 對攝像機圖像中的投影標靶進行特征角點的提取，然后再根據(jù)已經(jīng)得到的攝像機(2)的內(nèi)外參數(shù)結果，根據(jù)光平面相交法計算位于標定平面上投影圖像的特征角點在世界坐標系下的空間坐標，至此，投影標靶的圖像坐標和空間坐標都已經(jīng)計算得出，因此，采用與攝像機標定相同的方法計算投影儀標定參數(shù)，得到投影儀(4)的內(nèi)外部參數(shù)以及投影儀(4)和攝像機(2)之間的旋轉平移矩陣。
3.按照權利要求1所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的編碼投影模板設計階段的步驟如下1)對應圖形陣列的偽隨機M數(shù)組生成 偽隨機M數(shù)組的特征在于，特定窗口大小(3X3)的子數(shù)組在全部數(shù)組中具有唯一性，任意兩個窗口之間的漢明距離越大，表示兩者之間的區(qū)別越大，偽隨機M數(shù)組漢明距離計算方式如下式
4.按照權利要求1所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的檢測圖像解碼識別階段的步驟如下 1)對攝像機圖像中車門外板表面的初始檢測的圖像進行圖像預處理； 2)對攝像機圖像中車門外板表面的投影圖像進行基元分割及模式識別； 3)對攝像機圖像中車門外板表面投影圖像特征角點和編碼投影模板特征角點進行立體匹配。
5.按照權利要求4所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的對攝像機圖像中車門外板表面的初始檢測的圖像進行圖像預處理包括如下步驟 1)對攝像機圖像中的目標區(qū)域圖像采取掩膜操作，獲得投射有編碼投影模板的車門外板表面的局部區(qū)域圖像，剔除無用背景區(qū)域； 2)對獲得的目標區(qū)域圖像進行高斯濾波，剔除噪聲； 3)計算目標區(qū)域圖像背景的平均灰度值，并與原始圖像灰度值相減，對背景進行剔除，使背景灰度均勻化，避免背景圖像中灰度梯度變化，影響邊緣提取的結果，導致提取出過多的非基元符號邊緣，給分割標記帶來干擾； 4)為了使目標區(qū)域圖像中的X-型基元符號邊緣更加突出，采用拉普拉斯5鄰域邊緣增強法強化目標區(qū)域圖像中X-型基元符號邊緣，利于邊緣提取。
6.按照權利要求4所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的對攝像機圖像中車門外板表面的投影圖像進行基元分割及模式識別包括如下步驟 1)X-型基元符號邊緣提取及分割標記 采用canny算子對局部目標區(qū)域圖像進行邊緣提取，能夠獲得全部X-型基元符號的邊緣以及大量非基元符號邊緣，邊緣提取后圖像為二值圖像，邊緣部分強度值為1，非邊緣強度值為O ;在進行角點計算以及較長主慣性軸角度計算時，要利用到所有的基元符號的邊緣的坐標位置，如果存在較多的非基元符號的邊緣，會導致出現(xiàn)多個非基元符號特征角點以及角點提取不準，因此需要進行剔除；并且由于在計算X-型基元符號邊緣圖像的特征角點坐標以及對X-型基元符號的碼字進行還原需要單獨對每個X-型基元符號邊緣進行計算，使得不同的X-型基元符號之間保持相對獨立，在計算過程中互不影響，因此還需要對每個X-型基元符號采用分割標記算法對不同的X-型基元符號進行分類標號，按照標號的不同依次進行計算，不同標號的X-型基元符號不能同時進行運算； 2)攝像機圖像中車門外板表面投影圖像特征角點提取 a.基于形心的特征角點粗定位 采用形心坐標計算公式，對得到的每個X-型基元符號的邊緣坐標以及灰度強度值對按照標記順序利用靜矩公式單獨計算形心坐標； 首先靜矩公式為
7.按照權利要求4所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的對攝像機圖像中車門外板表面投影圖像特征角點和編碼投影模板特征角點進行立體匹配是指 對目標圖像完成解碼工作之后，可以得到一個碼字陣列，每個碼字代表的不僅是一個X-型基元符號，而且也代表這個X-型基元符號的特征角點，同時也代表特征角點的圖像坐標，為了確定目標圖像中X-型基元符號在投影模板中的具體位置，即確定拍攝圖像中X-型基元符號在投影模板中的對應位置，或者說攝像機圖像中車門外板表面投影圖像中特征角點所對應的在投影模板中的對應角點位置，實現(xiàn)攝像機圖像和投影模板的一一匹配，根據(jù)基于鄰域的空間編碼策略，每個X-型基元符號的碼值都由其上下左右8個鄰域組成，因此為了方便立體匹配的進行，需要按照圖中所示組合方式計算每個X-型基元符號的碼值，這樣得到的碼值具有唯一性； 在得到每個對應X-型基元符號的碼值之后，再采用循環(huán)搜索算法對原始偽隨機M陣列進行搜索，根據(jù)檢測得到的碼值對原始編碼投影模板的碼值進行循環(huán)對比，取相似度最高的碼值作立體匹配的結果，確定檢測圖像中每個X-型基元符號在原始編碼投影模板中對應的位置。
8.按照權利要求1所述的基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，其特征在于，所述的空間點云坐標計算及誤差評定階段的步驟如下 1)計算車門外板表面投影圖像特征點的三維空間坐標 在實現(xiàn)攝像機圖像特征角點和投影圖像特征角點的一一匹配之后，利用結構光檢測系統(tǒng)的標定結果，采用三角測量法計算出車門外板表面投影圖像特征點的三維空間坐標，其中深度方向的空間坐標Zk的計算公式為
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于單投射編碼結構光的車門外板形狀尺寸檢測方法，旨在打破結構光視覺檢測技術用于汽車車門外板形狀尺寸在線檢測是罕見的狀況。步驟為1.結構光檢測系統(tǒng)標定階段對攝像機(2)和投影儀(4)進行標定，建立起空間位置和圖像坐標之間對應的非線性關系；2.編碼投影模板設計階段；3.檢測圖像解碼識別階段利用投影儀(4)向車門外板表面投射編碼投影模板，再利用攝像機(2)對車門外板表面圖像進行拍攝，將拍攝的圖像傳送到計算機中進行圖像處理以及識別；4.空間點云坐標計算以及誤差評定階段1)計算車門外板表面投影圖像特征點的三維空間坐標；2)對計算得到的檢測點云與三坐標測量機測得的點云模型進行配準。
文檔編號G06T7/00GK103047943SQ20121059060
公開日2013年4月17日 申請日期2012年12月31日 優(yōu)先權日2012年12月31日
發(fā)明者崔岸, 張 成, 陳洪柱, 王希閣, 徐倩, 陳勇 申請人:吉林大學