本發(fā)明涉及連接件識別方法，尤其涉及一種基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法。

背景技術(shù)：

工程中經(jīng)常需要把一些構(gòu)件連接起來，起連接作用的構(gòu)件稱為連接件，常用的連接件包括螺栓、鉚釘、抽釘?shù)取＿B接件識別是連接件平整度測量的前提，在測量前，需要先識別出測量物體表面所有的連接件，才能夠準確、快速的測量出所有連接件的平整度。而目前的方法，主要依靠連接件表面三維形狀的凸起或凹陷來識別連接件，所以無法做到識別出所有的連接件，因此無法實現(xiàn)所有連接件的平整度測量。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于一種基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法，識別效率高且識別結(jié)果可靠。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法，包括步驟：

S1：搭建包括相機、投影儀、支架以及計算機的結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)，相機與投影儀均固定于支架上，使得相機與投影儀的相對位置固定，對結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)進行標定，得到相機的內(nèi)參矩陣K_C、投影儀的內(nèi)參矩陣K_P以及相機與投影儀之間的轉(zhuǎn)換矩陣[R_CP|t_CP]，其中R_CP和t_CP分別為旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，計算機存儲有來自技術(shù)手冊的標準連接件的三維特征信息；

S2：將包括不同類型的連接件的連接件組設(shè)置在相機與投影儀的公共視場區(qū)域內(nèi)，使投影儀投影的圖像能投射到連接件組的表面上，且相機能拍攝到連接件組，利用相機拍攝連接件組得到原始連接件組圖像，根據(jù)原始連接件組圖像獲得原始連接件組圖像的紋理信息，原始連接件組圖像的紋理信息包括圖像上的各像素點在相機的圖像坐標系下的坐標及各像素點的光強；

S3：利用結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)基于N步相移法測量原理得到連接件組的三維點云，連接件組的三維點云包括不同類型的連接件上的各像素點在投影儀坐標系下的坐標(X_P,Y_P,Z_P)；

S4：根據(jù)步驟S2中得到的原始連接件組圖像的紋理信息和步驟S3中得到的連接件組的三維點云，建立原始連接件組圖像的紋理信息與連接件組的三維點云的對應(yīng)關(guān)系；

S5：根據(jù)步驟S4中得到的原始連接件組圖像的紋理信息與連接件組的三維點云的對應(yīng)關(guān)系，提取連接件組中的各類型的連接件的輪廓并識別各類型的連接件的輪廓是否符合存儲的來自技術(shù)手冊的所屬類型的標準連接件，符合則將該連接件的輪廓識別為連接件，不符合則將該連接件的輪廓識別為非連接件。

本發(fā)明的有益效果如下：

在根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法中，搭建結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)，先拍攝包括不同類型連接件的連接件組獲得原始連接件組圖像從而得到原始連接件組圖像的紋理信息，紋理信息是像素點的二維信息，然后基于N步相移法測量原理得到連接件組的三維點云，三維點云是像素點的三維信息，從而建立二維信息到三維信息的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)原始連接件組圖像的紋理信息、連接件組的三維點云以及兩者之間的對應(yīng)關(guān)系提取連接件組中各類型的連接件的輪廓并判斷是否符合該類型的標準連接件的輪廓，從而完成連接件的識別，該連接件識別方法的識別效率高且識別結(jié)果可靠。

附圖說明

圖1是根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法的示意圖。

其中，附圖標記說明如下：

1 相機

2 投影儀

3 支架

4 計算機

具體實施方式

下面參照附圖來詳細說明根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法。

參照圖1，根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法，包括步驟S1、S2、S3、S4以及S5。

S1：搭建包括相機1、投影儀2、支架3以及計算機4的結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)，相機1與投影儀2均固定于支架3上，使得相機1與投影儀2的相對位置固定，對結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)進行標定，得到相機1的內(nèi)參矩陣K_C、投影儀2的內(nèi)參矩陣K_P以及相機1與投影儀2之間的轉(zhuǎn)換矩陣[R_CP|t_CP]，其中R_CP和t_CP分別為旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，計算機4存儲有來自技術(shù)手冊的標準連接件的三維特征信息；

S2：將包括不同類型的連接件的連接件組設(shè)置在相機1與投影儀2的公共視場區(qū)域內(nèi)，使投影儀2投影的圖像能投射到連接件組的表面上，且相機1能拍攝到連接件組，利用相機1拍攝連接件組得到原始連接件組圖像，根據(jù)原始連接件組圖像獲得原始連接件組圖像的紋理信息，原始連接件組圖像的紋理信息包括圖像上的各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標及各像素點的光強；

S3：利用結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)基于N步相移法測量原理得到連接件組的三維點云，連接件組的三維點云包括不同類型的連接件上的各像素點在投影儀坐標系下的坐標(X_P,Y_P,Z_P)；

S4：根據(jù)步驟S2中得到的原始連接件組圖像的紋理信息和步驟S3中得到的連接件組的三維點云，建立原始連接件組圖像的紋理信息與連接件組的三維點云的對應(yīng)關(guān)系；

S5：根據(jù)步驟S4中得到的原始連接件組圖像的紋理信息與連接件組的三維點云的對應(yīng)關(guān)系，提取連接件組中的各類型的連接件的輪廓并識別各類型的連接件的輪廓是否符合存儲的來自技術(shù)手冊的所屬類型的標準連接件，符合則將該連接件的輪廓識別為連接件，不符合則將該連接件的輪廓識別為非連接件。

在根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法中，搭建結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)，先拍攝包括不同類型連接件的連接件組獲得原始連接件組圖像從而得到原始連接件組圖像的紋理信息，紋理信息是像素點的二維信息，然后基于N步相移法測量原理得到連接件組的三維點云，三維點云是像素點的三維信息，從而建立二維信息到三維信息的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)原始連接件組圖像的紋理信息、連接件組的三維點云以及兩者之間的對應(yīng)關(guān)系提取連接件組中各類型的連接件的輪廓并判斷是否符合該類型的標準連接件的輪廓，從而完成連接件的識別，該連接件識別方法的識別效率高且識別結(jié)果可靠。

在這里補充說明的是，步驟S1中對結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)進行標定是常規(guī)方法，將標定用的標定板(未示出)放置于投影儀2和相機1的視場范圍內(nèi)，標定板(未示出)上設(shè)置有多個標志點，多次改變標定板(未示出)的位姿，可得到不同位姿下的標定板(未示出)上的多個標志點在世界坐標系下的坐標，利用投影儀2將測量用的模板圖像投射到不同位姿下的標定板(未示出)上并用相機1拍攝標定板(未示出)，利用計算機4處理用相機1拍攝得到的圖像，根據(jù)從相機1拍攝得到的圖像得到標定板上的多個標志點在相機的圖像坐標系下的坐標和強度值，根據(jù)標定板上的多個標志點的強度值解碼得到標定板上的多個標志點的相位，進而計算得到標定板上的多個標志點在投影儀的圖像坐標系下的坐標，根據(jù)得到的標定板上的多個標志點在世界坐標系下的坐標、標定板上的多個標志點在相機的圖像坐標系下的坐標以及標定板上的多個標志點在投影儀的圖像坐標系下的坐標利用OpenCV或者Matlab相機雙目標定工具箱即可得到投影儀2的內(nèi)參矩陣K_P、相機1的內(nèi)參矩陣K_C、投影儀2和相機1之間的轉(zhuǎn)換矩陣[R_CP|t_CP]。其中，世界坐標系是指原點在標定板(未示出)的左上角的坐標系，坐標單位是毫米(mm)；相機坐標系是指原點在相機光心的坐標系，坐標單位是毫米(mm)；相機的圖像坐標系是指原點在相機成像平面上的圖像的左上角的坐標系，坐標單位是像素(pixel)；投影儀坐標系是指原點在投影儀光心的坐標系，坐標單位是毫米(mm)；投影儀的圖像坐標系是指原點在投影儀成像平面上的圖像的左上角的坐標系坐標單位是像素(pixel)；投影儀2的內(nèi)參矩陣K_P和相機1的內(nèi)參矩陣K_C分別包括投影儀2和相機1的水平方向和豎直方向的焦距、圖像的主點，表達了相機坐標系和投影儀坐標系分別與相機的圖像坐標系和投影儀的圖像坐標系之間的變換。投影儀2和相機1之間的轉(zhuǎn)換矩陣[R_CP|t_CP]包括旋轉(zhuǎn)矩陣R_CP和平移向量t_CP，表達了投影儀坐標系和相機坐標系之間的變換。對結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)進行標定具體可參見Chen Rui的論文“Rui Chen,Jing Xu,Heping Chen,Jianhua Su,Zonghua Zhang,Ken Chen.Accurate calibration method for camera and projector in fringe patterns measurement system[J].Applied Optics,2016,55(16):4293-4300.”。

由于在步驟S2和步驟S3中，連接件組的位姿在公共視場區(qū)域內(nèi)是不變的，在同一位姿下，對某一像素點，步驟S3中像素點在投影儀坐標系下的坐標(X_P,Y_P,Z_P)通過相機1與投影儀2之間的轉(zhuǎn)換矩陣[R_CP|t_CP]轉(zhuǎn)化為相機坐標系下的坐標再經(jīng)相機1的內(nèi)參矩陣K_C進一步轉(zhuǎn)化得到在相機1的圖像坐標系下的坐標，其與步驟S2中得到的原始圖像的紋理信息中的該像素點在相機的圖像坐標系下的坐標對應(yīng)的是同一坐標，從而建立了原始圖像的紋理信息與連接件組的三維點云的對應(yīng)關(guān)系。

連接件組包括不同類型的連接件，不同類型的連接件可為抽釘、鉚釘以及螺栓。步驟S2中得到的原始連接件組圖像，圖像中不僅包含有用信息即連接件組部分，還包含有噪聲信息，所以在后續(xù)步驟S51中要對原始連接件組圖像進行預(yù)處理。

在根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法中，步驟S3包括步驟：

S31：用計算機4生成高頻正弦條紋模板圖像組和低頻正弦條紋模板圖像組，高頻正弦條紋模板圖像組和低頻正弦條紋模板圖像組均有N張圖像，高頻正弦條紋模板圖像組中的圖像的條紋頻率為f_h，低頻正弦條紋模板圖像組中的圖像的條紋頻率為f_l，f_h＞f_l，利用投影儀2分別依次將高頻正弦條紋模板圖像組和低頻正弦條紋模板圖像組中的圖像投射到連接件組的表面上并用相機1拍攝連接件組，分別得到第一圖像組和第二圖像組；

S32：根據(jù)步驟S31中得到的第一圖像組和第二圖像組，得到各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)；

S33：根據(jù)步驟S31中得到的第一圖像組和第二圖像組，計算得到各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)處的投影儀高頻相對相位φ_h和低頻相對相位φ_u，表達為：

其中，c_kh為第一圖像組中的第k張圖像在坐標(u_c,v_c)處的灰度值，c_ku為第二張圖像組中的第k張圖像在坐標(u_c,v_c)處的灰度值；

S34：根據(jù)步驟S33中得到的各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)處的投影儀高頻相對相位φ_h和低頻相對相位φ_u，計算得到各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)處的投影儀絕對相位φ_abs表達為：

其中，[*]為取整符號，T_u為低頻正弦條紋模板圖像組中的圖像的條紋周期；T_h為高頻正弦條紋模板圖像組中的圖像的條紋周期；

S35，根據(jù)步驟S34中得到的各像素點在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)處的投影儀絕對相位φ_abs，得到各像素點在投影儀2的圖像坐標系下的橫坐標值u_p；

S36：各像素點在相機坐標系下的坐標記為(X_C,Y_C,Z_C)，各像素點在相機坐標系下的坐標(X_C,Y_C,Z_C)和其對應(yīng)的在相機1的圖像坐標系下的坐標(u_c,v_c)滿足第一等式：

各像素點在投影儀坐標系下的坐標記為(X_P,Y_P,Z_P)，各像素點在投影儀坐標系下的坐標(X_P,Y_P,Z_P)和其對應(yīng)的在投影儀2的圖像坐標系下的坐標(u_p，v_p)滿足第二等式：

各像素點在投影儀坐標系下的坐標(X_P,Y_P,Z_P)和其對應(yīng)的在相機坐標系下的坐標(X_C,Y_C,Z_C)滿足第三等式：

根據(jù)第一等式、第二等式和第三等式計算得到各像素點在投影儀坐標系下的三維坐標(X_P,Y_P,Z_P)，即得到連接件組的三維點云。

在根據(jù)本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光三維測量系統(tǒng)的連接件識別方法中，步驟S5包括步驟：S51：根據(jù)步驟S2中得到的原始連接件組圖像的紋理信息，對原始連接件組圖像進行預(yù)處理，預(yù)處理包括濾波，降噪；S52：根據(jù)步驟S51中得到的預(yù)處理后的原始連接件組圖像，提取原始連接件組圖像的輪廓特征，得到輪廓序列；S53：連接件組中不同類型的連接件均為圓形連接件，則在原始連接件組圖像中不同類型的連接件為橢圓形，在步驟S52得到的輪廓序列中，對每一輪廓進行橢圓擬合，并計算橢圓擬合誤差，對于橢圓擬合誤差小于所設(shè)閾值的，則判定為該輪廓可能為連接件輪廓，并存儲為預(yù)選輪廓集合，預(yù)選輪廓集合包括連接件組中的各類型的連接件的輪廓；S54：對于預(yù)選輪廓集合中的各類型的連接件的輪廓，根據(jù)步驟S4中得到的連接件組圖像的紋理信息與連接件的三維點云的對應(yīng)關(guān)系，得到輪廓內(nèi)部及其鄰域附近的三維點云；S55：對輪廓內(nèi)部及其鄰域附近的三維點云進行處理，計算連接件組中各類型的連接件的三維特征，三維特征包括平面參數(shù)，將連接件組中各類型的連接件的三維特征與存儲的來自技術(shù)手冊的所屬類型的標準連接件進行對比，如果連接件組中的連接件的三維特征符合存儲的來自技術(shù)手冊的所屬類型的標準連接件的三維特征，則該連接件的輪廓識別為連接件，否則識別為非連接件。

在這里補充說明的是，步驟S53中連接件組中不同類型的連接件均為圓形連接件，則不同類型的連接件在原始連接件組圖像中為橢圓形，所以可對輪廓序列中的每一輪廓進行橢圓擬合從而找到各類型的連接件的輪廓。

步驟S54中輪廓鄰域的范圍與輪廓的面積成正比，根據(jù)輪廓的面積確定輪廓鄰域的范圍。

步驟S55中三維特征中的平面參數(shù)主要指連接件的平面直徑。