一種附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線多特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線的多特征提取方法，屬于工業(yè)零 件視覺檢測領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計算機(jī)以及計算機(jī)視覺等方面的不斷發(fā)展進(jìn)步，在目前工業(yè)零件的檢測中， 對機(jī)器視覺代替人眼對零件進(jìn)行檢測的需求越來越迫切。利用計算機(jī)視覺檢測有很多優(yōu) 點(diǎn)，比如檢測精度高、速度快、無接觸、準(zhǔn)確性也比較好，再加上目前計算機(jī)、攝像機(jī)等硬件 價格不高，而人力資源的價格不斷增長，相比之下，采用機(jī)器視覺代替人眼對零件進(jìn)行檢測 可以大幅度降低成本，提高生產(chǎn)的效率，進(jìn)而提高企業(yè)的競爭和生存能力。
[0003] 在零件視覺檢測過程中，經(jīng)過圖像邊緣提取后，從待測零件圖像可以得到平面輪 廓像素點(diǎn)集合，屬于同一個圖元的輪廓像素點(diǎn)集合可構(gòu)成如直線、圓弧等基本幾何圖元。二 維測量中在對零件形狀尺寸等參數(shù)檢測時，一般都是根據(jù)圖元的尺寸、形狀和各圖元的位 置關(guān)系等進(jìn)行檢測，因此檢測前必須先識別出組成零件輪廓的各圖元的特征。三維測量中， 也有利用零件的輪廓線進(jìn)行視覺測量重建的研究，所以對輪廓基本圖元進(jìn)行精確地分割識 別是視覺檢測過程中一個關(guān)鍵步驟，會直接影響零件尺寸測量的準(zhǔn)確性。國內(nèi)外很多學(xué)者 對此進(jìn)行了廣泛的研究，例如Hsin-TengSheu，Wu-ChihHu，AlexanderKolesnikov，伍濟(jì) 鋼等人結(jié)合曲率、投影高度、合并分裂等方法提取特征角點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了用圓弧和直線等圖元描 述輪廓的特征信息。但在提取過程中沒有充分利用圖元間存在的固有關(guān)系（如相切關(guān)系)， 這必然會影響角點(diǎn)提取的精確度。提高輪廓線多特征提取的精度，是工業(yè)零件檢測領(lǐng)域提 1?檢測精度亟待解決的技術(shù)問題。
[0004] 因此考慮工業(yè)零件加工的特點(diǎn)，本發(fā)明在綜合利用已有輪廓特征角點(diǎn)檢測方法的 基礎(chǔ)上加入相關(guān)約束條件，實(shí)現(xiàn)利用直線和圓弧來對輪廓進(jìn)行精確分割，提高輪廓線多特 征提取的精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)不足，提高工業(yè)零件視覺檢測中要經(jīng)常用到的輪廓 線多特征提取精度，提供用于工業(yè)零件輪廓線的附加約束條件的多特征提取方案。即在提 取零件輪廓線的初始多特征基礎(chǔ)上附加輪廓上圓弧與直線相切、相鄰圓弧與圓弧相切等約 束條件，對輪廓上的特征進(jìn)行迭代精確提取，將組成輪廓的各特征如直線、圓弧和圓，進(jìn)行 精確分段識別，獲得各特征的參數(shù)。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案： 附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線多特征提取方法，該方法包括如下步驟： (1) 從實(shí)際零件影像出發(fā)提取工業(yè)零件輪廓線的多特征作為本發(fā)明方法的初始值； (2) 零件輪廓線上多特征基本條件和約束條件誤差方程式的建立； (3) 附約束條件的輪廓線多特征參數(shù)整體精確求解。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，附加約束條件的輪廓線多特征提取方法，在步驟（1)中，由于視 覺檢測系統(tǒng)一般都會設(shè)置成半封閉的環(huán)境，具有良好照明條件，獲取的影像目標(biāo)與背景顏 色的對比度較大，所以可以使用傳統(tǒng)的邊緣提取算法獲取初始輪廓，然后利用八鄰域跟蹤 獲取按照從起點(diǎn)到終點(diǎn)順序排列的輪廓像素點(diǎn)集合，在提取輪廓特征角點(diǎn)前，為減少運(yùn)算 量，采用鄰域值對比的方法去除不可能為角點(diǎn)的輪廓點(diǎn)，以及利用已有文獻(xiàn)中介紹的旋轉(zhuǎn) 不變的角點(diǎn)判定方法及基于角度的判定方法去除直線重采樣導(dǎo)致的冗余角點(diǎn)。但圓弧上仍 然有很多冗余角點(diǎn)需要去除，去除方法為：首先根據(jù)角點(diǎn)鄰域特征將角點(diǎn)分為兩種類型，第 一種是突變角點(diǎn)（C類型)，角點(diǎn)兩側(cè)曲線段屬于不同特征，第二種是平滑角點(diǎn)（5*類型)， 它可能為直線與圓弧的相切點(diǎn)或者圓弧上的冗余角點(diǎn)，其兩側(cè)曲線段可能屬于同一特征， 可能需要去除；然后利用自適應(yīng)r曲率方法來區(qū)分角點(diǎn)類型。
[0008] 要對輪廓基本圖元進(jìn)行分段識別，還要確定圖元的類型，即判斷圖元是直線還是 圓弧。本發(fā)明將基于點(diǎn)投影高度方法判別兩輪廓角點(diǎn)間的圖元類型，從而實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步將角 點(diǎn)分為以下四種類型：（1)?型，即直線至直線（linetoline) ;(2)#|型，即圓弧至直線 (arctoline) ;(3)to型，即直線至圓弧（linetoarc) ; (4) 型，即圓弧至圓?。?arctoarc)〇
[0009]考慮與前面的C型和S型組合，本發(fā)明最終將角點(diǎn)分為以下幾類 c* af和Sflflf七個子類。如s 表示連接圓弧和直線的平滑角 -- _ - -- - -- 點(diǎn)，表示連接圓弧和直線的突變角點(diǎn)。對于平滑性特征角點(diǎn)，則其兩端曲線段有可能 屬于同一個特征而被合并。
[0010] 圖元參數(shù)的識別是根據(jù)輪廓段兩端點(diǎn)的角點(diǎn)類型來確定的，但在特征角點(diǎn)檢測中 難免會有遺漏，如過角點(diǎn)緊接著就是CMT角點(diǎn)，根據(jù)邏輯關(guān)系知道//和AWf之間肯定存在 Ior角點(diǎn)，所以這時需要在兩者之間插入Ior角點(diǎn)，方法如下：用直線連接//角點(diǎn)和aa角點(diǎn)， 然后從1/角點(diǎn)和纖角點(diǎn)間的輪廓點(diǎn)中找出到這兩個角點(diǎn)連線距離最遠(yuǎn)的點(diǎn)，即該點(diǎn)為插 入的fa角點(diǎn)。
[0011] 對于有連續(xù)的圓弧特征的情況需要判斷其相互間是否能被合并或需要被分割：首 先估算出圓弧的圓心和半徑；然后利用每點(diǎn)到圓心的距離與半徑差值的和與該段圓弧長度 的比值7的圓弧判別函數(shù)，依據(jù)下面的準(zhǔn)則合并或分裂圓?。寒?dāng)兩段圓弧合并之后的7值 更小時，則合并兩端圓弧，當(dāng)插入一個flfl角點(diǎn)后，計算出的7值更小時則分割圓?。蛔詈蟮?到準(zhǔn)確的圓弧分割的結(jié)果。
[0012] 當(dāng)識別出輪廓上的特征角點(diǎn)后，零件輪廓就可以使用直線和圓弧進(jìn)行表示。W型 和型角點(diǎn)間的曲線段用直線表達(dá)，IflT型和型角點(diǎn)間的曲線段用圓弧表達(dá)。
[0013] 為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，附加約束條件的輪廓線多特征提取方法，在步驟（2)中，由于已 有研究證明僅用直線和圓弧就可以很好地表達(dá)自由輪廓信息，所以本發(fā)明以包含直線和圓 弧的輪廓來描述如何進(jìn)行附加約束條件的多圖元特征的聯(lián)合提取，具體過程包括基本條件 誤差方程式和約束條件誤差方程式的建立。
[0014]1)基本條件。
[0015] (1)直線方程表達(dá)式為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線多特征提取方法，其特征在于步驟依次為： (1) 從實(shí)際工業(yè)零件影像出發(fā)提取工業(yè)零件輪廓線的多特征作為本發(fā)明方法的初始 值； (2) 零件輪廓線上多特征基本條件和約束條件誤差方程式的建立； (3) 附約束條件的輪廓線多特征參數(shù)整體精確求解。
2. 如權(quán)利要求1所述的附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線多特征提取方法，其特征在 于，在步驟（2)中，由于已有研究證明僅用直線和圓弧就可以很好地表達(dá)自由輪廓信息，所 以本發(fā)明以包含直線和圓弧的輪廓來描述如何進(jìn)行附加約束條件的多圖元特征的聯(lián)合提 取，具體過程包括基本條件誤差方程式和約束條件誤差方程式的建立： 1) 基本條件 (1) 直線方程表達(dá)式為： αχ η-by ^c = O (1) 則其誤差方程為： V = X'da + y · db+dc + (ax + by-+ c) |e (2) (2) 圓的方程表達(dá)式為：
(4) 用矩陣表示以上兩類誤差方程，得到： J
丨表示所有直 線參數(shù)組成的向量，X2表示所有圓參數(shù)組成的向量，4表示所有直線觀測誤差方程系數(shù) 組成的系數(shù)矩陣，I1為相應(yīng)的常數(shù)項(xiàng)向量，R則為相應(yīng)的殘差向量；表示所有圓觀測誤 差方程系數(shù)組成的系數(shù)矩陣，H2為相應(yīng)的常數(shù)項(xiàng)向量，F(xiàn)2.則為相應(yīng)的殘差向量； 2) 約束條件 (1)對于直線方程一般形式來說，代表的是直線的法向量，所以直線參數(shù)σ和I? 滿足： a2 +bz =1 (6) 線性化可以得到： 2a · da + 2b · db + 0 · dc + (a" +b2 O (7) 對這一類約束條件，即所有的式（7)，寫成矩陣形式為： N1X1=C1 (8) 其中巧為其系數(shù)矩陣，（:i為相應(yīng)的常數(shù)向量； (2) 圓弧和直線相切的約束條件： Ccar0+??+Cr)2-Λ2 = O (9) 令 Λ: = ox。+ M.'。+ c (10) 則其線性化形式為： -da^-2k\-\ 'db -f-2k · dcIka^ dx,, -IR- dR + ik2 -R2)'l^0 W -rW V V (11) 對此類約束條件可以寫成矩陣形式： Ar2X1 +M2X2 =C2 (12) 其中JV1和JWr2分別為ZdP JT2對應(yīng)的系數(shù)矩陣，C2是相應(yīng)的常數(shù)向量； (3) 圓弧與圓弧相切的約束條件： 令兩個圓弧參數(shù)分別為(X1Ohii1) , 則其相切條件為（同時包括內(nèi)切和 外切）：
其中：D = X1 - X2)2 + Cjf1 - J2 )2 (14) 該約束條件的線性化形式為：
將這些約束條件寫成矩陣形式(所有的(式15)形式的約束條件)，則為 M3X2 = C3 (16) 其中Mr3為系數(shù)矩陣，C3則為常數(shù)向量。
3.如權(quán)利要求1所述的附加約束條件的工業(yè)零件輪廓線多特征提取方法，其特征在 于，在步驟（3)中，首先建立附有約束條件的參數(shù)估計整體平差模型，從而實(shí)現(xiàn)輪廓線多特 征參數(shù)整體精確求解，具體過程如下： 令.
限據(jù)權(quán)利要求2中建立的基本條件和約束條件誤差 方程式，本發(fā)明采用的參數(shù)估計整體平差模型可以表達(dá)如下(采用單位權(quán)矩陣）：
引入輔助的拉格朗日系數(shù)r,構(gòu)造朗格朗日函數(shù)如下：
利用拉格朗日求極值的準(zhǔn)則，對求各個參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)并令其為零，可以得 到如下的法方程：
將所有輪廓點(diǎn)根據(jù)具體情況按式（5)、（8)、（12)、（16)計算出矩陣友、I和FT 矩陣，然后代入附有約束條件的參數(shù)估計整體平差模型(式19)中，即可迭代求解獲得輪廓 各圖元特征的精確參數(shù)值。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種附加約束條件的零件輪廓線多特征提取方法，其特征在于利用傳統(tǒng)方法提取的輪廓線特征作為初始值，然后附加輪廓上圓弧與直線相切、相鄰圓弧與圓弧相切等約束條件，并在此基礎(chǔ)上建立零件輪廓線多特征基本條件和約束條件的誤差方程式，實(shí)現(xiàn)輪廓特征的整體迭代精確求解，從而將組成輪廓的各特征（如直線、圓弧和圓）進(jìn)行精確分段識別，獲得各特征的參數(shù)。本發(fā)明著重于提高零件輪廓線提取的精度，結(jié)果證明約束關(guān)系的引入能夠有效地提高輪廓線多特征提取的精確度。
【IPC分類】G01B11-24
【公開號】CN104655041
【申請?zhí)枴緾N201510001034
【發(fā)明人】郭寶云, 李彩林
【申請人】山東理工大學(xué)
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年1月5日