一種魯棒的影像測(cè)量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種魯棒的影像檢測(cè)的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]影像測(cè)量系統(tǒng)是一種利用機(jī)器視覺原理進(jìn)行測(cè)量的儀器設(shè)備，影像測(cè)量系統(tǒng)由硬件部分和軟件部分組成。硬件部分主要包括相機(jī)、鏡頭、工作臺(tái)等。軟件部分主要用來(lái)計(jì)算和分析測(cè)量數(shù)據(jù)。工作時(shí)，首先由相機(jī)捕獲待測(cè)了產(chǎn)品的影像，然后對(duì)要檢測(cè)的部位進(jìn)行特征提取和擬合計(jì)算，并將檢測(cè)結(jié)果換算成物理尺寸，從而實(shí)現(xiàn)了多產(chǎn)品外觀尺寸的測(cè)量。
[0003]現(xiàn)有測(cè)量系統(tǒng)能夠?qū)σ话愕膱A和直線進(jìn)行擬合，即可以檢測(cè)一般的圓的直徑，邊到邊的距離。在制定檢測(cè)圓的模板時(shí)，必須要指定影像測(cè)量區(qū)域?，F(xiàn)有方法是用一個(gè)矩形來(lái)指定檢測(cè)的圓的區(qū)域。算法在這個(gè)區(qū)域里面選擇長(zhǎng)度最大的輪廓進(jìn)行圓的擬合。但是用這種區(qū)域來(lái)測(cè)量是有缺陷的，有些情況不能魯棒的檢測(cè)。首先，當(dāng)一個(gè)圓是由多個(gè)不相連的圓弧組成時(shí)，選擇一條圓弧進(jìn)行擬合得到的結(jié)果不準(zhǔn)確。其次，在有同心圓的區(qū)域，這種檢測(cè)方式檢測(cè)的可能是上一層圓或下一層圓，導(dǎo)致檢測(cè)錯(cuò)誤。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在不足之處，提供一種魯棒的影像檢測(cè)的方法，該方法統(tǒng)可以更加精確地指定要檢測(cè)部位的區(qū)域，可以允許一個(gè)圓由多個(gè)弧組成，而且有效地克服了有同心圓時(shí)測(cè)量出錯(cuò)的缺陷。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)是一種魯棒的影像檢測(cè)方法，根據(jù)獲得的捕獲影像創(chuàng)建檢測(cè)模板，將創(chuàng)建獲得檢測(cè)模板對(duì)影像進(jìn)行加載，從而對(duì)影像進(jìn)行檢測(cè)；
[0006]其中，所述創(chuàng)建檢測(cè)模板包括以下步驟:
[0007]根據(jù)獲得影像的灰度圖像進(jìn)行邊緣計(jì)算從確定影像的邊界，
[0008]將相鄰邊界合并在一起，再對(duì)合并的邊緣進(jìn)行切分，從而獲得線性邊緣和/或橢圓形邊緣，
[0009]分別對(duì)線性邊緣和/或橢圓形邊緣進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合結(jié)果確定檢測(cè)的上屆和下屆，從而完成檢測(cè)模板的創(chuàng)建。
[0010]在本發(fā)明提供的一優(yōu)選實(shí)施例中，其中所述邊緣計(jì)算采用Canny邊緣測(cè)算法進(jìn)行計(jì)算。
[0011]在本發(fā)明提供的一優(yōu)選實(shí)施例中，其中所述圖像邊界的像素邊緣點(diǎn)采用亞像素進(jìn)行計(jì)算，以提高獲得邊界數(shù)據(jù)的精確性。
[0012]在本發(fā)明提供的一優(yōu)選實(shí)施例中，其中所述橢圓形邊緣采用最小二乘法或多級(jí)過濾噪聲法進(jìn)行擬合。
[0013]在本發(fā)明提供的一優(yōu)選實(shí)施例中，其中所述橢圓形邊緣的擬合包括以下步驟:先對(duì)橢圓形邊緣進(jìn)行初步擬合，然后將邊緣點(diǎn)距離擬合橢圓形較遠(yuǎn)的點(diǎn)過濾掉，之后再次利用剩余的邊緣點(diǎn)再次進(jìn)行擬合。
[0014]在本發(fā)明提供的一優(yōu)選實(shí)施例中，其中所述橢圓形邊緣上屆和下屆確定包括如下步驟:根據(jù)擬合得到橢圓的半軸為1^、!.；；、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi]，自定義擴(kuò)充距離的參數(shù)d，推算出上屆的半軸為i^+d、r2+d、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi]和下屆半軸為rfd、r2_d、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi];由上屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)所形成的扇形區(qū)域和由下屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)所形成的扇形區(qū)域之間差集區(qū)域即為檢測(cè)模板中檢測(cè)區(qū)域。
[0015]本發(fā)明提供的影像檢測(cè)方法可以提高檢測(cè)部位的檢測(cè)精度，同時(shí)又可在存在多個(gè)圓的情況下完成檢測(cè)，有效避免測(cè)量出錯(cuò)的概率。
【附圖說明】
[0016]圖1是本發(fā)明提供的魯棒性影像檢測(cè)的流程框架圖。
[0017]圖2是實(shí)施例1的示意圖。
[0018]圖3是實(shí)施例2的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]以下通過實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提供的魯棒性的影像檢測(cè)的方法作進(jìn)一步詳細(xì)說明，以便更好理解本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍，但實(shí)施例的內(nèi)容并不限制本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍。
[0020]傳統(tǒng)測(cè)量?jī)x在模板中指定圓弧檢測(cè)區(qū)域時(shí)使用矩形區(qū)域來(lái)表示，但矩形區(qū)域中可能包含其他弧形邊緣，導(dǎo)致檢測(cè)出錯(cuò)。本發(fā)明提供的方法根據(jù)弧形特點(diǎn)設(shè)置的區(qū)域，以同時(shí)利用多個(gè)弧去擬合一個(gè)圓，避免用矩形區(qū)域?qū)е碌某鲥e(cuò)情況，這樣就提高了影像測(cè)量?jī)x檢測(cè)圓弧的魯棒性。
[0021]如圖1所示的流程圖，首先利用獲得的捕獲影像創(chuàng)建檢測(cè)模板，步驟包括根據(jù)獲得影像的灰度圖像進(jìn)行邊緣計(jì)算從確定影像的邊界。利用常用的canny算子檢測(cè)圖像的邊緣。針對(duì)這些像素邊緣點(diǎn)進(jìn)行亞像素計(jì)算，使的計(jì)算的邊界更加精確。
[0022]將相鄰邊界合并在一起，再對(duì)合并的邊緣進(jìn)行切分，從而獲得線性邊緣和或橢圓形(包括圓形)邊緣。分別對(duì)線性邊緣和/或橢圓形邊緣進(jìn)行擬合，線性邊緣的擬合相比橢圓形邊緣要簡(jiǎn)單的多。本發(fā)明的重點(diǎn)在于對(duì)于橢圓形邊緣的擬合，對(duì)橢圓形的邊界進(jìn)行擬合主要利用最小二乘法。同時(shí)也可以采用多級(jí)過濾噪聲法一并進(jìn)行擬合。優(yōu)選的方案是，首先對(duì)橢圓形的邊界進(jìn)行擬合，然后將邊緣點(diǎn)距離擬合橢圓較遠(yuǎn)的點(diǎn)過濾掉，之后利用剩余的邊緣點(diǎn)再次擬合，從而完成對(duì)橢圓形的邊界的擬合。
[0023]根據(jù)擬合結(jié)果確定檢測(cè)的上屆和下屆，從而完成檢測(cè)模板的創(chuàng)建。橢圓形邊界的上屆和下屆的確定方法如下:根據(jù)擬合出的橢圓(半軸為r2，方向?yàn)閜hi，角度范圍為[startphi，endphi])。根據(jù)自定義、可調(diào)節(jié)大小的擴(kuò)充范圍的參數(shù)d，推算出上界的半軸為h+d、r2+d，方向?yàn)閜hi，角度范圍為[startphi，endphi]和下屆的半軸為rfd、r2_d，方向?yàn)閜hi，角度范圍為[startphi，endphi]。設(shè)定由上屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)組成的扇形區(qū)域?yàn)镽eg1nup，下屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)組成的扇形區(qū)域?yàn)镽eg1nd_。由Reg1nufr^ Reg1ndmm之間差集形成區(qū)域Reg1n.，Reg1n■就是確定下來(lái)待檢測(cè)的區(qū)域。
[0024]根據(jù)Reg1n■確定而創(chuàng)建檢測(cè)模板，利用檢測(cè)模板對(duì)影像進(jìn)行加載，從而完成對(duì)影像進(jìn)行檢測(cè)。
[0025]實(shí)施例1
[0026]如圖2所示，圖中I為待檢測(cè)的圓弧，2為選擇的區(qū)域，3為下屆，4為上屆。
[0027]根據(jù)檢測(cè)到橢圓的弧形邊緣，對(duì)所屬弧形邊緣進(jìn)行擬合，計(jì)算得到近似橢圓的兩個(gè)半軸大小(^，r2)及邊緣的角度范圍。定義一個(gè)可以調(diào)節(jié)大小的參數(shù)d，根據(jù)d大小，計(jì)算出近似橢圓的上界橢圓弧(半軸為:(!^+(!,rjj+d))和下屆橢圓弧(半軸為:Cr1-C^r2-(I))。設(shè)這兩個(gè)圓弧對(duì)于的扇形區(qū)域分別為Reg1nuf^P Reg1n d_，1^8；[01^|:)與Reg1n d_的差集Reg1n.即為要檢測(cè)的圓弧的區(qū)域。這樣每個(gè)圓弧都對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域Reg1n RW，Reg1nR(^|)i；是確定下來(lái)待檢測(cè)的區(qū)域。
[0028]實(shí)施例2
[0029]如圖3所示，圖中5為區(qū)域上屆，6為待檢測(cè)圓，7為區(qū)域下屆，8為同心圓。
[0030]圖3中的同心圓8是指同心橢圓，而圓是橢圓的一個(gè)特例，所以同心橢圓包括傳統(tǒng)的同心圓。這里概念上是用同心圓來(lái)表示的。擬合影像中檢測(cè)到的橢圓后，得出橢圓的兩個(gè)半徑:r#Pr2。同樣根據(jù)手動(dòng)設(shè)置的擴(kuò)充尺寸的參數(shù)d，可計(jì)算出橢圓的上邊界橢圓，其兩個(gè)半軸為n+d和r2+d，以及橢圓的下邊界橢圓，其兩個(gè)半軸為rfd和r2_d。上下邊界橢圓之間的區(qū)域就是要設(shè)定的待檢測(cè)的橢圓區(qū)域，即使其內(nèi)部含有其他圓，但其設(shè)定的橢圓區(qū)域沒有涵蓋其他區(qū)域，所以不會(huì)檢測(cè)出錯(cuò)，從而解決了同心圓的檢測(cè)問題。
[0031]以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)描述，但其只作為范例，本發(fā)明并不限制于以上描述的具體實(shí)施例。對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，任何對(duì)該實(shí)用進(jìn)行的等同修改和替代也都在本發(fā)明的范疇之中。因此，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍下所作的均等變換和修改，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種魯棒性的影像檢測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)獲得的捕獲影像創(chuàng)建檢測(cè)模板，將創(chuàng)建獲得檢測(cè)模板對(duì)影像進(jìn)行加載，從而對(duì)影像進(jìn)行檢測(cè)； 其中，所述創(chuàng)建檢測(cè)模板包括以下步驟: 根據(jù)獲得影像的灰度圖像進(jìn)行邊緣計(jì)算從確定影像的邊界， 將相鄰邊界合并在一起，再對(duì)合并的邊緣進(jìn)行切分，從而獲得線性邊緣和/或橢圓形邊緣， 分別對(duì)線性邊緣和/或橢圓形邊緣進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合結(jié)果確定檢測(cè)區(qū)域的上屆和下屆，從而完成檢測(cè)模板的創(chuàng)建。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述邊緣計(jì)算采用Canny邊緣測(cè)算法進(jìn)行計(jì)算。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像邊界的像素邊緣點(diǎn)采用亞像素進(jìn)行計(jì)算，以提高獲得邊界數(shù)據(jù)的精確性。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述橢圓形邊緣采用最小二乘法或多級(jí)過濾噪聲法進(jìn)行擬合。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述橢圓形邊緣的擬合包括以下步驟:先對(duì)橢圓形邊緣進(jìn)行初步擬合，然后將邊緣點(diǎn)距離擬合橢圓形較遠(yuǎn)的點(diǎn)過濾掉，之后再次利用剩余的邊緣點(diǎn)再次進(jìn)行擬合。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述橢圓形邊緣上屆和下屆確定包括如下步驟: 根據(jù)擬合得到橢圓的半軸為A、r2、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi]，自定義擴(kuò)充距離的參數(shù)d，推算出上屆的半軸為i^+d、r2+d、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi]和下屆半軸為rfd、r2_d、方向?yàn)閜h1、角度范圍為[startphi，endphi]； 由上屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)所形成的扇形區(qū)域和由下屆和中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)所形成的扇形區(qū)域之間差集區(qū)域即為檢測(cè)模板中檢測(cè)區(qū)域。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種魯棒的影像測(cè)量方法，本發(fā)明涉及一種影像測(cè)量方法，其包括捕獲影像模塊，創(chuàng)建模板模塊和影像測(cè)量模塊。創(chuàng)建模板是對(duì)要檢測(cè)的部位進(jìn)行指定，首先對(duì)捕獲到的影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后用魯棒的區(qū)域指定方法指定要檢測(cè)的區(qū)域并保存。測(cè)量時(shí)系統(tǒng)首先加載模板，然后對(duì)捕獲的影像進(jìn)行物體匹配，在影像中找到模板設(shè)置區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域，然后對(duì)這個(gè)區(qū)域的邊緣進(jìn)行檢測(cè)，最終完成測(cè)量。
【IPC分類】G01B11/00, G01B11/08
【公開號(hào)】CN105203022
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510014281
【發(fā)明人】張慶久
【申請(qǐng)人】上海迪譜工業(yè)檢測(cè)技術(shù)有限公司
【公開日】2015年12月30日
【申請(qǐng)日】2015年1月12日