基于显微视觉的跨尺度几何参数测量方法

摘要

本发明基于显微视觉的跨尺度几何参数测量方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种适用于三维跨尺度图形类零件的空间位置、几何尺寸以及形位公差的测量方法。测量方法利用双目显微视觉系统采集待测零件特征图像，经显微视觉标定、图像特征提取匹配以及局部坐标系与机床坐标系解算三个步骤，最终实现几何参数的快速测量。本发明采用数控机床与显微视觉结合的方式，解决了因零件尺寸跨度大导致的测量过程繁琐，测量困难等问题。这种测量方法属于非接触测量，操作简单，不会对工件造成损伤，实现工件在机测量；避免了因工件拆装造成的二次装夹误差对测量结果的影响，最终实现跨尺度零件准确、快速、在机测量。

主权项

一种基于显微视觉的跨尺度几何参数测量方法，其特征是，测量方法采用双目显微视觉系统采集待测零件特征图像，经显微视觉标定、图像特征提取匹配以及局部坐标系与机床坐标系解算三个步骤，最终实现几何参数的快速测量；测量方法的具体步骤如下：(1)显微视觉的标定摄像机的理想成像模型为针孔线性模型，通过针孔模型可建立世界坐标与图像坐标的转换关系式：$s\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\alpha & \gamma & u_0\\ 0& \beta & v_0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}R& t\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\\ 1\end{array}\right]---\left(1\right)$其中：α和β是尺度因子，u₀,ν₀是主点，γ是垂直因子；R,t代表了摄像机坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵；X_w,Y_w,Z_w是空间中一点P的三维空间坐标，u,v是P点在图像上的图像坐标；相机标定包括内参数(α、β、u₀、ν₀、γ)与外参数(R,t)标定；针对尺度因子，采用张正友提出的平面棋盘格靶标板标定方法；针对主点坐标，采用变倍率法对摄像机的主点进行标定；假设P点为空间中任意一点，其在摄像机坐标系中的坐标为x₁,y₁,z₁，在不考虑非线性畸变以及图像坐标垂直度的情况下，P点在图像平面的投影坐标为：u₁＝Ax₁+u₀  (2)v₁＝Ax₁+v₀其中：u₁,v₁是该点的图像坐标，A是任一放大倍率，u₀,v₀是主点坐标；将式中的A消去，可得直线方程：$\frac{u_1-u_0}{x_1}=\frac{v_1-v_0}{y_1}---\left(3\right)$即在任何放大倍率下，点P的图像坐标都在同一直线上，且该直线一定经过摄像机主点u₀,v₀；因此，根据多个空间点在不同放大倍率下的图像投影坐标，拟合出多条直线，并利用最小二乘法求取多条直线交点，即获得主点坐标u₀,v₀；由于垂直因子γ对成像精度影响不大，因此在初始参数标定时，将γ设为0；针对外参数矩阵[R,t],根据已获得的内参数矩阵以及张正友提出的外参数标定方法，初步计算外参数矩阵[R,t]；最后，将已求得的左右两个CCD摄像机内外参数值作为优化初始值，建立函数方程：$S\left(\theta \right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{[y_i-m_i(C_i,p_j,X_i)]}^2---\left(4\right)$其中，[θ＝θ₁,θ₂...θ_k]是k个带优化的摄像机参数，j是指参与计算的第j个摄像机，i是指第j个摄像机获取的第i个点，X_i是输入的空间点坐标，y_i是空间第i点的图像坐标，C_j是固定不变的摄像机参数向量，p_j是需要调整的摄像机参数向量，m_i(C_j,p_j,X_i)是摄像机的成像方程；应用基于光束平差法进行优化，得到内外参数的全局最优解；(2)图像特征提取1)直线特征提取：首先通过Sobel算子、Robert算子或Canny算子检测灰度变化的梯度来检测直线边缘，并获得边缘离散点；随后，基于Hough变换的点线对偶性识别中对图像内直线类特征；对于空间中所有共线的点(x,y)由直线方程描述为：y＝kx+b  (5)其中，k表示直线斜率，b表示截距；这条直线在参数空间中表现为一点(ρ,θ)，ρ是图像空间中直线与坐标原点的距离，θ∈(0,2π)是图像空间中的直线与X轴正向夹角；因此，对于同一条直线上不同的点都位于参数空间中的同一点(ρ,θ)，即对ρ、θ进行简单的叠加，通过寻找峰值，确定通过它检测图像中已知像素点的共线性，是一种全局性的搜索方法；对于图像空间的一条直线，基于点线对偶性映射到参数空间，并进行简单的累加统计，通过寻找参数空间中的峰值检测感兴趣的直线；2)圆孔特征提取：采用连通区域法对圆孔特征进行检测；首先采用灰度化、二值化，以及降噪方法对图像进行预处理；再利用8连通区域法标记图像内所有存在的连通区域，利用区域面积作为门限值去除图像中不感兴趣的连通区域，相应公式如下：$\left\{\begin{array}{cc}{g}_i(x,y)<T& g_i(x,y)=0\\ g_i(x,y)\ge T& g_i(x,y)=1\end{array}\right.,i=1,2....n---\left(6\right)$其中，i＝1,2....n为n个连通区域，g_i(x,y)为第i个连通区域的面积，T为连通区域面积门限阈值；如果连通区域面积小于T，则将此连通区域设置为背景；最后，对剩下的连通区域运用计算几何距算法得到质心，将质心坐标视为圆心坐标；3)自由曲线特征提取：首先，采用matlab函数对连通区域进行轮廓检测，获得边缘离散点；随后利用最小二乘法对感兴趣局部边缘轮廓进行曲线拟合，假设图像上感兴趣曲线段上的数据点坐标为(x_i,y_i)，i＝1,2,...,N，这些点构成的非线性曲线方程为y_i＝F(x_i,a)，为实现曲线拟合，建立以下方程：$\left|\right|\delta |{|}^2=min\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{[F(x_i,a)-y_i]}^2---\left(7\right)$其中，y＝F(x,a)为非线性曲线方程，y为模型的输出，x为模型的输入，a代表需要模拟估计的参数向量；δ代表模型输出与实际坐标的差值；通过LM算法进行迭代，使δ达到最小值，估计出参数a，从而拟合出曲线方程；(3)几何尺寸求解假设P₁、P₂为两相距较远的待检测微小特征，为准确获得微小特征位置信息，利用精密移动机构，分别在P₁、P₂处采集经体式显微镜放大后的图像，并通过图像处理以及特征提取分别获得在相机坐标系O_W1X_W1Y_W1Z_W1、O_W2X_W2Y_W2Z_W2下P₁与P₂的三维坐标；随后建立机床基础坐标系与机床局部坐标系，根据两次拍摄机床移动情况，建立坐标转换方程：$\left[\begin{array}{c}{X}_1\\ Y_1\\ Z_1\end{array}\right]=T_1\left[\begin{array}{c}{X}_{w1}\\ Y_{w1}\\ Z_{w1}\end{array}\right]---\left(8\right)$$\left[\begin{array}{c}{X}_2\\ Y_2\\ Z_2\end{array}\right]=T_1{R}_2{T}_2\left[\begin{array}{c}{X}_{w2}\\ Y_{w2}\\ Z_{w2}\end{array}\right]---\left(9\right)$$S=\sqrt{{(X_1-X_2)}^2+{(Y_1-Y_2)}^2+{(Z_1-Z_2)}^2}---\left(10\right)$其中，(X_w1,Y_w1,Z_w1)、(X_w2,Y_w2,Z_w2)分别为P₁、P₂在相机坐标系下的三维坐标，(X₁,Y₁,Z₁)、(X₂,Y₂,Z₂)分别为P₁、P₂在机床坐标系下的坐标，T₁表示相机坐标系O_W1X_W1Y_W1Z_W1与机床坐标系O_MX_MY_MZ_M的平移转换矢量，R₂、T₂表示相机坐标系O_W2X_W2Y_W2Z_W2与相机坐标系O_W1X_W1Y_W1Z_W1之间的旋转矩阵与平移矩阵，S为待检测的P₁与P₂之间的空间距离。