一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置及方法，装置包括：安装夹具、第一激光线结构光发生器、第二激光线结构光发生器、单目相机，所述第一激光线结构光发生器、第二激光线发生器通过定位架平行的固定在安装夹具的水平部表面，所述单目相机固定在所述第一激光线结构光发生器与第二激光线发生器之间，所述单目相机用于获取投射在待测物体的三维图像，第一激光线结构光发生器、第二激光线结构光发生器的电源连接端、单目相机的输出端均连接至外部单目视觉测量系统。本发明提高了检测精度，实现非接触式自动化操作，成本低，实用性强。

说明书

技术领域

本发明涉及视觉传感测量技术领域，更具体地，涉及一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置及方法。

背景技术

在现代工业中，圆柱状物体在支撑结构中扮演了十分重要的角色，诸如脚手架、体育场屋顶、玻璃幕墙骨架等。对空间中圆柱状物体的位姿进行估计是对空间定位建模以及实现智能化自动化技术的必要关键技术。

目前大多数的圆柱状物体的位姿估计工作仍然是人工或者半自动化完成的，在估计过程中需要依赖许许多多的工具，中间过程多且繁琐，造成的测量误差多，难以达到统一的精度要求。对于一些特殊结构与环境的圆柱杆件人工很难进行估计。随着技术的发展，在圆柱状物体的位姿估计中，越来越多的研究者开始着手于利用线结构光检测技术来提高物体位姿估计的检测速度。相对于接触类传感器大都是基于多传感器配合，从而得到的位姿估计结果。而由于其信息来源于多传感器，会带来更多的误差以及更繁琐的求解过程。而基于激光线结构光检测技术属于无接触测量的一种，可对圆柱状物体的空间特征参数实现迅速提取，其良好的鲁棒性和时效性必将取代传统的视觉检测方法，对与圆柱杆件相关的工艺规划具有十分重要的意义。

在现有技术中，公开号为CN109087355A中国发明专利，于2018年12月25日公开了一种基于迭代更新的单目相机位姿测量装置与方法，该方案虽然采用了单目相机但不涉及线结构光传感技术，没有克服上述技术缺陷。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中圆柱状物体位姿估计过程复杂、精度低的缺陷，提供一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置及方法。

本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置，包括：安装夹具、第一激光线结构光发生器、第二激光线结构光发生器、单目相机，

所述第一激光线结构光发生器、第二激光线发生器通过定位架平行的固定在安装夹具的水平部表面，所述单目相机固定在所述第一激光线结构光发生器与第二激光线发生器之间，所述单目相机用于获取投射在待测物体的三维图像，第一激光线结构光发生器、第二激光线结构光发生器的电源连接端、单目相机的输出端均连接至外部单目视觉测量系统。

进一步的，所述第一激光线结构光发生器和第二激光线发生器发射出的激光线平行的投射在待测物体表面。

进一步的，所述单目相机包括：CMOS相机、工业镜头、滤光片，所述CMOS相机的前端与工业镜头可拆卸连接，所述工业镜头前端与滤光片可拆卸连接。

进一步的，安装夹具的垂直部表面开设有若干安装孔。

本发明第二方面提供了一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测方法，所述方法应用于所述的基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置，包括以下步骤：

S1：对单目相机进行标定获取单目相机的内参数及外参数，并对第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的光平面进行标定得到线结构光平面方程；

S2：将第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的发射光线投射到待测圆柱物体上产生两个三维圆弧，通过单目相机获取三维圆弧图像并举行去噪预处理；

S3：提取三维圆弧图像中圆弧中心线上的二维点并按照光源进行聚类；

S4：将聚类后的二维点映射为单目相机坐标系下的空间三维点，将空间三维点进行椭圆拟合获得待测圆柱体的位姿参数；

S5：获取若干组三维圆弧图像并进行去噪预处理，重复步骤S3-S4，得到对应的若干组待测圆柱体的位姿参数并利用预设的迭代优化算法进行迭代优化得到最优结果，将最优结果作为待测圆柱体的最终位姿参数。

进一步的，所述位姿参数包括：轴线向量、参考点及半径。

进一步的，所述单目相机的内参数包括：k

所述线结构光平面方程通过线结构光的传感器相机模型进行表示，所述线结构光的传感器相机模型表示为：

其中，O

线结构光平面方程即线结构光平面在世界坐标系中的方程可以表示为Z

进一步的，步骤S3所述的提取三维圆弧图像中圆弧中心线上的二维点并按照光源进行聚类具体过程为：

利用steger算法提取三维圆弧图像中的两条圆弧中心线上的点，记为中心点I(u，v)，定义中心点到两条参考直线的距离公式，所述两条参考直线为第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的发射光线在三维圆弧图像中的对应直线；

计算中心点到两条参考直线的距离，根据距离的不同将中心点分成两类。

进一步的，中心点到两条参考直线的距离公式为：

中心点的分类表示如下：

其中，l

进一步的，将聚类后的二维点映射为单目相机坐标系下的空间三维点具体过程为：

根据单目相机与线结构光的标定关系，

将提取出来的中心点I(u，v)转换成三维空间点；

将空间三维点进行椭圆拟合获得待测圆柱体的位姿参数具体过程为：

利用OpenCV库中的霍夫圆变换，将三维点拟合空间椭圆，将椭圆的中心点连接，可以获得待测圆柱体的轴线，轴线的方程可以表达

上式转为

将待测圆柱体的轴线旋转到z轴方向，使圆柱底面平行于xoy面，用轴角法计算旋转矩阵R＝Rot圆柱曲面上的点经过旋转后，可表达为p′

用最小二乘法将旋转后圆柱曲面上的点拟合到xoy平面上的一个圆上，得到的圆的半径即为待测圆柱体的半径，待测圆柱体的半径表示为

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

本发明通过安装夹具、激光线结构光发生器、单目相机构建基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置，克服了传统检测装置的结构繁琐，操作复杂，检测精度低的缺陷，实现非接触式自动化操作，成本低，实用性强。

附图说明

图1为本发明基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置结构原理图。

图2为本发明基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测方法流程图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

实施例1

如图1所示，一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置，包括：安装夹具1、第一激光线结构光发生器2、第二激光线结构光发生器3、单目相机4，

所述第一激光线结构光发生器2、第二激光线结构光发生器通过定位架5平行的固定在安装夹具1的水平部表面，所述单目相机4固定在所述第一激光线结构光发生器2与第二激光线结构光发生器3之间，所述单目相机4用于获取投射在待测物体的三维图像，第一激光线结构光发生器2、第二激光线结构光发生器3的电源连接端、单目相机4的输出端均连接至外部单目视觉测量系统。

在一个具体的实施例中，所述第一激光线结构光发生器2和第二激光线结构光发生器3为相同型号的激光线结构光发生器，其中在具体的工作中，调节第一激光线结构光发生器2与第二激光线结构光发生器3与单目相机4的夹角，以保证激光线结构光在单目相机4中成像时，存在一定的弧度，当装置工作时，第一激光线结构光发生器2与第二激光线结构光发生器投射一字线结构光到待测圆柱体表面并在表面反射，在单目相机的CMOS芯片中形成了反映圆柱特征的条纹。

进一步的，所述第一激光线结构光发生器2和第二激光线发生器3发射出的激光线平行的投射在待测物体表面。

进一步的，所述单目相机4包括：CMOS相机401、工业镜头402、滤光片403，所述CMOS相机401的前端与工业镜头402可拆卸连接，所述工业镜头402前端与滤光片403可拆卸连接。

在一个具体的实施例中，所述CMOS相机401与工业镜头402可以为螺纹连接或者卡接，所述工业镜头402前端与滤光片403之间可以为螺纹连接或者卡接，采用滤光片可以滤除部分环境干扰的自然光以及工件表面反射出来的光，只有特定波长的光能够在相机中成像。由于线结构光可以给图像附加深度约束，得到的图像通过线结构光标定，可以得到条纹各点的深度信息，从而可以获得待测圆柱体的空间位姿信息。

进一步的，安装夹具1的垂直部表面开设有若干安装孔6。

在一个具体的实施例中，通过在安装夹具1的垂直部开设安装孔6，便于安装设置，如可以将本装置安装在机器人上用于机器人对圆柱状物体位姿检测。

如图2所示，本发明第二方面提供了一种基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测方法，所述方法应用于所述的基于线结构光学视觉的圆柱状物体位姿检测装置，包括以下步骤：

S1：对单目相机进行标定获取单目相机的内参数及外参数，并对第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的光平面进行标定得到线结构光平面方程；

在一个具体的实施例中，对单目相机进行标定可以利用棋盘格作为辅助工具，采用相机固定的安装方式，相机对不同姿态摆放的棋盘格标定板进行拍摄图像采集，获取15张左右标定板图像，对实验图片的处理通过Matlab标定工具箱实现。通过标定可得到相机内参数和外参数，所述单目相机的内参数包括：k

然后对线结构光进行标定，也即对第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的光平面进行标定，通过对光平面标定得到线结构光平面方程，在线结构光传感器线面测量模型中，决定光平面在相机坐标系下的空间位置的参数为线结构光平面参数，也就是线结构光平面方程，线结构光平面参数标定就是为了确定线结构平面方程的系数A、B、C的值，在线结构光平面标定中仍使用相机标定中使用的棋盘格靶标，在每幅图像上激光条纹上取3-4个点，利用这些点来标定线结构光平面。

所述线结构光平面方程通过线结构光的传感器相机模型进行表示，所述线结构光的传感器相机模型表示为：

其中，O

S2：将第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的发射光投射到待测圆柱物体上产生两个三维圆弧，通过单目相机获取三维圆弧图像并进行去噪预处理；在一个具体的实施例中，所述去噪预处理包括高斯滤波、阈值分割。

S3：提取三维圆弧图像中圆弧中心线上的二维点并按照光源进行聚类；

聚类具体过程为：

利用steger算法提取三维圆弧图像中的两条圆弧中心线上的点，记为中心点I(u，v)，定义中心点到两条参考直线的距离公式，所述两条参考直线为第一激光线结构光发生器和第二激光线结构光发生器的发射光线在三维圆弧图像中的对应直线；

计算中心点到两条参考直线的距离，根据距离的不同将中心点分成两类。

进一步的，中心点到两条参考直线的距离公式为：

中心点的分类表示如下：

其中，l

S4：将聚类后的二维点映射为单目相机坐标系下的空间三维点，将空间三维点进行椭圆拟合获得待测圆柱体的位姿参数；所述位姿参数包括：轴线向量、参考点及半径。

根据单目相机与线结构光的标定关系，

将提取出来的中心点I(u，v)转换成三维空间点；

将空间三维点进行椭圆拟合获得待测圆柱体的位姿参数具体过程为：

利用OpenCV库中的霍夫圆变换，将三维点拟合空间椭圆，将椭圆的中心点连接，可以获得待测圆柱体的轴线，轴线的方程可以表达

上式转为

将待测圆柱体的轴线旋转到z轴方向，使圆柱底面平行于xoy面，用轴角法计算旋转矩阵R＝Rot圆柱曲面上的点经过旋转后，可表达为p′

用最小二乘法将旋转后圆柱曲面上的点拟合到xoy平面上的一个圆上，得到的圆的半径即为待测圆柱体的半径，待测圆柱体的半径表示为

S5：获取若干组三维圆弧图像并举行去噪预处理，重复步骤S3-S4，得到对应的若干组待测圆柱体的位姿参数并利用预设的迭代优化算法进行迭代优化得到最优结果，将最优结果作为待测圆柱体的最终位姿参数。

在一个具体的实施例中，所述的迭代优化算法可以采用Levenberg-Marquarel算法。

相同或相似的标号对应相同或相似的部件；

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。