[發(fā)明專利]基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811399322.2
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109523539A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高向軍;葛方振;洪留榮;劉懷愚;李想;沈龍鳳
• 申請（專利權(quán)）人: 淮北師范大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00;G06T7/80;G06T3/40
• 代理公司: 北京彭麗芳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11407
• 代理人: 彭麗芳

1.基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1、根據(jù)工業(yè)板材形狀和目標尺寸構(gòu)建嵌入式相機陣列；

S2、采用ARM控制普通單目相機采集板材局部高分辨率圖像；

S3、利用嵌入式技術(shù)實現(xiàn)局部高分辨率圖像目標的特征提取及局部測量；

S4、根據(jù)局部圖像的目標邊緣特征，進行圖像拼接，重建全局圖像，計算工業(yè)板材的幾何尺寸及多目標的精準分割。

2.如權(quán)利要求1所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：所述步驟S1中，根據(jù)工業(yè)板材形狀和目標尺寸，自適應(yīng)地構(gòu)建分布式相機陣列。

3.如權(quán)利要求1所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：所述步驟S3中，利用嵌入式技術(shù)在末端實現(xiàn)局部高分辨率圖像的去噪、畸變矯正及局部目標特征提取。

4.如權(quán)利要求1所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：所述步驟S3中，采用Zernike矩以及Zernike矩亞像素精度邊緣檢測算法。

5.如權(quán)利要求1所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：所述步驟S4中，根據(jù)局部圖像的邊緣特征，采用自適應(yīng)Harris角點匹配算法，快速拼接全局圖像。

6.如權(quán)利要求1所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量方法，其特征在于：所述步驟S4中，根據(jù)局部圖像的目標邊緣特征，采用輪廓匹配算法，實現(xiàn)多目標的精準分割。

7.基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量系統(tǒng)，其特征在于：包括：

圖像采集模塊，自適應(yīng)構(gòu)建相機陣列，普通單目相機可以獲取板材的高清局部圖像；

預(yù)處理模塊，用于建立各單目采集系統(tǒng)分布式處理子系統(tǒng)，各個子系統(tǒng)在末端實現(xiàn)局部圖像的預(yù)處理，包括圖像去噪、畸變矯正、圖像目標的特征提取及局部測量等；

圖像拼接模塊，用于根據(jù)各個子系統(tǒng)的圖像邊緣特征，將所有特征圖像進行拼接，實現(xiàn)全局圖像的快速拼接及多目標的精準分割。

8.如權(quán)利要求7所述的基于多相機陣列的大尺寸的工業(yè)板材在線測量系統(tǒng)，其特征在于：所述預(yù)處理模塊用于對該分布式處理子系統(tǒng)圖像采集控制，保證各子系統(tǒng)同步采集圖像，獲得可信圖像，包括：

相機標定單元，用于單目相機參數(shù)標定；

噪聲處理單元，用于單目相機采集圖像，各個子系統(tǒng)進行去噪聲處理；

畸形矯正單元，用于各個子系統(tǒng)使用非線性算法對采集的局部圖像進行畸形矯正；

圖像目標特征提取單元，用于各個子系統(tǒng)的亞像素處理技術(shù)進行圖像邊緣提取。