[發明專利]一種基于圖像融合的物體表面檢測方法及系統、存儲介質

有效

• 申請號: 202010462494.0
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111627008B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發明（設計）人: 楊洋
• 申請（專利權）人: 深圳市華漢偉業科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳鼎合誠知識產權代理有限公司 44281
• 代理人: 彭家恩;彭愿潔

1.一種基于圖像融合的物體表面檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測物體在不同方向的平面光照射下攝取的多幅投影圖像；

根據各幅所述投影圖像的圖像特征建立任意圖像部位的映射特征矩陣，其中任意圖像部位的映射特征矩陣是利用待檢測物體的表面場矩陣和平面光的照射矩陣對所述投影圖像進行數學表示而建立；

通過奇異值分解處理所述映射特征矩陣，提取得到主要特征矩陣；

根據預設的表面可積性條件為所述主要特征矩陣建立約束條件，通過變換處理獲得所述待檢測物體的表面特征信息。

2.如權利要求1所述的物體表面檢測方法，其特征在于，所述根據各幅所述投影圖像的圖像特征建立任意圖像部位的映射特征矩陣，包括：

獲取各幅所述投影圖像各自對應的圖像特征，所述圖像特征包括所取圖像的灰度信息；

根據各幅所述投影圖像各自對應的圖像特征構建任意圖像部位的光照模型，所述任意圖像部位包括所述投影圖像上任意的一個或多個像素點；

根據所述任意圖像部位的光照模型建立對應的映射特征矩陣，所述映射特征矩陣用公式表示為

I₁＝SL；

其中，S為所述待檢測物體的表面場矩陣，L為不同方向的平面光的照射矩陣。

3.如權利要求2所述的物體表面檢測方法，其特征在于，所述通過奇異值分解處理所述映射特征矩陣，提取得到主要特征矩陣，包括：

對所述映射特征矩陣進行奇異值分解，得到分解特征矩陣且表示為

I₂＝UDV^T；

其中，U為p×n階的系數，D為n×n階的系數，V為n×n階的系數，p為每幅所述投影圖像中的像素點數目，n為各個所述投影圖像的數目，上標T表示轉置運算；

對所述分解特征矩陣進行特征的近似優化，得到優化特征矩陣且表示為

I₃＝U′D′V′^T；

其中，U′、D′、V′為近似優化的系數，與系數U、D、V之間的關系表示為

U＝[U′_p×3?U_p×(n-3)]，

對所述優化特征矩陣進行特征降維，處理得到主要特征矩陣且表示為

I₄＝S′L′；

其中，S′為所述待檢測物體的偽表面場矩陣且S′＝U′_p×3(±[D′_3×3]^1/2)，L′為不同方向的平面光的偽照射矩陣且L′＝(±[D′_3×3]^1/2)V′_3×n，±表示左右手坐標系下的參數分布。

4.如權利要求3所述的物體表面檢測方法，其特征在于，所述根據預設的表面可積性條件為所述主要特征矩陣建立約束條件，通過變換處理獲得所述待檢測物體的表面特征信息，包括：

根據預設的表面可積性條件生成變換矩陣以建立所述主要特征矩陣的約束條件；

在所述約束條件下對所述主要特征矩陣進行變換處理以獲得所述任意圖像部位對應的物體表面特征。