[發(fā)明專利]一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110094512.9
• 申請(qǐng)日: 2021-01-25
• 公開（公告）號(hào): CN112419429B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾向榮;鐘志偉;劉衍;張政
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/80
• 分類號(hào): G06T7/80;G06T17/00;G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 長(zhǎng)沙大珂知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43236
• 代理人: 伍志祥

本發(fā)明公開一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法，涉及設(shè)計(jì)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先對(duì)大型工件進(jìn)行三維建模，確定其表面各個(gè)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系，利用相機(jī)生成正下方的俯視圖像，對(duì)俯視圖進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)提取，構(gòu)建SIFT特征點(diǎn)和位置關(guān)系的離線庫(kù)；然后建立在線相機(jī)與對(duì)應(yīng)相機(jī)圖像的SIFT特征點(diǎn)在線庫(kù)；接著利用三維模型建立的離線庫(kù)與相機(jī)二維圖像建立的在線庫(kù)進(jìn)行匹配，定位匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)；最后對(duì)相機(jī)外參進(jìn)行標(biāo)定。本發(fā)明提供的一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法，有效的提高多視角下大型工件表面缺陷檢測(cè)定位能力，為工業(yè)自動(dòng)化提供更好的依據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及設(shè)計(jì)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法。

背景技術(shù)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)代替人眼深入到了社會(huì)的方方面面，徹底改變了人們的生活環(huán)境。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)綜合了機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)化技術(shù)，廣泛應(yīng)用于制造行業(yè)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)，例如產(chǎn)品的裝配過(guò)程檢測(cè)與定位、產(chǎn)品的包裝檢測(cè)、產(chǎn)品的外觀質(zhì)量檢測(cè)、物流行業(yè)的貨物分棟或水果分棟等，機(jī)器視覺(jué)能夠代替人工快速、準(zhǔn)確地完成各項(xiàng)工作。

機(jī)器視覺(jué)是用機(jī)器代替人眼，將被拍攝結(jié)果轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)傳給圖像處理系統(tǒng)，并做出判斷和測(cè)量，一般采用單一的圖像掃描的方式或者移動(dòng)機(jī)器人掃描的方式對(duì)大型工件表面進(jìn)行缺陷進(jìn)行檢測(cè)，該方法效率較低，且運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不好標(biāo)定，基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)需要復(fù)雜的標(biāo)定問(wèn)題。發(fā)明專利CN201910341446.3公開了一種攝影測(cè)量后處理輔助尺度恢復(fù)及定向的標(biāo)定裝置，其提出了一種立體標(biāo)定板，該標(biāo)定板不易把所有的多視角相機(jī)都拍攝在里面。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供了一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法，有效的提高多視角下大型工件表面缺陷檢測(cè)定位能力，為工業(yè)自動(dòng)化提供更好的依據(jù)。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于多視角的大型工件表面缺陷檢測(cè)標(biāo)定方法，采用多個(gè)相機(jī)固定在大型工件的正上方或者兩側(cè)，且大型工件的三維模型已知，其具體包括以下步驟：

（1）構(gòu)建三維模型SIFT特征點(diǎn)的離線庫(kù)，首先對(duì)大型工件進(jìn)行三維建模，確定大型工件各個(gè)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系，然后利用相機(jī)生成正下方的俯視圖像，對(duì)俯視圖像進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)的提取，從而構(gòu)建SIFT特征點(diǎn)和三維模型中大型工件各個(gè)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系的離線庫(kù)；

（2）構(gòu)建多相機(jī)圖像的在線SIFT特征點(diǎn)庫(kù)，即在線標(biāo)點(diǎn)中，每個(gè)相機(jī)獲取當(dāng)前目標(biāo)的二維圖像，提取SIFT特征點(diǎn)，建立在線相機(jī)與對(duì)應(yīng)相機(jī)圖像的SIFT特征點(diǎn)在線庫(kù)；

（3）利用三維模型SIFT特征點(diǎn)的離線庫(kù)與多相機(jī)二維圖像的在線SIFT特征點(diǎn)庫(kù)進(jìn)行匹配，對(duì)匹配的特征點(diǎn)在三維模型中進(jìn)行定位，定位匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)；

（4）利用已經(jīng)定位匹配特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，根據(jù)相機(jī)內(nèi)參數(shù)，和二維圖像對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)對(duì)相機(jī)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

進(jìn)一步的，所述構(gòu)建三維模型SIFT特征點(diǎn)的離線庫(kù)的具體步驟為：

S1.在大型工件三維模型已知的情況下，以三維模型的一點(diǎn)為原點(diǎn)，建立以該原點(diǎn)為中心的坐標(biāo)系，大型工件表面上的點(diǎn)坐標(biāo)為；

S2.采用多視角相機(jī)拍攝正下方大型工件的俯視圖像，對(duì)俯視圖像進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)提取，提取的SIFT特征點(diǎn)對(duì)用的工件表面上的坐標(biāo)為；

S3.根據(jù)多視角相機(jī)的大概位置劃分為個(gè)區(qū)域，把對(duì)應(yīng)區(qū)域的SIFT特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)和該SIFT特征點(diǎn)的SIFT特征向量放入該區(qū)域，即構(gòu)建了三維模型SIFT特征點(diǎn)的離線庫(kù)；其中，為第個(gè)區(qū)域，，為該區(qū)域圖像的第個(gè)SIFT特征點(diǎn)。

進(jìn)一步的，所述構(gòu)建多相機(jī)圖像的在線SIFT特征點(diǎn)庫(kù)的具體步驟為：

P1.采集每個(gè)相機(jī)的二維圖像，獲取該二維圖像的SIFT特征點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的特征值；