基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統技術方案

為了解決電梯導軌人工測量勞動強度大、效率和精度低的問題，設計了一套基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，該系統由硬件系統和軟件系統組成。針對電梯導軌表面對比度低、特征點少等問題，使用激光網格投影到待測量的工件表面，使工件表面具備確定的可識別特征，并使用RANSAC算法提取特征網格；然后使用SURF算法進行圖像特征點的提取和匹配，并根據相機標定結果計算特征點的空間坐標；最后根據特征點的空間坐標，計算電梯導軌的形位公差。實驗結果表明，該系統選型合理，軟件穩定性好、效率高，提高了電梯導軌的測量效率和精度，具有很好的實用價值。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及的是一種圖像處理
的系統，具體是一種基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統。
技術介紹
電梯導軌的加工質量，是影響電梯運行質量的重要因素，是保證電梯安全、可靠、穩定運行的一項重要性能指標。GBJ310—88《電梯安裝工程質量檢驗評定標準》中對電梯導軌垂直度的要求為每5m允許偏差0.7mm，檢驗方法為“吊線，尺量檢查”。這種“吊線，尺量檢查”導軌垂直度的方法在電梯行業沿用了數十年，其優點是測量工具、量具簡單，測量數據直觀；缺點是測量精度因人而異，不易實現測量數據自動采集，工作效率低。近年來，電梯行業中出現了用于導軌檢測的激光垂準儀，使用高精度的激光束代替吊垂線，使檢測精度有所提高，測量原理和工藝與“吊線法”基本相同，但是這種方法需要在每個檢測位置上由人工逐一測量，測量精度不高，而且測量數據由人工讀取，缺少與現在具有強大處理能力計算機的接口能力。此外，通過人工測量電梯導軌的平面度和平行度更是耗時耗力、精確度低。近些年，機器視覺技術發展迅速，并且在工業無損檢測中的應用越來越普遍，如工業零件檢測、汽車零/配件裝配檢測，以及工業字符識別等。機器視覺技術的迅速發展為電梯導軌的自動檢測提供了良好的理論基礎。
技術實現思路
本專利技術針對現有技術存在的上述不足，提出一種基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統。本專利技術的系統硬件穩定，算法魯棒性好，能夠適應電梯導軌制造車間的惡劣環境，用于電梯導軌自動測量，具有較好的實用價值。本專利技術是通過以下技術方案實現的：本專利技術包括：雙目視覺硬件系統和雙目視覺軟件系統。所述雙目視覺硬件系統，包括光源、相機和鏡頭。所述雙目視覺軟件系統，包括相機標定、特征提取與特征匹配、特征點坐標計算和形位公差計算。與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：有效地加快了電梯導軌檢測的速度，增加了檢測的精度，擁有良好的重復性，具有與計算機良好的接口能力。具體實施方式下面對本專利技術的實施例作詳細說明：本實施例在以本專利技術技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和過程，但本專利技術的保護范圍不限于下述的實施例。本實施例包括：雙目視覺硬件系統和雙目視覺軟件系統。所述雙目視覺硬件系統，包括光源、相機和鏡頭。所述的光源，具體是：光源按照其照明方式不同，可以分為背向照明和前向照明，背向光源通常能夠獲得較高的對比度，而前向照明可以獲得檢測物體的表面信息。為了更好地提取工件的表面特征，本系統采用前向照明。由于電梯導軌表面對比度低、特征點少，本文使用激光器將網格投影到待測量的工件表面，使該表面具備確定的可識別紋理及特征。所述的相機，具體是：本系統采用成本低廉、原理簡單的CCD工業攝像機進行圖像的采集。雙目視覺系統中有兩種攝像模式，分別為立體平行模式和立體匯聚模式。如果兩臺CCD攝像機按照光軸平行安裝，則構成立體平行模式；若兩臺攝像機，按照兩光軸成一定角度進行安裝，使得兩光軸同時匯聚于目標物體上，則構成立體匯聚模式。立體平行模式標定方便、計算簡便，但是對于視角較小的攝像機，當兩臺攝像機之間距離，即基線一定且物體距離攝像機一定，攝像機無法同時獲得物體完整圖像而造成盲區。但是立體匯聚模式雙目攝像機，可以通過調整兩光軸之間的角度，使得兩攝像機同時匯聚到目標上，消除盲區，進而獲得高質量的圖像。因此，本系統左右兩攝像機采用立體匯聚模式放置。所述的鏡頭，具體是：鏡頭的基本光學性能有焦距、分辨率和景深等。其中，焦距是確定鏡頭最主要的參數，焦距f的計算公式為：式中，v為CCD芯片的靶面尺寸；V為視場尺寸；D為工作距離。本系統中，電梯導軌的尺寸為133mm×85mm，是視場尺寸；圖像傳感器尺寸為5.632mm×5.632mm，是芯片靶面尺寸；工作距離為300mm。利用視場尺寸和芯片尺寸的對角線值代入式(1)，得到焦距為15.13mm，因此，本系統選用KAWA公司生產的LM16JC10M鏡頭，該鏡頭焦距為16±3mm。所述雙目視覺軟件系統，包括相機標定、特征提取與特征匹配、特征點坐標計算和形位公差計算。所述的相機標定，具體是采用MATLAB平臺上的Jean-Yves Bouguet攝像機標定工具箱。在雙目立體標定過程中，左攝像機投影矩陣M1為：以左攝像機為基準，則右攝像機投影矩陣M2為：假設已經成功確定兩幅圖像中，圖像點A1和圖像點A2為空間中一點A的在兩幅圖像中的對應點。同時，還假設已通過攝像機標定獲得兩臺攝像機的投影矩陣M1和M2。于是有：式(4)和式(5)中，(u1,v1,1)和(u2,v2,1)分別為A1和A2在圖像中的齊次坐標；(X,Y,Z,1)是A點在世界坐標系內的齊次坐標；分別為Mk的第i行第j列元素。將式(4)和式(5)中的ZC1和ZC2消去，得到關于X、Y、Z的四個線性方程：由解析幾何知識可得，空間內的平面方程為線性方程，兩個平面方程聯立為這兩個平面交線的方程，則式(6)和式(7)的幾何意義是經過O1A1和經過O2A2的直線。又因為A是O1A1和O2A2的交點，必然同時滿足式(6)和式(7)。因此，通過聯立式(6)和式(7)求出A點的三維坐標(X,Y,Z)。然而，這4個聯立的線性方程只包含(X,Y,Z)3個變量。這是因為之前假設A1 和A2是空間中同一點A的對應點。在實際應用中，由于數據噪聲的存在，通常采用最小二乘法解得X、Y、Z，即空間點的三維坐標。所述的特征提取與特征匹配包括：無激光網格投影圖像的特征提取與匹配和有激光網格投影圖像的特征提取與匹配。所述的無激光網格投影圖像的特征提取與匹配，具體是：本系統采用SURF算法進行無激光網格投影圖像的特征提取與匹配。具體的SURF算法的基本流程如圖1所示。首先采集實驗圖像，并在原圖像的基礎上建立積分圖像，通過不同尺寸盒子濾波模板積分圖像求取Hessian矩陣行列式的響應圖像，在響應圖像上采用3D非極大值抑制，求取各種不同尺度的斑點。然后利用在特征點檢測時形成的積分圖像生成SURF特征描述子，最后進行圖像匹配。如圖2和圖3所示，為使用SURF算法分別進行底面和頂面特征匹配的結果。將兩幅圖中對應的特征點用圓圈標出，并用直線相連接。通過SURF算法，可以得到多對匹配點。所述的有激光網格投影圖像的特征提取與匹配，具體是：由于使用SURF算法進行有激光網格投影圖像匹配時會產生大量的誤匹配，因此，本專利技術采用RANSAC算法對網格特征進行提取，進而進行圖像匹配。如圖4和圖5所示，為使用RANSAC算法進行網格特征提取的結果。對激光網格進行提取之后，計算出直線相互之間的交點作為特征點。由于激光網格具有相對確定的位置關系，只需要根據特征點的相對位置進行特征匹配即可。所述的特征點坐標計算，具體是：經過圖像匹配，可以得到多對匹配點。將匹配點的坐標代入式(6)和(7)，便可以得到特征點的空間坐標。所述的形位公差計算包括平面度和平行度計算。所述的平面度計算，具體是：平面的標準方程為Ax+By+Cz+D＝0 (8) 計算得到n(n＞3)個點的坐標為xi、yi、zi，(i＝1,...,n)，各點到平面的距離為根據平面標準方程式(8)和式(9)構造以下函數，該函數即為最小二乘中心平面應該滿足的關系式所述平面度的計算，具體是：根據GB/T1182-2008國家標準中平行本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，包括雙目視覺硬件系統和雙目視覺軟件系統。所述雙目視覺硬件系統，包括光源、相機和鏡頭。所述雙目視覺軟件系統，包括相機標定、特征提取與特征匹配、特征點坐標計算。

【技術特征摘要】
1.一種基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，包括雙目視覺硬件系統和雙目視覺軟件系統。所述雙目視覺硬件系統，包括光源、相機和鏡頭。所述雙目視覺軟件系統，包括相機標定、特征提取與特征匹配、特征點坐標計算。2.根據權利要求1所述的基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，其特征是，所述的光源，具體是：光源按照其照明方式不同，可以分為背向照明和前向照明，背向光源通常能夠獲得較高的對比度，而前向照明可以獲得檢測物體的表面信息。為了更好地提取工件的表面特征，本系統采用前向照明。由于電梯導軌表面對比度低、特征點少，使用激光器將網格投影到待測量的工件表面，使該表面具備確定的可識別紋理及特征。3.根據權利要求1所述的基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，其特征是，所述的相機，具體是：采用成本低廉、原理簡單的CCD工業攝像機進行圖像的采集，左右兩攝像機采用立體匯聚模式放置。4.根據權利要求1所述的基于雙目視覺的電梯導軌自動測量系統，其特征是，所述的相機標定，具體是：采用MATLAB平臺上的Jean-Yves Bouguet攝像機標定工具箱進行標定。5.根據權利要求1所述...

【專利技術屬性】
技術研發人員：秦煜，吳靜靜，安偉，
申請(專利權)人：江南大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32