[发明专利]一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法

说明书

本发明提供一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法，其特征在于利用传统方法提取的轮廓线特征作为初始值，然后附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件，并在此基础上建立零件轮廓线多特征基本条件和约束条件的误差方程式，实现轮廓特征的整体迭代精确求解，从而将组成轮廓的各特征（如直线、圆弧和圆）进行精确分段识别，获得各特征的参数。本发明着重于提高零件轮廓线提取的精度，结果证明约束关系的引入能够有效地提高轮廓线多特征提取的精确度。

技术领域

本发明涉及一种附加约束条件的工业零件轮廓线的多特征提取方法，属于工业零件视觉检测领域。

背景技术

随着计算机以及计算机视觉等方面的不断发展进步，在目前工业零件的检测中，对机器视觉代替人眼对零件进行检测的需求越来越迫切。利用计算机视觉检测有很多优点，比如检测精度高、速度快、无接触、准确性也比较好，再加上目前计算机、摄像机等硬件价格不高，而人力资源的价格不断增长，相比之下，采用机器视觉代替人眼对零件进行检测可以大幅度降低成本，提高生产的效率，进而提高企业的竞争和生存能力。

在零件视觉检测过程中，经过图像边缘提取后，从待测零件图像可以得到平面轮廓像素点集合，属于同一个图元的轮廓像素点集合可构成如直线、圆弧等基本几何图元。二维测量中在对零件形状尺寸等参数检测时，一般都是根据图元的尺寸、形状和各图元的位置关系等进行检测，因此检测前必须先识别出组成零件轮廓的各图元的特征。三维测量中，也有利用零件的轮廓线进行视觉测量重建的研究，所以对轮廓基本图元进行精确地分割识别是视觉检测过程中一个关键步骤，会直接影响零件尺寸测量的准确性。国内外很多学者对此进行了广泛的研究，例如Hsin-Teng Sheu，Wu-Chih Hu，Alexander Kolesnikov，伍济钢等人结合曲率、投影高度、合并分裂等方法提取特征角点，实现了用圆弧和直线等图元描述轮廓的特征信息。但在提取过程中没有充分利用图元间存在的固有关系（如相切关系），这必然会影响角点提取的精确度。提高轮廓线多特征提取的精度，是工业零件检测领域提高检测精度亟待解决的技术问题。

因此考虑工业零件加工的特点，本发明在综合利用已有轮廓特征角点检测方法的基础上加入相关约束条件，实现利用直线和圆弧来对轮廓进行精确分割，提高轮廓线多特征提取的精度。

发明内容

本发明目的在于解决现有技术不足，提高工业零件视觉检测中要经常用到的轮廓线多特征提取精度，提供用于工业零件轮廓线的附加约束条件的多特征提取方案。即在提取零件轮廓线的初始多特征基础上附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件，对轮廓上的特征进行迭代精确提取，将组成轮廓的各特征如直线、圆弧和圆，进行精确分段识别，获得各特征的参数。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法，该方法包括如下步骤：

（1）从实际零件影像出发提取工业零件轮廓线的多特征作为本发明方法的初始值；

（2）零件轮廓线上多特征基本条件和约束条件误差方程式的建立；

（3）附约束条件的轮廓线多特征参数整体精确求解。