[发明专利]一种线结构光中心线提取方法

说明书

本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种线结构光中心线提取方法，包括：对摄像机拍摄图像进行裁剪、特征提取、预处理、背景校正；选定分割阈值，对校正后的光条图像进行二值化处理；采用细化算法进行细化处理，对细化处理后的图像进行闭运算，得到包含单像素光条中心线的图像；从单像素光条中心线上选取m个像素点，转换为对应的图像坐标，并对图像坐标进行畸变矫正，利用畸变矫正后的图像坐标进行拟合，得到线结构光中心线。本发明能够解决图像背景不均匀的问题，使背景灰度均衡化，提高分割精度，从而获取得到具有一定像素宽度的结构光光条图像，提高中心线提取的提取速度、提取精度和准确性，满足视觉检测系统的实时性要求。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种线结构光中心线提取方法。

背景技术

结构光是一组由投影仪和摄像头组成的系统结构，其具有非接触、动态响应快、系统柔性好、成本低以及体积小等特点，已经广泛应用于产品加工质量控制和快速设计、自动控制、逆向工程以及自动控制等诸多领域。

结构光基于激光三角法原理进行非接触式测量，其原理在于：利用激光器产生线激光，照射到被测物体，通过摄像机从一定角度拍摄光条图像，最后基于光学三角原理获取物体表面三维信息。因此，从图像中获取光条中心线的准确性将直接影响物体表面坐标的测量精度。所谓的线结构光是指由点激光器激光源发出的点光源经过针孔，然后经过组合透镜的发散作用，形成的结构光。由于线结构光光条不是均匀的球面波也不是均匀的平面波，理想条件下的光条截面的灰度值特性分布是成高斯分布状态的，但实际情况下由于被测表面的反射性能和外界环境的光照强度等因素的影响，使得光条纹亮度特性的分布不再是标准的高斯分布，这就给激光光条的提取增加了困难。

目前，国内外针对光条中心线的提取算法大致可分三类：第一类是基于几何的提取方法：典型的是阈值法；第二类是能量法：典型的是极值法和重心法；第三类是方向法：典型的是方向模板法。其中极值法和阈值法易受光强分布和噪声的影响，精度较低。重心法虽然充分运用极值点周围的灰度信息，大大避免了光强变化带来的影响，对阈值法进行了优化的同时提高了提取精度。但重心法是按照每一行进行扫描的，对于弯曲条纹，其提取精度会受到一定影响，且算法复杂导致其提取缓慢，满足不了三维检测系统的测量速度要求。而方向模板法又比较复杂，运行效率低。

因此，目前需要寻求一种简单、运行效率高，同时提取速度快、提取精度和准确性高的线结构光中心线提取方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种线结构光中心线提取方法，能够简化提取过程，提高提取速度、提取精度和准确性，满足视觉检测系统的实时性要求。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

提供一种线结构光中心线提取方法，包括：

步骤1，对摄像机拍摄图像进行裁剪和特征提取，得到光条图像，进而对所述光条图像进行预处理，得到预处理后的光条图像；

步骤2，对所述预处理后的光条图像进行背景校正，得到校正后的光条图像；

步骤3，选定分割阈值，利用所述分割阈值对所述校正后的光条图像进行二值化处理，得到二值化图像；

步骤4，采用细化算法对所述二值化图像进行细化处理，得到细化处理后的图像，进而对细化处理后的图像进行闭运算，得到包含单像素光条中心线的图像；

步骤5，从所述单像素光条中心线上的全部M个像素点中任意选取m个像素点，m＜M；将所述m个像素点的像素坐标转换为对应的图像坐标，并对所述图像坐标进行畸变矫正，得到畸变矫正后的图像坐标；利用所述畸变矫正后的图像坐标进行拟合，得到线结构光中心线。