[发明专利]结构光定量精确测量算法

说明书

本发明涉及光定量技术领域，具体地说，涉及结构光定量精确测量算法。其包括确定被测物步骤；被测物标定步骤；结构光投射步骤；光条纹计算步骤；获取真实物理距离步骤。本发明中通过RGB三通道的高斯混合模型，初始化每个像素的初始值，并利用迭代Msx‑flow算法以达到最优化分割，另外采用GrabCut光条纹中心提取技术，单独分割出光条纹区域图像，然后在对此分割出的纯光条纹区域图像进行处理，Graph Cut作为一种有效的分割工具，进行图像分割完全基于图像自身的信息，从而降低分割错误出现的可能。

技术领域

本发明涉及光定量技术领域，具体地说，涉及结构光定量精确测量算法。

背景技术

目前，在一些精度较高的测量行业中，光定量测量被广泛应用，但如今光定量技术存在多个问题，分别如下：

1、条纹中心提取精度误差较大，测量精度和整个系统测量尺寸和真实尺寸差距较大；

2、受外界环境光、被测物体表面材质光学特性影响较大，噪声去除能力较弱。

发明内容

本发明的目的在于提供结构光定量精确测量算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供结构光定量精确测量算法，包括如下方法步骤：

S1.1、确定被测物：选取标定物；

S1.2、被测物标定：利用摄像机拍摄标定物的图像，且拍摄图像至少为5幅，并标定摄像机的内部参数矩阵及两类畸变参数；

S1.3、结构光投射：将结构光器的结构光投射到标定物的棋盘格上，并求取光条纹特征点的图像坐标和图像坐标到光平面坐标的转化矩阵及结构参数矩阵；

S1.4、光条纹计算：拍摄一组标定物直线移动扫描的光条纹图像，并计算每个图像的光条纹中心及坐标点；

S1.5、获取真实物理距离：利用每个光条纹图像的光条纹中心，结合位置参数及平面坐标到全局坐标转化矩阵，将每个光条纹中心安装扫描方式排列与特定位置，形成被测物体表面轮廓，将数据进行换算从而获取真实物理距离。

作为本技术方案的进一步改进，所述S1.1中标定物采用棋盘格标定纸，其大小优选采用210mm×297mm，并将其固定在平整胶板上。

作为本技术方案的进一步改进，所述S1.1中内部参数矩阵和两类畸变参数采用张正友算法进行设定，其设定步骤如下：

S2.1、将标定物的图像坐标进行转置；

S2.2、对标定物的图像坐标的单应性进行求解；

S2.3、利用循环对矩阵进行赋值，并对矩阵进行正交分解，以得到内参矩阵；

S2.4、根据内参矩阵获取摄像机的外参，然后利用外参获取畸变参数，并得到摄像机的外参矩阵。

作为本技术方案的进一步改进，所述S1.4中图像的光条纹中心及坐标点计算采用GrabCut中心提取算法，其迭代最小化步骤如下：

S3.1、对矩形框中的每个像素的参数赋值，以获取像素的参数的最小值；

S3.2、在图像数据中学习GMM参数，以获取GMM参数的最小值；

S3.3、利用Max-flow算法极小化Gibbs能量，以获取Gibbs能量的最小值；

S3.4、重复S3.1-3.3直至收敛，得到目标分割结果。

作为本技术方案的进一步改进，所述S1.5中获取真实物理距离的方法步骤如下：

S4.1、利用矩形框初定义矩形外的像素为背景，矩形内的像素被定义为前景；