[发明专利]基于向量遍历线结构光条纹中心坐标的计算方法

说明书

本发明公开了一种基于向量遍历线结构光条纹中心坐标的计算方法，包括下述步骤：定义线结构光条纹图像的坐标系；计算条纹主方向的条纹法向方向；分析条纹法向方向与图像x方向的夹角a；分析条纹法向方向与图像y方向的夹角b；比较a与b的大小，若a≤b，则基本向量方向为x方向；若ab，则基本向量方向为y方向；遍历基本向量序列，计算每个基本向量中的基本向量的条纹中心点坐标；得到线结构光条纹中心坐标P_i。本发明通过二次线性回归分析每个基本向量，并计算极大值点作为线结构光条纹中心坐标点，从而实现的线结构光条纹中心的高精度，高实时性获取。

技术领域

本发明涉及线结构光视觉二维或三维测量技术领域，特别涉及一种基于向量遍历线结构光条纹中心坐标的计算方法。

背景技术

线结构光视觉测量技术是一种主动视觉的二维或三维测量技术。它基于激光三角测量原理，具有高精度，测速快，非接触，成本低，体积小等优点，广泛应用于机器人智能引导，智能焊接，尺寸检测，逆向工程，遗产保护等方面。

线结构光视觉测量技术的测量原理是线结构光条纹投射到被测物体上，产生反映被测物体外形轮廓的线结构光条纹，视觉系统采集线结构光条纹图像后，通过线结构光条纹中心计算算法得到条纹中心在图像空间的坐标，通过标定将条纹中心在图像空间的坐标转换被侧物体表面的轮廓尺寸信息。进一步的，通过一维平移(工业机器臂，直线模组或者传送带等)，可实现被侧物体表面的三维测量。因此，线结构光条纹中心坐标的计算是线结构光视觉测量系统的重要环节，而快速、高精度、高鲁棒性的线结构光条纹中心坐标的计算是保证线结构光视觉测量系统实时性，高精度，高鲁棒性的关键。

Carsten Steger在期刊“IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence，20(2):113-125，1998”发表的“An Unbiased Detector ofCurvilinear Structures”中提出了一种基于Hessian矩阵运算的方法，得到图像中光条纹的法线方向，计算每个法线方向的极值点得到光条纹中心的亚像素坐标。基于CarstenSteger的方法不但可以高精度的求得光条纹中心的亚像素坐标，还可以估计出光条纹的外边界和宽度，因而广泛应用到字符识别，道路边界识别，医学图像骨架与血管的提取。但是，该算法需要大量的卷积操作与矩阵运算等耗时的算法，很难实现光条纹中心坐标的快速提取，难以满足快速的二维轮廓测量以及实时性要求高的三维测量场合。

专利“一种结构光条纹中心快速高精度提取方法”(专利号:200510123724.6)通过利用高斯函数的可分离性，提出了卷积递归快速算法，优化了Carsten Steger 的基于Hessian算法，大大的减小了算法的运算量，满足了一定的实时性要求。该方法在主频Pentium2.4G的PC机上，处理768X576图像，处理时间为200ms，比Carsten Steger的基于Hessian算法速度提高了三倍多。但是，随着线结构光视觉测量的实时性与精度要求越来越高，尤其是三维测量场合，由于测量节拍的限制，要求在极短的时间内进行快速的光条纹中心坐标计算。因此，毫秒级的光条纹中心坐标计算仍然无法满足需求。

胡斌在期刊“计算机工程与应用，38(11):59-60，2002”发表的“基于方向模板的结构光条纹中心检测方法”中提出了基于方向模板遍历的光条纹中心坐标的计算方法，通过使用多个不同形态的方向模板矩阵来比对方向变化比较大情况，从而确定光条纹中心坐标的亚像素位置，该方法抗白噪声能力比较强，能够检测出比较精细的光条纹中心结构，同时，还具有一定的修补断线的能力。但是，由于需要多个不同形态的方向模板与图像进行卷积操作，耗时问题仍然没有很好的解决。