[发明专利]一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法

权利要求书

1.一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

S000、在一个采样周期T内，利用正面摄像头及侧面摄像头同时采集同一根纱线的N组正面图像及侧面图像，共采集得到2N张图像；

S100、对N组正面图像及侧面图像进行处理获得N个纱线位置坐标，其中，对任意一组正面图像及侧面图像进行处理包括以下步骤：

S101、从正面图像及侧面图像中分割出纱线条干，获得正面纱线条干图像以及侧面纱线条干图像；

S102、去除正面纱线条干图像以及侧面纱线条干图像的噪点、平滑边界、填补区域空洞；

S103、获取纱线轮廓角点坐标：(x₁,y₁)、(x₂,y₂)、(x₃,y₃)、(x₄,y₄)，剪裁经过步骤S102处理的正面纱线条干图像以及侧面纱线条干图像获取正面ROI区域以及侧面ROI区域，选定公式为：

上式中，RangeH为正面ROI区域或侧面ROI区域的高度，RangeW为正面ROI区域或侧面ROI区域的宽度，H为正面纱线条干图像或侧面纱线条干图像的高度，X₁为正面ROI区域或侧面ROI区域的左边界坐标，X₂为正面ROI区域或侧面ROI区域的右边界坐标；以上变量的单位均为pixel；

S104、以正面ROI区域及侧面ROI区域的中心代表纱线在图像中的位置，则有：

纱线在正面图像的位置坐标为X_1z、X_2z为正面ROI区域的左边界坐标及右边界坐标；

纱线在侧面图像的位置坐标为X_1c、X_2c为侧面ROI区域的左边界坐标及右边界坐标；

由此得到纱线的空间位置坐标为(x,y)；

S200、去除通过步骤S100得到的N个空间位置坐标数据点中的离群点，基于最小二乘法拟合纱线运动边界模型，具体包括以下步骤：

S201、去除N个空间位置坐标数据点中的离群点；

S202、扫描剩余空间位置坐标数据点中的边界点并基于最小二乘法拟合边界函数，目标函数F(A,B,C,D,E)为：

式中，A、B、C、D、E为未知参数，N′为边界点的数量，(X_i,Y_i)为第i个边界点的坐标；

为使目标函数最小有:由此解出目标函数中的五个未知参数，得到边界函数有：

S300、针对图像的梯度信息对步骤S103中剪裁获得的正面ROI区域的清晰度进行评价，结合空间位置坐标数据进行图像清晰度与纱线位置的关联分析，具体步骤为：

S301、使用如下清晰度函数D(f)对步骤S103中剪裁获得的正面ROI区域进行评价：

式中，n、m分别为正面ROI区域像素行数和列数，f(x_i,y_i)为正面ROI区域中第(i,j)位像素点的灰度值，u为正面ROI区域灰度均值；

S302、以纱线位置坐标为圆心并以固定长度为半径画圆，该位置纱线图像清晰度函数值映射为填充色，基于步骤S202中求得的纱线运动边界函数确定热力图边界，绘制出表示图像清晰度分布的热力图；

S400、确定热力图中的最佳图像清晰度分布区域，根据该最佳图像清晰度分布区域确定可采集清晰图像的最大离焦范围R，以宽度为2R的搜索框搜索计算出用于拍摄正面图像的CMOS相机的最佳焦平面的位置参数，搜索流程为：

S401、设焦平面初始位置为P₀，P₀＝y_min+R，y_min为纱线运动边界最小纵坐标，即除离群点后所有空间位置坐标数据点的最小纵坐标值，沿Y轴移动搜索框使焦平面与搜索框的水平中线重合，根据步骤S104的空间位置坐标，计算剔除离群点后所有空间位置坐标数据点落入搜索框内的点数以及根据焦平面当前所处的Y轴坐标计算步骤S302得到热力图位于搜索框内部分的清晰度平均值，分别记为n₀和D₀；

S402、沿Y轴向上移动搜索框，步长为L，在不同焦平面位置分别计算点数及清晰度平均值，直至焦平面位置为y_max-R，y_max为纱线运动边界最大纵坐标，即除离群点后所有空间位置坐标数据点的最大纵坐标值；

设第i个焦平面位置为P_i，P_i＝y_min+R+i*L，i＝0,1,……，计算得到的像素点数及清晰度平均值分别记为n_i、D_i；

S403、计算每个焦平面位置所对应的V值，其中，第i个焦平面位置对应的V值为v_i，V_i＝n_i×Q+D_i×(1-Q)，式中，Q为权重，由不同纺纱参数下，纱线振动决定，振动频率越高，Q越小；所有V值中的最大值V_max对应的焦平面位置为最佳焦平面位置；

S500、根据最佳焦平面位置调节用于拍摄正面图像的CMOS相机的位置，完成该相机的校准过程。