[发明专利]一种基于线性回归的线结构光条纹中心提取方法

说明书

本发明公开了一种基于线性回归的线结构光条纹中心提取方法，方法如下：1、提取激光条纹图片的ROI；2、对图像依次进行阈值分割、腐蚀膨胀处理；3、提取线结构光的轮廓线；4、对于处理后结构光的上下轮廓线,在x方向上每隔n个像素进行线性回归得到两条互相平行的线，求取法线方向；5、求取整个上轮廓线所有点的法线方程，求取对应下轮廓点坐标，最后得到线结构光条纹中心坐标。与现有技术相比，本发明不仅可以应用于常规线结构，同样可用于变形的线结构光条纹中心提取，方法简单，运算快捷，提取精度高。

技术领域

本发明涉及一种机器视觉技术领域，尤其涉及一种基于线性回归的线结构光条纹中心提取方法。

背景技术

线结构光测量方法在表面测量检测、医疗诊断、三维重建和工业自动化等领域发挥着越来越重要的作用。例如在杆件焊缝系统中，焊缝中心线的提取需要以线结构光条纹中心的提取为前提，线结构光条纹中心提取的精度和实时性对焊缝识别及跟踪系统的性能起着关键作用。线结构光测量系统由线激光器、相机、镜头、工件等设备组成。线激光器将光线投射到杆面上，相机进行拍摄得到光线投射到表面得到的图像，对得到的图像进行处理分析得到线结构光的条纹中心。由于线激光器投射到杆件的光线具有一定的宽度，所以得到光线的条纹中心方法需要进行研究。

条纹中心的提取方法有很多种，传统的方法有高斯近似法、线性插值法、抛物线估计法、重心法等等，这些方法的提取精度不够，不适用于要求高精度和实时性的工业测量。

常用的结构光条纹中心提取方法有阈值法、灰度重心法、曲线拟合法、Hessian矩阵的Steger法、PCA主成分分析法。阈值法，速度较快但定位精度差；灰度重心法，仅适用于光带分散性较小的光条；曲线拟合方法，提取速度较慢；Hessian矩阵的Steger法具有很高的精度，但是需要进行至少5次高斯卷积运算，计算量大，实时性较差；PCA主成分分析法，虽然减少了计算的复杂度，但该方法是基于条纹的微分几何属性进行条纹中心提取，没有考虑线结构光条纹的灰度分布，存在一定误差。

发明内容

发明目的：本发明旨在提供一种简单快捷，高精度，且能应对变形线结构光条纹中心提取的方法。

技术方案：本发明提供了一种基于线性回归的线结构光条纹中心提取方法。

线结构光条纹中心提取方法，如下：

(1)提取激光条纹图片的ROI；

(2)对图像依次进行阈值分割，腐蚀膨胀处理；

(3)提取线结构光的轮廓线；

(4)对于处理后的结构光的的上下轮廓线,在x方向上每隔n个像素进行线性回归得到两条互相平行的线，求取法线方向；

(5)求取上轮廓线上所有点的法线方程；

(6)法线与下轮廓线相交得到下轮廓点坐标，求取线结构光条纹中心坐标。

在步骤(1)中通过提取图像的ROI，减少了待处理图像区域。

在步骤(2)中采用python中对应的腐蚀膨胀代码进行腐蚀膨胀处理，根据图像实际情况选取合适的核与图像进行卷积，并选取合适的迭代次数，使得结构光边缘光滑且清晰。

在步骤(3)中采用掏空内部点法提取线结构光的轮廓线。掏空内部点法原理如下：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点皆为黑，则将该点删除，得到线结构光的轮廓线。

在步骤(4)中对于提取得到的上下轮廓线，在x方向上每隔7个像素点进行一元线性回归，得到上下两条平行的直线函数式y₁＝kx+b₁与y₂＝kx+b₂,法线所在直线斜率为1/k，即1/k为该段7个像素点的法线方向。