[发明专利]一种激光打标机焦距测量方法

说明书

本发明公开了一种激光打标机焦距测量方法，S1：用双目相机对目标物进行左右摄像头图像采集；S2：对相机标定后获取相机焦距与基线参数；S3：采用超像素分割法将采集的图像分割为超像素区域；S4：采用超像素网格运动统计进行特征点匹配；S5：分别计算匹配特征点的视差图后求平均得到平均视差，最终计算得到深度图。本发明无论是在测距精度上还是效率上都有明显提高，能够更满足激光打标机的实际需求。本发明能够实现实时测量输出的效果，能够为激光打标机流水化打标作业提供解决方案。

技术领域

本发明属于激光打标领域，涉及一种激光打标机焦距测量方法，特别是一种基于超像素网格运动统计特征匹配算法的激光打标机焦距测量方法。

背景技术

激光打标机是用激光束在各种不同的物质表面打上永久的标记。打标的方法是通过表层物质的蒸发露出深层物质，从而刻出精美的图案、商标和文字。现阶段激光打标机焦距测量方法均有所欠缺，这使得打标精度与打标效率受到影响。为了实现精确测距，人们提出了各种测距方法：中国专利CN111780715A公开了一种视觉测距方法，创建摄像头特征数据库，即机器人在摄像头定焦或变焦方式下，从不同距离拍摄已知尺寸的导航标志图片。机器人从图片中识别出导航标志，测量图片中导航标志的大小，建立定焦或变焦方式下，机器人与导航标志之间不同距离和图片中导航标志大小的对应关系表，计算得出机器人与导航标志的距离。该专利方法中对应关系表梯度对测量精度存在直接影响，当关系表中相邻数据间隔差较大时会对测量精度造成较大影响。中国专利CN109520480B公开了基于双目立体视觉的测距方法及测距系统，首先获取原始参考图像和原始目标图像，根据相机参数对原始参考图像和原始目标图像进行校正以得到对应的校正参考图像和校正目标图像。对校正参考图像和校正目标图像进行匹配代价计算以得到校正参考图像中每个像素点与校正目标图像中对应点之间的匹配代价，匹配代价包括特征匹配代价和发散匹配代价。对匹配代价进行代价聚合以得到对应的累计代价，根据累计代价计算校正参考图像中每个像素点对应的视差值，以完成测距。该专利方法中特征匹配算法计算校正参考图像中每个像素点与校正目标图像中对应点之间的特征匹配代价，这种全部计算的方式会花费较多时间，降低测距效率。而且特征点匹配会受同质区域过多的影响，降低匹配精度。

激光打标机在现实的生产生活中应用广泛，被打标工件种类日益丰富，提升激光打标机打标效率与准确率是现在急需解决的工业难题。现阶段对激光打标机调焦速率与打标精度要求日益提高，现有的测距方法不能满足实际需求。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于超像素网格运动统计特征匹配算法的激光打标机焦距测量方法，通过运用SLIC超像素分割法分别对采集到的左右图像进行超像素分割，对分割后的双目图像运用基于超像素网格运动统计的特征匹配算法进行特征点匹配，提高匹配精度与效率进而达到提高测距精度与效率的目的。

为解决上述技术问题，本发明的一种激光打标机焦距测量方法，包括以下步骤：

S1：用双目相机对目标物进行左右摄像头图像采集；

S2：对相机标定后获取相机焦距与基线参数；

S3：采用超像素分割法将采集的图像分割为超像素区域；

S4：采用超像素网格运动统计进行特征点匹配；

S5：分别计算匹配特征点的视差图后求平均得到平均视差，最终计算得到深度图。

进一步的，步骤S3中采用超像素分割法将采集的图像分割为超像素区域包括：

S3-1：初始化聚类中心；

S3-2：在聚类中心的选定邻域范围内重新选择聚类中心；

S3-3：将重新选择的聚类中心更新为该类所有像素的均值；

S3-4：判断聚类中心的位置信息是否发生改变，如果发生改变，则返回步骤S3-2，否则执行步骤S3-5；