[发明专利]一种涂胶缺陷检测设备多镜头环形图像拼接算法

说明书

本发明公开了一种涂胶缺陷检测设备多镜头环形图像拼接算法，涉及智能制造中涂胶缺陷视觉检测技术领域，为解决现有现有基于胶条和基底两类特征，如果仅使用基于特征点的拼接算法，由于特征种类少、甚至部分图像没有明显特征可以提取，因此算法稳定性差的问题。步骤一：对三个相机进行编号，依次为第一相机、第二相机和第三相机；步骤二：胶枪末端在图像中的位置与三个相机图像中心所约束的圆的圆心位置重合；步骤三：在胶枪末端图像的中心点建立基坐标系A₀，在各相机图像中心依次建立坐标系A₁、A₂、A₃；步骤四：根据上述参数，并代入具体数值；步骤五：将相机1图像的全部像素位置转换至A₀下，将第二相机和第三相机图像的全部像素位置转换至A₀下。

技术领域

本发明涉及涂胶缺陷视觉检测技术领域，具体为一种涂胶缺陷检测设备多镜头环形图像拼接算法。

背景技术

在智能制造涂胶缺陷视觉检测领域，是以中空结构形式的图像采集器，采集器沿周向均布多个相机，对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测，涂胶缺陷检测还包括连续性、宽度和位置等。

在涂胶缺陷视觉检测的图像中，由于采集器上的多个相机沿周向分布、且胶枪从采集器中间通孔穿过，因此每个相机拍摄的照片仅是沿胶枪投影平面的一个角度范围内的矩形视窗，各视窗之间存在部分重叠，根据涂胶运行方向的不同，胶条仅存在1～2个图像中，胶条之外的区域为涂胶的基底材料，一般为均匀纹理，如图2所示，涂胶场景的图像特点为一般包含胶条和基底两类特征，胶条具有较单一的边线特征，基底的特征不明显，有的相机拍摄的图片仅包含均匀的纹理特征，针对该场景的图像拼接，如果仅使用基于特征点的拼接算法，由于特征种类少、甚至部分图像没有明显特征可以提取，因此算法稳定性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种涂胶缺陷检测设备多镜头环形图像拼接算法，以解决上述背景技术中提出现有基于胶条和基底两类特征，如果仅使用基于特征点的拼接算法，由于特征种类少、甚至部分图像没有明显特征可以提取，因此算法稳定性较差的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种涂胶缺陷检测设备多镜头环形图像拼接算法，包括采集设备、涂胶枪、相机组：包括如下步骤：

步骤一：对相机组进行编号，依次为第一相机、第二相机和第三相机；

步骤二：涂胶枪末端在图像中的位置与相机组图像中心所约束的圆的圆心位置重合；

步骤三：在涂胶枪端图像的中心点建立基坐标系A₀，在相机组图像中心依次建立坐标系A₁、A₂、A₃；

步骤四：根据上述参数，并代入具体数值；

步骤五：将第一相机图像的全部像素位置转换至A₀下，将第二相机图像的全部像素位置转换至A₀下，将第三相机图像的全部像素位置转换至A₀下；

步骤六：判断图像之间的重叠部分，在重叠区域的小邻域范围内进行特征提取与匹配、图像配准、图像融合；

步骤七：若由于基底是均匀的纯色，两张图像重叠部分及其小邻域内无法提取特征点，则直接进行加权融合。

通过采用上述技术方案，首先利用坐标转换的原理将各相机拍摄的图像转换至同一坐标系，然后再对图像进行特征提取、配准和拼接处理，对特征提取质量较差的图像，则在图像坐标转换之后不进行特征提取和匹配，直接对重叠部分进行融合拼接。

进一步地，所述涂胶枪固定与采集设备内，所述相机组包括第一相机、第二相机和第三相机，且等距分布与采集设备内。