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零件的角点提取及匹配定位

高礼圳,刘书桂,韩振华

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高礼圳, 刘书桂, 韩振华. 零件的角点提取及匹配定位[J]. , 2016, 9(4): 397-404. doi: 10.3788/CO.20160904.0397
引用本文: 高礼圳, 刘书桂, 韩振华. 零件的角点提取及匹配定位[J]. , 2016, 9(4): 397-404.doi:10.3788/CO.20160904.0397
GAO Li-zhen, LIU Shu-gui, HAN Zhen-hua. Corner extraction and matching location of parts[J]. Chinese Optics, 2016, 9(4): 397-404. doi: 10.3788/CO.20160904.0397
Citation: GAO Li-zhen, LIU Shu-gui, HAN Zhen-hua. Corner extraction and matching location of parts[J].Chinese Optics, 2016, 9(4): 397-404.doi:10.3788/CO.20160904.0397

零件的角点提取及匹配定位

doi:10.3788/CO.20160904.0397
基金项目:

天津市自然科学基金重点资助项目No.13JCZDJC34500

详细信息
    作者简介:

    高礼圳:髙礼圳(1991-),男,江西吉安人,硕士研究生,主要从事图像处理和计算机视觉方面的研究。E-mail:gaolz1002@163.com

    通讯作者:

    刘书桂(1954-),男,湖南人,教授,博士,博士生导师,主要从事智能坐标测量技术、自动测量与控制技术方面的研究。E-mail:sgliu@tju.edu.cn

  • 中图分类号:TH744.3

Corner extraction and matching location of parts

Funds:

Key Project of Natural Science Foundation of Tianjin CityNo.13JCZDJC34500

More Information
    Corresponding author:E-mail:sgliu@tju.edu.cn
  • 摘要:本文基于三坐标测量机(CMM)设计了一套视觉检测系统,该系统能够对零件实际空间特征信息进行比较全面地提取。针对位于CMM平台上带有角点的零件,利用Harris算子提取从CMM三个不同方位获取的零件图像的角点。对于Harris算子提取到的角点,本文提出一种八链码搜索法和SUSAN区域法相结合的伪角点剔除方法,最后基于立体视觉的原理,提出“距离空间图”匹配算法,将以上3幅图像一一建立匹配关系。实验中多次改变零件在CMM中姿态时,多次实验数据表明本文的角点提取精度与真实角点间仅存在1~2像素的偏差,零件的定位误差为1~3mm。通过实验验证,角点匹配和定位的稳定性和精度满足要求,具有一定的抗干扰性和实用性。

  • 图 1八链码的方向图

    中文注解

    Figure 1.Eight-chain-code direction

    英文注解

    图 2相机与CMM的方位图

    中文注解

    Figure 2.Orientation diagram of camera and CMM

    英文注解

    图 3对极几何约束图

    中文注解

    Figure 3.Diagram of epipolar geometry

    英文注解

    图 4多视图确定空间点

    中文注解

    Figure 4.Multiple views to determine the point

    英文注解

    图 5距离空间图

    中文注解

    Figure 5.Diagram of distance space

    英文注解

    图 6角点图像

    中文注解

    Figure 6.Corner detection image

    英文注解

    图 7特征匹配结果

    中文注解

    Figure 7.Matching result

    英文注解

    表 1相机内部参数

    Table 1.Camera internal parameter

    μ0/mm v0/mm f/mm k2
    Camera1 658.884 533.363 16.193 040 0.000 289
    Camera2 647.305 498.355 6.042 961 0.006 233
    Camera3 647.598 498.715 16.235 531 0.000 288
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    表 2角点在各视图中的像素坐标

    Table 2.Pixel coordinates of corners in each view image

    Camera1(像素) Camera2(像素) Camera3(像素)
    1 (544,957) - (758,840)
    2 (533,805) (763,591) -
    3 - (783,560) (791,690)
    4 (815,723) (546,310) (526,631)
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    表 3相机与CMM之间的坐标转换关系

    Table 3.Relation of coordinate transformation between camera and CMM

    α/rad β/rad γ/rad tx/mm ty/mm tz/mm
    Camera1-CMM -1.503 283 0.064 378 -0.046 754 227.974 026 -1 050.507 167 -400.084 751
    Camera2-CMM 0.044 251 -0.248 223 -1.523 188 308.677 97 870.639 171 30.065 223
    Camera3-CMM -1.543 118 -0.080 176 -1.524 048 -1529.503 317 624.449 218 -522.936 725
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    表 4定位精度检测

    Table 4.Positioning accuracy detection

    计算坐标/mm CMM测量坐标/mm 误差/mm
    x y z x y z Δx Δy Δz
    1 229.98 607.47 -752.80 228.26 608.13 -753.52 1.72 -0.79 0.72
    2 229.13 607.06 -667.91 229.84 608.94 -668.76 -0.71 -1.88 0.85
    3 232.87 602.95 -667.16 233.64 604.06 -668.52 -0.77 -1.11 1.36
    4 402.91 777.03 -658.04 401.29 778.21 -658.92 1.62 -1.18 0.88
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  • 收稿日期:2016-04-05
  • 修回日期:2016-04-26
  • 刊出日期:2016-08-01

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