專利名稱：一種全自動(dòng)三維特征提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種全自動(dòng)三維特征提取方法，可用于三維測(cè)量系統(tǒng)中對(duì)被測(cè)工件特 征的提取，特征種類包括單點(diǎn)，圓孔，筋，平面等。本發(fā)明屬于光學(xué)測(cè)量領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
工件在加工的過程中，由于機(jī)床誤差、操作不規(guī)范等原因，會(huì)導(dǎo)致加工工件同理想 模型間存在著一定誤差。通過三維測(cè)量系統(tǒng)，可以獲得待測(cè)工件的三維點(diǎn)云，工件點(diǎn)云上的 諸如孔、筋、面等特征是幾何參數(shù)、約束信息等各種信息的綜合表達(dá)；特征同理想模型的比 對(duì)，可以在一定程度上反映出加工誤差；同時(shí)這些特征的精度，也對(duì)工件的質(zhì)量評(píng)價(jià)具有重 要意義。因此，能否快速、準(zhǔn)確、便捷地提取出待測(cè)工件三維點(diǎn)云上的特征成為三維點(diǎn)云處 理中急待解決的問題。目前國(guó)內(nèi)外的特征提取方法，在計(jì)算、實(shí)施的過程中一般都需要人工干預(yù)，手動(dòng)選 擇待測(cè)特征，這些方法耗時(shí)長(zhǎng)，操作復(fù)雜，對(duì)操作人員有一定的技術(shù)要求，不適用于工件的 大規(guī)模、快速化、規(guī)范化工業(yè)測(cè)量。本發(fā)明針對(duì)此提出了一種全自動(dòng)三維特征提取方法，此 方法具有快速，準(zhǔn)確，無需人工干預(yù)等特點(diǎn)，適用于多種類型工件的工業(yè)化測(cè)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種全自動(dòng)三維特征提取方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的缺 陷，能夠用于三維點(diǎn)云特征的全自動(dòng)提取。本發(fā)明的技術(shù)解決方案為對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行投影，得到深度圖像，在深度圖像上提 取定位特征，由定位特征確定工件坐標(biāo)系進(jìn)行坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，最后自動(dòng)提取其他特征。具體 包括以下步驟(1)用三維測(cè)量系統(tǒng)對(duì)工件進(jìn)行掃描，獲得待測(cè)工件的三維點(diǎn)云。(2)將每個(gè)視場(chǎng)的三維點(diǎn)云通過投影轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的深度圖像。(3)將所有單視場(chǎng)三維點(diǎn)云拼接到同一個(gè)測(cè)量坐標(biāo)系下。(4)根據(jù)定位孔所在視場(chǎng)，找到包含定位孔特征的深度圖像Img。(5)采用深度圖像邊緣提取算法，提取在深度圖像Img中待測(cè)工件的輪廓、邊緣， 得到邊緣圖像ImgE。(6)采用圖像標(biāo)記算法，對(duì)邊緣圖像ImgE進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記結(jié)束后同一邊緣上所有點(diǎn) 具有相同的標(biāo)記值，得到標(biāo)記圖像ImgT。(7)采用圓形輪廓搜索算法，搜索標(biāo)記圖像ImgT中的所有圓形輪廓。(8)記錄深度圖像Img中圓形輪廓的坐標(biāo)，并找到其在測(cè)量坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云， 對(duì)這些點(diǎn)云進(jìn)行擬合，得到空間圓的中心坐標(biāo)和直徑。根據(jù)設(shè)置的空間圓孔直徑范圍，剔除 不符合條件的空間圓，得到定位孔特征{Φη}，η = 1，2。(9)由自動(dòng)提取的定位孔特征{Φη}，η = 1，2，進(jìn)行測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊。(10)讀入所有待比對(duì)特征在工件設(shè)計(jì)模型下的三維理想坐標(biāo)，由特征自動(dòng)提取和比對(duì)算法 進(jìn)行自動(dòng)提取和比對(duì)。其中，步驟(5)中的深度圖像邊緣提取算法為設(shè)置深度差閾值Ttl，對(duì)整幅深度圖 像分別進(jìn)行行搜索與列搜索，所有與其相鄰像素之間深度差T，T ^ T0的像素都被提取出 來，得到所需邊緣圖像ImgE。其中，步驟(6)中的圖像標(biāo)記算法為為對(duì)邊緣圖像ImgE分別進(jìn)行逐行逐列掃描， 搜索每一像素點(diǎn)的右上3鄰域，屬于同一邊緣的點(diǎn)之間彼此相鄰，相鄰點(diǎn)之間賦予相同的 標(biāo)記值，再對(duì)標(biāo)記值的互相關(guān)聯(lián)關(guān)系建立索引表，由索引表對(duì)標(biāo)記圖進(jìn)行更新，完成標(biāo)記， 得到ImgT。其中，步驟(7)中的圓形輪廓搜索算法為對(duì)ImgT進(jìn)行重新搜索，確定每一個(gè)標(biāo)記 值M所存在區(qū)域的寬度范圍Width和高度范圍Height，對(duì)于圓形輪廓，其標(biāo)記值Μφ的寬度 范圍Widthtc和高度范圍Heightil之差小于設(shè)定的閾值T'，據(jù)此提取出所有可能為圓形輪 廓的圖像坐標(biāo)。其中，步驟(9)中的測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊的步驟為首先對(duì)于⑶中得到的定位孔 特征{Φη}，η = 1，2，取O1的圓心O1為工件坐標(biāo)系的圓心0，以Φ1; O2的圓心O1, O2的連 線方向?yàn)閄軸方向，以Φ” Φ2上表面所在平面的法向作為Z軸方向，進(jìn)而由X軸、Z軸方向 向量進(jìn)行叉積運(yùn)算，得到Y(jié)軸方向，建立工件坐標(biāo)系；然后，計(jì)算測(cè)量坐標(biāo)系同工件坐標(biāo)系 之間的關(guān)系，將拼接后的三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)化到工件坐標(biāo)系下，完成測(cè)量坐標(biāo)系的自動(dòng)對(duì)齊。其中，步驟(10)中的特征自動(dòng)提取和比對(duì)算法為由工件設(shè)計(jì)模型坐標(biāo)，確定所 有待比對(duì)特征所在視場(chǎng)，找到其對(duì)應(yīng)的深度圖像，通過投影，獲得待比對(duì)特征在深度圖像上 的坐標(biāo)。在相應(yīng)的標(biāo)記圖上，尋找與其坐標(biāo)最近的標(biāo)記點(diǎn)，其標(biāo)記值即為需要提取的 標(biāo)記值M,進(jìn)而對(duì)整幅ImgT進(jìn)行搜索，提取出所有標(biāo)記值為M的坐標(biāo)，再根據(jù)已知的坐標(biāo)系 關(guān)系，將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為工件坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，進(jìn)行圓孔、筋、面等的三維擬合，進(jìn)而求 出圓孔的直徑，筋的厚度等特征參數(shù)，同工件設(shè)計(jì)模型上的特征參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，得到比 對(duì)結(jié)果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于(1)能夠自動(dòng)提取定位特征，將測(cè)量坐標(biāo)系 轉(zhuǎn)換成已知的工件坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系的自動(dòng)轉(zhuǎn)換。(2)能夠自動(dòng)提取所需的孔、筋、面等特 征，目標(biāo)準(zhǔn)確，針對(duì)性強(qiáng)，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)際測(cè)量結(jié)果同工件設(shè)計(jì)理想模型的自動(dòng)比對(duì)，可 以有效地評(píng)價(jià)產(chǎn)品質(zhì)量。(3)采用基于深度圖像的特征提取方法，計(jì)算速度快，精度高，靈活 性強(qiáng)。


圖1為本發(fā)明一種三維全自動(dòng)特征提取方法的流程圖；
具體實(shí)施例方式一種全自動(dòng)三維特征提取方法，如圖1所示包括以下步驟(1)用三維測(cè)量系統(tǒng)對(duì)工件進(jìn)行掃描，獲得待測(cè)工件的三維點(diǎn)云。因三維測(cè)量系統(tǒng) 的單個(gè)視場(chǎng)測(cè)量范圍有限，對(duì)于大尺寸工件，需要掃描多個(gè)視場(chǎng)。(2)將每個(gè)視場(chǎng)的三維點(diǎn)云通過投影轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的深度圖像。深度圖像上投影點(diǎn) 坐標(biāo)(u，ν)與其對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)(Xw，Yff, Zff)滿足以下關(guān)系
其中，α x、α y、uQ、V。為攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，t為平移向量，它們都可以通 過攝像機(jī)標(biāo)定獲得。(3)將所有單視場(chǎng)三維點(diǎn)云拼接到同一個(gè)測(cè)量坐標(biāo)系下。拼接方法包括粘貼標(biāo) 志點(diǎn)、機(jī)械臂輔助拼接法等，是本領(lǐng)域的通用方法。(4)根據(jù)定位孔所在視場(chǎng)，找到包含定位孔特征的深度圖像Img。(5)采用深度圖像邊緣提取算法，提取在深度圖像Img中待測(cè)工件的輪廓、邊緣， 得到邊緣圖像ImgE。深度圖像邊緣提取算法是根據(jù)Img上邊緣像素與其相鄰的像素之間存在一定的 深度差，設(shè)置深度差閾值T。，對(duì)整幅深度圖像分別進(jìn)行行搜索與列搜索，所有與其相鄰像素 之間深度差T，T > Ttl的像素都被提取出來，得到所需邊緣圖像ImgE。(6)采用圖像標(biāo)記算法，對(duì)邊緣圖像ImgE進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記結(jié)束后同一邊緣上所有點(diǎn) 具有相同的標(biāo)記值，得到標(biāo)記圖像ImgT。圖像標(biāo)記算法為為對(duì)邊緣圖ImgE分別進(jìn)行逐行逐列掃描，搜索每一像素點(diǎn)的右 上3鄰域，屬于同一邊緣的點(diǎn)之間彼此相鄰，相鄰點(diǎn)之間賦予相同的標(biāo)記值，再對(duì)標(biāo)記值的 互相關(guān)聯(lián)關(guān)系建立索引表，由索引表對(duì)標(biāo)記圖進(jìn)行更新，完成標(biāo)記，得到ImgT。(7)采用圓形輪廓搜索算法，搜索標(biāo)記圖像ImgT中的所有圓形輪廓。圓形輪廓搜索算法為ImgT中，同一輪廓上所有點(diǎn)均具有相同的標(biāo)記值，對(duì)加份進(jìn) 行重新搜索，確定每一個(gè)標(biāo)記值M所存在區(qū)域的寬度范圍Width和高度范圍Height，對(duì)于圓 形輪廓，其標(biāo)記值Μφ的寬度范圍Widthtc和高度范圍Heightil之差小于設(shè)定的閾值T'，據(jù) 此提取出所有可能為圓形輪廓的圖像坐標(biāo)。(8)記錄二維深度圖像中圓形輪廓的圖像坐標(biāo)，并找到其在測(cè)量坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)的 點(diǎn)云，對(duì)這些點(diǎn)云進(jìn)行擬合，得到空間圓的中心坐標(biāo)和直徑。根據(jù)設(shè)置的空間圓孔直徑范 圍，剔除不符合條件的空間圓，得到定位孔特征{Φη}，η = 1，2。若最后仍然存在多個(gè)空間圓滿足條件，則根據(jù)所有空間圓對(duì)應(yīng)二維深度圖像中圓 心圖像坐標(biāo)，選擇距離二維深度圖像中心最近的一個(gè)為準(zhǔn)。(9)由自動(dòng)提取的定位孔特征{Φη}，η = 1，2，進(jìn)行測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊。測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊的步驟為首先對(duì)于⑶中得到的定位孔特征{Φη}，η = 1， 2，取O1的圓心O1為工件坐標(biāo)系的圓心0，以Φ1; Φ2的圓心O1,02的連線方向?yàn)閄軸方向， 以Φ”Φ2上表面所在平面的法向作為Z軸方向，進(jìn)而由X軸、Z軸方向向量進(jìn)行叉積運(yùn)算， 得到Y(jié)軸方向，建立工件坐標(biāo)系；然后，計(jì)算測(cè)量坐標(biāo)系同工件坐標(biāo)系之間的關(guān)系，將拼接 后的三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)化到工件坐標(biāo)系下，完成測(cè)量坐標(biāo)系的自動(dòng)對(duì)齊。(10)讀入所有帶比對(duì)特征在工件設(shè)計(jì)模型下的三維理想坐標(biāo)，由特征自動(dòng)提取和 比對(duì)算法進(jìn)行自動(dòng)提取和比對(duì)。其中，所有待比對(duì)的特征在工件設(shè)計(jì)模型下的三維坐標(biāo)，都提前以一定形式的XML 文件格式存儲(chǔ)，對(duì)這些文件進(jìn)行自動(dòng)讀取，將待比對(duì)的理想坐標(biāo)輸入進(jìn)程序。
特征自動(dòng)提取和比對(duì)算法的實(shí)施步驟為首先，由工件設(shè)計(jì)模型坐標(biāo)，確定所有待比對(duì)特征所在視場(chǎng)，找到其對(duì)應(yīng)的深度圖 像，通過投影，獲得待比對(duì)特征在深度圖像上的坐標(biāo)。然后針對(duì) 不同的特征，后續(xù)處理的方法不同。對(duì)于圓孔、筋等特征，以其投影的深 度圖像坐標(biāo)作為搜索定位，在相應(yīng)的邊緣標(biāo)記圖上尋找與其坐標(biāo)最近的標(biāo)記點(diǎn)，其標(biāo)記值 即為需要提取的標(biāo)記值M，進(jìn)而對(duì)整幅標(biāo)記圖進(jìn)行搜索，提取出所有標(biāo)記值為M的坐標(biāo)，再 根據(jù)已知的坐標(biāo)系關(guān)系，將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成工件坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，進(jìn)行圓孔、直線等的 三維擬合，進(jìn)而求出圓孔的直徑，筋的厚度等特征參數(shù)，同工件設(shè)計(jì)模型上的特征參數(shù)進(jìn)行 自動(dòng)比對(duì)；對(duì)于平面特征，對(duì)其對(duì)應(yīng)的深度圖像進(jìn)行面標(biāo)記(標(biāo)記方法同邊緣圖的標(biāo)記基 本相同)，在面標(biāo)記圖完成后，以工件設(shè)計(jì)模型上面特征的深度圖像坐標(biāo)為搜索定位，在面 標(biāo)記圖上尋找與其坐標(biāo)最相近的坐標(biāo)，提取此坐標(biāo)的標(biāo)記值N，進(jìn)而對(duì)整幅面標(biāo)記圖進(jìn)行搜 索，提取所有標(biāo)記值為N的坐標(biāo)，根據(jù)已知坐標(biāo)系的關(guān)系，將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成工件坐標(biāo)系下 的三維坐標(biāo)，進(jìn)行三維平面擬合，擬合結(jié)果與工件設(shè)計(jì)模型上的理想平面進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)；對(duì) 于單點(diǎn)坐標(biāo)，直接用其投影的深度圖像坐標(biāo)作為定位，在深度圖像上進(jìn)行搜索，搜索出與其 坐標(biāo)相近的六個(gè)點(diǎn)，將這個(gè)六個(gè)點(diǎn)的深度圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成工件坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，將這 些三維坐標(biāo)擬合成一個(gè)小平面F，將工件設(shè)計(jì)模型上的理想三維坐標(biāo)A向平面F投影，投影 線的垂足B即為A在工件測(cè)量坐標(biāo)下對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)，A與B的距離d即為測(cè)量誤差。
權(quán)利要求
1.一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于包括以下步驟(1)用三維測(cè)量系統(tǒng)對(duì)工件進(jìn)行掃描，獲得待測(cè)工件的三維點(diǎn)云；(2)將每個(gè)視場(chǎng)的三維點(diǎn)云通過投影轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的深度圖像；(3)將所有單視場(chǎng)三維點(diǎn)云拼接到同一個(gè)測(cè)量坐標(biāo)系下；(4)根據(jù)定位孔所在視場(chǎng)，找到包含定位孔特征的深度圖像Img；(5)采用深度圖像邊緣提取算法，提取在深度圖像Img中待測(cè)工件的輪廓、邊緣，得到 邊緣圖像；(6)采用圖像標(biāo)記算法，對(duì)邊緣圖像^11 進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記結(jié)束后同一邊緣上所有點(diǎn)具有 相同的標(biāo)記值，得到標(biāo)記圖像；(7)采用圓形輪廓搜索算法，搜索標(biāo)記圖像Li^t中的所有圓形輪廓。(8)記錄深度圖像Liig中圓形輪廓的坐標(biāo)，并找到其在測(cè)量坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云，對(duì)這 些點(diǎn)云進(jìn)行擬合，得到空間圓的中心坐標(biāo)和直徑；根據(jù)設(shè)置的空間圓孔直徑范圍，剔除不符 合條件的空間圓，得到定位孔特征{Φη}，η = 1,2 ；(9)由自動(dòng)提取的定位孔特征{Φη}，η= 1，2，進(jìn)行測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊；(10)讀入所有待比對(duì)特征在工件設(shè)計(jì)模型下的三維理想坐標(biāo)，由特征自動(dòng)提取和比對(duì) 算法進(jìn)行自動(dòng)提取和比對(duì)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于所述的步驟(5) 中的深度圖像邊緣提取算法為設(shè)置深度差閾值Ttl，對(duì)整幅深度圖像分別進(jìn)行行搜索與列 搜索，所有與其相鄰像素之間深度差T，T ^ TO的像素都被提取出來，得到所需邊緣圖像 ImgE。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于所述的步驟(6) 中的圖像標(biāo)記算法為為對(duì)邊緣圖像^11 分別進(jìn)行逐行逐列掃描，搜索每一像素點(diǎn)的右上 3鄰域，屬于同一邊緣的點(diǎn)之間彼此相鄰，相鄰點(diǎn)之間賦予相同的標(biāo)記值，再對(duì)標(biāo)記值的互 相關(guān)聯(lián)關(guān)系建立索引表，由索引表對(duì)標(biāo)記圖進(jìn)行更新，完成標(biāo)記，得到L^T。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于所述的步驟(7) 中的圓形輪廓搜索算法為對(duì)^^進(jìn)行重新搜索，確定每一個(gè)標(biāo)記值M所存在區(qū)域的寬度 范圍Width和高度范圍Height，對(duì)于圓形輪廓，其標(biāo)記值Μφ的寬度范圍Widthtc和高度范 圍Heighttc之差小于設(shè)定的閾值T'，據(jù)此提取出所有可能為圓形輪廓的圖像坐標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于所述的步驟(9) 中的測(cè)量坐標(biāo)系自動(dòng)對(duì)齊的步驟為首先對(duì)于步驟(8)中得到的定位孔特征{Φη}，η = 1， 2，取O1的圓心O1為工件坐標(biāo)系的圓心0，以Φ1; Φ2的圓心O1A2的連線方向?yàn)閄軸方向， 以Φ”Φ2上表面所在平面的法向作為Z軸方向，進(jìn)而由X軸、Z軸方向向量進(jìn)行叉積運(yùn)算， 得到Y(jié)軸方向，建立工件坐標(biāo)系；然后，計(jì)算測(cè)量坐標(biāo)系同工件坐標(biāo)系之間的關(guān)系，將拼接 后的三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)化到工件坐標(biāo)系下，完成測(cè)量坐標(biāo)系的自動(dòng)對(duì)齊。6、根據(jù)權(quán)利要求1所述 的一種全自動(dòng)三維特征提取方法，其特征在于所述的步驟(10)中的特征自動(dòng)提取和比對(duì) 算法為由工件設(shè)計(jì)模型坐標(biāo)，確定所有待比對(duì)特征所在視場(chǎng)，找到其對(duì)應(yīng)的深度圖像，通 過投影，獲得待比對(duì)特征在深度圖像上的坐標(biāo)；在相應(yīng)的標(biāo)記圖^11 上，尋找與其坐標(biāo)最近 的標(biāo)記點(diǎn)，其標(biāo)記值即為需要提取的標(biāo)記值M，進(jìn)而對(duì)整幅^11 進(jìn)行搜索，提取出所有標(biāo)記 值為M的坐標(biāo)，再根據(jù)已知的坐標(biāo)系關(guān)系，將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為工件坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，進(jìn)行圓孔、筋、面等的三維擬合，進(jìn)而求出圓孔的直徑，筋的厚度等特征參數(shù)，同工件設(shè)計(jì)模型 上的特征參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，得到比對(duì)結(jié)果。
全文摘要
一種全自動(dòng)三維特征提取方法，該方法首先將立體視覺測(cè)量系統(tǒng)獲得的所有單視場(chǎng)的三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)化為單視場(chǎng)的深度圖像；再將單視場(chǎng)點(diǎn)云進(jìn)行拼接，然后由工件已知的定位特征，在相應(yīng)的深度圖像上進(jìn)行自動(dòng)搜索和提取，得到工件的定位特征，從而將拼接后的三維點(diǎn)云自動(dòng)轉(zhuǎn)換到工件坐標(biāo)系下；再輸入工件所有待測(cè)特征在工件設(shè)計(jì)模型中的理想坐標(biāo)，將特征分成孔徑、筋、平面等幾種類型，分別在深度圖像上進(jìn)行自動(dòng)提取，得到二維深度圖像坐標(biāo)；查找二維深度圖像坐標(biāo)對(duì)應(yīng)工件坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)，計(jì)算后獲得各特征的三維信息。該方法具有全自動(dòng)、靈活、擴(kuò)展性好的特點(diǎn)，可用于各種已知定位特征工件的三維特征自動(dòng)提取。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102135417SQ20101060623
公開日2011年7月27日 申請(qǐng)日期2010年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月26日
發(fā)明者姜宏志, 李旭東, 梁宵月, 趙慧潔 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)