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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

高礼圳, 刘书桂, 韩振华. 零件的角点提取及匹配定位[J]. 中国光学, 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]. 中国光学, 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:

    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 City No.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/mmv0/mmf/mmk2
    Camera1658.884533.36316.193 0400.000 289
    Camera2647.305498.3556.042 9610.006 233
    Camera3647.598498.71516.235 5310.000 288
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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/radβ/radγ/radtx/mmty/mmtz/mm
    Camera1-CMM-1.503 2830.064 378-0.046 754227.974 026-1 050.507 167-400.084 751
    Camera2-CMM0.044 251-0.248 223-1.523 188308.677 97870.639 17130.065 223
    Camera3-CMM-1.543 118-0.080 176-1.524 048-1529.503 317624.449 218-522.936 725
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    表  4  定位精度检测

    Table  4.   Positioning accuracy detection

    计算坐标/mmCMM测量坐标/mm误差/mm
    xyzxyzΔxΔyΔz
    1229.98607.47-752.80228.26608.13-753.521.72-0.790.72
    2229.13607.06-667.91229.84608.94-668.76-0.71-1.880.85
    3232.87602.95-667.16233.64604.06-668.52-0.77-1.111.36
    4402.91777.03-658.04401.29778.21-658.921.62-1.180.88
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出版历程
  • 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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