賈振元，樊超楠，劉　巍，楊景豪，徐鵬濤

(大連理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116024)

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雙目視覺(jué)測(cè)量中等匹配點(diǎn)的光條中心提取

賈振元，樊超楠，劉巍*，楊景豪，徐鵬濤

(大連理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116024)

為了精確、快速提取激光條中心，使其提取結(jié)果更適用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)特征尺寸的雙目視覺(jué)測(cè)量，提出了一種等匹配點(diǎn)的激光條中心提取方法。利用灰度重心法粗提取出激光條中心點(diǎn)，計(jì)算灰度梯度方向，確定光條邊界。接著，根據(jù)左右圖像中激光條的粗提取結(jié)果確定基準(zhǔn)光條，對(duì)另一幅圖像中的對(duì)應(yīng)光條進(jìn)行插值。然后結(jié)合灰度梯度方向與插值結(jié)果對(duì)激光條進(jìn)行重提取，得到等匹配點(diǎn)的亞像素中心坐標(biāo)。最后，利用激光條中心點(diǎn)提取結(jié)果重建陶瓷平板、金屬板表面及加工現(xiàn)場(chǎng)鍛件表面的特征信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法提取陶瓷板與金屬板的激光條中心點(diǎn)的匹配率分別為99.887%與98.276%，寬度重建的相對(duì)誤差分別為0.638%與0.488%，激光條中心提取結(jié)果能有效重建鍛件表面的特征信息，滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)測(cè)量的精度、速度和魯棒性要求。

雙目視覺(jué)測(cè)量；光條中心提取；等匹配點(diǎn)；亞像素

1　引　言

作為機(jī)器視覺(jué)方法中的一種，雙目立體視覺(jué)技術(shù)以其精度高、實(shí)時(shí)在線、非接觸及可獲取全域信息等優(yōu)勢(shì)在工程測(cè)量中得到了廣泛應(yīng)用[1-3]。雙目立體視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)通常采用線激光作為輔助光源，利用雙目攝像機(jī)采集激光條的原始數(shù)據(jù)。由于激光器投射出的激光條在被測(cè)物表面具有一定寬度，雙目攝像機(jī)采集到的激光條也具有一定寬度，需要通過(guò)提取圖像中激光條中心點(diǎn)重建測(cè)量所需要的特征信息，得到測(cè)量要求的尺寸或形貌參數(shù)[4-5]。因此，激光條中心點(diǎn)提取是雙目視覺(jué)測(cè)量中的重要環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確、高效地提取出激光條中心點(diǎn)對(duì)提高雙目視覺(jué)測(cè)量的精度、速度、魯棒性極為重要。

傳統(tǒng)的光條中心提取方法主要利用光條自身的幾何屬性及其灰度信息，包括曲線擬合法和灰度重心法等[6]。然而，這些方法均未考慮截面的方向問(wèn)題。Steger利用Hessian陣計(jì)算了光條方向，在光條的法矢量方向上提取中心點(diǎn)[7-8]，這是一種高精度的光條提取算法，然而較大的計(jì)算量及復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置限制了它在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用。針對(duì)各類光條提取方法的優(yōu)勢(shì)以及不同的應(yīng)用需求，眾多學(xué)者展開了研究，以期獲得更具適應(yīng)性的中心提取結(jié)果。熊會(huì)元等人在利用閾值法獲取光條中心初值的基礎(chǔ)上，以灰度梯度與Bazen方法確定中心提取的截面方向，從而獲得了精確的光條中心[9]。賈倩倩等人以光條中點(diǎn)的梯度方向確定光條的法向，設(shè)定合理的梯度閾值實(shí)現(xiàn)了光條中心的亞像素提取[10]。趙博華等人提出了一種適用于粗糙金屬表面的光條中心提取方法，通過(guò)對(duì)噪聲來(lái)源及其特性進(jìn)行分析有效去除了光條投射在粗糙金屬表面上時(shí)常見(jiàn)的噪聲，利用灰度重心法提取出了光條的中心[11]。田慶國(guó)等人通過(guò)多邊形表征輪廓線實(shí)現(xiàn)激光條的分段，對(duì)每段光條分別確定提取的截面方向，利用灰度重心法實(shí)現(xiàn)了截面內(nèi)光條中心的快速高精度提取[12]。劉振等人在灰度閾值的基礎(chǔ)上以互相關(guān)值區(qū)分光條的有效區(qū)域與噪聲，通過(guò)曲線擬合法提取中心點(diǎn)，提高了曲線擬合法的抗干擾性和魯棒性[13]。李鳳嬌等人利用細(xì)化光條的方式得到光條中心初值，并在此基礎(chǔ)上選取最優(yōu)的高斯核方差求得光條的亞像素中心，有效解決了高反光環(huán)境下光條中心的高精度提取問(wèn)題[14]。上述方法考慮到了激光條中心提取的速度、方向性與算法的抗噪性，解決了不同環(huán)境下激光條中心精確提取存在的問(wèn)題，然而并未針對(duì)提取結(jié)果在雙目視覺(jué)系統(tǒng)下的魯棒性開展研究。

本文提出了一種基于等匹配點(diǎn)需求的激光條中心點(diǎn)提取方法。在分析雙目視覺(jué)系統(tǒng)測(cè)量原理及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量環(huán)境中光條特性的基礎(chǔ)上，利用灰度重心法粗提取由左右攝像機(jī)同時(shí)采集得到的被測(cè)物表面的激光條中心，計(jì)算光條的灰度梯度，判斷光條邊界；通過(guò)比對(duì)兩幅圖像的粗提取結(jié)果確定基準(zhǔn)光條及需要插值的對(duì)應(yīng)光條，并進(jìn)行激光條中心點(diǎn)的重提取，得到滿足一一對(duì)應(yīng)關(guān)系的特征點(diǎn)；最后，利用極線約束對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行匹配并重建待測(cè)物表面的特征信息，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的激光條中心點(diǎn)提取方法的精度及現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的速度和魯棒性。

2　測(cè)量原理

2.1雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)

本文采用的雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)由輔助光源(激光器)、雙目攝像機(jī)(左攝像機(jī)、右攝像機(jī))、圖形工作站以及待測(cè)物體組成，如圖1所示。測(cè)量前，需要對(duì)整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，以確定攝像機(jī)所拍攝的圖像、攝像機(jī)及被測(cè)物之間的空間關(guān)系。測(cè)量時(shí)，激光器發(fā)出線狀光投射到待測(cè)物體表面作為特征信息，雙目攝像機(jī)采集激光條及待測(cè)物圖像，圖形工作站處理激光條的特征信息，然后利用系統(tǒng)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行左右攝像機(jī)特征信息的匹配，完成特征的三維重建，獲得待測(cè)物體的幾何尺寸。

圖1　雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)示意圖

圖2　雙目視覺(jué)測(cè)量原理圖

實(shí)際測(cè)量中，攝像機(jī)獲取的待測(cè)物表面激光條圖像具有一定寬度，采用圖像中激光條的中心點(diǎn)作為尺寸測(cè)量的有效特征信息。如圖2所示，以被測(cè)物表面激光條上在世界坐標(biāo)系OXWYWZW的3個(gè)空間點(diǎn)P1，P2，P3為例，P1l，P2l，P3l及P1r，P2r，P3r分別為左右攝像機(jī)拍攝圖像中的點(diǎn)基元，通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)可確定以兩攝像機(jī)光心Ol，Or為原點(diǎn)的左右攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的空間位置關(guān)系參數(shù)Rc，Tc及它們與世界坐標(biāo)系的空間位置關(guān)系參數(shù)Rl，Tl和Rr，Tr，進(jìn)而得到標(biāo)定參數(shù)R，T。利用左右圖像中P1l，P2l，P3l及P1r，P2r，P3r的精確二維坐標(biāo)，點(diǎn)基元間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系以及標(biāo)定參數(shù)，可重建P1，P2，P3的空間三維坐標(biāo)。因此，在由左右攝像機(jī)拍攝的激光條圖像進(jìn)行三維重建還原被測(cè)物尺寸的過(guò)程中，激光條中心點(diǎn)的提取精度及提取后左右圖像中點(diǎn)基元匹配的準(zhǔn)確性，對(duì)三維重建的精度、速度及魯棒性至關(guān)重要。

2.2加工現(xiàn)場(chǎng)雙目視覺(jué)測(cè)量的光條特性分析

在雙目視覺(jué)測(cè)量中，理論上激光條光強(qiáng)在其截面服從高斯分布，然而在實(shí)際測(cè)量環(huán)境下，拍攝圖像受到各種因素的影響，光條強(qiáng)度并不嚴(yán)格服從高斯分布[15]。分析在鍛件廠使用CCD攝像機(jī)獲取的鍛件表面的激光條圖像，結(jié)果如圖3所示。

(a)實(shí)際拍攝的光條圖像

(b)圖像灰度分布

如圖3(a)所示，選取整體灰度分布較為均勻的光條，對(duì)同一根激光條上的5個(gè)不同截面位置討論其截面灰度的分布情況，圖3(b)為激光條不同位置的截面灰度分布。由此可知，選取的截面位置不同，光條在截面內(nèi)的灰度分布不同且差異較大。因此，在加工現(xiàn)場(chǎng)的在線測(cè)量中，利用同一種曲線模型進(jìn)行光條截面能量的擬合會(huì)有較大的提取誤差。HESSIAN陣方法的計(jì)算量較大且參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，而灰度重心法能夠減小因激光條形態(tài)不對(duì)稱、灰度分布不均勻等引起的誤差，且對(duì)截面位置的改變不敏感，較一般的中心提取方法的魯棒性更強(qiáng)，同時(shí)兼顧了提取精度與速度[16]，所以在線測(cè)量中灰度重心法的應(yīng)用更為廣泛。

常用的光條中心提取算法通常以某一方向的像素為單位確定光條中心點(diǎn)提取的橫截面位置，并在該橫截面內(nèi)進(jìn)行激光條中心點(diǎn)的精確提取。對(duì)于雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，測(cè)量過(guò)程中左右攝像機(jī)視場(chǎng)不可避免地存在差別，以像素為單位確定提取位置的方法往往導(dǎo)致左右圖像中同一激光條提取出的中心點(diǎn)數(shù)量不一致。本文選取加工現(xiàn)場(chǎng)雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)采集到的激光條邊界較為清晰的左右圖像，對(duì)其中5根激光條以每行像素為橫截面的方式進(jìn)行中心點(diǎn)提取，提取后的中心點(diǎn)數(shù)量如表1所示。

表1　左右圖像激光條中心點(diǎn)數(shù)量

由于雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的布局受工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的限制，左右攝像機(jī)視場(chǎng)存在差別，因而其左右圖像的光條點(diǎn)數(shù)不一致。左右圖像中待匹配的中心點(diǎn)實(shí)際上并不嚴(yán)格對(duì)應(yīng)被測(cè)物表面的同一個(gè)真實(shí)點(diǎn)，將它們強(qiáng)行匹配會(huì)影響后續(xù)的重建結(jié)果，從而影響測(cè)量精度。

3　光條中心提取方法

雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)精準(zhǔn)測(cè)量的前提是特征信息的高精度獲取?？紤]到激光條的灰度特性，同時(shí)使提取結(jié)果更有利于提高測(cè)量后續(xù)匹配和重建的精度，本文提出了等匹配點(diǎn)的激光條中心提取方法。采用灰度重心法進(jìn)行激光條中心的粗提取，以左右圖像中同一激光條粗提取中心點(diǎn)數(shù)量多的為基準(zhǔn)光條，對(duì)相應(yīng)激光條進(jìn)行插值計(jì)算，最后對(duì)基準(zhǔn)光條及插值后激光條進(jìn)行中心點(diǎn)重提取。

3.1光條中心粗提取

提取激光條中心前，對(duì)左右攝像機(jī)拍攝得到的二維圖像進(jìn)行預(yù)處理，分離背景并降低噪聲，確定感興趣區(qū)域Iimage，在此基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際的待測(cè)物的邊界信息獲取激光條的首尾邊界，進(jìn)一步確定激光條特征的感興趣區(qū)域Ilaser。

根據(jù)雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中激光條圖像的灰度特性，選取合適的灰度閾值Gthreshold，根據(jù)式(1)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理：

(1)

其中：0-uv為圖像坐標(biāo)系，g(u,v)表示像素坐標(biāo)為(u,v)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值。若f(u,v)=0，則像素點(diǎn)(u,v)為背景；若f(u,v)=1，則像素點(diǎn)(u,v)為有效信息點(diǎn)。保留f(u,v)=1的所有像素點(diǎn)(u,v)，構(gòu)成二維圖像感興趣區(qū)域Iimage。

在圖像獲取過(guò)程中，以激光條整體的近似方向?yàn)樽鴺?biāo)軸ov方向。沿ov方向提取以單像素為單位ou方向內(nèi)激光條的灰度重心點(diǎn)，如式(2)所示，可求得每行像素的激光條中心點(diǎn)坐標(biāo)：

(2)

其中：vi為第i行像素所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)在ov方向的坐標(biāo)值，則(u,vi)為第i行像素所對(duì)應(yīng)的所有像素點(diǎn)，所得(uic，vic)為第i行像素內(nèi)的激光條中心像素坐標(biāo)初值。遍歷Iimage內(nèi)的每行像素點(diǎn)，可求得激光條所有中心點(diǎn)的像素坐標(biāo)初值。

在雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)所獲取的圖片中，由于被測(cè)物及背景的表面屬性不同且具有一定的空間關(guān)系，其二維圖像的灰度分布也并不相同，對(duì)Iimage中粗提取出的激光條中心點(diǎn)進(jìn)行灰度值及幾何位置變化的相關(guān)判斷，可確定激光條投射在待測(cè)物表面的首尾邊界點(diǎn)。

對(duì)g(u,v)求取偏導(dǎo)數(shù)可得到(uic，vic)對(duì)應(yīng)的灰度梯度值(uic，vic)，即有：

(3)

如圖4所示，根據(jù)圖像灰度的分布特性，灰度梯度的絕對(duì)值在邊緣處較大，可利用激光條中心點(diǎn)(uic，vic)在ov方向的梯度值絕對(duì)值|vic|判斷激光條在待測(cè)物邊界處的中心點(diǎn)坐標(biāo)。根據(jù)實(shí)際測(cè)量情況選取合適的灰度梯度閾值vthreshold，以式(4)作為邊界判斷條件進(jìn)行判斷：

(4)

如圖4(a)所示，比較滿足邊界條件的像素中心點(diǎn)在ov方向的坐標(biāo)值，可得到激光條的首尾邊界中心點(diǎn)。實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，不是所有的待測(cè)物邊緣都具有比較明顯的梯度變化，在圖像灰度基本呈現(xiàn)一致的情況下，基于灰度變化的定位方式會(huì)失效。基于光條的連續(xù)性，待測(cè)物與背景之間的空間位置關(guān)系會(huì)使光的曲率發(fā)生變化，如圖4(b)所示，可以利用光條中心線曲率的變化來(lái)定位這一類邊界點(diǎn)。將光條邊界點(diǎn)附近的中心點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合得到F(u，v)=0，根據(jù)零穿越定理在最大曲率變化處有F″(u，v)=0，即為邊界點(diǎn)的位置。

(a)灰度梯度變化定位(a)Localization withgray gradient

(b)曲率變化定位(b)Localization with　curvature change

3.2插值與光條中心重提取

左右激光條圖像粗提取操作得到的中心點(diǎn)數(shù)量不相同，對(duì)另一幅圖像的激光條插值進(jìn)行光條中心重提取。

根據(jù)3.1節(jié)可得左右圖像中激光條的有效中心點(diǎn)，其點(diǎn)數(shù)分別為nL，nR。在左右圖像中對(duì)同一根光條的中心點(diǎn)數(shù)進(jìn)行比較，確定插值單位q，即：

(5)

插值點(diǎn)ov方向的坐標(biāo)計(jì)算方法為：

v=v1+i·q，i=1，2，3，…，n，

(6)

其中：v1為待插值光條起始點(diǎn)ov方向的坐標(biāo)，n為基準(zhǔn)圖像中光條中心點(diǎn)的數(shù)量。

對(duì)基準(zhǔn)光條及插值后的圖像進(jìn)行光條精提取，確定精提取的激光條中心點(diǎn)的搜索方向l：

(7)

對(duì)每個(gè)中心點(diǎn)初值按其所對(duì)應(yīng)的l方向確定中心點(diǎn)的感興趣區(qū)域Icentre：

(8)

求取激光條在該方向內(nèi)的灰度重心，得到：

(9)

其中：g(u,v)為(u,v)對(duì)應(yīng)的灰度值。

插值光條在精提取后，光條中心提取的光條中心點(diǎn)分布均勻，且左右圖像中激光條中心點(diǎn)數(shù)相等。按順序一致性原則設(shè)定左右圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)為初始匹配點(diǎn)對(duì)，利用標(biāo)定結(jié)果與極線約束剔除初始匹配點(diǎn)對(duì)中的粗大誤差，可實(shí)現(xiàn)中心點(diǎn)的一一匹配。

4　實(shí)驗(yàn)分析

應(yīng)用Matlab實(shí)現(xiàn)本文方法，利用實(shí)驗(yàn)室自主搭建的雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。如圖5所示，采用兩臺(tái)裝有50 mm定焦鏡頭且分辨率為4 008 pixel×2 672 pixel的SVS11002C攝像機(jī)，采用450 nm藍(lán)紫激光器作為線激光光源，圖形工作站為HP-Z820。

圖5　雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)

4.1實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)

4.1.1方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法應(yīng)用在雙目視覺(jué)測(cè)量中的優(yōu)勢(shì)，選取800 mm×600 mm的標(biāo)準(zhǔn)陶瓷平板作為被測(cè)物進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，視場(chǎng)為2 m×1.4 m。選用工業(yè)測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用最為廣泛的灰度重心法作為對(duì)比，分別利用灰度重心法和本文方法提取被測(cè)物表面的激光條。

由表2可見(jiàn)，直接利用灰度重心法得到的左右圖像的激光條中心點(diǎn)數(shù)量相差較大，而利用本文方法得到的激光條中心點(diǎn)數(shù)量一致。采用極線約束方法匹配提取出的激光條中心點(diǎn)構(gòu)成的初始匹配點(diǎn)對(duì)，本文提出的激光條中心點(diǎn)提取方法得到的提取結(jié)果匹配率達(dá)到99.887%。

表2　灰度重心法與本文方法提取點(diǎn)數(shù)

基于三角原理[16-17]對(duì)兩種方法得到的匹配點(diǎn)進(jìn)行三維重構(gòu)。如圖6(a)所示，直接利用灰度重心法得到的重建結(jié)果中存在如下問(wèn)題：

(1)誤匹配點(diǎn)較多。表現(xiàn)為圖中明顯的離散噪聲，主要因?yàn)樘崛〗Y(jié)果不滿足極線約束或存在共極線現(xiàn)象。

(2)大量特征信息丟失。這是由于提取結(jié)果中心的點(diǎn)數(shù)量相差較大，所以在利用極線約束進(jìn)行匹配的過(guò)程中易因中心點(diǎn)不滿足約束條件、匹配初值選取不當(dāng)而導(dǎo)致無(wú)法匹配，如圖6(a)中光條8、9缺失邊界信息，無(wú)法用于后續(xù)測(cè)量。數(shù)據(jù)量的減少將極大影響測(cè)量精度。

(3)缺少邊界信息判斷。邊界信息對(duì)于實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)特征尺寸的測(cè)量具有重要意義，因提取方法缺少邊界識(shí)別的過(guò)程，故需要對(duì)重建數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界信息的判斷，從而增大了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)還原長(zhǎng)度、高度及軸類直徑等特征尺寸的難度。

(b)灰度重心法

(a)本文方法

相比之下，如圖6(b)所示，本文的提取方法得到了等量的光條中心點(diǎn)，可構(gòu)成合理的初始匹配點(diǎn)對(duì)，有效避免了漏匹配與誤匹配，保證了測(cè)量所需數(shù)據(jù)的完整性。此外，本文方法利用灰度梯度變化識(shí)別待測(cè)物邊界，可得到清晰的邊界信息，便于還原工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)需要測(cè)量的特征尺寸。以高度為測(cè)量對(duì)象，進(jìn)一步處理圖中光條中心點(diǎn)的重建數(shù)據(jù)，可得陶瓷板高度為596.172 mm，相對(duì)誤差為0.638%。而灰度重心法由于需要手動(dòng)選取待測(cè)物邊界并剔除被測(cè)物外的數(shù)據(jù)點(diǎn)，不能達(dá)到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)量需求。

4.1.2魯棒性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文方法的魯棒性，選取標(biāo)準(zhǔn)金屬平板進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，被測(cè)物大小為800 mm×600 mm，平面度為0.2 mm，實(shí)驗(yàn)視場(chǎng)為2 m×1.4 m，如圖7所示。

圖7　金屬板測(cè)量實(shí)驗(yàn)

改變激光條投射方向與金屬板位置并采集圖像，分別進(jìn)行5組實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)投射10根激光條，測(cè)量結(jié)果如表3所示。利用本文方法提取激光條中心后，匹配點(diǎn)的平均匹配率達(dá)到98.276%，保證了用于信息的數(shù)據(jù)量滿足測(cè)量的需求。重建匹配點(diǎn)三維信息，用于擬合平面的重建點(diǎn)均方根誤差值均在0.180 9～0.222 0 mm，符合工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)測(cè)量所需數(shù)據(jù)點(diǎn)的魯棒性要求。激光條中心點(diǎn)用于重建待測(cè)目標(biāo)高度的平均值為597.073 mm，平均誤差為0.488%，滿足高度重建的精度要求。

表3　魯棒性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.2現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

為驗(yàn)證利用本文提出方法在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的可靠性，這里對(duì)鍛件加工現(xiàn)場(chǎng)的熱態(tài)鍛件進(jìn)行了測(cè)量。圖8(a)為投射有激光條的待測(cè)方形鍛件表面，圖8(b)為利用本文提出方法實(shí)時(shí)重建所得到的三維數(shù)據(jù)，鍛件高度的測(cè)量結(jié)果為1 438.7 mm。

(a)待測(cè)方形鍛件

(b)三維重構(gòu)結(jié)果

圖9(a)為投射有激光條的待測(cè)軸類鍛件表面，圖9(b)為利用本文提出方法實(shí)時(shí)重建所得到的三維數(shù)據(jù)，尺寸為800 mm×600 mm。

(a)待測(cè)軸類鍛件

(b)三維重構(gòu)結(jié)果

將圖9(b)所示鍛件表面的8根光條從左至右進(jìn)行編號(hào)，依次求取對(duì)應(yīng)位置鍛件直徑的近似值，其結(jié)果如表4所示。測(cè)量結(jié)果表明，直徑從左至右依次增大，符合熱態(tài)鍛件的實(shí)際形貌特征。

表4　鍛件直徑的測(cè)量結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用本文方法得到的提取結(jié)果構(gòu)成了合理的初始匹配點(diǎn)對(duì)，在提高匹配速度的同時(shí)有效避免了漏匹配與誤匹配，保障了重建特征信息的數(shù)據(jù)量。提取過(guò)程中待測(cè)物邊界的識(shí)別，對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)重建數(shù)據(jù)的處理以及特征尺寸還原也具有重要意義。因此，本文方法可以滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)雙目視覺(jué)測(cè)量的速度、精度及魯棒性要求。

5　結(jié)　論

本文提出了一種適用于雙目視覺(jué)測(cè)量的等匹配點(diǎn)光條中心提取方法，利用灰度重心法得到粗提取結(jié)果確定基準(zhǔn)光條，對(duì)其對(duì)應(yīng)的激光條進(jìn)行插值，在此基礎(chǔ)上提取激光條中心，獲得左右匹配點(diǎn)數(shù)量相同的特征信息。該方法考慮到雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中后續(xù)匹配、重建對(duì)光條中心點(diǎn)提取結(jié)果的需求，對(duì)確定光條橫截面的單位進(jìn)行插值，在滿足激光條中心提取精度的基礎(chǔ)上保證了左右圖像中光條中心點(diǎn)的數(shù)量一致，利于測(cè)量中特征點(diǎn)信息的匹配和重建構(gòu)造合理初值，降低了對(duì)匹配算法的要求。利用該提取方法在2 m×1.4 m視場(chǎng)內(nèi)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，陶瓷平板上的10根激光條提取結(jié)果理想，提取后的匹配魯棒性好，測(cè)量陶瓷平板及金屬板的高度相對(duì)誤差分別為0.638%和0.488%。本文方法對(duì)加工現(xiàn)場(chǎng)鍛件表面特征信息的提取結(jié)果可重建出鍛件的特征尺寸，且測(cè)量結(jié)果穩(wěn)定，滿足加工現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)量需求。

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賈振元(1963-)，男，遼寧朝陽(yáng)人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，1980年、1984年、1987年于大連理工大學(xué)分別獲得學(xué)士、碩士、博士學(xué)位，主要研究方向?yàn)榫?特種加工和精密測(cè)量、精密控制。E-mail：jzyxy@dlut.edu.cn

劉巍(1979-)，男，內(nèi)蒙赤峰人，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，2007年于大連理工大學(xué)獲得博士學(xué)位，主要從事功能材料與智能控制等方面的研究。E-mail：lw2007@dlut.edu.cn

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Extraction of laser stripe centers based on equal matching points for binocular vision measurement

JIA Zhen-yuan， FAN Chao-nan， LIU Wei*， YANG Jing-hao， XU Peng-tao

(CollegeofMechanicalEngineering，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，China)

*Correspondingauthor，E-mail：lw2007@dlut.edu.cn

In order to extract laser stripe centers accurately and quickly and provide more suitable extraction results for binocular vision measurement of feature dimension, a laser stripe center extraction method with equivalent matching point was proposed. The gray centroid method was employed to extract central points of laser stripe, to calculate gray-gradient directions and to determine boundaries of laser stripe. Then coarse extraction results of laser stripe in the left and right images were used to determine reference laser stripe, with which the interpolation of corresponding laser stripe in another image was conducted. The laser stripes were extracted again based on gray-gradient directions and interpolation results and then sub pixel center coordinate with equivalent matching point was gained. Afterwards, the central point extraction results of the laser stripe were used to reconstruct surface feature information of ceramic plate, metal plate and forge piece on processing site. Experimental results show that, matching ratio for extraction of laser stripe centers of ceramic plate and metal plate with this method reaches 99.887% and 98.276% respectively as well as relative error for reconstruction of width is 0.638% and 0.488% respectively. Center extraction results of laser stripe can rebuild surface feature information of forge piece effectively and can meet measurement accuracy, speed and robustness requirement on industrial site.

binocular vision measurement; extraction of laser stripe centers; equivalent matching points; subpixel

2016-01-18；

2016-03-15.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.51227004，No.51375075)；遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.2014028010)；國(guó)家973重點(diǎn)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.2014CB46504)；創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.51321004)

1004-924X(2016)07-1582-10

TP242.62；TP751.2

Adoi:10.3788/OPE.20162407.1582