王艷安 , 劉英虎
(長安大學(xué)工程機(jī)械學(xué)院,陜西 西安 710000)
目前,基于裝配機(jī)器人的智能化需求,需要能夠比較準(zhǔn)確獲取到機(jī)械零件的CAD輪廓信息[1]。為了能夠準(zhǔn)確獲取到機(jī)械零件三維輪廓信息,本文提出了一種新的機(jī)械CAD輪廓提取方法。由于兩個正交相機(jī)只能提供兩個方向的特征信息和位置信息,這就導(dǎo)致了三維模型中的信息不足[2-3]。借助Opencv及其圖像處理技術(shù)和基于CAD文件的特征提取技術(shù),利用CAD文件中獲取的物體輪廓信息和位置信息可以彌補(bǔ)另外一個軸向缺失信息,從而可以比較精確的獲取到零件三維輪廓信息[4-5]。
基于實(shí)驗(yàn)平臺的視覺感知需求,本文首先介紹二維圖像提取輪廓的算法,從而獲得圖像輪廓,然后由零件的結(jié)構(gòu)特征獲取所需要的輪廓二維特征信息[6-7]。其中,通過對二維圖像進(jìn)行圖像處理,進(jìn)而獲取到所需要的輪廓二維特征信息是本文研究的重點(diǎn)。
實(shí)驗(yàn)平臺拍攝到的二維圖像主要包含像素數(shù)據(jù)信息。為了更好地描述相機(jī)位置,需要構(gòu)建世界坐標(biāo)系,將相機(jī)的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成真實(shí)世界坐標(biāo)系。本文利用兩根軸正交布置構(gòu)建相機(jī)獲取視野,其相機(jī)獲取視野實(shí)驗(yàn)平臺如圖1所示。
圖1 相機(jī)獲取視野實(shí)驗(yàn)平臺
為了能提取準(zhǔn)確的輪廓信息,首先需要對相機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理,經(jīng)過灰度化,二值化以及去噪等步驟后提高原始圖片的像素質(zhì)量,最后進(jìn)行二維圖像的輪廓提取。輪廓獲取流程如圖2所示。
圖2 輪廓流程框圖
輪廓提取實(shí)驗(yàn)選取的實(shí)驗(yàn)零件以長方體為主,其尺寸分別為60mm×30mm×10mm、50mm×30mm×10mm、40mm×20mm×10mm,材質(zhì)分別為鋁、銅和鐵,所使用的實(shí)物圖如圖3所示。
圖3 零件實(shí)物圖
圖像輪廓提取實(shí)驗(yàn)平臺的視覺系統(tǒng)采用的相機(jī)為索尼(SONY)系列數(shù)字?jǐn)z像機(jī)。該款相機(jī)拍攝的二維圖像如圖4所示。MATLAB是一套功能強(qiáng)大的工程計(jì)算軟件,可以高效求解復(fù)雜的工程問題,用強(qiáng)大的圖形功能對數(shù)值計(jì)算結(jié)果進(jìn)行顯示。考慮到輪廓提取準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,選取MATLAB進(jìn)行圖像處理。本文借助軟件的圖像處理功能結(jié)合自主開發(fā)進(jìn)行圖像的輪廓提取。
圖4 二維圖像效果圖
圖像輪廓提取實(shí)驗(yàn)平臺的視覺中攝像機(jī)首次采集到的圖像為灰度圖像,因此需要經(jīng)過一系列的圖像預(yù)處理才可以進(jìn)行后面的輪廓提取。在本文中,由于攝像機(jī)采集的圖像為靜態(tài)圖像,所以在預(yù)處理過程中需要對圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)方法。均值濾波是較為常見的圖像增強(qiáng)方法之一,均值濾波操作后的圖像變得更模糊,這也就達(dá)到了噪聲抑制的目的。通過MATLAB中的圖像處理軟件工具箱,編程調(diào)用相關(guān)圖像處理程序即可實(shí)現(xiàn)圖像的均值濾波操作。均值濾波處理后的結(jié)果如圖5所示。
圖5 均值濾波處理的圖像
邊緣檢測主要用于檢測數(shù)字圖像中亮度變化明顯的像素。在圖像處理方面,邊緣檢測可以消除與圖像識別無關(guān)的信息,以此來減少需要處理像素點(diǎn)的時間。通過比較幾種常用的邊緣檢測算法效果,本文確定使用Canny算子進(jìn)行正交圖像的輪廓提取。輪廓提取結(jié)果如圖6所示。
圖6 邊緣檢測效果圖
圖像的輪廓按幾何特征主要分為直線、圓、多邊形和曲線等。在日常的應(yīng)用場合中,直線和圓是經(jīng)常遇到的幾何特征,因此本節(jié)主要對輪廓的直線和圓進(jìn)行程序檢測。采用Hough變換得到的檢測結(jié)果如圖7所示。通過Hough變換檢測到的直線效果比較精確,可以比較準(zhǔn)確地獲得輪廓直線邊緣點(diǎn)的位置,像素坐標(biāo)如圖8所示。
圖7 Hough變換的直線檢測效果圖
圖8 像素坐標(biāo)示意圖
本文基于CAD特征提取技術(shù),實(shí)現(xiàn)了機(jī)械零件三維物體的輪廓提取,使用兩個相機(jī)得到二維圖像,并且實(shí)現(xiàn)二維圖像的輪廓提取、直線和圓的檢測、特征點(diǎn)的獲取,最終得到了模型CAD三維輪廓信息,較好驗(yàn)證了算法可行性。