一種基于灰度向量匹配的平面絕對位移測量方法

1、第 22 卷第 5 期機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新Vol22,No5測試與年控制月Development Innovation of Machinery Electrical ProductsSep,20092009 9文章編號： 10026673 （2009） 0512603一種基于灰度向量匹配的平面絕對位移測量方法孫曉飛， 赫東鋒， 方舟， 張君安（西安工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 陜西 西安710032）摘要： 對于平面位移的測量， 傳統(tǒng)方法需要采用特殊機(jī)構(gòu)將其分解為兩個線性位移和一個角位移分別測量， 因而測量系統(tǒng)復(fù)雜。 隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展， 采用該技術(shù)進(jìn)行位移的測量已經(jīng)成為現(xiàn)代測量技術(shù)發(fā)

2、展的新方向。 本文提出了一種新的基于圖像處理的平面位移測量方法。 該方法采用事先通過標(biāo)定的圖像， 對自然標(biāo)志 （特征點(diǎn)） 的提取和基于灰度向量匹配來完成絕對位移的測量。 最后經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該原理的可行性。關(guān)鍵詞： 絕對位移測量； 數(shù)字圖像處理； 特征點(diǎn)提??； 灰度向量匹配中圖分類號： TM93文獻(xiàn)標(biāo)識碼： Adoi:10.3969/j.issn.1002-6673.2009.05.0520 引言平面位移的測量在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中有著廣泛的應(yīng)用， 如各類儀器工作臺的精確定位。 隨著計算機(jī)圖形圖像學(xué)、 計算機(jī)視覺等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展， 數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸被應(yīng)用于測量領(lǐng)域 1 ， 當(dāng)前在產(chǎn)品分級分類、

3、 缺陷檢測、 形狀與尺寸的非接觸測量、 產(chǎn)品外觀質(zhì)量檢測等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。 數(shù)字圖像用于平面位移的測量還比較少見。 文獻(xiàn)2，3采用了數(shù)字圖像特征區(qū)域匹配的方法測量平面位移， 由于存在誤差累積， 它的測量誤差較大。 為了避免誤差累積， 文獻(xiàn)4采用基于人工標(biāo)志的數(shù)字圖像絕對位移測量方法， 該方法雖然避免了誤差累積， 但是人工標(biāo)志加工制作的難度高。 文獻(xiàn)5采用基于模板匹配的絕對位移測量方法， 雖然克服了誤差累積和人工標(biāo)志加工難的問題， 但是該方法是逐像素搜索， 算法效率比較低。為了克服以上缺點(diǎn)， 我們利用花崗巖本身的特征，首先通過特征點(diǎn)提取， 然后根據(jù)每個特征點(diǎn)的灰度向量進(jìn)行點(diǎn)的匹配來尋找匹配

4、點(diǎn)對， 最后利用歐式距離實(shí)現(xiàn)平面位移的絕對測量。1 測量原理基 于點(diǎn)的灰度向量匹配的絕對位移測量， 采用如圖1（a）所示的實(shí)驗(yàn)裝置來拍攝花崗巖圖片進(jìn)行研究 ， 測量原理如圖 1（b）所示。 對于平面位移測量可以用公式表示如下：xx 標(biāo)x; y=y 標(biāo)y（1）xpx; y= py（2）其中： p 是標(biāo)定的像素距離 ； x、 y 是匹配點(diǎn)與圖像中心的最小像素距離 ； x、 y是匹配點(diǎn)與圖像中心的實(shí)際距離 ； x 標(biāo) 、 y 標(biāo) 是標(biāo)定的圖片的絕對坐標(biāo) ；x、 y 是鏡頭相對于坐標(biāo)原點(diǎn)的位移。（a） 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖（b） 原理示意圖圖 1 測量原理及實(shí)驗(yàn)裝置示意圖在本測量原理中包含了四個關(guān)鍵問題，

5、即工作臺標(biāo)定問題、 特征點(diǎn)提取問題和點(diǎn)的灰度向量匹配問題及最后測量的問題。1.1 工作臺標(biāo)定標(biāo)定工作臺的目的主要是獲得特征點(diǎn)所在圖片的絕對標(biāo)定坐標(biāo)， 然后把所有包含已標(biāo)定特征點(diǎn)的圖片拼接起來， 這樣整個工作臺就標(biāo)定完成， 標(biāo)定方法如圖 2 所示。1.2 特征點(diǎn)提取收稿日期： 20090720特征點(diǎn)是圖片最基本的特征， 它是指那些灰度信號在二維方向上都有明顯變化的點(diǎn)， 如角點(diǎn)、 圓點(diǎn)等。 特基金項(xiàng)目： 陜西省教育廳產(chǎn)業(yè)化培育項(xiàng)目（04JC11）征點(diǎn)可以應(yīng)用于諸如圖像的配準(zhǔn)與匹配， 目標(biāo)描述與識作者簡介： 孫曉飛（1983-）， 碩士研究生。 研究方向： 精密與別 ， 光束計算 ， 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤

6、、 識別和立體像對 3D 建超精密加工。126測試與控制過圖像處理中的距離測度， 找出匹配點(diǎn)中像素距離最小者作為 x 和 y， 然后由式（1）、（2） 求出 x 方向和 y 方向的實(shí)際距離。 即可求出工作臺的位移圖 2工作臺標(biāo)定量。 測量過程流模等眾多領(lǐng)域。 使用點(diǎn)特征進(jìn)行處理， 可以減少參與計 程如圖 3 所示。 圖 3 測量流程圖算的數(shù)據(jù)量， 同時又不損害圖像的重要灰度信息， 在匹配運(yùn)算中能夠較大的提高匹配速度， 因而受到人們的關(guān)注。 在本文中點(diǎn)特征我們選取角點(diǎn)。對于角點(diǎn)的提取， 我們采用 Harris 角點(diǎn)檢測算子6。Harris 角點(diǎn)檢測是一種直接基于灰度圖像的角點(diǎn)提取算法。 算子通過

7、計算像素所在位置的梯度檢測角點(diǎn)， 如果像素所在位置有兩個方向梯度的絕對值都比較大， 則判定該像素位置為角點(diǎn) 。 Harris 角點(diǎn)檢測算子較其它算子的優(yōu)點(diǎn)是： 計算簡單、 提取的點(diǎn)特征均勻而且合理、 可（a） 點(diǎn)的灰度向量匹配原理示意圖（b） 點(diǎn)的灰度向量匹配流程圖以定量的提取特征點(diǎn)、 穩(wěn)定。1.3 基于灰度向量的匹配圖 4 點(diǎn)的灰度向量匹配原理與流程圖根據(jù)表 1 所示像素點(diǎn) 8 鄰域空間位置， 對每個象素2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果點(diǎn)其位置編號定義為:為了驗(yàn)證該方法的可靠性， 我們通過圖 1（a）所示的Pos P(i-1，j-1) =0；Pos P(i-1，j) =1；Pos P(i-1, j+1)實(shí)驗(yàn)裝置

8、來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。標(biāo)定的像素當(dāng)量 p 為 0.0026mm,=2；Pos P(i, j-1) =3；PosP(i, j+1)=4；PosP(i+1，j-1)=5；部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及計算數(shù)據(jù)如表 2 所示。PosP(i-1, j)=6；Pos P(i-1，j+1) =7；對每個象素點(diǎn) P( i , j)其中（x 標(biāo) ，y 標(biāo) ）是標(biāo)定時由光柵讀取的； （x，y）是,其 8 鄰域灰度向量定義為：經(jīng)點(diǎn)模式匹配后由計算得到對應(yīng)的標(biāo)定圖片中心到匹配v（i , j）= f0, f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7 T（3）成功的實(shí)時圖像中的像素數(shù) ； （x，y）是由式 （1）、（2）得到其中 fi

9、 是以象素點(diǎn) P（i, j）為中心的處于第 i 位置上的 ； （X 理 ，Y 理 ） 是由光柵讀取的實(shí)時圖像的理想位置 ；的鄰象素點(diǎn)的灰度值。（X， Y）是由（x,y）及（X 理 ，Y 理 ）對應(yīng)相減求出的誤差值。在本文中我們提取特征點(diǎn)之后， 通過點(diǎn)的灰度向量由上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表我們可以看出 ： x 方向的誤差表 1 像素點(diǎn) 8 鄰域空間位置匹配找到實(shí)時圖片與各標(biāo)定圖片中P(i-1，j-1)P(i-1，j)P(i-1,j+1)表 2部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及計算數(shù)據(jù)匹配點(diǎn)對的數(shù)P(i，j-1)P(i，j)P(i，j+1)絕對坐標(biāo)像素數(shù)理想值計算值 （x,y）誤差值P(i+1，j-1)P(i+1，j)P(i+

10、1，j+1)量， 從這些數(shù)（X 標(biāo) ， Y 標(biāo) ）（x， y）（X 理 ， Y 理 ）(X， Y)目中找出最大值， 該最大值所對應(yīng)的那張標(biāo)定（0.298,0.301）（-30,-22）（0.219,0.243）（0.22,0.2438）（0.001,0.0008）圖片就是與實(shí)時圖片最為相似的， 此時我們便（0.606,0.301）（-23,-14）（0.547,0.267）（0.5462,0.2646）（-0.0008,-0.0024）（0.905,0.301）（23,36）（0.963,0.393）（0.9648,0.3946）（0.0018,0.0016）完成圖片的粗定位。 本文基于點(diǎn)的灰

11、度向量匹（1.218,0.301）（1,-1）（1.22,0.301）（1.221,0.2984）（0.001,-0.0026）配原理及算法流程如圖 4 所示。（1.514,0.301）（-9,-29）（1.493,0.224）（1.221,0.2984）（-0.0024,0.0016）1.4 測量過程（1.812,0.301）（-43,-44）（1.702,0.184）（1.7002,0.1872）（-0.0018,0.0032）在具體測量時， 首先將被測平面與攝像機(jī)（0.301,0.601）（-43,-37）（0.184,0.5）（0.1892,0.5037）（0.0052,0.0037）

12、分別與動靜平臺相連接。 當(dāng)動靜平臺相對運(yùn)動（0.611,0.601）（-16,-27）（0.569,0.532）（0.5694,0.5038）（0.0004,-0.0012）時， 完成實(shí)時圖像與標(biāo)定圖像完成點(diǎn)模式匹配 ，范圍為： -0.0042-0.0052 mm， y 方向的誤差范圍為：然后可查表確定標(biāo)定圖像的具體坐標(biāo)值 X 標(biāo) 和 Y 標(biāo) ， 通-0.0036-0.004mm。127測試與控制3 結(jié)論通過計算機(jī)視覺技術(shù)， 采用自然標(biāo)志 （ 特征點(diǎn)），實(shí)現(xiàn)了平面絕對位移的測量。 實(shí)驗(yàn)表明該測量方法可以實(shí)現(xiàn)中等測量精度下平面絕對位移參數(shù)的一次測量， 相比傳統(tǒng)測量方法， 極大的簡化了測量裝置。

13、該測量方法今后需要在特征點(diǎn)提取和匹配方式上進(jìn)一步優(yōu)化。參考文獻(xiàn)：1 賀秋偉. 基于計算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術(shù)研究D.長春：吉林大學(xué)，2007.2 方舟. 基于數(shù)字圖像的平面位移測量技術(shù)研究D. 西安 ：西安工業(yè)大學(xué)，2005.3劉波.圖像特征區(qū)域質(zhì)心位移的檢測J.西安工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2002，2.4 董三鋒.基于數(shù)字圖像的平面位移測量技術(shù)研究D.西安：西安工業(yè)大學(xué)碩士論文，2008.5 劉佳 ，赫東鋒 ，方舟,等.一種基于模板匹配的絕對位移測量方法J.機(jī)械工程師,2008,12.6 張春森.基于點(diǎn)特征匹配的 SUSAN,Harris 算子比較J.西安科技大學(xué)學(xué)報,2007，27.A

14、Method of the Measurement on Plane Absolute Displacement Based on Gray Vector MatchingSUN Xiao-Fei， HE Dong-Feng， FANG Zhou， ZHANG Jun-An（School of Mechatronic Engineering， Xian Technological University， Xian Shaanxi 710032， China）Abstract: As for the measurement of the plane displacement, the tradi

15、tional methods need to decompose it to two linear and one angular displacement measuring by special device, which leads to complexity of the measurement system. With the development of digital image pro - cess, the measurement of displacement with the technology has became a new direction in the mod

16、ern technology of displacement measuring. A new method of plane absolute displacement measurement based on digital image process has been presented in this paper. By using cali - brated image， it can measure plane absolute displacement of worktable automatically via feature point extraction and gray

17、 vector matching. Finally, we can use the experiment to verify the feasibility of the principle.Key words: absolute displacement measurement； digital image process； feature point extraction； gray vector matching（上接第 118 頁）實(shí)現(xiàn)了管道變形特征定量分析。5 結(jié)論（1） 基于一種管道內(nèi)檢測設(shè)備的設(shè)計和制造 ， 根據(jù)管道內(nèi)檢測設(shè)備性能要求， 完整的建立了管道特征模型， 為管道內(nèi)檢測設(shè)

18、備結(jié)構(gòu)建模提供了理論依據(jù)。（2） 據(jù)管道特征模型， 提出了標(biāo)準(zhǔn)管線管內(nèi)檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)模型。（3） 建立了等徑帶擋條三通管內(nèi)檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)模型。（ 4） 通過雙反扣彎道模型干涉檢查及探測能力檢查 ， 保證管內(nèi)檢測設(shè)備安全運(yùn)行及探測性能。（5） 依據(jù)構(gòu)建的管道內(nèi)檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)模型所實(shí)現(xiàn)的設(shè)備， 經(jīng)工業(yè)現(xiàn)場驗(yàn)證表明具有很好的適應(yīng)性， 并創(chuàng)造了國內(nèi)外該種檢測設(shè)備首發(fā)成功的紀(jì)錄。（6） 本文的工作不僅對管道內(nèi)檢測裝備的設(shè)計實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)， 同時對一般管道內(nèi)檢測裝備的研究及實(shí)現(xiàn)具有工程實(shí)際指導(dǎo)意義。參考文獻(xiàn)：1 金虹.漏磁檢測技術(shù)在我國管道腐蝕檢測上的應(yīng)用和發(fā)展J.管道技術(shù)與裝備,2003,1.2 羅富緒.

19、世界管道科技新概念-管道完整性管理J.石油管道報, 2004，4.3美國確保油田管道安全運(yùn)行的綜合檢測裝置EB /OL .http: / /05 /1029 /n31660. asp,2005-10-9.4 Tapanes E.Fibre Op tic Sensing Solutions for Real-time Pipeline In-tegrity Monitoring R.Australia: Futrue Fibre Technologies Pty.L td. 2003.5 黃松嶺，趙偉.天然氣管道缺陷檢測器瀉流裝置J. 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）, 20

20、08,1.6 成大先.機(jī)械設(shè)計手冊M.化學(xué)工業(yè)出版社,2004.Structural Modeling and Realization of in Line Inspection Equipment for the PipelineHU Tie-Hua1， LIU HONG-Qi1， WANG Hua-Jun1， ZHANG Yong-Jiang2 (1.China Academy of Machinery Science， Beijing 100044， China； 2.China Petroleum Pipeline Detection Technology Company ， Langfang Hebei 065000， China）Abstract: The reliable provision of oil and natural gas is based on the safe operation of long range pipelines of oil and gas, and the in line in - spection of the pipeline is a major technical guarantee of its safety and integrity.