第4章 視覺傳感系統(tǒng)

第4章視覺傳感系統(tǒng)4.1機(jī)器視覺4.2視覺傳感器

4.1機(jī)器視覺

4.1.1機(jī)器視覺概述機(jī)器視覺是用機(jī)器模擬生物微觀和宏觀視覺功能的科學(xué)和技術(shù),或者說是使用機(jī)器來模擬人眼所具備的測量、判斷等基本功能,無論是機(jī)器視覺技術(shù)本身還是對這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用,自2015年以來都發(fā)展得十分迅猛。機(jī)器視覺系統(tǒng)使用的是非接觸式光學(xué)傳感設(shè)備,通過圖像攝取裝置獲取現(xiàn)實(shí)中目標(biāo)物體的單幅或多幅圖像,并轉(zhuǎn)化為圖像信號,經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)后得到目標(biāo)的特征信息,最終轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像的數(shù)字信號。

在工業(yè)智能化生產(chǎn)中應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù),可以充分發(fā)揮機(jī)器視覺的多種優(yōu)勢:

①可以借助機(jī)器在非接觸的狀態(tài)下進(jìn)行測量,也可以針對人工難以檢測的區(qū)域進(jìn)行測量。

②相比于人眼,機(jī)器對光的敏感度更高,機(jī)器視覺系統(tǒng)可以用于對人眼無法識別的紅外及微弱光的檢測,有效避免了人眼檢測的缺陷,在一定程度上拓展了人眼的視覺范圍。

③機(jī)器不會出現(xiàn)視覺疲勞,可以維持長期穩(wěn)定的工作狀態(tài)。

④機(jī)器視覺技術(shù)的形式可以在一定程度上節(jié)約人力資源,為企業(yè)節(jié)省生產(chǎn)成本,實(shí)現(xiàn)增收的目的。

4.1.2機(jī)器視覺的應(yīng)用

機(jī)器視覺的應(yīng)用范圍十分廣泛,主要可以劃分為工業(yè)應(yīng)用和科學(xué)研究兩個主要方向。

在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,由于視覺環(huán)境固定可控,機(jī)器視覺任務(wù)單一明確,機(jī)器視覺系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)大批量的持續(xù)性生產(chǎn)活動,顯著提高生產(chǎn)的自動化程度,從生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度兩個方面為企業(yè)帶來實(shí)質(zhì)性的經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)革新。機(jī)器視覺在工業(yè)中的主要作用是工業(yè)檢測和機(jī)器人視覺,前者包括外觀缺陷檢測、尺寸檢測、面積檢測等,檢測結(jié)果將會作為生產(chǎn)過程的重要指標(biāo),與生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量密切相關(guān);后者主要用于指導(dǎo)機(jī)器人的大范圍操作,通過與傳感器技術(shù)的結(jié)合,還可以解決機(jī)器人小范圍操作的問題。

在科學(xué)研究領(lǐng)域,視覺環(huán)境復(fù)雜不可控,任務(wù)未知且不明確,所以機(jī)器視覺系統(tǒng)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用中所取得的成果比科研領(lǐng)域更為豐碩。機(jī)器視覺在科研領(lǐng)域主要用于目標(biāo)的運(yùn)

動和變化規(guī)律分析、材料分析和生物分析等,在享受到機(jī)器視覺為工業(yè)領(lǐng)域帶來的進(jìn)步和收益后,經(jīng)過數(shù)十年的不斷發(fā)展,機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)逐步拓展到消費(fèi)電子、汽車制

造、光伏半導(dǎo)體等多個行業(yè),人臉識別、視頻監(jiān)控分析、智能駕駛技術(shù)、醫(yī)療影像診斷等機(jī)器視覺技術(shù)也正在逐漸滲入到人類生產(chǎn)和生活的方方面面,大幅提高了生產(chǎn)自動化程度和生活智能化程度,帶動了社會生產(chǎn)力的整體發(fā)展。

圖4-1較為全面地展示了機(jī)器視覺中用于檢測的各種應(yīng)用場景,其中約40%以上存在于半導(dǎo)體和電子行業(yè),如對電鍍的不良檢測、器件污點(diǎn)檢測、儀表按鍵位置錯誤檢測等。在包裝行業(yè),機(jī)器視覺的檢測功能可用于污點(diǎn)檢測、二維碼讀取和OCR字符識別等;在醫(yī)療行業(yè),可以用于醫(yī)學(xué)圖像分析、染色體分析、內(nèi)窺鏡檢查和外科手術(shù)等;在交通行業(yè),可以用于流動電子警察、十字路口電子警察、電子卡口和治安卡口等;而在軍事上,機(jī)器視覺一般用于武器制導(dǎo)、無人機(jī)和無人戰(zhàn)車的駕駛等。機(jī)器視覺在各行各業(yè)充分發(fā)揮著無可比擬的優(yōu)勢,極大地提升了行業(yè)的技術(shù)水平。圖4-1機(jī)器視覺的應(yīng)用

機(jī)器視覺檢測技術(shù)較為復(fù)雜,涵蓋了電子學(xué)、光電探測、圖像處理等基礎(chǔ)技術(shù)學(xué)科。機(jī)器視覺的引入,助力了工業(yè)測量領(lǐng)域?qū)ξ矬w(產(chǎn)品或零件)三維尺寸或位置的快速測量。由

于明確、特殊的工程應(yīng)用背景,視覺傳感與檢測系統(tǒng)和普通的計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、數(shù)字圖像處理技術(shù)相比,有著較為明顯區(qū)別,如:

①應(yīng)用環(huán)境的特殊性。

②檢測目標(biāo)的專用性。

③檢測系統(tǒng)的實(shí)用性、經(jīng)濟(jì)性和安全可靠性。

4.2視覺傳感器

4.2.1視覺傳感器原理1.視覺傳感器系統(tǒng)將圖像采集單元、圖像處理單元、圖像存儲單元、通信接口單元和圖像處理軟件集成于一體的視覺傳感器系統(tǒng)(如單一相機(jī)內(nèi)部的綜合體設(shè)備)如圖4-2所示,視覺傳感器使得相機(jī)能夠完全替代傳統(tǒng)的基于PC的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),獨(dú)立地完成預(yù)先設(shè)定的圖像處理和分析任務(wù)。圖4-2視覺傳感器系統(tǒng)構(gòu)成圖

1)光源的選擇

傳統(tǒng)的光源選擇方法有經(jīng)驗(yàn)選擇法和實(shí)驗(yàn)選擇法,前者依賴于操作人員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),后者需要進(jìn)行不斷的方案嘗試和方案調(diào)整。經(jīng)驗(yàn)選擇法強(qiáng)調(diào),操作人員在選擇時需要考慮

多種影響因素,如被檢測對象的材質(zhì)、顏色、表面粗糙度等;不同應(yīng)用場景對光源的要求,如光源的強(qiáng)度、偏振、均勻度、方向、穩(wěn)定性、大小和形狀等;考慮市場現(xiàn)有光源的類型和

特點(diǎn)等,綜合地選擇最為合適的光源類型。這種方法的最大弊端是,人類往往會受到環(huán)境等外界因素的影響,使得選擇結(jié)果不可避免地存在一定的主觀性和不確定性。

雖然機(jī)器視覺系統(tǒng)使用的光源種類較多,但是使用比較頻繁的常見光源主要為熒光燈、鹵素?zé)簟ED燈、氙燈等,而白熾燈、日光燈等光源因?yàn)椴荒軡M足長期穩(wěn)定的工作要求,一般不會被選擇用于視覺傳感系統(tǒng)中。

表4-1對比了上述幾種常見光源的典型特性指標(biāo)。

2)照明方式

在設(shè)計(jì)照明系統(tǒng)時,除了對光源類型進(jìn)行選擇外,還應(yīng)該從檢測物體的特性、檢測任務(wù)的工作距離、光源的開關(guān)模式、視場大小、安裝環(huán)境、電源的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)效益等多個方

面進(jìn)行綜合考量。針對每種不同的檢測對象,必須采用不同的照明方式才能突出被測對象的特征,更有甚者可能需要采取幾種照明方式的組合,往往最佳的光源和照明方式的選擇

需要通過大量的試驗(yàn)才能找到。表4-2給出了幾種不同照明方式的特征對比,可以作為選擇的參考。

2.視覺傳感器關(guān)鍵技術(shù)

機(jī)器視覺系統(tǒng)的信息主要來源于視覺傳感器,視覺傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息包括數(shù)以千計(jì)的像素值。事實(shí)上,圖像的清晰和細(xì)膩程度與像素?cái)?shù)量密切相關(guān),通常用分辨率來衡

量。電荷耦合元件(CCD,Charge-CoupledDevice)能夠?qū)⒐庥皥D像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,是攝像機(jī)、圖像傳感器或圖像控制器的重要組成部分,也是視覺系統(tǒng)獲取三維信息的最直接

數(shù)據(jù)來源。在視覺傳感系統(tǒng)中,成像系統(tǒng)的建模是指建立攝像機(jī)像面坐標(biāo)系與測量參考坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系。

1)成像坐標(biāo)變換

成像坐標(biāo)變換是指不同坐標(biāo)系之間的變換,在解釋這種變換關(guān)系之前,首先需要討論參照系的基本概念。為了用數(shù)值表達(dá)一個物體的位置信息,可以在參考物體上設(shè)置一種參

照系,以便于觀察和盡可能簡化對運(yùn)動的描述為原則來任意選擇坐標(biāo)系。如何從三維場景轉(zhuǎn)換成二維的數(shù)字圖像是成像系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟之一,為了處理三維世界與二維圖像之間的

轉(zhuǎn)化關(guān)系,需要了解如圖4-3所示的四種參照系之間的成像變換過程。圖4-3坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系流程圖

(1)世界坐標(biāo)系。

世界坐標(biāo)系由三個相互垂直并且相交的坐標(biāo)軸X、Y、Z組成,可以用來描述攝像機(jī)和物體的位置信息。攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的關(guān)系可用旋轉(zhuǎn)矩陣R與平移向量t來描述,空間中任意一點(diǎn)P

在攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)分別為可以表示為(XC,YC,ZC,1)和(XW,YW,ZW,1)T,二者之間滿足如下關(guān)系:

(2)攝像機(jī)坐標(biāo)系。

攝像機(jī)坐標(biāo)系是用來建立攝像機(jī)和對象間關(guān)系的坐標(biāo)系,如圖4-4所示,攝像機(jī)坐標(biāo)系同樣是由X、Y、Z三個坐標(biāo)軸組成的三維坐標(biāo)系,XC軸、YC軸與圖像的x、y軸平行,ZC軸為攝像機(jī)的光軸,與圖像平面相垂直,攝像機(jī)光軸與圖像平面的焦點(diǎn)是成像平面坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)O1,O點(diǎn)表示攝像機(jī)的光心。由O點(diǎn)與XC、YC、ZC軸組成的直角坐標(biāo)系就稱為攝像機(jī)坐標(biāo)系,OO1為攝像機(jī)的焦距。圖4-4-攝像機(jī)坐標(biāo)系與成像平面坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系

(3)成像平面坐標(biāo)系。

成像平面坐標(biāo)系是一種以物理單位(例如厘米)來表示某像素在圖像中的物理位置的坐標(biāo)系,一般可以用(x,y)來表示。在成像平面坐標(biāo)系中,坐標(biāo)原點(diǎn)定義在攝像機(jī)光軸和圖像平面的交點(diǎn)O1處,也可以稱為圖像的主點(diǎn)(PrincipalPoint)

(4)圖像坐標(biāo)系。

攝像機(jī)采集的圖像以M×N的二維數(shù)組格式存儲,如圖4-5所示,圖像坐標(biāo)系是在圖像上定義的一種二維直角坐標(biāo)系,原點(diǎn)位于圖像的左上角,坐標(biāo)(u,v)表示像素位于數(shù)組中的列數(shù)與行數(shù)。圖4-5圖像坐標(biāo)系

在圖像坐標(biāo)系中,如果參考坐標(biāo)P點(diǎn)的位置為(u0,v0),每個像素在x軸和y軸方向上的物理尺寸為dx、dy,那么任意一個像素位置可以由公式(4-2)和公式(4-3)計(jì)算求得。

結(jié)合齊次坐標(biāo)與矩陣,可以將上式表示變換為公式(4-4)的形式。

2)相機(jī)成像模型

在非常理想的狀態(tài)下,如果可以忽略光線的影響,可以利用針孔模型來表示世界坐標(biāo)系與真實(shí)坐標(biāo)系之間的關(guān)系,這種關(guān)系也稱為中心射影或透視投影,是一種線性成像模型。在針孔模型的成像系統(tǒng)中,實(shí)際的圖像會通過比較小的孔投射到攝像機(jī)中,大部分的投影點(diǎn)都會分布在攝像機(jī)的中心點(diǎn)附近。

3)相機(jī)的標(biāo)定

根據(jù)應(yīng)用需求的不同,視覺檢測系統(tǒng)有時不僅需要對缺陷目標(biāo)完成定性檢測,還可能需要更進(jìn)一步的定量檢測。相機(jī)標(biāo)定的目的是建立起在三維世界坐標(biāo)系和二維圖像坐標(biāo)系

之間的投影關(guān)系,根據(jù)投影關(guān)系可以實(shí)現(xiàn)從二維圖像信息中推導(dǎo)出三維世界中物體的位置、形狀等幾何信息的目的,相機(jī)的標(biāo)定精度將會直接影響系統(tǒng)最終的檢測精度。目前,相

機(jī)的標(biāo)定方法主要有三種,分別是傳統(tǒng)的借助標(biāo)定板的標(biāo)定方法、自標(biāo)定法和規(guī)定路徑的主動視覺標(biāo)定法。

3.圖像信息處理

視覺傳感器的圖像信息處理是指,為了從圖像中獲取有用的信息,利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對數(shù)字圖像進(jìn)行處理的技術(shù)。在圖像采集的過程中,由于受到外界環(huán)境的干擾和相機(jī)自身物

理?xiàng)l件的影響,不可避免地會存在噪聲、成像不均勻等情況,為了獲取圖像中較為準(zhǔn)確的特征信息,必須進(jìn)行有效的圖像處理操作。視覺傳感系統(tǒng)的圖像處理流程如圖4-6所示。圖4-6圖像處理流程圖

1)圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的目的是消除圖像中的冗余信息,恢復(fù)有價值的真實(shí)信縮減數(shù)據(jù)量,增強(qiáng)相關(guān)信息的可檢測性,從而優(yōu)化圖像分割、圖像特征抽取,提高圖像匹配的可靠性,降低算法復(fù)雜度的同時提高識別效率和準(zhǔn)確率。

1)灰度化。

彩色圖像所包含的信息量較大,如果直接對彩色圖片進(jìn)行識別分類過程,算法十分復(fù)雜,計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度和精確度也無法保障。必須在進(jìn)行高級算法層面處理之前,對輸入系統(tǒng)的圖像進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理操作,剔除無用信息和明顯的錯誤信息,使數(shù)據(jù)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,降低后續(xù)算法的計(jì)算量。灰度化是指針對彩色圖像的RGB(紅、綠、藍(lán))三個通道同時進(jìn)行處理,在不改變原始圖像信息的基礎(chǔ)上,將RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的方法。

(2)幾何變換。

包含同樣內(nèi)容的兩幅圖像可能由于成像角度、透視關(guān)系等因素的不同呈現(xiàn)出完全不同的成像效果,影響系統(tǒng)的識別結(jié)果。適當(dāng)?shù)膸缀巫儞Q手段可以最大程度地消除幾何失真帶

來的影響,使得算法可以集中處理圖像的有效內(nèi)容。幾何變換一般包括對圖像的平移、鏡像、轉(zhuǎn)置、旋轉(zhuǎn)和縮放等變換,常采用插值法對圖像的空間變換進(jìn)行修補(bǔ),糾正變換導(dǎo)致的圖像偏差。

(3)圖像增強(qiáng)。

在采集、成像、傳輸?shù)纫幌盗袌D像采集過程中,由于受到設(shè)備、環(huán)境、操作等因素的影響,圖像的質(zhì)量會逐級發(fā)生一定程度的退化。有目的地增強(qiáng)圖像的整體或局部特性,將原本模糊的圖像清晰化處理或者突出某些感興趣的特征,擴(kuò)大圖像中不同物體的特征差異,篩除無關(guān)特征,這便是圖像增強(qiáng)的目的。圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量、提高圖像清晰

度、豐富目標(biāo)物信息量,使圖像中物體的輪廓更加清晰、細(xì)節(jié)更加明顯,進(jìn)而加強(qiáng)對圖像的判讀和識別效果,在某些特殊場景或應(yīng)用中是不可或缺的處理過程。

2)圖像分割

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域,提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程,這里的特性可以是圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等。目前,圖像分割的方法

主要有基于區(qū)域特征的分割方法、基于相關(guān)匹配的分割方法和基于邊界特征的分割方法等,可以根據(jù)圖像條件進(jìn)行選擇。方法各有優(yōu)劣,使用范疇各不相同,但是最終目的都是要將實(shí)際操作中外部因素的影響降到最低,使圖像分割得更加精準(zhǔn)。通過對各種方法的有機(jī)結(jié)合和適當(dāng)改造,構(gòu)成多級分割體系,不失為一種極具創(chuàng)新意識的處理方法。

3)圖像特征提取

圖像的特征通常包括目標(biāo)的顏色、紋理、形狀以及圖像各部分之間的空間關(guān)系等,圖像特征提取就是提取目標(biāo)圖像的上述特征或者改進(jìn)特征,提取質(zhì)量的優(yōu)劣將嚴(yán)重影響到圖像識別的精度和效率。

(1)顏色特征。

顏色特征是目標(biāo)的整體特征之一,描述了圖像區(qū)域中各個物體的表面特征屬性。常規(guī)的顏色特征就是指像素點(diǎn)的特征,所以這種特征對圖像的整體方向、大小等屬性并不敏感,

比較適合用于對特征點(diǎn)的捕捉,在對圖像局部特征的捕捉中存在一定的局限性。

(2)紋理特征。

紋理特征也是圖像區(qū)域中物體的表面特征屬性,是圖像中的底層特征內(nèi)容,并不能完整地反映出物體的本質(zhì)。紋理特征與顏色特征均屬于描述目標(biāo)的整體特征,但是紋理特征

的特殊之處在于,它需要同時處理一塊包含有多個像素點(diǎn)的圖像區(qū)域。

(3)形狀特征。

形狀特征是圖像的一種高級視覺特征,較前兩種特征,能夠表達(dá)的范圍更廣、層次更高,它可以捕捉目標(biāo)物體的本質(zhì)信息,信息不會因光照等外在環(huán)境的影響而發(fā)生變化,抗干擾能力相對更強(qiáng)。形狀特征的提取方法可以根據(jù)形狀要素分為基于輪廓的方法和基于區(qū)域的方法兩種?；谳喞姆椒ㄊ菍⒛繕?biāo)物的邊緣輪廓信息作為重點(diǎn),針對物體的外邊界進(jìn)行識別和提取。

根據(jù)對不同輪廓信息的捕捉方式,基于輪廓的方法又可以細(xì)分為全局方法和局部方法,全局方法通常是將目標(biāo)物的形狀視為一個整體,并利用一個單一的全局描述子來表示出來,這類方法對噪聲信號不敏感,所以無法捕捉到更為精細(xì)的特征內(nèi)容;局部方法由于具有較強(qiáng)的抗干擾性,使用更為普遍,很多經(jīng)典成熟的算法至今仍在發(fā)揮著重要的作用。基于區(qū)域的方法是利用目標(biāo)物的內(nèi)部區(qū)域信息來表示形狀,與整個形狀區(qū)域的數(shù)據(jù)信息息息相關(guān),描述簡單的標(biāo)量區(qū)域(如區(qū)域面積、矩形度、離心率、方向、細(xì)長度等)、區(qū)域骨架、區(qū)域的矩等都屬于基于區(qū)域的方法。

(4)空間關(guān)系特征。

空間關(guān)系特征主要分為兩類:圖形中目標(biāo)之間的相對位置關(guān)系和每個目標(biāo)在圖像中的絕對位置關(guān)系,前者主要描述了目標(biāo)區(qū)域位置之間的相互關(guān)系,如連接、重疊、包含等;后

者重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)區(qū)域之間的距離和位置信息,如上、下、左、右等。通常在實(shí)際使用中的思路是,對于空間關(guān)系特征的提取,首先存儲目標(biāo)區(qū)域的絕對位置信息,然后基于絕對位置推導(dǎo)出相對位置關(guān)系。

4)圖像匹配

圖像匹配是指根據(jù)從不同的視角得到的一幅或多幅圖像,識別出與目標(biāo)區(qū)域相同或者相似的圖像區(qū)域的過程,給定的目標(biāo)區(qū)域稱為模板圖像,與模板圖像相類似的圖像稱為目標(biāo)圖像。圖像匹配方法可以分為以灰度為基礎(chǔ)的匹配和以特征為基礎(chǔ)的匹配兩種。

基于灰度的匹配方法將圖像看作是二維信號,以統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)根據(jù)空間二維滑動模板來匹配目標(biāo)圖像;基于特征的匹配方法是指,首先分別提取兩個或多個圖像的特征,然后針對這些特征屬性進(jìn)行識別和匹配步驟,前面描述的顏色、紋理、形狀、空間位置等均可選作匹配計(jì)算的特征。計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像匹配的方法和過程與人類思考和推理的過程相似。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法為圖像匹配應(yīng)用提供了許多新的技術(shù)手段和應(yīng)用方式,技術(shù)的融合和優(yōu)化為系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)和配合帶來了新的創(chuàng)新和助益。

4.2.2視覺傳感器應(yīng)用

視覺傳感器作為重要的視覺信息采集處理模塊,在工業(yè)生產(chǎn)、生物醫(yī)學(xué)、生活、國防安全、航空航天等領(lǐng)域均被廣泛地使用和拓展,如工業(yè)生產(chǎn)中的零件質(zhì)量檢測與分類、智能化產(chǎn)品制造、現(xiàn)代物流、智能監(jiān)控、智能機(jī)器人等,生物醫(yī)學(xué)中的微觀生物學(xué)觀測、生命科學(xué)觀測、醫(yī)療影像、醫(yī)學(xué)圖像處理等,生活中的安防監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人視覺、體感游戲、智能交通、智能終端等,國防安全中的機(jī)載探測跟蹤、光雷達(dá)跟蹤、光電武器制導(dǎo)等,航空航天中的宇宙天體成像、衛(wèi)星圖像處理、衛(wèi)星遙感技術(shù)等。

1)單目視覺傳感系統(tǒng)

單目視覺傳感系統(tǒng)是指只采用一個攝像機(jī)拍攝的單張相片作為唯一圖像來源的傳感系統(tǒng)。這種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,很好地規(guī)避了雙目視覺傳感系統(tǒng)的視場小、立體匹配難等問題,可以很好地實(shí)現(xiàn)針對一維移動物體的參數(shù)測量。在工業(yè)生產(chǎn)中,經(jīng)常應(yīng)用于生產(chǎn)線上物體的移動測量、目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)識別等

(1)幾何相似法。

幾何相似法是在二維空間上實(shí)現(xiàn)測量的常用方法,對二維幾何位置、形狀、形變、位移和速度的測量比較理想。當(dāng)被測對象的幾何參數(shù)處于同一平面內(nèi),使被測物與攝像系統(tǒng)的光軸相垂直,與成像平面平行,在這種情況下采用幾何相似法進(jìn)行計(jì)算是不錯的選擇。根據(jù)透視投影模型原理,將圖像參數(shù)與實(shí)際放大倍數(shù)相乘就可以得到物體的實(shí)際參數(shù)信息。

(2)幾何形狀約束法。

針對圓形或圓柱形等特殊形狀的被測對象,可以通過充分結(jié)合目標(biāo)在幾何形狀上的獨(dú)特約束條件,利用單臺相機(jī)拍攝的單張圖片來確定目標(biāo)的空間三維姿態(tài)。一個比較典型的

應(yīng)用是,在火箭、導(dǎo)彈等靶場環(huán)境中,如果圖像目標(biāo)多為圓柱體形狀,目標(biāo)與經(jīng)緯儀之間存在較遠(yuǎn)的距離,那么可以采用幾何約束法,克服基于多視覺方式可能存在的點(diǎn)匹配問題,直接完成目標(biāo)三維姿態(tài)的獲取。

(3)結(jié)構(gòu)光法。

結(jié)構(gòu)光法是以結(jié)構(gòu)光投射器為光源,產(chǎn)生點(diǎn)、線、面各種結(jié)構(gòu)的光信號,然后用CCD攝像機(jī)采集圖像數(shù)據(jù),最后根據(jù)三角計(jì)算原理得到物體的三維坐標(biāo)信息。根據(jù)光信號結(jié)構(gòu)

的不同,分為點(diǎn)結(jié)構(gòu)光測量、線結(jié)構(gòu)光測量和面結(jié)構(gòu)光測量三種。點(diǎn)結(jié)構(gòu)光測量的原理是將半導(dǎo)體激光器作為光源,產(chǎn)生的光束照射到被測物表面上,經(jīng)過表面的散射(或反射)后,

利用面陣CCD攝像機(jī)接收,那么光點(diǎn)在CCD像平面上的位置就可以反映出被測物表面在法線方向上的變化,如圖4-7(a)所示。

線結(jié)構(gòu)光測量的原理是半導(dǎo)體激光器產(chǎn)生的激光經(jīng)柱面鏡變成線性結(jié)構(gòu)光,投射到被測區(qū)域后會形成一個激光帶,再用面陣CCD相機(jī)接收散射光,從而獲得被測物表面被照射區(qū)域的截面形狀或輪廓,如圖4-7(b)所示。量的原理是將半導(dǎo)體激光器發(fā)出的激光擴(kuò)束后照射到光柵上,以產(chǎn)生多個光平面,接著投射到被測表面上形成多條亮帶區(qū)域,再利用CCD攝像機(jī)接收信號,從而獲取被測表面的三維信息,如圖4-7(c)所示。圖4-7結(jié)構(gòu)光測量原理示意圖

(4)激光輔助測距法。

根據(jù)成像原理和特點(diǎn),單幅圖像通常只包含被測目標(biāo)的二維數(shù)據(jù)信息,由于缺少被測目標(biāo)與鏡頭中心的距離參數(shù),所以無法實(shí)現(xiàn)三維層面的測量。為了解決單目視覺傳感系統(tǒng)

的局限性,同時不增加傳感器數(shù)量,在進(jìn)行距離測量的應(yīng)用中,測距儀成為最常用的測距手段。激光輔助測距法通過將手持激光測距儀和單目視覺傳感系統(tǒng)集成在一起,將攝像機(jī)拍攝的單幅圖像中包含的二維信息和測距儀測距得到距離信息統(tǒng)一起來,再經(jīng)過綜合計(jì)算得到待測目標(biāo)的三維坐標(biāo)信息。

2)雙目視覺傳感系統(tǒng)

在了解了單目視覺傳感系