CN1680072A

CN1680072A - 一种静态刀具图像的精密测量方法

Info

Publication number: CN1680072A
Application number: CN 200410022253
Authority: CN
Inventors: 杨平; 侯学智; 赵云松; 梁彦学; 战玉胜
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2004-04-08
Filing date: 2004-04-08
Publication date: 2005-10-12
Anticipated expiration: 2024-04-08
Also published as: CN100351039C

Abstract

本发明提供了一种静态刀具图像的精密测量方法，它是利用数字图像处理方法，定位出刀具图像边缘的精确坐标位置，计算出刀具的精确几何参数，就可以得到所要测量刀具边缘包络线，达到刀具精确测量的目的。本发明提供的一种静态刀具图像的精密测量方法具有精度高、抗噪声能力强、定位准确，重复性好、操作简便等特点，能够精确快速地提取刀具图像的几何信息，它可以用于基于数字图像处理的刀具测量系统中，如数控机床加工中的刀具精密检测。

Description

一种静态刀具图像的精密测量方法

技术领域

本发明属于电子测量技术领域，它特别涉及数字图像检测的技术。

背景技术

在数控机床及加工中心中，为了减少非生产时间，提高加工效率，需要对刀具进行精密的测量。传统方法大多采用人眼瞄准的手工测量，这种方法非常耗时，并且测量精度低，测量结果容易受到主观因素影响。

近年来出现了基于图像处理技术的测量方法，即图像测量法。它是指利用CCD图像传感器摄取刀具的对刀图像，传输到计算机中，经过数字图像算法处理，得到刀具几何参数的测量结果。它的关键技术分别在于轮廓特征点的提取方法和边缘精确定位方法。前者典型的方法是基于变换域的特征点检测法，比如，基于Hough变换及基于小波变换的方法分别将问题转换为求参数域极值问题或一组小波描述子的判别等，变换域方法虽然可能使问题得到简化，但在变换前后往往需要大量额外的时间和存储空间，因此实用性较差；后者分为传统边缘定位方法和亚像素边缘定位方法，传统的边缘检测算法如Roberts算子和Sobel算子，对图像边缘检测精度只能达到1-2个像素，典型的亚像素边缘定位方法如拟合法的计算量太大，对噪声较敏感，而灰度矩边缘检测算法的准确性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种静态刀具图像的精密测量方法，采用本发明的方法可以从单幅刀具图像简便地得到具有较高测量精度的的刀具几何参数。

为方便地描述本发明，首先对图像处理术语定义：

灰度图像是指由256种灰度颜色组成的图像；

二值图像是指由黑色和白色两种颜色组成的图像；

形态学滤波处理是指对图像进行图像形态学的开闭运算，实现图像滤波的效果；

形态学梯度处理是指对图像作形态学的腐蚀或膨胀变换，变换后的图像与原图像相减得到梯度图像；

形态学细化处理是指对图像作形态学变换，使图像边缘宽度减小到一个像素；

形态学修剪处理是指对图像作形态学变换，消除图像边缘上的毛刺，使图像边缘更加光滑；

亚像素边缘点是指图像经过亚像素边缘定位方法处理后，得到的图像轮廓上直线段和圆弧段的图像点的精确位置。

本发明提供一种静态刀具图像的精密测量方法，其特征是采用下面的步骤：

步骤1：CCD相机采集到的刀具彩色图像传输到计算机中，将其转换成灰度图像，同时将其转化成二值图像，如图4所示；

步骤2：对步骤1得到的刀具二值图像，利用图像形态学算子作形态学滤波、形态学梯度、细化、修剪一系列处理，可得到刀具的二值图像边缘，如图5(a)所示；

步骤3：首先对步骤2得到的刀具二值图像边缘进行跟踪，得到刀具图像轮廓数据，再利用最小二乘法拟合轮廓曲线，结合斜率和曲率信息确定刀具图像轮廓的特征点(角点、切点)，并对刀具图像轮廓曲线作分段识别，如图5(b)和(c)所示；

步骤4：对步骤1得到的刀具灰度图像作亚像素边缘定位。

亚像素边缘定位方法分为3个步骤：

首先，以当前点为中心，确定一个矩形区域，分别对区域内纵向的数据作最小二乘法拟合，由拟合后的曲线函数得到修正的数据；

然后，对上一步得到的修正后的矩形区域内数据分别作横向的B样条拟合，得到拟合后的曲线函数；

最后，根据拟合后的曲线函数，求取曲线函数的一阶导数，在一阶导数最大处确定刀具图像的亚像素边缘值，即得到的图像轮廓上直线段和圆弧段的图像点的精确位置；

步骤5：对步骤4得到的刀具图像的亚像素边缘值(即刀具图像轮廓上直线段和圆弧段的图像点的精确位置)，采用刀具几何参数测量方法就可以得到高精度的刀具几何参数：长度、角度、半径。

所述的刀具几何参数测量方法是：

(1)测量长度时，如图6所示，在刀具图像边缘两侧AB、CD上利用步骤4分别确定n个亚像素边缘点，再利用最小二乘法拟合出AB、CD的直线方程，AB上第i点到CD的距离可由点到直线距离公式计算出d_i，然后计算平均距离

L = (Σ_{i = 1}^{n} d_{i}) / n;

(2)测量角度时，如图7所示，首先在夹角两侧直线上利用步骤4分别确定两侧直线上的亚像素边缘点，再利用最小二乘法拟合出两侧直线方程，最后根据两侧直线的斜率计算出两侧直线之间的角度θ；

(3)测量半径时，如图3所示，采用圆心法测量；

所述的圆心法是指先求出刀具图像圆弧段的圆心，再利用圆心到圆弧切线的距离求得半径，它的具体步骤如下：

(a)利用步骤4分别确定圆弧两侧切线的亚像素边缘点，利用最小二乘法拟合出圆弧两侧的切线方程，将切线ME、NF延长相交于一点D，在它们的角平分线DK上搜索圆心；

(b)在角平分线DK上取点A_i，它到直线的距离记为h_i，到圆弧轮廓上点B的距离为g_i，沿着角平分线DK向下取点搜索，直到满足g_i-1＜h_i-1，且g_i＞h_i，则确定圆心位于A_i与A_i-1之间的区域；

(c)取像素间距的十分之一作为步长，在点A_i与A_i-1之间的区域搜索，设定阈值T，当判断公式|g_i-1-h_i-1|＜T成立时，确定更小的区域；

(d)取像素间距的百分之一作为步长，根据上一步的方法继续搜索，得到精确的圆心坐标值。

步骤6：根据步骤4和步骤5就可以得到刀具所要测量的边缘上各个亚像素边缘点和边缘几何参数，由此就可以得到整个刀具所要测量的边缘的包络。

本发明方法总体流程(如图1所示)是：

第一步：摄取一幅彩色静态刀具图像并输入计算机，将其转换成刀具的灰度图像和二值图像；

第二步：对第一步得到的二值图像作形态学滤波、梯度、细化、修剪预处理，得到刀具二值图像的粗边缘；

第三步：对第二步得到的刀具二值图像边缘作轮廓跟踪，提取刀具二值图像轮廓的特征点(角点，切点)，并识别出刀具二值图像轮廓的直线段和圆弧段；

第四步：对第三步得到的刀具灰度图像轮廓的直线段和圆弧段作亚像素边缘定位，得到刀具灰度图像的亚像素边缘点；

第五步：对第四步得到的刀具图像边缘直线段和圆弧段的亚像素边缘点进行计算，得到高精度的刀具几何参数。

本发明的实质是利用数字图像处理方法，定位出刀具图像边缘的精确坐标位置，计算出刀具的精确几何参数，并可以得到所要测量刀具边缘包络线，达到刀具精确测量的目的。

本发明的优点：本发明提供一种静态刀具图像的精密测量方法，它具有精度高、抗噪声能力强、定位准确，重复性好、操作简便等特点，能够精确快速地提取刀具图像的几何信息。

附图说明

图1是本发明方法的总体流程图

图2是本发明方法中轮廓特征点提取方法流程图

图3是本发明方法中图像边缘亚像素定位方法流程图

图4是本发明方法中被测刀具的图像

其中，(a)是彩色图像；(b)是灰度图像；(c)是二值图像

图5是本发明方法中刀具轮廓图像及轮廓特征点提取示意图

其中，(a)是轮廓图像；(b)是轮廓特征点区域示意图；(c)是轮廓特征点示意图

图6是本发明方法中的刀具长度测量示意图

其中，A，B，C，D分别是刀具边缘两侧直线上所选的点，L是AB和CD之间的距离；

图7是本发明方法中的刀具角度测量示意图

其中，θ是刀具边缘上两条直线的夹角

图8是本发明方法中的刀具半径测量示意图

其中，M，E，N，F是刀具边缘圆弧段两侧切线上所选的点，D是ME和NF的交点，A是圆弧的圆心，B是AD和圆弧的交点，R是刀具边缘上圆弧段的半径。

图9是本发明方法中的刀具长度实测图。

图10是本发明方法中的刀具角度实测图。

图11是本发明方法中的刀具半径实测图。

图12是本发明方法中刀具图像的边缘包络图。

其中1是刀背部分，2、3、4、5是需要测量的刀具边缘包络。

具体实施方式

一种刀具的精确测量，按照下面的步骤：

1.利用数码相机拍摄一幅彩色刀具图像，通过USB接口将刀具图像输入计算机，并将其转换成灰度图像和二值图像，如图4所示。

2.对刀具二值图像作形态学滤波，以及梯度、细化、修剪一系列预处理得到刀具二值图像的粗边缘，如图5(a)所示。

3.对刀具二值图像边缘作轮廓跟踪，并提取刀具图像轮廓的特征点，然后对刀具二值图像轮廓作直线和圆弧的分段识别。

4.利用B样条曲线拟合方法对刀具灰度图像边缘作亚像素定位。

5.利用刀具图像边缘的几何关系，计算得到高精度的刀具几何参数，如图6、7、8所示。

具体图像处理方案如下：

(1)利用数码相机拍摄一幅彩色刀具图像，通过USB接口将刀具彩色图像输入计算机，将其转换成灰度图像，并采用最大方差阈值法将其转化成二值图像，如图4所示。

(2)对步骤1得到的刀具二值图像，利用图像形态学算子作形态学滤波、形态学梯度、细化、修剪一系列处理，可得到刀具的二值图像边缘，如图5(a)所示。

(3)对步骤2得到的刀具二值图像边缘，首先利用链码八邻域算法跟踪得到刀具图像轮廓数据，再利用最小二乘法拟合轮廓曲线，结合斜率和曲率信息确定刀具图像轮廓的特征点(角点、切点)，并对刀具图像轮廓曲线作分段识别，如图5(b)和(c)所示。

首先根据曲率方法计算轮廓上所有点的曲率，搜索出轮廓上曲率存在局部极大值的点，据此得到轮廓特征点的区域。

再进一步定位实际特征点，在上一步得到的轮廓特征点区域中，利用最小二乘法拟合轮廓曲线，得到各点的左右斜率。

然后在区域中每点处计算它的左右斜率，并计算左右斜率差分值，差分最大值处即为角点。在区域每点处计算该点处的曲率，并计算曲率差分值，曲率差分最大值处即为切点。

利用上述角点和切点的定位方法可确定轮廓特征点，再根据刀具图像轮廓的曲率值来将刀具图像轮廓上的圆弧和直线分段，分段方法为：在切点两侧对轮廓点的曲率判断，即曲率较大一侧为圆弧段，否则曲率较小一侧为直线段；

(4)对步骤1得到的刀具灰度图像，采用一种B样条拟合与最小二乘法相结合的二维拟合方法作亚像素边缘定位。

亚像素边缘定位检测分为3个步骤：

①以当前点为中心，确定一个矩形区域，对区域内纵向的数据作最小二乘法拟合，由拟合后的曲线方程得到修正的数据；

②对上一步得到的修正后的矩形区域内数据作横向的B样条拟合，得到拟合后的曲线函数；

③根据拟合后的曲线函数，求取曲线函数的一阶导数，在一阶导数最大处确定刀具图像的亚像素边缘点；

(5)由步骤3得到刀具图像轮廓曲线分段为直线段和圆弧段，在直线段和圆弧段上采用步骤4的亚像素边缘定位方法得到刀具图像的亚像素边缘点，再利用刀具几何参数测量方法，计算得到高精度的刀具几何参数；

所述的刀具的几何参数测量方法如下：

①测量长度时，如图1所示，在刀具图像边缘两侧AB、CD上分别选点，再利用最小二乘法拟合出AB、CD的直线方程，AB上第i点到CD的距离可由点到直线距离公式计算出d_i，然后计算平均距离

L = (Σ_{i = 1}^{n} d_{i}) / n;

②测量角度时，如图2所示。利用最小二乘法拟合出直线方程，再根据斜率与角度的关系计算出两直线夹角θ；

③测量半径时，如图3所示，采用圆心法测量；

圆心法是指先求出圆弧的圆心，再利用圆心到圆弧切线的距离求得半径，它的具体步骤如下：

(a)利用最小二乘法拟合出圆弧两侧的直线方程，将直线ME、NF延长相交于一点D，在它们的角平分线DK上搜索圆心；

(b)在角平分线DK上取第i个点A_i，它到直线的距离记为h_i，到圆弧轮廓上点B的距离为g_i，沿着角平分线DK上取点搜索，直到满足g_i-1＜h_i-1，且g_i＞h_i，则确定圆心位于A_i与A_i-1之间的区域；

按照上述的方法，编制相应程序，就可以得到所要测量的刀具边缘包络线，如图12所示，这样就可以得到刀具边缘包络线上任意一点的精确坐标位置，实现对该刀具几何参数的精确测量。

通过选取需要测量的刀具边缘包络线上的图像点进行测量，与高精度仪器测得的数据进行对比，测量结果表明刀具长度、角度和半径的测量误差在2.5％以内。

本发明提供的一种静态刀具图像的精密测量方法具有精度高、抗噪声能力强、定位准确，重复性好、操作简便等特点，它可以用于基于数字图像处理的刀具测量系统中，如数控机床加工中的刀具精密检测。

Claims

1、一种静态刀具图像的精密测量方法，其特征是采用下面的步骤：

步骤4：对步骤1得到的刀具灰度图像作亚像素边缘定位。

亚像素边缘定位方法分为3个步骤：

所述的刀具几何参数测量方法是：

(1)测量长度时，如图6所示，在刀具图像边缘两侧AB、CD上利用步骤4分别确定n个亚像素边缘点，再利用最小二乘法拟合出AB、CD的直线方程，AB上第i点到CD的距离可由点到直线距离公式计算出d_i，然后计算

平均距离

L = (Σ_{i = 1}^{n} d_{i}) / n;

(3)测量半径时，如图3所示，采用圆心法测量；

2、根据权利要求1所述的一种静态刀具图像的精密测量方法，其特征是所述的采集刀具的彩色图像，可以采用CCD相机摄取。