专利名称：一种基于辅助基准的机器视觉检测系统及检测方法
技术领域：
本发明涉及视觉遮挡下的零件特征点和特征直线的检测方法，属于机器视觉辅助 下的精密装配技术领域，用于零件的精密装配和检测。
背景技术：
在基于机器视觉的精密装配中，零件装配指标的检测是通过视觉采集特征边界并 通过空间转换获得的。实际装配中，经常存在装配作业空间狭小，系统硬件对视觉检测产生 遮挡情况；此外，如果零件进行叠加装配，后续零件会对前序零件特征部分产生遮挡，这也 为视觉检测零件特征带来困难。此时需要引入遮挡部分还原机制来实现特征采集和定位。在现有遮挡边界还原技术当中，最常用的是采用图像分层提取过滤算法实现边界 还原。用传统的统计模型分离背景，得到前景对象的集合，各个跟踪对象模型包含RGB颜色 模板和一个可选择的概率掩模，当检测到两个或多个对象存在互相遮挡时，采用最大似然 分离函数将不确定的象素重新分配给每个对象从而获取真实边界。knior A W,Hampapur A, Brown L Μ, et al, Image and Vision Computing, 2006 U4)，1233—1243也有的采用合 并分裂浓缩算法跟踪图像序列中不确定轮廓，利用概率密度函数的估计量，使用粒子滤波 器进行连续重要性采样过程，每次复合目标分裂后能够成功地重建各个对象，实现对象跟 踪。Isard M， Blake A， International Journal of Computer Vision，1998(29)，5-28
针对大面积遮挡问题最常采用的是基于图像拼接的边界还原定位算法，引入自适应的非极 大值抑制技术，只在图像的重叠区域进行Harris角点检测，并结合小波变换和对极几何， 对图像进行快速特征匹配；在图像融合中构造一种非线性过渡函数，使图像重叠区域之间 的过渡更平滑，识别效率和边界真实度非常高。吴锦杰，刘肖琳，计算机工程，2010 (36)， 209-212此外还有采用模板匹配算法，在两幅图像的重叠区域中分别抓取一对初始匹配 点，分别以抓取点为中心取不同大小模板区域和搜索区域结合模板匹配法基本原理确定最 佳匹配点，，然后通过平移和旋转变换完成图像之间的配准焦晶萍，廖文和，，沈建新，计算 机技术与发展，2010 (20)，148-154。综上所述，现有遮挡图像还原技术多采用图像模板和像素图层算法进行迭代还 原，运算量非常大，程序实现相对复杂，在实际装配应用中有很大的局限性。同时现有技术 针对零件特征全遮挡现象的处理方法还比较少见，无法直接获得特征图像进行图像还原处 理，从而使被叠装零件的检测难以实现。
发明内容
本发明要解决的技术问题是视觉遮挡下的零件特征检测方法，用于实现有视觉遮 挡情况下被遮挡特征点和特征直线的提取，以便与后续装配零件的特征进行比对。本发明采用的技术方案如下机器视觉检测系统包括辅助基准模板、定位移动平台、对准定位移动平台的固定 倍率光学镜头、连接光学镜头的CCD摄像机、用于采集CCD摄像机图像的图像采集卡、工控机以及驱动定位位移平台的运动控制板卡。采用电子束光刻镀铬的掩模版作为辅助基准模 板，其上有均勻排列的三个矩形块形状，作为机器视觉采集的特征点和特征直线。工控机通 过图像采集卡从CCD摄像机采集检测特征的图像数据，然后对图像进行相关特征的提取。将该检测模板固定于无视觉遮挡的零件装配平台区域内。装配系统装配完目标 零件后，视觉系统运动平台运动到目标零件的特征检测区域并检测目标零件特征点和特征 直线，通过图像处理获得特征点的位置信息(X1, Y1)和特征直线的角度信息θ i ；然后视觉 系统运动平台运动到检测模板的检测位置，采集标定板上特征点和特征直线的图像，通过 图像处理获得特征点的位置信息( , )和特征直线的角度信息θ 2，将两次获得的角度和 位置信息通过空间坐标转换到同一坐标系中，上述两次测量的数据的差值即ΔΧ = X2-X1, AY = Y2-Y1, Δ θ = θ2-θ10当后续零件装配完成后，目标零件的特征点和特征直线被遮 挡。视觉系统运动到此时的基准检测模板的检测位置进行特征点和特征直线的检测，获得 特征点位置信息(X3A3)和特征直线角度信息θ3。由于基准检测模板和目标零件一次装夹 后相对空间位置是固定的，所以根据空间相对位置关系可以得到，此时被遮挡的目标零件 的特征点位置信息为& = X3+Δ X, Y4 = Y3+Δ Y，特征直线的角度信息为θ 4 = θ 3+Δ θ，从 而建立了后续装配零件与目标零件之间的特征点和特征直线关系。本发明的效果和益处是提供了一种简单直观的被遮挡零件特征检测方法；该方 法借助辅助基准模板的测量，通过空间转换关系获得被遮挡零件的空间位置信息，有效地 克服系统误差对零件位置的影响，具有较高的定位精度，为其他零件装配提供正确的基准 位置信息。
图1是本发明的遮挡零件的特征检测方法流程图。图2是本发明的机器视觉检测系统示意图。图3是本发明的遮挡零件的特征检测方法的检测实物示意图。图1CCD摄像机；2光学镜头；3视觉系统Z向运动导轨；4检测目标零件；5辅助 基准模板；6固定工作台；7视觉系统X向运动导轨。A目标零件特征点；B第一次检测时检测模板中间矩形的特征点；B'第二次检测时检测模板中间矩形特征点；C遮挡零件特征点；D第一次检测时检测模板的上侧矩形特征点；D'第二次检测时检测模板的上侧矩形特征点；11目标零件特征直线；12第一次检测时检测模板的特征直线；12'第二次检测时检测模板的特征直线；13遮挡零件特征直线。
具体实施例方式下面结合技术方案和附图详细叙述本发明专利的具体实施案例。
系统需要实现目标零件和遮挡零件之间特征直线的平行度和特征点的同轴度检 测。具体方法如下第一步，采用电子束光刻的镀铬的掩模版作为辅助基准模板1，辅助基准模板1上 有均勻排列的三个矩形块形状。当目标零件装配完后，视觉系统ζ向运动导轨3和视觉系 统X向运动导轨7驱动前端固定光学镜头2的CXD摄像机1到目标零件4的检测位置，检 测目标零件4特征点A在图像坐标系中的位置(X1, Y1)和特征直线11的倾斜角θ 10第二步，视觉系统Z向运动导轨3和视觉系统X向运动导轨7驱动摄像机1到辅
助基准模板5的检测位置，检测辅助基准模板5中间矩形特征点B的位置坐标(X2A2)和上
侧矩形特征点D的位置坐标(X3，Y3)。然后将获得的两个坐标信息通过坐标转换统一到中
间矩形图像坐标系下，坐标值为( '，V )和(X3'，Y3')，并计算出第一次检测时辅助
f f
基准模板5的特征直线12的倾斜角込=arctan(73,"72,)。
Jf3 -X1第三步，将中间矩形特征点B的图像坐标系坐标值( , )转换到目标零件检测时 的图像坐标系下的坐标值( " ,V')。然后计算出在目标零件图像坐标系下，目标零件特 征点A和检测模板中间矩形特征点B的坐标差值(ΔΧ，ΔΥ) = (X1-X2" ,Y1-Y2")；以及直 线11和12的倾斜角差值Δ θ = θ厂θ 2。第四步，当遮挡零件对准装配完毕后，遮挡零件特征点C和遮挡零件特征直线1 3 可以通过视觉系统直接检测得到C点的图像坐标系坐标值(X4，Y4)和1 3倾斜角θ 3。此 时视觉系统再次运动到辅助基准模板5特征边界的检测位置，按照步骤二检测得到辅助基 准模板5中间矩形特征点B'的图像坐标系坐标值0(5，Y5)和特征直线12'的倾斜角θ4。 根据空间位置关系可以得到，此时目标零件被遮挡特征点A的坐标值为0(6，Y6) = (X5+Δ X, Y5+Δ Y)，被遮挡特征直线11的倾斜角为θ5= θ 4+Δ θ，并考虑辅助基准模板5特征检测 和遮挡零件特征检测时，视觉系统Z向运动导轨3和视觉系统X向运动导轨7运动的位移， 将在辅助基准模板5检测时的图像坐标系下检测得到的特征点A坐标值转化到遮挡零件检 测时的图像坐标系下的坐标值OC6'，Y6')。第五步，计算可以得到后续装配的目标零件特征点A和遮挡零件特征点C的同轴 度误差为(1 ' -X4MY6' -Y4|)，目标零件特征直线Ii和遮挡零件特征直线13的平行度 误差为(θ 5- Θ 3)。
权利要求
1.一种基于辅助基准的机器视觉检测系统，其特征在于，机器视觉检测系统包括辅助基准模板( 、定位移动平台、对准定位移动平台的固定倍 率光学镜头O)、连接光学镜头的CCD摄像机(1)、用于采集CCD摄像机图像的图像采集卡、 工控机以及驱动定位位移平台的运动控制板卡。采用电子束光刻镀铬的掩模版作为辅助基 准模板，其上有均勻排列的三个矩形块形状，作为机器视觉采集的特征点和特征直线。
2.使用权利要求1所述机器视觉检测系统的检测方法，用于被遮挡零件特征的辅助检 测，其特征在于如下步骤当目标零件装配完后，视觉系统Z向运动导轨C3)和视觉系统X向运动导轨(7)驱动前端固定光学镜头( 的CCD摄像机(1)到目标零件4的检测位置，检测目标零件(4)特征点㈧在图像坐标系中的位置坐标(XpY1)和特征直线(11)的倾斜角θ 1 ；然后，视觉系统Z向运动导轨(3)和视觉系统X向运动导轨(7)驱动CXD摄像机(1)到辅助基准模板(5)的检测位置，检测辅助基准模板( 中间矩形特征点(B)的位置坐标( , )和上侧矩形特征点(D)的位置坐标0(3，Y3)；然后将获得的两个坐标信息通过坐标转换统一到中间矩形图像坐标系下，坐标值为OC2' ,Y2')和(X3' ,Y3')，并计算出第一次检测时辅助基准模板f f(5)的特征直线(12)的倾斜角込=arctan(A^r)港着，将中间矩形特征点⑶的图像Jf3 -X1坐标系坐标值(x2，Y2)转换到目标零件检测时的图像坐标系下的坐标值( " ,Y2")；然后 计算出在目标零件图像坐标系下，目标零件特征点(A)和检测模板中间矩形特征点(B)的 坐标差值(ΔΧ，ΔY) = (X1-X2"，Y1-Y2")以及直线(11)和(12)的倾斜角差值Δ θ = θ「θ 2 ；当遮挡零件对准装配完毕后，视觉系统再次运动到辅助基准模板( 特征边界的 检测位置，检测得到辅助基准模板(5)中间矩形特征点B'的图像坐标系坐标值(X5，Y5)和 特征直线12'的倾斜角θ 4;根据空间位置关系得到此时目标零件被遮挡特征点(A)的坐 标值为(X6, Y6) = (X5+ΔX，Y5+ΔY)，被遮挡特征直线(11)的倾斜角为θ5 = Θ4+Δ θ，并 考虑辅助基准模板( 特征检测和遮挡零件特征检测时，视觉系统Z向运动导轨C3)和视 觉系统X向运动导轨(7)运动的位移，将在辅助基准模板( 检测时的图像坐标系下检测 得到的特征点(A)坐标值转化到遮挡零件检测时的图像坐标系下的坐标值OV，Y6')。
全文摘要
本发明公开了一种基于辅助基准的遮挡零件特征点和特征直线的检测方法，用于零件精密叠装时的遮挡特征检测。叠装零件在装配后会引起前序装配零件的特征遮挡，同时系统运动误差使得原始检测信息不可信。通过架设外界检测模板，将被遮挡零件的特征信息在未被遮挡前就转换到检测模板的坐标系中，建立两者空间绝对位置关系。当后续装配零件装配引起遮挡后，系统检测外界检测模板的特征信息，结合被遮挡零件和检测模板特征的空间绝对位置关系，即可还原此时被遮挡零件的特征信息。本发明有效克服了系统运动误差引入的位置检测误差，还原任意装配时段特定被遮挡零件的特征点位置信息和特征直线角度信息，保证零件相互之间的定位精度要求。
文档编号G01B11/26GK102141376SQ20111000208
公开日2011年8月3日 申请日期2011年1月6日 优先权日2011年1月6日
发明者张习文, 朱萃, 王晓东, 罗怡 申请人:大连理工大学