[发明专利]一种测量工件线性边缘的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种测量线工件性边缘的方法。

背景技术

现在工业生产向着集成化，智能化发展，更多的工件信息需要被提取，比如工件线性边缘的倾斜度，条纹间距，边缘长度等等边缘信息。

传统的边缘信息测量通过尺子或者其他工具进行手工测量完成，这种手工方式不但测量准确度不高，而且操作复杂、效率很低，已经不能满足现代工业中提高产品质量和整个生产线的生产效率的要求。

为克服上述问题，目前存在一种二维测量技术，其图像处理方式进行边缘信息测量，可以很好地提升测量准确度并且操作更加准确和迅速。二维测量技术是指用摄像机代替人眼对检测对象进行拍照，经过图像处理和边缘提取等图像处理算法，可得到检测对象的信息，从而指导机器进行相关操作。

目前常见的二维线性测量方法包括霍夫变换和最小二乘法两种。其中，霍夫变换计算量大，对于像素点较少的线段无法检测，参数空间难以求取最优参数。而简单的最小二乘法虽然计算量小，计算速度快，但是对于大的离群值鲁棒性差，测量结果会受到边缘大的凹凸点的影响。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种能稳定高效测量工件线性边缘的方法与装置，旨在提高测量结果对大的离群值的鲁棒性，从而提高测量结果的准确度。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供一种工件线性边缘的测量方法，通过对工件图像的处理获得工件的边缘信息，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)选取工件图像的感兴趣区域(ROI)，提取图像中目标的边缘；

(2)设置边缘长度阈值，并根据该阈值对步骤(1)获取的边缘进行进行处理，以剔除其中紊乱的边缘与噪声，从而得到更新后的边缘；

(3)采集每条边缘上的多个边缘点作为样点，并进行最小二乘拟合，得到各条边缘对应的拟合直线，从而得到黑塞范式；

(4)计算每条边缘上的各边缘点到其对应的拟合直线的距离，并利用Tukey权重函数，剔除其中大的离群值所对应的边缘点，从而获得更新后的各条边缘对应的边缘点；

(5)多次循环步骤(3)和步骤(4)后，即可获得各条边缘最终描述方程，从而得到各条边缘信息以及各边缘之间的信息，实现工件边缘的测量。

优选地，所述的拟合直线即为黑塞范式，其具体表示为：

ax+by+c＝0

式中，a,b,c为黑塞范式系数，a²+b²＝1，c＝-(au_x+bu_y)，(x,y)为边缘点坐标；(x_i，y_i)为边缘上的任意边缘点坐标优选地，所述边缘点到对应的拟合直线的距离δ_i为：

|δi|=|axi+byi+c|a2+b2=|axi+byi+c|]]>

Tukey权重函数表示为：