[发明专利]一种基于非固定特征点的光条边界提取方法

说明书

本发明一种基于非固定特征点的光条边界提取方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于非固定特征点的光条边界提取方法。该方法将靶标点贴附在零件折角区域构建不具有固定位置要求的非固定特征点，通过非固定特征点建立被测物边界关键点。首先通过边界图像的预处理和图像边缘的补偿获得被测物的初始边界，提取放置于被测物折角处的非固定特征点中心的图像坐标，建立被测物边界判别准则，将与背景联通的误识别边界去除，获得被测物轮廓信息。然后，通过被测物轮廓约束及二维差分算法，获得光条边界的准确提取。该方法提取精度高，运算速度快，计算时间短，可满足光条在被测物轮廓上的边界高精度快速提取。

技术领域

本发明属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于非固定特征点的光条边界提取方法。

背景技术

航空航天零件的三维轮廓的测量对于零件的制造和气动外形的检测至关重要，是保证零件制造质量的重要手段。基于辅助激光的立体视觉系统具有非接触性、测量速度快、测量精度高、可实现在位测量等优势，已广泛运用在航天航空零件的装配测量过程中。然而，随着工业水平的发展，零件的尺寸增大、零件质量要求的提高，对于视觉系统的要求也逐渐提高。对于大型航空零件，由于其尺寸大，零件边界的尺寸和加工精度直接影响了零件间的装配制造，对于飞机气动外形的保证十分重要。基于辅助激光的立体视觉系统是通过双目相机实时采集由激光器投射在被测物表面的激光扫描信息，基于双目立体视觉理论实现激光特征信息的重建，进而实现被测物表面形面测量。其光条在被测物表面轮廓所出现的边界为零件的边界信息，因此光条边界准确提取方法的研究十分重要。

Canny,John发表的期刊《A Computational Approach to Edge Detection》,Canny J.A Computational Approach to Edge Detection[J].IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence,1986,8(6):679-698.提出了多级边界检测算法，采用变分法实现被测物快速地定位与检测，该方法具有稳健性好，计算速度快、适应性好等优点，可检测非特定被测物的边缘信息，但是针对特定特体提取精度较低，难以实现特征光条在物体边界处的检测。杨扬等人发明的“一种图像边缘的检测方法”,专利号CNCN201510104797.4。该发明提出了一种图像边缘的检测方法，根据所述单一尺度下图像的形态学梯度,计算得到多尺度形态学梯度图像；确定多尺度形态学梯度图像中的极大值点的位置；进而使用过零点位置模板和相应阈值去除伪边缘；保留目标边缘的主干并去除边缘中的碎片,得到所述空间目标图像的边缘。该方法可快速提取图像边界，但提取精度较差只可获得目标的粗略轮廓，无法满足航空零件轮廓准确测量的要求。

发明内容

本发明要解决的技术难题是针对难以实现光条在被测物轮廓上的边界提取问题，发明了一种基于非固定特征点的光条边界提取方法。该方法采用靶标点贴附在零件折角区域，其位置不具有固定要求，通过所贴附的非固定特征点构建零件边界的关键点,并基于该特征点对被测物轮廓进行区域分割，然后利用所提取的边界关键点进行边界补偿，实现被测物轮廓的整体提取，再根据所提取的测量物轮廓信息，对光条边界进行判定，从而获得光条的边界信息。可实现被测物轮廓快速高准确度提取，进而获得准确的光条边界点。

本发明采用的技术方案是一种基于非固定特征点的光条边界提取方法，其特征是，该方法将靶标点贴附在零件折角区域构建不具有固定位置要求的非固定特征点，通过非固定特征点建立被测物边界关键点，获得被测物准确的边界信息，实现在复杂现场环境下的背景与被测物的准确分离；首先通过边界图像的预处理和图像边缘的补偿获得被测物的初始边界；然后提取放置于被测物折角处的非固定特征点中心的图像坐标，基于非固定特征点提出折角分割的边界关键点提取方法，实现被测物边界关键点的提取；再根据被测物边界上的关键点信息，建立被测物边界判别准则，从而将与背景联通的误识别边界去除，补偿有效边界，获得被测物轮廓信息；最后结合激光光条中的中心提取结果，通过被测物轮廓约束及二维差分算法，获得光条边界的准确提取；方法具体步骤如下：