[发明专利]支持视觉测量的数据可组态化监控系统及方法

权利要求书

1.一种支持视觉测量的数据可组态化监控系统，其特征在于：包括图像采集模块、组态系统和显示系统；

图像采集模块采集零件图像数据；

组态系统包括零件组态化二维模型建立组件和零件尺寸测量组件；零件组态化二维模型建立组件建立零件模型；零件尺寸测量组件计算被零件和零件模型的关系值，根据关系值获得被测零件相对于零件模型的位姿关系，根据位姿关系测量计算被测零件尺寸结果；显示系统将计算结果进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种支持视觉测量的数据可组态化监控系统，其特征在于：

其中，所述零件组态化二维模型建立组件包括，零件模型选择模块、图像处理模块、ROI选取模块、提取特征模块和零件建模模块；零件模型选择模块内预先设定的零件模型，零件模型选择模块选择预先设定的零件模型作为模板模型；图像处理模块对图像进行预处理处理，获取图片中的零件轮廓和图像畸变；ROI选取模块对ROI区域进行筛选；特征提取模块处理采集到的图像数据，得到零件的特征值。

3.根据权利要求1所述的支持视觉测量的数据可组态化监控系统，其特征在于：

其中，图像处理模块通过图像预处理，包括：滤波、形态学处理和轮廓处理进行图像处理；

作为优选，ROI选取模块通过面积过滤算法、Hu不变矩预检测对ROI区域进行筛选；

作为优选，特征提取模块通过Harris角点检测、霍夫变换线检测和霍夫变换圆检测处理采集到的图像数据。

4.根据权利要求1所述的支持视觉测量的数据可组态化监控系统，其特征在于：

其中，零件尺寸测量组件，包括计算关系值模块、位姿匹配模块和测量算法模块；计算关系值模块计算零件基准模型和被测零件模型之间的关系值；位姿匹配通过关系值确定基准零件和被测零件的位姿关系；测量算法模块计算被测零件的尺寸结果。

5.根据权利要求4所述的支持视觉测量的数据可组态化监控系统，其特征在于：

其中，关系值包括，点之间的距离、点到线的距离和线之间的距离；

作为优选，位姿匹配通过关系值确定基准零件和被测零件中圆心、线和点的位置，测量所需的零件尺寸，一对一与图像检测到的特征匹配，确定图像的位姿。

6.一种支持视觉测量的数据可组态化监控方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤A、采集基准图像；

步骤B、基准零件建模；

步骤C、被测零件尺寸测量；

步骤C-1、采集被测零件的图像，获得被测零件的特征值；确定基准零件模型和被测零件的特征值之间的关系值；

步骤C-2、将基准图像与被测零件图像中的特征一对一进行匹配，确定计算被测零件相对于基准零件的位姿；

步骤C-3、根据位姿进行计算获得尺寸测量结果；

步骤D、显示系统显示测量结果。

7.根据权利要求6所述的支持视觉测量的数据可组态化监控方法，其特征在于：其中，步骤B包括以下步骤，

步骤B-1、从预先设定的零件模型中选定模板模型；

步骤B-2、图像预处理；

步骤B-3、ROI区域筛选；

步骤B-4、在ROI区域筛选内，获取轮廓中的特征值。

步骤B-4、根据模板零件和零件特征值之间的关系，确定基准零件模型。

8.根据权利要求7所述的支持视觉测量的数据可组态化监控方法，其特征在于：

其中，图像预处理通过滤波、形态学处理和轮廓处理进行图像处理，获取图片中的零件轮廓和图像畸变；

作为优选，ROI区域筛选采用面积过滤算法、Hu不变矩预检测对可能的ROI区域再次进行筛选，提高匹配率；

作为优选，特征提取使用Harris角点、霍夫变换线、快速霍夫变换圆检测获取轮廓中的特征值。

9.根据权利要求6所述的支持视觉测量的数据可组态化监控方法，其特征在于：

其中，步骤C-1、根据零件模型，计算零件模型中特征之间的关系，即轮廓中点、线、圆之间的位置关系，每次选取两个特征，计算它们之间的位置关系；

作为优选，位姿包括平移值和旋转值；

作为优选，步骤C-3根据位姿，通过仿射变换，找到被测零件上的测量目标位置；再通过截取的方式，获得测量结果。