[发明专利]在视觉系统中自动选择三维对准算法的系统和方法

说明书

提供一种在三维视觉系统中选择三维对准算法的系统和方法。该系统和方法包括三维摄像机组件，以获取由具有运行时对象特征的三维点云或运行时三维距离图像，和视觉系统处理器所限定的至少一张运行时图像。提供训练图像。其由具有模型特征的三维点云或三维距离图像限定。选择程序由视觉处理器操作。其分析具有模型特征的训练图像至少一个训练区域，并在至少一个训练区域内确定表面法向量的分布。其还基于特性的分布，从多个可用的三维对准算法中选择至少一个三维对准算法，将模型的特征与运行时对象的特征对准。

相关申请

本申请要求于2016年8月1日提交的序列号为62/369,702，标题为“SYSTEM ANDMETHOD FOR AUTOMATIC SELECTION OF 3D ALIGNMENT ALGORITHMS IN A VISION SYSTEM”的美国临时申请的优先权，且其内容特此通过引用方式并入本文。

技术领域

本发明涉及机械视觉系统，并更具体地涉及对已训练的三维(3D)图案进行到三维图像特征识别和对齐的视觉系统。

背景技术

机械视觉系统，在此又称“视觉系统”，是用于在制造业环境中执行多种任务。通常，一个视觉系统包括一个或者多个具有图像传感器(或者“成像器”)的摄像机组件，获取含有在制造中的对象的场景灰度或者彩色图像。对对象的图像进行分析以向用户和相关制造过程提供数据/信息。由摄像机生成的数据通常由在一个或者多个视觉系统处理器中的视觉系统进行分析和处理，视觉系统处理器可以是专用的，或在通用计算机(例如PC、笔记本电脑、平板电脑或智能手机)内的一个或多个软件应用的一部分处理。

常见的视觉系统任务包括对准和检查。在对准任务中，视觉系统工具，例如Natick，MA的Cognex公司所销售的著名系统，将在场景的二维(2D)图像中的特征与已训练的(使用实际或合成模型)2D图案比较，并确定在2D图像场景中2D图案的存在/不存在和在2D图像场景中放置2D图案。该信息可用于后继检查(或其他)操作中，以搜索缺陷和/或执行其它操作，例如部分拒绝。

使用视觉系统的特定任务是在运行期间基于已训练的三维模型形状，对准三维(3D)目标形状。三维摄像机可基于各种技术，例如，激光位移传感器(分析仪)、立体摄像机、声纳、激光或光雷达测距摄像机、飞行时间摄像机和其它各种无源的或有源的测距技术。这些摄像机产生距离图像，其中所产生的图像像素的阵列(通常表征为沿正交的x和y轴的位置)，其还包含每一个像素的第三(高度)尺寸(通常沿垂直于x-y平面的z轴表征)。可替代地，这些摄像机可以生成成像对象的点云表示。点云是在空间中三维点的集合，其中每一点i可表示为(X_i，Y_i，Z_i)。点云可表示完整的三维对象，包括对象的背面和侧面，顶面和底面。多个三维点(X_i，Y_i，Z_i)代表在空间中对象对摄像机可见的位置。在这种表示中，用不存在点来表示空的空间。

通过比较，表示为Z(x，y)的三维距离图像类似于表示为I(x，y)二维图像，其中深度或高度Z可替换为在图像中位置x，y的亮度/强度I。距离图像仅表示对象直接面向摄像机的正面，因为仅有单个深度与任一点位置x，y相关。距离图像通常不能表示对象的背面或侧面，顶面或底面。距离图像通常在每一个位置(x，y)都有数据，即使摄像机在这些位置上没有信息。可以由本领域技术人员清楚的方式将距离图像转换为三维点云。

将获取的或由合成(例如CAD)过程生成的目标图象来对准(同样也可以是获取或合成的)模型图像，其中一种方法包含目标三维点云与模型的匹配/比较，以致力于寻找最佳匹配姿势。比较可以包含对模型的目标的覆盖范围的评分。超过某个阈值的评分被认为是可接受的匹配/姿势估计，且这些信息被用于生成对准结果。然而，基于三维图像准确有效地生成对准结果仍然是具有挑战性的。