[发明专利]一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法

说明书

本发明提供了一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，包括以下步骤：步骤1，使用工业相机和镜头来获取棋盘格标定板的图像以及工件的激光加工图像并作为畸变图像，对畸变图像进行校正后得到位于标准坐标系的标准图像；步骤2，调整工业相机的视场，使得激光加工图像和棋盘格标定板全部在视场内；步骤3，取棋盘格标定板4个角点与中心角点，通过角点与中心角点提取畸变图像的特征点E、F、G和H点；步骤4，确定E、F、G和H点在标准图像中的坐标；步骤5，根据线性方程组：R＝SF来解得F；步骤6，根据F得到转换矩阵T并通过转换矩阵将畸变坐标系中的点转变为标准坐标系中的点，得到标准图像；步骤7，对标准图像进行裁剪，完成图像校正。

技术领域

本发明属于机器视觉在线检测领域，具体涉及一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法。

背景技术

由于受到激光等加工系统安装位置影响，成像系统有时需要倾斜安装才能实现在线测量，这样会使相机拍摄的图像发生畸变，将畸变图像校正成正投影的方式才能对图像进行进一步的处理。目前对畸变图像校正的算法一般都要用到直线检测和旋转角度检测等技术，但由于参数设置多，程序较为繁琐，并且相机安装倾斜角度发生变化时，直线检测系统也会由于参数的固定而造成检测结果不准确。此外，传统的图像变换需要对加工表面的对象进行提取处理，带入原始加工误差，使得校正结果误差偏大。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法。

本发明提供了一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，具有这样的特征，包括以下步骤：

步骤1，使用工业相机和镜头来获取棋盘格标定板的图像以及与棋盘格标定板在同一平面上的工件的激光加工图像，工业相机直接获得的图像为位于畸变坐标系的畸变图像，对畸变图像进行校正后得到位于标准坐标系的标准图像；

步骤2，调整相对于工件的表面倾斜固定的工业相机的视场，使得激光加工图像和棋盘格标定板全部在视场内；

步骤3，取畸变图像中棋盘格标定板最外侧边缘的4个角点为A点、B点、C点和D点，取棋盘格标定板的中心角点为O点，并通过像素差分的方法得到A点、B点、C点、D点以及O点的浮点型坐标，记为A(u_A，v_A)、B(u_B，v_B)、C(u_C，v_C)、D(u_D，v_D)和O(u_O，v_O)，直线连接OA、OB、OC和OD并延长至视场内E点、F点、G点和H点，E点、F点、G点和H点为畸变图像的特征点，使OE＝k×OA、OF＝k×OB、OG＝k×OC、OH＝k×OD，各点坐标记为E(u_E，v_E)，F(u_F，v_F)，G(u_G，v_G)，H(u_H，v_H)；

步骤4，设AB实际距离为m，AC的实际距离为n，像元尺寸为l，基于实际距离和坐标间距离的比例关系以及放大的比例系数k来确定E点、F点、G点和H点，在标准图像中对应点分别为E′(x_E，y_E)、F′(x_F，y_F)、G′(x_G，y_G)、H′(x_H，y_H)；

步骤5，令R＝[x_E y_E x_F y_F x_G y_G x_H y_H]^T，