[发明专利]一种自动化获取目标物体特征点参数的方法

说明书

本发明涉及一种自动化获取目标物体特征点参数的方法，包括以下步骤：S1.将图像采集装置安装于机械臂的末端，所述机械臂驱动所述图像采集装置对目标物体摄取二维图像；S2.获取机械臂的机械臂坐标系，并基于手眼标定的方式获取图像采集装置与所述机械臂坐标系之间的相对位置关系；S3.获取所述机械臂的位姿参数，并基于所述位姿参数和所述相对位置关系获取所述图像采集装置的机位位姿参数；S4.获取所述图像采集装置中的图像投影坐标系和所述目标物体所在位置的世界坐标系；S5.基于机位位姿参数、图像投影坐标系和世界坐标系获取所述二维图像中目标物体的目标位姿；S6.基于目标位姿获取目标物体的特征点参数。本发明的方法效率高。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种自动化获取目标物体特征点参数的方法。

背景技术

姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用。在不同领域用于姿态估计的传感器是不一样的，在这里主要讲基于视觉的姿态估计。基于视觉的姿态估计根据使用的摄像机数目又可分为单目视觉姿态估计和多目视觉姿态估计。

目前许多研究方案基本都是基于激光点云来对目标姿态进行估计，其获得数据的硬件设备成本极高，且使用寿命短。同时其数据量大处理过程复杂且效率慢。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动化获取目标物体特征点参数的方法，解决获取特征点参数效率低的问题。

为实现上述发明目的，本发明提供一种自动化获取目标物体特征点参数的方法，包括以下步骤：

S1.将图像采集装置安装于机械臂的末端，所述机械臂驱动所述图像采集装置对目标物体摄取二维图像；

S2.获取所述机械臂的机械臂坐标系，并基于手眼标定的方式获取所述图像采集装置与所述机械臂坐标系之间的相对位置关系；

S3.获取所述机械臂的位姿参数，并基于所述位姿参数和所述相对位置关系获取所述图像采集装置的机位位姿参数；

S4.获取所述图像采集装置中的图像投影坐标系和所述目标物体所在位置的世界坐标系；

S5.基于所述机位位姿参数、所述图像投影坐标系和所述世界坐标系获取所述二维图像中所述目标物体的目标位姿；

S6.基于所述目标位姿获取所述的目标物体的特征点参数。

根据本发明的一个方面，步骤S5中，包括：

S51.基于所述机位位姿参数、所述图像投影坐标系和所述世界坐标系获取所述图像采集装置与所述目标物体的相对位姿转换关系；

S52.基于所述相对位姿转换关系计算所述目标物体的目标位姿。

根据本发明的一个方面，步骤S51中，获取所述相对位姿转换关系后，对所述相对位姿转换关系的转换精度进行判断，若所述转换精度低于预设要求，则对所述相对位姿转换关系进行位置补偿。

根据本发明的一个方面，步骤S6中，获取所述目标物体的所述目标位姿后，基于所述目标位姿构建所述二维图像中所述目标物体的最小三维包络。

根据本发明的一个方面，所述最小三维包络为长方体包络。

根据本发明的一个方面，步骤S6中，选取所述最小三维包络上的特征点，并基于所述目标位姿计算出所述特征点的特征点参数。

根据本发明的一个方面，所述特征点为所述最小三维包络的顶点和中心点。

根据本发明的一种方案，实现了自动化的获取目标物体在二维图像中的特征点参数，有效的提高了获取参数的效率。进而，对于获取大量的不同二维图像的特征点参数的效率和精度有利。