[发明专利]一种大尺寸圆形物体的圆心定位方法

说明书

本发明公开了一种大尺寸圆形物体的圆心定位方法，利用标准标定块进行物像空间标定，通过在有限安装空间获取大尺寸圆形物体多段圆弧边缘图像；提取其ROI并运用Robert算子进行圆弧边缘检测，得到每张图像的圆弧边缘轮廓点集坐标；并融合位置信息特征，通过设立基准图像以及基准坐标系，将除基准图像外的所有圆弧边缘图像通过坐标变换，换算至基准坐标系中，构成总圆弧边缘点集坐标；并采用最小二乘法拟合圆精确定位圆心，得到亚像素值的圆心坐标和半径。本发明提供一种无需采集整圆图像，采用多段圆弧图像与位置信息融合的方法，对图像中圆的完整度依赖性低，大大减少圆心定位时间消耗，实现大尺寸圆形物体的高精度圆心定位。

技术领域

本发明涉及圆心定位领域，特别是涉及一种大尺寸圆形物体的圆心定位方法。

背景技术

在机器视觉领域及工业生产应用中，圆形物体的高精度检测与定位起着至关重要的作用。目前，有关圆检测与定位的方法主要可以分为四类：圆霍夫变换法、随机圆检测法、线段逼近法和深度学习方法。

虽然上述方法可以取得较好的精度和鲁棒性等结果，在实际中也有着一定的应用，但其具有图像中需存在整圆或至少二分之一以上圆等特点，对图像中圆的完整度依赖性强，当图像中只存在小段圆弧时上述方法难以满足高精度要求。

特别地，针对大尺寸圆形物体检测与定位问题，因实际的相机安装空间位置有限，不允许有较大工作距离的容许度，无法实现在一个视场中采集到整圆图像，即使可以通过无限增加工作距离来增大视场以采集到更大的圆图像，这却大大降低了精度，根本无法达到要求。

除此之外，对于采集到的多张具有圆信息的图像，通过图像拼接的方式需要图像间存在重叠区域，拼接后的图像分辨率超大，难以存储，且图像处理计算耗时，无法实现实时性。

发明内容

本发明要解决的技术问题：本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种无需采集整圆图像，采用多段圆弧图像与位置信息融合的方法，实现圆形物体的高精度圆心定位，可大尺寸圆形物体的圆心定位方法。

本发明的技术方案：本发明所述的一种大尺寸圆形物体的圆心定位方法，包括如下步骤：

S1.对待检测圆面进行物像空间标定，计算每个像素对应物空间的尺寸，即像素比

S2.以图像采集装置坐标系建立原坐标系，利用图像采集装置采集待检测圆面上三个以上的圆弧边缘图像，并输出对应的采集点坐标，建立对应的圆弧边缘图像坐标系；

S3.对所有圆弧边缘图像进行ROI提取，得到所有圆弧边缘图像对应的ROI圆弧边缘图像以及ROI图像坐标系在原坐标系中的坐标信息，获取所述ROI圆弧边缘图像相应的ROI圆弧边缘轮廓点集坐标；

S4.以任一圆弧边缘图像为基准图像，其余圆弧边缘图像为常量图像；以基准图像的圆弧边缘图像坐标系为基准坐标系，对常量图像中圆弧边缘轮廓点集坐标进行坐标变换，并换算至基准坐标系中，构成总圆弧边缘点集坐标；

S5.对所述总圆弧边缘点集坐标，采用最小二乘法拟合圆，得到亚像素值，并拟合圆，以此计算亚像素值的圆心坐标及半径。

进一步的，所述坐标变换包括如下步骤：

S4.1：根据所述像素比以及所述采集点坐标，计算除基准图像外的圆弧边缘图像相对于基准图像的像素尺度距离；

S4.2：根据所述ROI图像坐标系在原图像坐标系中的坐标信息以及ROI圆弧边缘图像相应的ROI圆弧边缘轮廓点集坐标，计算各圆弧边缘图像坐标系中，各圆弧边缘轮廓点集坐标；

S4.3：计算常量图像的圆弧边缘点集在基准坐标系中的坐标：

S4.4：将所述常量图像的圆弧边缘点集在基准图像坐标系中的坐标以及基准图像圆弧边缘点集坐标存储在同一向量中。