[发明专利]基于图像感知的设备气密性检测相机自标定方法

权利要求书

1.一种基于图像感知的设备气密性检测相机自标定方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一，通过相机对检测池进行图像采集，所述检测池中包括进行气密性检测的设备及水体；采集到的检测池图像经过边缘检测、霍夫变换后进行直线拟合；

步骤二，根据拟合直线的斜率，将拟合直线归于不同的直线集合中，具体地，第一直线集合中包括检测池高边所在直线；第二直线集合中包括检测池长边所在直线、进行气密性检测的设备的边缘线、水面直线；第三直线集合中包括检测池宽边所在直线；根据不同直线集合中的平行线组进行灭点的估计，对应三个直线集合得到第一灭点、第二灭点、第三灭点；

步骤三，对检测池图像中的ROI区域进行气泡的感知，得到气泡的边缘信息，对得到的边缘信息进行处理得到气泡的曲线信息，其中，曲线包括椭圆曲线和圆的曲线；

步骤四，根据气泡的曲线信息与第一灭点、第三灭点进行相关性分析，对气泡曲线信息进行筛选，根据灭线和保留下来的气泡曲线信息进行计算，得到多组估计灭点对，多组估计灭点对归于第四灭点集合；其中，灭线为第一灭点与第三灭点连接得到；

步骤五，从第一灭点、第三灭点中任选一个灭点，从第四灭点集合中任选一组估计灭点对进行相机内参矩阵的计算，或根据第一灭点、第二灭点、第三灭点进行相机内参矩阵的计算；其中，所选择的进行相机内参矩阵计算的三个灭点分别位于三个互相垂直的方向上；

步骤六，在检测池侧边上选择共线的多个标记点，根据多个标记点的标准图像坐标以及实际图像坐标计算相机的畸变参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进行边缘检测之前还需要对检测池图像进行灰度化处理，并且采用Sobel算子进行边缘检测。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一直线集合中包括两条直线，第三直线集合中包括四条直线。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第二集合中的直线条数大于等于2条，所述ROI区域为根据第二直线集合中的直线划分得到，否则，所述ROI区域为初始ROI区域，初始ROI区域内包括水体、检测池以及进行气密性检测的设备。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，气泡的曲线信息的获取方法为：对ROI区域进行灰度化处理后基于Laplacian算子进行边缘检测获取气泡的边缘信息，得到二值图像，利用聚类算法对二值图像进行处理得到多个点的集合，利用拟合算法对点的集合进行拟合得到气泡的曲线信息。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述聚类算法为均值漂移聚类算法，所述拟合算法为最小二乘法。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关性分析具体为：判断第一灭点和第三灭点所处的无穷远平面与气泡所处平面是否共面，若共面，则存在相关性，将相应的气泡曲线信息剔除；若不共面，则不存在相关性，将相应的气泡曲线信息保留。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，相机内参矩阵的计算具体为：根据公式计算绝对二次曲线的像ω，p_v1、p_v2为从步骤五得到的三个灭点中任选的两个灭点；将像ω用相机内参矩阵K表示，具体地，ω＝K^-TK^-1，以步骤五得到的三个灭点为约束求解内参矩阵中的参数。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标记点至少要有4个。