[发明专利]一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法

摘要

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。

主权项

1.一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于，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所述棋盘格标定板在同一平面上的工件的激光加工图像，所述工业相机直接获得的图像为位于畸变坐标系的畸变图像，对所述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，调整相对于所述工件的表面倾斜固定的所述工业相机的视场，使得所述激光加工图像和所述棋盘格标定板全部在视场内；步骤3，取所述畸变图像中所述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，取所述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点为所述畸变图像的特征点，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点在所述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，F＝[a，d，g，b，e，h，c，f]^T，得到线性方程组：R＝SF解线性方程组得到F；步骤6，取所述畸变坐标系一点P(u，v)，并将点P的齐次坐标设为[u v 1]，设M＝[u v 1]^T，点P对应在所述标准坐标系中为点P′(x，y)，其齐次坐标设为[x y k₁]，设N＝[x y k₁]^T，令N由以下公式得到：N＝TM，通过计算将位于所述畸变坐标系中的点转变为所述标准坐标系中的点后，得到所述标准图像；步骤7，对所述标准图像进行裁剪，去除边缘不需要的部分，即完成图像校正，其中，步骤5中，x_E＝0，y_G＝0，x_H＝0，y_H＝0，u_E＝u_A‑(u_O‑u_A)·k，v_E＝v_A+(v_A‑v_o)·k，u_F＝u_B+(u_B‑u_O)·k，v_F＝v_B+(v_B‑v_O)·k，u_G＝u_C+(u_C‑u₀)·k，v_G＝v_C‑(v_O‑v_C)·k，u_H＝u_D‑(u_O‑u_D)·k，v_H＝v_D‑(v_O‑v_D)·k，步骤6中，k₁为比例因子，T为变换矩阵。