[发明专利]一种自动视觉检测中基于光栅定位的二维图像拼接方法

摘要

本发明属于图像自动检测领域，具体公开了一种自动视觉检测中基于光栅定位的二维图像拼接方法。本发明的拼接方法通过拍摄平台与相机坐标夹角参数修正子图在大图中的坐标值，计算各子图四角的位置坐标，通过各像素所对应的实际物理距离得到大图的尺寸，用双线性插值计算子图中的亚像素坐标位置像素灰度得到大图中的像素灰度，得出拼接后的大图，通过拍摄平台与相机坐标夹角参数修正，消除因拍摄坐标不一致所带来的误差，同时在拼接的时候，采用各子图的坐标位置直接计算，避免采用图像特征检测拼接的拼接方法所带来的拼接错误，同时所计算的各坐标采用亚像素精度，提高了拼接图像质量。

主权项

1.一种自动视觉检测中基于光栅定位的二维图像拼接方法，通过拍摄平台与相机坐标夹角参数修正子图在大图中的坐标值，计算各子图四角的位置坐标，通过各像素所对应的实际物理距离得到大图的尺寸，用双线性插值计算子图中的亚像素坐标位置像素灰度得到大图中的像素灰度，得出拼接后的大图，具体步骤是：S1：计算图像中单个像素代表的物理尺寸Δd，步骤是：Ｓ11：制作圆盘格标定片，所述圆盘格标定片上设置不重叠标定圆点，标定圆点与圆盘格标定片边界清晰，所述标定圆点设置为e行e列，个数为s，其中s=e×e；Ｓ12：把圆盘格标定片放置到被测物放置平台上，拍摄第一张图像,提取圆盘格标定片上标定圆点的轮廓，采用椭圆拟合的方式计算圆盘格标定片各标定圆点的亚像素圆心坐标(x_1i,ｙ_1i),i=1,2,....,s，记录X'轴光栅尺的读数为d₁；S13：平台沿X'轴运动保证圆盘格完整的出现在相机视场中，相机拍摄第二张图像，X'轴光栅尺的读数变为d₂，提取圆盘格标定片上标定圆点的轮廓，采用椭圆拟合的方式计算圆盘格标定片各标定圆点的亚像素圆心坐标(x_2i,ｙ_2i),i=1,2,....,s，计算前后两张图像中对应标定圆的圆心坐标之差，得到s个向量r_i=(x_2i-x_1i,y_2i-y_1i),i=1,2,....,s；S14：用平台X'轴移动的距离除以向量的平均长度，得到X'轴方向上图像单个像素代表的物理尺寸Δd₁，具体计算为Δd1=s×(d2-d1)||r1||+||r2||+...+||rs||]]>S15：把圆盘格标定片放置到被测物放置平台上，拍摄第三张图像,提取圆盘格标定片上标定圆点的轮廓，采用椭圆拟合的方式计算圆盘格标定片各标定圆点的亚像素圆心坐标(x_3i,ｙ_3i),i=1,2,....,s，记录Y'轴光栅尺的读数为d₃；S16：平台沿Y'轴运动保证圆盘格完整的出现在相机视场中，相机拍摄第四张图像，Y'轴光栅尺的读数变为d₄，提取圆盘格标定片上标定圆点的轮廓，采用椭圆拟合的方式计算圆盘格标定片各标定圆点的亚像素圆心坐标(x_4i,ｙ_4i),i=1,2,....,s，计算前后两张图像中对应标定圆的圆心坐标之差，得到s个向量r_i=(x_4i-x_3i,y_4i-y_3i),i=1,2,....,s；S17：用平台Y'轴移动的距离除以向量的平均长度，得到Y'轴方向上图像单个像素代表的物理尺寸Δd₂，具体计算为Δd2=s×(d4-d3)||r1||+||r2||+...+||rs||]]>S18：取平均值得到图像中单个像素代表的物理尺寸Δd，其中Δd=(Δd₁+Δd₂)/2S2：检测被检测物移动平台坐标系X'与相机坐标系X之间的夹角θ，Y'与相机坐标系Y之间的夹角β；S3：相机拍摄图像子图，计算各子图坐标及尺寸，步骤为：S31：子图1拍摄时X'轴光栅尺的读数记为Ｄ1，Y'轴光栅尺的读数记为Ｄ2，子图1左下角点位置坐标与坐标原点的距离K为：平台沿X'移动适当距离拍摄子图2，......，拍摄完第一行q张子图后，平台沿Y'移动适当距离再拍摄第二行q张子图，拍摄子图为p行，q列，总数为n，其中n=p×q，拍摄子图按字母“S”顺序排布，相邻两张子图部分重叠，所有子图包括被拍摄物所有部分；第1行1列子图左下角点为A₁₁，逆时针顺序标记A₁₁B₁₁C₁₁D₁₁点；第1行2列子图左下角点为A₁₂，逆时针顺序标记A₁₂B₁₂C₁₂D₁₂；......；第p行q列子图n左下角点为A_pq，逆时针顺序标记A_pqB_pqC_pqD_pq；S32：各子图Ａ点坐标位置为：第1行子图Ａ点坐标为：xA11=KcosθyA11=KsinθxA12=AA11AA12cosθ+xA11yA12=AA11AA12sinθ+yA11xA13=AA12AA13cosθ+xA12yA13=A12A13sinθ+yA12......xA1q=AA1(q-1)AA1qcosθ+xA1(q-1)yA1q=AA1(q-1)AA1qsinθ+yA1(q-1)]]>其余子图Ａ点坐标为：S33：相机的分辨率为宽为w₀像素，高为h₀像素，图像单个像素代表的物理尺寸Δd，相机覆盖的物理视场为：宽度为W₀，高度为H₀；W0=Δd×w0H0=Δd×h0]]>S34：各子图Ｂ点Ｃ点和Ｄ点点坐标为：xB1=xA1+W0yB1=yA1xC1=xA1+W0yC1=yA1+H0xD1=xA1yD1=yA1+H0]]>xB2=xA2+W0yB2=yA2xC2=xA2+W0yC2=yA2+H0xD2=xA2yD2=yA2+H0]]>xB3=xA3+W0yB3=yA3xC3=xA3+W0yC3=yA3+H0xD3=xA3yD3=yA3+H0]]>……xBn=xAn+W0yBn=yAnxCn=xAn+W0yCn=yAn+H0xDn=xAnyDn=yAn+H0]]>S35：拼接后大图的宽度为W，高度为Ｈ：大图宽Ｗ是x_Bi中最大值maxx_Bi与x_A1的差值，其中W=maxx_Bi-x_A1;大图高度Ｈ是y_Di中最大值maxy_Di与y_A1的差值，其中H=maxy_Di-y_A1；大图的像素尺寸宽为w，像素尺寸高为hS4：计算大图像素点灰度值，步骤为：S41：大图的像素尺寸宽为w，像素尺寸高为h，各像素位置p(i,j),i=1,2,3,...,w；j=1,2,3,...,h的物理坐标为p(x,y)p(x,y)=p(i×Δd,|j-H|×Δd)；S42:根据p(x,y)与x_A1,y_A1和大图的宽度Ｗ和高度Ｈ关系，以及横向与纵向小图的数量，确定p(x,y)位于第t张小图中，其中1≤t≤n；S43:p(x,y)位于第t张子图局部坐标位置为p(x′,y′)，其中p(x′,y′)=p(x-x_At,y-y_At)；S44:计算p(x′,y′)位于小图的亚像素坐标p(i′,j′)，其中p(i′,j′)=p(x′/Δd,h0-(y′/Δd));S45:使用双线性插值计算亚像素坐标p(i′,j′)的灰度值，亚像素坐标p(i′,j′)的灰度值为大图中p(i,j)像素点的灰度值。