本發(fā)明涉及產(chǎn)品檢測領(lǐng)域，且特別涉及一種多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)及檢測方法。

背景技術(shù)：

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)產(chǎn)品的檢測已經(jīng)由傳統(tǒng)的人工手動(dòng)檢測逐漸轉(zhuǎn)換為自動(dòng)化設(shè)備的自動(dòng)檢測。自動(dòng)檢測不僅大幅度降低了人工檢測的成本，同時(shí)在一定程度上也提高了產(chǎn)品的檢測效率。

現(xiàn)有的自動(dòng)檢測方法為，自動(dòng)設(shè)備上的單個(gè)ccd攝像頭獲取被檢測物體的圖像，將獲得的圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)兩者相同時(shí)則認(rèn)為是合格品，否則，為不合格品。由于單個(gè)ccd攝像頭只能清晰捕捉到被檢測物體某一平面的圖像，而對(duì)于具有多個(gè)高低平面的被檢測物體(目前大部分的工業(yè)產(chǎn)品均為這種產(chǎn)品)，現(xiàn)有的方式是通過多次調(diào)節(jié)單個(gè)ccd攝像頭的焦距來完成多個(gè)高低平面的圖像獲取。這種獲取方式存在獲取速度慢、成本高且代價(jià)大的問題，也正是這些問題阻礙了現(xiàn)有工業(yè)產(chǎn)品的高精度自動(dòng)檢測。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了克服現(xiàn)有技術(shù)中單個(gè)ccd攝像頭對(duì)獲取具有多個(gè)高低平面的被檢測物體圖像存在獲取速度慢、成本高的問題，提供一種可快速獲取具有多個(gè)高低平面的被檢測物體圖像的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)及檢測方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)，包括多個(gè)微型相機(jī)和圖像處理單元。多個(gè)微型相機(jī)設(shè)置在被檢測物體的周圍，多個(gè)微型相機(jī)通過自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測物體的多張圖像。圖像處理單元電性連接多個(gè)微型相機(jī)，將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配；當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí)，判斷該被檢測物體為合格品，否則，判斷該被檢測物體為不合格品。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括工控機(jī)和顯示器，工控機(jī)與圖像處理單元相連接，接收?qǐng)D像處理單元的處理結(jié)果并在顯示器上進(jìn)行顯示。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括與工控機(jī)相連接的排出單元，工控機(jī)接收到圖像處理單元輸出的不合格品信號(hào)并將該信號(hào)輸出至排出單元，排出單元將不合格品從流水加工位置上剔除。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括存儲(chǔ)模塊，存儲(chǔ)模塊電性連接圖像處理單元，存儲(chǔ)圖像處理單元處理后的圖像和數(shù)據(jù)。

相對(duì)應(yīng)的，本發(fā)明提供一種多相機(jī)視覺檢測方法，包括：

多個(gè)微型相機(jī)通過自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測物體的多張圖像；

將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配；當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí)，判斷該被檢測物體為合格品，否則，判斷該被檢測物體為不合格品。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配的步驟包括：

針對(duì)獲取到的每張圖像，提取該圖像的關(guān)鍵點(diǎn)；

對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述；

根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)的特征描述匹配獲取圖像的關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的關(guān)鍵點(diǎn)，當(dāng)獲取圖像的所有關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的所有關(guān)鍵點(diǎn)完全匹配時(shí)，認(rèn)為獲取到的圖像和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，采用sift算法提取獲取到的每張圖像的關(guān)鍵點(diǎn)并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述，具體的步驟如下：

建立圖像的尺度空間，在尺度空間內(nèi)搜索圖像的關(guān)鍵點(diǎn)，得到關(guān)鍵點(diǎn)所在像素的位置；

通過關(guān)鍵點(diǎn)的四鄰域得到關(guān)鍵點(diǎn)所在位置的梯度幅度大小m(x,y)和梯度方向θ(x,y)，通過幅度大小m(x,y)和梯度方向θ(x,y)為關(guān)鍵點(diǎn)賦予128維參數(shù)，使得每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)具有位置、所處尺度和方向三個(gè)信息，從而確定一個(gè)sift特征區(qū)域。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，采用關(guān)鍵點(diǎn)特征向量的歐式距離來對(duì)提取圖像的關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的關(guān)鍵點(diǎn)的匹配。

于本發(fā)明一實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測方法還包括：將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配判斷被檢測物體是否合格之后通過多張圖像獲取被檢測物體的參數(shù)并進(jìn)行存儲(chǔ)。

綜上所述，本發(fā)明提供的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)及檢測方法與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

通過設(shè)置多個(gè)微型相機(jī)，與現(xiàn)有的單個(gè)ccd攝像頭相比，由于每個(gè)微型相機(jī)都可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)焦，在圖像采集時(shí)無需再進(jìn)行多次調(diào)節(jié)微型相機(jī)的焦距即可實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不同高低平面的被檢測物體的一次性圖像采集，該設(shè)置大大提高了 圖像采集的速度，降低了圖像采集的工序，從而達(dá)到降低檢測成本的目的。通過設(shè)置圖像處理單元來對(duì)多個(gè)微型相機(jī)獲取的圖片進(jìn)行處理，通過判斷獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板是否匹配來實(shí)現(xiàn)具有不同高低平面的被檢測物品的合格檢測。

通過設(shè)置工控機(jī)和顯示器，圖像處理單元后的結(jié)果通過顯示器進(jìn)行顯示，便于操作者觀察。通過設(shè)置與工控機(jī)相連接的排出單元，排出單元將不合格品直接從流水加工位置上剔除，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩選。

為讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合附圖，作詳細(xì)說明如下。

附圖說明

圖1所示為本發(fā)明一實(shí)施例提供的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2所示為本發(fā)明一實(shí)施例提供的多相機(jī)視覺檢測方法的流程圖。

圖3所示為圖2中將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配的流程圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，本實(shí)施例提供的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)包括多個(gè)微型相機(jī)1和圖像處理單元2。多個(gè)微型相機(jī)1設(shè)置在被檢測物體100的周圍，多個(gè)微型相機(jī)1通過自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測物體100的多張圖像。圖像處理單元2電性連接多個(gè)微型相機(jī)1，將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配；當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí)，判斷該被檢測物體為合格品，否則，判斷該被檢測物體為不合格品。

本實(shí)施例提供的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)通過設(shè)置多個(gè)微型相機(jī)1，每個(gè)微型相機(jī)均具有自動(dòng)對(duì)焦的功能。當(dāng)被檢測物體具有多個(gè)不同高度的平面時(shí)，多個(gè)微型相機(jī)1可分別對(duì)多個(gè)不同高度的平面聚焦，采集不同高度平面處的清晰圖像并將多張清晰圖像輸出至圖像處理單元2。圖像處理單元2將獲得的多張圖像和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配，從而判斷該被檢測物體是否為合格品。本實(shí)施例提供的多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)具有不同高度平面的被測物體的檢驗(yàn)，與傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方式相比，不僅大大降低了檢測的工序，同時(shí)也大幅度提高了檢測效率，降低了檢測的成本。

為進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理的速度，于本實(shí)施例中，每一微型相機(jī)1對(duì)應(yīng)設(shè)置有一個(gè)圖像處理單元2，每個(gè)圖像處理單元2單獨(dú)對(duì)獲得的圖像進(jìn)行匹配，具有很高的處理速度。然而，本發(fā)明對(duì)此不作任何限定。于其它實(shí)施例中，可設(shè)置多個(gè)微型相機(jī)1共用一個(gè)圖像處理單元2。

于本實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括工控機(jī)3和顯示器4，工控機(jī)3與圖像處理單元2相連接，接收?qǐng)D像處理單元2的處理結(jié)果并在顯示器4上進(jìn)行顯示。于本實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括與工控機(jī)3相連接的排出單元5，工控機(jī)3接收到圖像處理單元2輸出的不合格品信號(hào)并將該信號(hào)輸出至排出單元5，排出單元5將不合格品從流水加工位置上剔除，實(shí)現(xiàn)不合格品的檢測和篩選。

于本實(shí)施例中，多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)還包括存儲(chǔ)模塊6，存儲(chǔ)模塊6電性連接圖像處理單元2，存儲(chǔ)圖像處理單元2處理后的圖像和數(shù)據(jù)。具體而言，當(dāng)圖像處理單元2通過獲取到的圖像得到被測物體的參數(shù)，如被測物體的不同平面的高度等數(shù)據(jù)。

與多相機(jī)視覺檢測系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的，本發(fā)明還提供一種多相機(jī)視覺檢測方法，包括：

步驟s10、多個(gè)微型相機(jī)采用自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測物體的多張圖像。本發(fā)明不對(duì)具體的自動(dòng)對(duì)焦方式作限定，自動(dòng)對(duì)焦的方式可與現(xiàn)有的手機(jī)相機(jī)的對(duì)焦方式相同。

步驟s20、將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配；當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí)，判斷該被檢測物體為合格品，否則，判斷該被檢測物體為不合格品。

步驟s30、通過多張圖像獲取被檢測物體的參數(shù)并進(jìn)行存儲(chǔ)。于本實(shí)施例中，圖像處理單元2通過獲取到的多張圖像來得到被檢測物體的參數(shù)，如不同平面的高度等數(shù)據(jù)。具體而言，可通過如下的算法得到圖像上不同平面所在的位置坐標(biāo)，從而得到不同平面的高度。

于本實(shí)施例中，將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配的步驟包括：

步驟s21、針對(duì)獲取到的每張圖像，提取該圖像的關(guān)鍵點(diǎn)；

步驟s22、對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述；

步驟s23、根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)的特征描述匹配獲取圖像的關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的關(guān)鍵點(diǎn)，當(dāng)獲取圖像的所有關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的所有關(guān)鍵點(diǎn)完全匹配時(shí)，認(rèn)為獲取到的圖像和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配。

于本實(shí)施例中，在步驟s21中，采用sift算法提取獲取到的每張圖像的關(guān)鍵點(diǎn)并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述。然而，本發(fā)明對(duì)此不作任何限定。于其它實(shí)施例中可采用其它的圖像匹配方法來對(duì)獲得的圖像和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配。

sift算法的具體匹配步驟如下：

第一，建立圖像的尺度空間，在尺度空間內(nèi)搜索圖像的關(guān)鍵點(diǎn)，得到關(guān)鍵點(diǎn)所在像素的位置。具體而言，首先將圖像全部轉(zhuǎn)換為灰度圖。然后，采用以下公式進(jìn)行處理：

公式一

l(x,y,σ)＝g(x,y,σ)*i(x,y)公式二

其中，g(x,y,σ)是均值為0，方差為σ²的正態(tài)分布，i(x,y)為待處理的圖像，x和y為待處理圖像的二維坐標(biāo)，σ是高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

將獲得的l(x,y,σ)圖像使用高斯函數(shù)建立尺度空間，得到高斯差圖像d(x,y,σ)。d(x,y,σ)＝l(x,y,kσ)-l(x,y,σ)，k為固定的系數(shù)。將高斯差圖像中的每個(gè)像素與它的鄰域、它對(duì)應(yīng)上一層圖像的鄰域、對(duì)應(yīng)下一層圖像的鄰域一共26個(gè)像素點(diǎn)比較,如其灰度值為最大或者最小,則記錄此點(diǎn)的位置和它所在的尺度,作為關(guān)鍵點(diǎn)。

第二，通過關(guān)鍵點(diǎn)的四鄰域得到關(guān)鍵點(diǎn)所在位置的梯度幅度大小m(x,y)和梯度方向θ(x,y)。

梯度方向的度數(shù)范圍為[0,360°],把此范圍劃分為36個(gè)區(qū)間,每個(gè)區(qū)間10°,則形成了一個(gè)直方圖。直方圖中值最大的區(qū)間代表了關(guān)鍵點(diǎn)局部鄰域中梯度的主要方向,最大值代表了這個(gè)方向上梯度的幅度大小。于本實(shí)施例中，統(tǒng)計(jì)16×16鄰域范圍的像素用以描述其特征點(diǎn)的特征,生成16(4×4)個(gè)直方圖,每 個(gè)直方圖包含8個(gè)特征。所以對(duì)于每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),一共使用4×4×8＝128維的特參數(shù)對(duì)其進(jìn)行描述使得每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)具有位置、所處尺度和方向三個(gè)信息，從而確定一個(gè)sift特征區(qū)域。

當(dāng)獲取的圖像的sift特征區(qū)域生成后，圖像處理單元2將取的圖像的sift特征區(qū)域與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的sift特征區(qū)域進(jìn)行匹配。于本實(shí)施例中，采用特征向量的歐式距離來作為兩幅圖像中關(guān)鍵點(diǎn)的匹配，匹配的公式如下：

conf(x)＝1-d1(x)/d2(x)

d1(x)為獲取的圖像中關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上關(guān)鍵點(diǎn)的最近距離；d2(x)為獲取的圖像中關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上關(guān)鍵點(diǎn)的次近距離。當(dāng)conf(x)小于設(shè)定閾值時(shí)，則認(rèn)為兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)匹配，當(dāng)獲取的圖像的中所有的關(guān)鍵點(diǎn)與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上所有的關(guān)鍵點(diǎn)均匹配時(shí)，認(rèn)為兩幅圖匹配。當(dāng)采集到的被檢測物體的多張圖與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板完全匹配時(shí)則認(rèn)為該產(chǎn)品是合格，只要任意一張圖不匹配，則認(rèn)為被檢測物體為不合格品。

綜上所述，通過設(shè)置多個(gè)微型相機(jī)，與現(xiàn)有的單個(gè)ccd攝像頭相比，由于每個(gè)微型相機(jī)都可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)焦，在圖像采集時(shí)無需再進(jìn)行多次調(diào)節(jié)微型相機(jī)的焦距即可實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不同高低平面的被檢測物體的一次性圖像采集，該設(shè)置大大提高了圖像采集的速度，降低了圖像采集的工序，從而達(dá)到降低檢測成本的目的。通過設(shè)置圖像處理單元來對(duì)多個(gè)微型相機(jī)獲取的圖片進(jìn)行處理，通過判斷獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板是否匹配來實(shí)現(xiàn)具有不同高低平面的被檢測物品的合格檢測。

通過設(shè)置工控機(jī)和顯示器，圖像處理單元后的結(jié)果通過顯示器進(jìn)行顯示，便于操作者觀察。通過設(shè)置與工控機(jī)相連接的排出單元，排出單元將不合格品直接從流水加工位置上剔除，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩選。

雖然本發(fā)明已由較佳實(shí)施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明，任何熟知此技藝者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，可作些許的更動(dòng)與潤飾，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視權(quán)利要求書所要求保護(hù)的范圍為準(zhǔn)。