本發(fā)明涉及石材加工領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的石材幾何參數(shù)的自動(dòng)獲取方法。

背景技術(shù)：

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)石材的需求逐年上升，但目前石材生產(chǎn)水平與其他行業(yè)相比，在自動(dòng)化水平上還存在著一定的滯后性，尤其是缺乏快速、高效的參數(shù)測(cè)量技術(shù)，嚴(yán)重制約了石材的生產(chǎn)水平，開發(fā)石材切割參數(shù)的自動(dòng)獲取技術(shù)可以有效地提高石材的生產(chǎn)效率、減少原料的浪費(fèi)、規(guī)范石材存儲(chǔ)管理、降低人力成本。而對(duì)于目前石材實(shí)際生產(chǎn)加工過(guò)程，主要還是通過(guò)接觸式測(cè)量方法獲取石材的幾何參數(shù)，但由于石材原料的邊緣往往不是平直的且不同石材原料尺寸跨度較大，因此采用接觸式測(cè)量方法存在操作困難、效率低下的問(wèn)題?；跈C(jī)器視覺的尺寸測(cè)量方法是非接觸式測(cè)量的常見方法，在很多領(lǐng)域有著成功應(yīng)用，如汽車裝配、自動(dòng)包裝、零件檢測(cè)等，其主要原理是將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)被測(cè)物體尺寸參數(shù)的快速獲取，與接觸式測(cè)量相比，其在效率和靈活度方面有著明顯的優(yōu)勢(shì)，但由于石材自身的一些特點(diǎn)，如紋理特征復(fù)雜、顏色種類豐富、形狀不規(guī)則等特點(diǎn)，針對(duì)這些特點(diǎn)，本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器視覺自動(dòng)獲取石材切割參數(shù)的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器視覺的石材幾何參數(shù)的自動(dòng)獲取方法，能快速準(zhǔn)確地獲取石材的幾何參數(shù)信息，操作簡(jiǎn)單快速、測(cè)量結(jié)果精度高、實(shí)現(xiàn)成本低廉、抗干擾能力強(qiáng)。

一種基于機(jī)器視覺的石材幾何參數(shù)的自動(dòng)獲取方法，包括以下步驟：

(1)搭建石材圖像采集平臺(tái)；

(2)采集標(biāo)定板圖像、石材圖像，選取圖像的有效區(qū)域；

(3)進(jìn)行傾斜校正、畸變校正和尺寸標(biāo)定；

(4)根據(jù)不同的背景，按照相應(yīng)轉(zhuǎn)換公式生成有效區(qū)域的灰度圖像；

(5)生成有效區(qū)域的二值圖像；

(6)檢測(cè)石材邊界輪廓，計(jì)算石材的實(shí)際面積和周長(zhǎng)；

(7)根據(jù)石材的邊界輪廓，計(jì)算出不同填補(bǔ)和切割方案對(duì)應(yīng)的參數(shù)。

石材的顏色和紋理類別極為豐富，對(duì)于不同品種的石材，要準(zhǔn)確地從圖像中提取目標(biāo)區(qū)域是難以實(shí)現(xiàn)的，而準(zhǔn)確提取出目標(biāo)區(qū)域是實(shí)現(xiàn)石材幾何參數(shù)自動(dòng)測(cè)量的關(guān)鍵，但是通過(guò)分析大量石材原料的顏色特征，可以發(fā)現(xiàn)有些顏色在石材中是極為少見的，如藍(lán)色、綠色和粉紅色，這為開發(fā)能夠適應(yīng)于不同品種石材尺寸測(cè)量系統(tǒng)提供了思路。

要通過(guò)圖像得到石材的真實(shí)物理尺寸，就必須獲取物理尺寸和像素間的換算系數(shù)，這個(gè)換算系數(shù)與圖像深度信息相關(guān)，采用結(jié)構(gòu)光或雙目等技術(shù)可以獲取深度信息，但是由于很多品種石材的紋理復(fù)雜，直接獲取深度信息不僅運(yùn)算復(fù)雜而且可能增加硬件開支。在實(shí)際應(yīng)用中，石材承載平臺(tái)在宏觀上可認(rèn)為是一個(gè)平面，通過(guò)氣泡水平儀將相機(jī)的成像平面和石材承載平面調(diào)整至近似平行的狀態(tài)，然后通過(guò)校正板進(jìn)行透視變換，進(jìn)一步校正相機(jī)傾斜角，客觀上消除物體成像時(shí)的形變，從而避免采集圖像的深度信息，減少運(yùn)算量、節(jié)約硬件成本。

步驟(1)所描述的圖像采集平臺(tái)背景顏色與所述石材所顏色不同，所描述的石材為從原始石料上切割下來(lái)的板狀石材。

進(jìn)一步的，步驟(1)所述的圖像采集平臺(tái)背景顏色選用藍(lán)色、綠色或粉紅色啞光紙。

步驟(2)所描述的圖像有效區(qū)域?yàn)榘娜堪迕婧筒糠謫紊尘暗膮^(qū)域，在選定有效區(qū)域的同時(shí)自動(dòng)獲取有效區(qū)域在圖像中的端點(diǎn)坐標(biāo)。

進(jìn)一步的，步驟(2)所述的標(biāo)定板為棋盤格板或圓盤陣列板。

步驟(3)所描述的傾斜校正、畸變校正和尺寸標(biāo)定使用的校正物與標(biāo)定物為同一物體，尺寸標(biāo)定在校正之后進(jìn)行。

步驟(4)所描述的轉(zhuǎn)換公式是基于統(tǒng)計(jì)分析所確定的，經(jīng)過(guò)公式轉(zhuǎn)換以后能夠顯著區(qū)分目標(biāo)與背景，且在一定程度上消除光照不均勻的影響。

進(jìn)一步的，步驟(4)所述的轉(zhuǎn)換公式在藍(lán)色背景情況下為b/(b+r)或b/(b+r+g)，在綠色背景情況下為g/(g+r)或g/(g+r+b)，在粉紅色背景情況下為r/(g+r)或r/(g+r+b)。

步驟(5)所描述的有效區(qū)域的二值圖像根據(jù)局部自適應(yīng)閾值分割方法獲得，且僅含有最大連通區(qū)域二值圖像。

步驟(6)所描述的石材實(shí)際面積和周長(zhǎng)，由二值圖像中石材板面及其邊界輪廓像素?cái)?shù)×標(biāo)定系數(shù)得到，標(biāo)定系數(shù)含長(zhǎng)度標(biāo)定系數(shù)和面積標(biāo)定系數(shù)。

步驟(7)所描述的不同填補(bǔ)和切割方案主要有最小外接矩形、最小外界凸多邊形、最大內(nèi)接矩形和最大內(nèi)接圓方案。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益成果：

(1)效率高，通過(guò)二維圖像獲取實(shí)際物理尺寸；

(2)成本低、計(jì)算簡(jiǎn)單，鑒于石材承載平臺(tái)工程上可認(rèn)為是一個(gè)平面，即使相機(jī)光軸與平臺(tái)有一定的傾角，也可以通過(guò)透視變換的方法進(jìn)行矯正，因此本發(fā)明不需要采集圖像的深度信息，從而節(jié)約硬件上的成本并降低計(jì)算復(fù)雜度；

(3)操作簡(jiǎn)單，進(jìn)行校正、標(biāo)定以后，只要圖像采集平臺(tái)中相機(jī)角度及其與承載平臺(tái)相對(duì)位置不變，獲取的校正系數(shù)和標(biāo)定系數(shù)可一直使用；

(4)適應(yīng)性好，可手動(dòng)選取有效區(qū)域并記錄有效區(qū)域端點(diǎn)坐標(biāo)，可針對(duì)不同型號(hào)的石材及其擺放位置設(shè)置相應(yīng)的有效區(qū)域，同一型號(hào)批次的石材可使用相同的有效區(qū)域端點(diǎn)坐標(biāo)；

(5)魯棒性好，采用單一顏色背景和局部自適應(yīng)閾值分割方法，有效消除光照對(duì)和背景的干擾，通過(guò)提取二值圖像中最大連通區(qū)域，進(jìn)一步消除圖像中噪點(diǎn)對(duì)石材參數(shù)測(cè)量的影響；

(6)準(zhǔn)確度高，先使用氣泡水平儀調(diào)整相機(jī)光軸與平臺(tái)的角度，然后利用標(biāo)定板進(jìn)行拍攝傾斜校正和鏡頭畸變校正，客觀上提高尺寸測(cè)量精度；

附圖說(shuō)明

圖1為獲取方法流程圖

圖2為圖像獲取平臺(tái)采集的標(biāo)定板；

圖3為象牙金石材圖像；

圖4為墨趣石材圖像；

圖5為圖像校正和尺寸標(biāo)定；

圖6為通過(guò)公式轉(zhuǎn)換得到的灰度圖像；

圖7為最大連通區(qū)域二值圖像；

圖8為象牙金石材最小外接矩形圖像

圖9為墨趣石材最小外接矩形圖像

具體實(shí)施方式

參考圖1-9，

步驟1：搭建石材圖像獲取平臺(tái)，相機(jī)選用度申科技公司u3s880-h工業(yè)相機(jī)(分辨率3968×2232)，鏡頭選用computarm0814-mp2鏡頭(焦距8mm)，相機(jī)通過(guò)usb數(shù)據(jù)線與電腦相連進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，背景采用淺藍(lán)色啞光紙，啞光紙平鋪于石材承載平臺(tái)上，通過(guò)水平氣泡儀調(diào)整相機(jī)光軸與石材承載平臺(tái)角度，使之盡量垂直。

步驟2：采集標(biāo)定板圖像、石材圖像，選取圖像的有效區(qū)域，將標(biāo)定板和石材依次放置于承載平臺(tái)上，采集標(biāo)定板和石材圖像，所選用的標(biāo)定板為40cm×40cm的棋盤格板，所選用的石材為象牙金和墨趣兩個(gè)類別。由于相機(jī)采集的圖像中包含大面積的背景區(qū)域，這些背景區(qū)域不僅會(huì)增加圖像處理時(shí)運(yùn)算量，而且會(huì)影響目標(biāo)的提取，因此在圖像中選取僅包含目標(biāo)物和單色背景的區(qū)域作為有效區(qū)域，并記錄有效區(qū)域在原圖像中的坐標(biāo)，如圖2、3、4所示。

步驟3：進(jìn)行傾斜校正、畸變校正和尺寸標(biāo)定，由于相機(jī)的光軸不可能完全垂直于石材的承載平臺(tái)以及鏡頭存在幾何畸變，因此所采集的圖像存在傾斜及畸變失真，為校正失真，檢測(cè)有效區(qū)域圖像中棋盤格的角點(diǎn)，通過(guò)棋盤格角點(diǎn)計(jì)算相機(jī)的傾斜失真校正參數(shù)及畸變校正參數(shù)，獲取校正矩陣，對(duì)圖像進(jìn)行校正。檢測(cè)校正后棋盤格的角點(diǎn)，根據(jù)棋盤格角點(diǎn)之間的物理距離(單位：厘米)與其在圖像中距離(單位：像素)，確定物理尺寸和像素間的換算關(guān)系，得到1厘米＝42.5837像素，如圖5所示。

步驟4：根據(jù)不同的背景，按照相應(yīng)轉(zhuǎn)換公式生成有效區(qū)域的灰度圖像，隨機(jī)選取目標(biāo)物和背景的像素點(diǎn)，通過(guò)分析所選取像素點(diǎn)在r、g和b三個(gè)分量上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)物和背景在b分量上具有顯著差異，anova(方差分析)結(jié)果顯示其p值遠(yuǎn)小于0.01，另外由于目標(biāo)物部分像素點(diǎn)的b分量值為0，且采集環(huán)境中存在光照不均勻現(xiàn)象，因此按照公式b/(b+r)將有效區(qū)域圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，如圖6所示。

步驟5：生成有效區(qū)域的二值圖像，由于采用局部自適應(yīng)閾值分割方法獲取有效區(qū)域的二值圖，計(jì)算二值圖中每個(gè)連通區(qū)域的面積，提取二值圖中面積最大的連通區(qū)域，如圖7所示。

步驟6：檢測(cè)石材邊界輪廓，計(jì)算石材的實(shí)際面積和周長(zhǎng)，檢測(cè)最大連通區(qū)域的邊界輪廓作為石材的邊界輪廓，通過(guò)物理尺寸與像素之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)計(jì)算石材版面的面積及石材周長(zhǎng)，得到象牙金石材實(shí)際面積930.7383平方厘米，實(shí)際周長(zhǎng)119.8719厘米，得到墨趣石材面積930.3981平方厘米，實(shí)際周長(zhǎng)125.2409厘米。

步驟7：根據(jù)石材的邊界輪廓，計(jì)算出不同填補(bǔ)和切割方案對(duì)應(yīng)的參數(shù)，根據(jù)石材邊界輪廓計(jì)算其最小外接矩形、最小外接凸多邊形，計(jì)算不同方案所對(duì)應(yīng)的面積、邊長(zhǎng)、周長(zhǎng)以及填補(bǔ)面積等參數(shù)，計(jì)算得到象牙金石材最小外接矩形面積943.4967平方厘米，最小外接矩形周長(zhǎng)122.8710厘米，需填補(bǔ)面積12.7314平方厘米，如圖8所示，最小外接凸多邊形面積934.0207平方厘米，最小外接凸多邊形周長(zhǎng)117.6935厘米，需填補(bǔ)面積3.2824平方厘米；計(jì)算得到墨趣石材最小外接矩形面積930.7249平方厘米，最小外接矩形周長(zhǎng)122.4782厘米，需填補(bǔ)面積0.3268平方厘米，如圖9所示，最小外接凸多邊形面積930.6155平方厘米，最小外接凸多邊形周長(zhǎng)119.5380厘米，需填補(bǔ)面積0.2174平方厘米。