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小型連接件尺寸高精度測(cè)量研究*

2012-07-03 00:25:32鐘紹俊
電子技術(shù)應(yīng)用 2012年9期
關(guān)鍵詞:畸變攝像機(jī)算子

俞 甫,鐘紹俊,謝 敏,孫 堅(jiān)

(中國(guó)計(jì)量學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

小型連接件廣泛應(yīng)用于電子拔插設(shè)備中,其尺寸是否合格直接影響電子產(chǎn)品的使用壽命。機(jī)器視覺(jué)是一種基于圖像處理技術(shù)的非接觸式測(cè)量技術(shù),檢測(cè)結(jié)果精確、可靠。在尺寸檢測(cè)中,一般采用短焦距定焦光學(xué)鏡頭,因此不可避免地將引入非線性畸變。另外,機(jī)器視覺(jué)圖像處理的結(jié)果通常為像素個(gè)數(shù),實(shí)際應(yīng)用中需要得到像素與實(shí)際尺寸之間的關(guān)系,才能換算出實(shí)際尺寸,所以需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定得到畸變參數(shù)和像素當(dāng)量[1-2]。

亞像素檢測(cè)方法目前已被廣泛應(yīng)用于高精度測(cè)量中,亞像素表示圖像中每個(gè)像素將會(huì)被分為更小單元,達(dá)到更高精度。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子,如Sobel算子、Canny算子等對(duì)圖像邊緣的定位只能達(dá)到像素級(jí),Zernike矩方法是亞像素邊緣檢測(cè)算子中應(yīng)用最廣泛的方法[3],其定位精度和運(yùn)行時(shí)間均優(yōu)于其他的空間算子。

本文首先對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,采用雙線定位法找到針腳位置,最后利用基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)算法找到針緣邊位置,計(jì)算針寬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法檢測(cè)精度高、效果好。

1 攝像機(jī)標(biāo)定

1.1 畸變參數(shù)

實(shí)際攝像機(jī)的透鏡總是在成像儀的邊緣位置產(chǎn)生顯著的畸變,畸變主要分為徑向畸變和切向畸變兩種。徑向畸變來(lái)自于透鏡形狀的設(shè)計(jì),而切向畸變來(lái)自于整個(gè)攝像機(jī)的組裝過(guò)程中[4]。針對(duì)徑向畸變,成像儀中心的畸變?yōu)?,隨著向邊緣移動(dòng),畸變?cè)絹?lái)越重,成像儀某點(diǎn)的徑向位置可按下式進(jìn)行調(diào)節(jié):

式中,(xd,yd)為畸變點(diǎn)原始位置,(Dxr,Dyr)為矯正后新位置,k1、k2和 k3為徑向畸變參數(shù)。切向畸變由于裝配誤差,致使透鏡與圖像平面不平行,其數(shù)學(xué)模型為:

式中,p1和 p2為切向畸變參數(shù)。 由此,k1,k2,k3和 p1,p2構(gòu)成了5個(gè)畸變參數(shù),形成一個(gè)5×1的矩陣的畸變向量。

1.2 像素當(dāng)量

本文方法采用定焦鏡頭,焦距為定值。根據(jù)圖1所示的攝像機(jī)成像模型可以得到:

其中,u為物距;v為像距;l為物像距離;f為焦距。

設(shè)攝像機(jī)的像元尺寸為dxmm,則像素當(dāng)量的表達(dá)式為:

2 雙線定位法

雙線定位法是一種快速、準(zhǔn)確的定位方法,兩條直線相互垂直。如果在圖像某一位置設(shè)定一條橫線,直線與物體交于點(diǎn) A(x,y),則垂線必經(jīng)過(guò)點(diǎn) B(x+d,y),與圖像交于點(diǎn) C(m,n),由此可確定點(diǎn) D(x,n)。不難看出,當(dāng)物體在圖像中的位置發(fā)生變化時(shí),點(diǎn)D(x,n)與圖像中物體的相對(duì)位置不發(fā)生改變,由此可通過(guò)平移等方法,確定ROI區(qū)域。

3 Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)

3.1 Zernike矩的定義

Zernike矩的核是定義在極坐標(biāo)中、單位圓內(nèi)、正交的 Zernike多項(xiàng)式,圖像 f(x,y)的 n階 m次 Zernike矩定義為[5]:

3.2 Zernike亞像素邊緣檢測(cè)

Zernike矩檢測(cè)邊緣基本思想是,通過(guò)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的4個(gè)參數(shù)來(lái)判斷其是否為邊緣點(diǎn)[6]。如圖2所示,4個(gè)參數(shù)分別為 k、h、l和 φ,其中,k為圖像邊緣階躍灰度的高度,h標(biāo)識(shí)背景灰度的高度,l為圓盤中心離圖像邊緣階躍的垂直距離,圓心與圖像邊緣階躍的垂線與x軸所成的角度記為φ,利用Zernike正交矩陣的性質(zhì)得出旋轉(zhuǎn)前的Zernike矩陣和旋轉(zhuǎn)后的Zernike矩之間的關(guān)系式:

利用旋轉(zhuǎn)后的矩 A00、A11和 A20,可得到理想邊緣模型的邊緣參數(shù)為:

4 小型連接件針寬測(cè)量實(shí)現(xiàn)

本文采用攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)來(lái)矯正圖像畸變,雙線定位法用于快速定位RIO區(qū)域(即針腳區(qū)域),其他區(qū)域不做處理。應(yīng)用Zernike矩進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)和針寬的測(cè)量,具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

(1)攝像機(jī)標(biāo)定。利用攝像機(jī)標(biāo)定獲取攝像機(jī)畸變參數(shù),矯正目標(biāo)圖片,根據(jù)相機(jī)拍攝標(biāo)定板圖片獲得像素當(dāng)量。

(2)針腳定位。采用雙線定位法定位針腳位置,只對(duì)ROI區(qū)域做有效的計(jì)算和處理,大大加快了運(yùn)行效率。

(3)使用Zernike矩進(jìn)行亞像素級(jí)別的邊緣檢測(cè),并記錄邊緣點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行距離測(cè)量。

5 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析

本文選取4×25的標(biāo)準(zhǔn)棋盤格圖為標(biāo)定的目標(biāo),棋盤格子的寬度為0.1 cm。根據(jù)不同的距離和角度,選取16幅656×492像素的圖像作為標(biāo)定用途。采用間距為0.2 cm的標(biāo)定板獲取像素當(dāng)量。小型連接件理想針寬為0.03 cm。標(biāo)定后得到的畸變參數(shù)矩陣為:

如圖3所示,雙線定位法確定紅色ROI區(qū)域,第一點(diǎn)坐標(biāo)為(55.14,122.00),第二點(diǎn)坐標(biāo)為(82.00,53.67),由此確定坐標(biāo)(55.14,53.67)為相對(duì)坐標(biāo)點(diǎn),根據(jù)此坐標(biāo)點(diǎn)確定ROI區(qū)域。圖4為運(yùn)用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),圖5為Zernike矩亞像素邊緣檢測(cè)。

針寬可有下式計(jì)算得出:

其中,xi為左側(cè)邊緣點(diǎn)橫坐標(biāo),為xi同縱坐標(biāo)下右側(cè)邊緣點(diǎn)橫坐標(biāo)。

根據(jù)標(biāo)定圖像可得每33.6個(gè)像素對(duì)應(yīng)實(shí)際距離為0.2cm,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析和比較結(jié)果表明,通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定可以有效地消除攝像頭畸變,為后續(xù)尺寸測(cè)量精度提供保障,而且基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)方法不僅提高了邊緣檢測(cè)的精度,同時(shí)也縮小了尺寸檢測(cè)中的誤差。

表1 Sobel算子和Zernike矩檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

[1]李文濤.基于兩步法的攝像機(jī)標(biāo)定[J].控制工程,2011,9(18):48-51.

[2]高俊釵,雷志勇,王澤民.高精度測(cè)量的相機(jī)標(biāo)定[J].電光與控制,2011,18(2):93-96.

[3]韓麗燕,陳方林.一種Zernike矩亞像素邊緣檢測(cè)的優(yōu)化算法[J].電子測(cè) 試,2010,6(6):1-5.

[4]李明金,熊顯名,張紹兵.一種基于Opencv的攝像機(jī)標(biāo)定新方法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2009(12):99-102.

[5]馬艷娥,高磊,呂晶晶.基于改進(jìn)的Canny算子和 Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)方法[J].電子測(cè)試,2011,7(7):20-23.

[6]PAPAKOSTAS G A,BOUTALIS Y S.Numerical error analysis in Zernike moments computation[J].Image of Computer Vision,2006,24(9):960-969.

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