激光条纹亚像素中心精确提取方法_张伟康.pdf
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1、第 44 卷第 3 期2023 年 3 月激光杂志LASE JOUNALVol.44,No.3March,2023http /www laserjournal cn收稿日期:20221021基金项目:国家自然科学基金面上项目(No:62075199)作者简介:张伟康(1998),男,硕士研究生,主要研究方向:图像处理,嵌入式机器视觉方面。Email:272057934 qq com通讯作者:甄国涌,男,教授,硕士生导师,主要从事应用软件开发、机器视觉方面的研究。Email:zhenguoyong nuc edu cn激光条纹亚像素中心精确提取方法张伟康,甄国涌,单彦虎,储成群中北大学仪器与电子
2、学院,太原030051摘要:利用激光三角法对工件进行三维测量时,激光条纹中心位置的提取是实现高精度测量的重要因素之一。为了能够更好地取投射在工件形状突变处的激光条纹信息,通过改进最大类间方差法在激光条纹图像中选取多阈值以实现二值化分割。所提算法基于最小二乘法获取激光条纹骨架上的法向,避免了大量卷积计算,从而提高运行速度,最后在其法向上利用灰度重心法得到激光条纹中心的亚像素坐标点。实验结果表明:该算法在激光条纹中心提取过程中,相较于经典的 Steger 算法,在运行速度上提高近 6 倍,分辨率上提高近16%,在工业上适用于在线精确测量。关键词:三维扫描;中心提取;Otsu;骨架细化;灰度重心中图
3、分类号:TP391文献标识码:Adoi:10.14016/j cnki jgzz.2023.03.075An accurate extraction method for subpixel center of laser fringeZHANG Weikang,ZHEN Guoyong,SHAN Yanhu,CHU ChengqunSchool of Instrument and Electronics,North University of China,Taiyuan 030051,ChinaAbstract:When the laser triangulation method is us
4、ed for threedimensional measurement of workpiece,the ex-traction of the center position of laser stripe is one of the important factors to realize highprecision measurement Inorder to better extract the laser stripe information projected at the sudden change of workpiece shape,multi threshold issele
5、cted in the laser stripe image by improving the maximum interclass variance method to realize binary segmentationThe proposed algorithm obtains the normal direction of the laser stripe skeleton based on the least square method,a-voids a large number of convolution calculations,and improves the runni
6、ng speed Finally,the subpixel coordinatesof the center of the laser stripe are obtained by using the gray center of gravity method in its normal direction The ex-perimental results show that in the process of laser fringe center extraction,compared with the classical Steger algo-rithm,the running sp
7、eed of the algorithm is improved by nearly 6 times and the resolution is improved by nearly 16%It is suitable for online accurate measurement in industryKey words:three dimension scanning;center extraction;Otsu;skeleton thinning;gray center of gravity1引言随着工业自动化的发展,非接触性的光学三维测量技术被广泛应用在三维重建、三维测量、三维视觉表面
8、的缺陷检测等领域1。光学三维测量技术基于激光三角法原理,由线激光器和 CMOS 相机组成三角测量结构。在激光三角测量原理中,首先将线激光器的光束按一定角度照射在待测工件表面上,再由相机拍摄工件上的激光条纹,最后结合相机与线激光器的位置关系,则可以求出待测工件的三维坐标2。在实际测量时,相机拍摄的激光条纹会在图像中占有一定的像素宽度,当测量环境的光线发生变化,或被测物体表面反射率和纹理复杂程度存在差异时,导致激光条纹中心位置的提取变得更加困难,因此,能够快速、准确提取出激光条纹中心是实现三维测量的关键。http /www laserjournal cn目前,在激光条纹中心提取的过程中,国内外学者
9、提出了很多相关的方法,如基于激光条纹几何特征的几何中心法3、骨架法等,基于激光条纹灰度分布的极值法、灰度重心法45、曲线拟合法67、脊线跟踪法、steger 法等,都可以快速、简单地实现激光条纹中心的提取,但是在精度和鲁棒性上都达不到工业测量的标准。近些年来,也有许多学者对传统算法进行改进。胡斌等8 基于重心法的思想,采用可变方向模板进行检测激光条纹中心,有一定的抗噪声能力,但是存在计算量过大和鲁棒性较差的问题。Steger等910 基于 Hessian 矩阵计算激光条纹各点的法向,然后在其法向上利用激光条纹的灰度分布函数获取激光条纹的亚像素中心位置,该算法有较高的精度和较好的鲁棒性,但是其利
10、用高斯核模板卷积,导致计算量加大,运行效率低下。李丹等11 基于极值法和灰度重心法能够快速提取激光条纹中心,但是受噪声影响较大,且无法处理激光条纹形状较为复杂的图像。为进一步解决上述问题,通过改进最大类间方差法在激光条纹图像中选取多阈值以实现二值化分割,从而更好地提取投射在工件形状突变处的激光条纹信息,并基于最小二乘法计算得到激光条纹骨架上的法向,从而避免大量卷积计算,提高运行速度,最后利用灰度重心法在其法向上得到激光条纹的亚像素中心。与许多算法相比,该算法有较高的提取精度和较好的鲁棒性,同时可以满足工业测量的实时性。2算法描述所提算法具体流程如图 1 所示,首先对采集到的激光条纹图像使用双边
11、滤波消除噪声的影响,同时还可以在一定程度上保留激光条纹边缘处的细节;然后通过截取激光条纹的最小外接矩阵提取感兴趣区域(OI),以减少后续处理的计算量;其次利用改进型多阈值最大类间方差法得到更为连续的二值条纹图像;再利用 ZhangSuen 细化算法提取激光条纹的骨架,以获得激光条纹中心的初值;最后基于最小二乘法获取骨架点的法向;并在法向上利用灰度重心法提取激光条纹的亚像素中心。2.1双边滤波双边滤波通过计算图像空间邻近度和像素值相似度两方面的权重实现对图像滤波的效果。该滤波方式既可兼顾图像的空域信息,又可兼顾图像的灰度相似性1213。在激光条纹中心提取过程中,由于测量环境的光线变化或工件表面反
12、射程度的不同等因素,导致激光条纹图像上常伴随有随机噪声,影响激光条纹中心的提取。为此采用双边滤波对激光条纹图像进行预处理,可以在充分保护激光条纹边缘信息前提下,达到平滑去噪的效果。图 1算法流程图2.2OI 区域裁剪在实验环境下,采集到的激光条纹图像如图 2 所示。通过分析图 3 中激光条纹的纵向截面灰度分布,可发现激光器照射在工件上的激光条纹线宽为 10 个像素左右,且存在灰度分布不均匀、不对称等问题,这些因素都会影响激光条纹中心提取的精度。另外在提取激光条纹中心线时,需要对图像中的像素逐列处理,为减少计算量和加快运行速度,需要裁剪出激光条纹图像中的感兴趣区域。为此通过截取激光条纹的最小外接
13、矩形,并在该矩形的上下两侧各增加 30 个像素,作为后续处理的感兴趣区域。图 2激光条纹图像67张伟康,等:激光条纹亚像素中心精确提取方法http /www laserjournal cn图 3激光条纹纵向截面灰度分布图2.3改进型多阈值最大类间方差法最大类间方差法(Otsu 法),是对图像进行二值化分割时的一种阈值选取算法。该算法根据图像的双模直方图计算前景与背景之间的类间方差,类间方差越大,图像二值化分割效果越好。在三维测量时,由于工件形状各异,采用传统的全局阈值对激光条纹图像进行二值化分割时,会导致激光条纹分段过多,丢失条纹细节处的信息。针对工件上激光条纹特征,采用改进的多阈值最大类间方
14、差法进行二值化分割。该算法对激光条纹中的每一列像素使用最大类间方差法计算得到二值化分割的最佳阈值,然后利用得到的每个阈值对激光条纹逐列分割,从而使投射在工件形状突变处的激光条纹得以较好的保留。设激光条纹图像中某列像素个数为 M,像素灰度值范围为 0,L1,记 ni为灰度值为 i 的像素点个数,则灰度值为 i 的像素点出现的概率为 pi=ni/M。假设灰度值 t 为图像中某列像素分割的阈值,则该列像素中灰度值大于 t 的为前景色,灰度值范围为 t+1,L1;灰度值小于 t 的为背景色,灰度值范围为 0,t。若分别用 P0(t)和 P1(t)表示背景色和前景色像素出现的概率,用 u0(t),u1(
15、t)表示背景色和前景色像素的平均灰度级,则有P0(t)=ti=0pi(1)P1(t)=L1i=i+1pi=1 P0(t)(2)u0(t)=ti=0ipiP0(t)(3)u1(t)=L1i=i+1ipiP1(t)(4)u(t)=L1i=0ipi(5)由此可得,某列像素的类间方差 b(t)为b(t)=P0(t)u0(t)u(t)2+P1(t)u1(t)u(t)2(6)当 b(t)最大时,则将该灰度值作为某列像素二值化分割时的最优阈值 T,即:T=argmax0tL1 b(t)。2.4提取激光条纹骨架图像的细化是在保持原图像拓扑结构的情况下,基于数学形态学寻找目标图像的骨架和中轴线,再用单像素骨架代
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