CN101975552A - 一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于逆向工程领域，涉及一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法。该方法需要在所述车架的关键部位粘贴数字化立体编码标记点，并将粘贴有编码标记点的十字靶标和标尺摆放在物体附近，采用一个高精度数码照相机，首先对被测物体不同方位进行图像采集；通过获得图像解算标记点的某些像素点对应的三维坐标；通过采集的图像和标记点的三维坐标信息，结合算法进而获得该车架的关键点的坐标信息，为后续的车架匹配提供数据基础。本发明所提出的解算车架关键点的算法，丰富了三维视觉测量基础理论，为逆向工程和三维视觉检测理论奠定基础，提高中国制造业水平。

Description

一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法

技术领域

本发明涉及一种逆向工程的测量***，更具体的说，本发明涉及一种用于逆向工程的基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量***及其测量方法。

背景技术

逆向工程的执行，需对产品的特性与制作流程有充分的了解，而现实中许多产品是由自由曲面组成的(如摩托车外形设计，模具制造等)，要完成这样的模型的建构，必须对模型上的凹槽、开孔或其他特征做精确的辨识，以完成模型的建构。单纯靠有经验的工程师将各点的数据正确无误的处理以测出关键点的坐标信息是不够的，那样可能耗时太长或误差较大，如果配上相宜的仪器，则可达到事半功倍的效果。

目前，用于逆向工程的传统测量仪器在使用中有诸多局限。例如接触式测量，存在速度慢、易造成工件磨损及探头操作局限等问题，而传统的非接触式测量，又存在精度差(10-100um)、测量速度慢(1000-12000点/秒)、误差大等重大缺陷。现有的较成熟的三维测量仪器主要有三坐标测量机，激光扫描仪和光栅测量仪，它们在一定程度上可以进行曲面测量，但还分别存在以下不足：

所述的三坐标测量机是高精度的接触式测量仪器，每次只能测量一个点，测量速度慢，难于进行曲面的造型设计，而且无法测量软质物体，操作起来非常繁琐；

所述的激光扫描仪属于非接触式光学测量仪器，该仪器体积庞大，需要导轨(通常是平移平台和旋转平台)，从而使其精度、速度均受导轨限制，难以实现高精度、高速度的测量，同时由于其有效平台尺寸的限制，又使其测量范围很窄，由于所述平台加工精度及加工尺寸的限制，激光扫描仪很难实现大型物体的三维数字化测量。在同一个企业，如果被测产品尺寸变化很多，则需要多台设备才能测量，因此会增加财政负担。另外，激光对工作人员的眼睛也有一定危害；

所述的光栅式三维测量仪采用光栅作为光源，该仪器可以实现对物体外形的非接触三维面测量，大大提高了测量速度(例如德国的ATOS)。但是光栅式测量方法单次测量范围较小，对于大型物体，需采用多次拼接实现，因此会累计较大的误差，且不容易实现误差的全局控制。

由此可见，开发一种测量精度高、速度快、误差小、测量范围大的基于编码点与计算机视觉的三维测量方法和测量***以适应外形设计中的关键点测量，已成为各个行业对几何量检测与设计的最迫切需求。

发明内容

本发明的目的就是克服以上现有技术的不足，提供一种可靠、实用、操作便捷的基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法三维数字化测量***，以弥补现有技术存在的缺陷。

本发明的一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法的组成包括：

用于测量孔位的车架；

用于建立高精度坐标基准的十字靶标和标尺***；

用于精度控制、图像采集和数据处理的计算机；

用于提供空间位置信息的编码标记点；

用于采集图像的一个高精度彩色或者黑白照相机；

所述的编码标记点的编码方案和编号事先已经确定，通过标记点图案设计差别使得每个编码标记点都有唯一的编码号，不同编码标记点的号码不相同，编码标记点图案是矩形，若背景是黑色或灰色的情况下，矩形的四个顶角及其中心处都存在白色的圆，编码标记点可与车架孔位高精度配合，配合过程与安装在车架孔位上的其他工件的安装过程相似；所述的十字靶标***相对独立设置，其形状为十字形，其四个顶点粘贴四个已知坐标信息的编码标记点；所述的标尺***相对独立设置，其两个顶点分别粘贴一个已知坐标信息的编码标记点，其中十字靶标与标尺是同一***，与本设计的标记点相对独立；

2.一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法，其特征是，它包括如下三个步骤：

(1)标定前准备：设计并加工编码标记点；设计并加工高精度十字靶标并在靶标四个顶点和十字靶的中心位置分别粘贴已知坐标信息的编码标记点；设计并加工标尺***并在标尺两个顶点分别粘贴已知坐标信息的编码标记点；

(2)确定测量基准：将十字靶标和标尺放在被测物体成像范围之内，选取几个合适位置对十字靶标和标尺附近的场景进行拍照，尽量保证每个照片中均含有十字靶标、标尺和待测的物体；

(3)解算车架关键点的三维坐标，其过程是：

第一步：在被测物体关键尺寸部位粘贴上所述的编码标记点；

第二步：将所述的十字靶标和标尺摆放在被测物体附近，十字靶标和标尺的摆放原则是：利用所述的高精度数码照相机对十字靶标和标尺进行拍照时，可以同时拍摄到至少三个十字靶标和标尺之外的编码标记点；

第三步：利用所述的高精度数码照相机对含有十字靶标和标尺的被测物体进行拍照，更换拍摄位置和角度继续拍摄被测物体，至少采集3幅含有十字靶标的被测物体图像；

第四步：利用所述的高精度数码照相机继续对被测物体进行拍照，直到被测物体所有的编码标记点都被拍摄完毕，拍照的原则是：相邻两个图像含有至少3个公共编码标记点；

第五步：利用第三步所拍摄到的前3幅图像中的已知十字靶标和标尺的编码标记点信息，解算出所述照相机在空间中的3个拍摄位置；

第六步：利用第五步所得到的所述照相机的三个拍摄位置信息，计算十字靶标和标尺之外所拍摄到车架关每个关键点上面的编码标记点上五个圆心的三维坐标；

第七步：根据第六步所得到的标记点上五个圆心的坐标解算关键点的坐标，假设P1(x1，y1，z1)是标记点图案左上的圆心坐标，P2(x2，y2，z2)是标记点图案右上的圆心坐标，P3(x3，y3，z3)标记点图案左下的圆心坐标，P4(x4，y4，z4)标记点图案中间圆心坐标，待求的关键点的坐标设为P5(x5，y5，z5)的解算过程如下：

$\stackrel{\→}{p1p2}=(x2-x1,y2-y1,z2-z1),$ $\stackrel{\→}{p1p3}=(x3-x1,y3-y1,z3-z1)---\left(1\right)$

则标记点图案的法向量如公式(2)所示：

$\stackrel{\→}{n}=\left|\begin{array}{ccc}i& j& k\\ x2-x1& y2-y1& z2-z1\\ x3-x1& y3-y1& z3-z1\end{array}\right|---\left(2\right)$

公式(2)可表示为公式(3)：

$\stackrel{\→}{n}=[(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1),(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1),(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)]---\left(3\right)$

令

其中m，l，n如公式(4)所示。

m＝(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1)

l＝(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1)            (4)

n＝(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)

其单位向量为

因标记图案中心圆心p4和与关键点p5所在的直线与平面垂直，且

的方向与上述平面的法向量方向相同，又图案中心圆心p4与关键点p5的距离固定设为D，则可以满足以下关系式(5)：

$(x5-x4,y5-y4,z5-z4)=(\frac{D\×m}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×l}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×n}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}})---\left(5\right)$

则可得到关键点p5点的坐标为：

第八步：利用第六步所得到的编码标记点信息，依次计算第四步所拍摄到的十字靶标和标尺之外的后续图片中车间关键位置的编码标记点的三维坐标。

本发明的有益效果是：采用照相机进行拍照测量，解决了现有的同类仪器易造成工件磨损及探头操作局限等问题；采用高精度单目照相机配合编码标记点的测量方式，解决了大型物体的三维测量难题，扩展了三维测量***的应用领域，并可满足特殊材料三维检测和重建物体三维形貌的需求。

附图说明

图1：基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法的流程图；

图2：本设计的编码标记点；

图3：选取6张由照相机角度各不相同的图案；

图4：提取出的标记点图案坐标示意图；

图5：提取出关键点的图。

具体实施方式

一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法的具体实施方式是：设计并加工编码标记点，高精度十字靶标，标尺***；在被测物体关键尺寸部位粘贴上所述的编码标记点；将所述的十字靶标和标尺摆放在被测物体附近，十字靶标和标尺的摆放原则是：利用所述的高精度数码照相机对十字靶标和标尺进行拍照时，可以同时拍摄到至少三个十字靶标和标尺之外的编码标记点；利用所述的高精度数码照相机对含有十字靶标和标尺的被测物体进行拍照，更换拍摄位置和角度继续拍摄被测物体，至少采集3幅含有十字靶标的被测物体图像；利用所述的高精度数码照相机继续对被测物体进行拍照，直到被测物体所有的编码标记点都被拍摄完毕；利用所拍摄到的前3幅图像中的已知十字靶标和标尺的编码标记点信息，解算出所述照相机在空间中的3个拍摄位置；利用上一步所得到的所述照相机的三个拍摄位置信息，计算十字靶标和标尺之外所拍摄到车架关键点的编码标记点的三维坐标；利用上步所得到的标记点坐标解算关键点的坐标，整个方案的工作过程如图1所示。

本发明基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法工作步骤分为三步：

(1)标定前准备：设计并加工编码标记点，如图2所示；设计并加工高精度十字靶标并在靶标四个顶点和其中心位置分别粘贴已知坐标信息的编码标记点；设计并加工标尺***并在标尺两个顶点分别粘贴已知坐标信息的编码标记点；

(2)确定测量基准：将十字靶标和标尺放在被测物体成像范围之内，选取几个合适位置对十字靶标和标尺附近的场景进行拍照，尽量保证每个照片中均含有十字靶标、标尺和待测的物体；

(3)解算车架关键点的三维坐标，其过程是：

第一步：在被测物体关键尺寸部位粘贴上所述的编码标记点；

第二步：将所述的十字靶标摆放在被测物体附近，十字靶标的摆放原则是：利用所述的高精度数码照相机对十字靶标进行拍照时，可以同时拍摄到至少三个十字靶标之外的编码标记点；

第三步：利用所述的高精度数码照相机对含有十字靶标和标尺的被测物体进行拍照，更换拍摄位置和角度继续拍摄被测物体，采集至少3幅含有十字靶标的被测物体图像；

第四步：利用所述的高精度数码照相机继续对被测物体进行拍照，直到被测物体所有的编码标记点都被拍摄完毕，拍照的原则是：相邻两个图像含有至少3个公共编码标记点，如图3所示；

第五步：利用第三步所拍摄到的前3幅图像中的已知十字靶标和标尺的编码标记点信息，解算出所述照相机在空间中的3个拍摄位置；

第六步：利用第五步所得到的所述照相机的三个拍摄位置信息，计算十字靶标和标尺之外所拍摄到车架关每个关键点上面的编码标记点上五个圆心的三维坐标；

第七步：根据第六步所得到的标记点上五个圆心的坐标解算关键点的坐标，假设P1(x1，y1，z1)是标记点图案左上的圆心坐标，P2(x2，y2，z2)是标记点图案右上的圆心坐标，P3(x3，y3，z3)标记点图案左下的圆心坐标，P4(x4，y4，z4)标记点图案中间圆心坐标，待求的关键点的坐标设为P5(x5，y5，z5)的解算过程如下：

$\stackrel{\→}{p1p2}=(x2-x1,y2-y1,z2-z1),$ $\stackrel{\→}{p1p3}=(x3-x1,y3-y1,z3-z1)---\left(1\right)$

则标记点图案的法向量如公式(2)所示：

$\stackrel{\→}{n}=\left|\begin{array}{ccc}i& j& k\\ x2-x1& y2-y1& z2-z1\\ x3-x1& y3-y1& z3-z1\end{array}\right|---\left(2\right)$

公式(2)可表示为公式(3)。

$\stackrel{\→}{n}=[(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1),(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1),(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)]---\left(3\right)$

令

其中m，l，n如公式(4)所示。

m＝(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1)

l＝(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1)        (4)

n＝(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)

单位向量为

因p4和p5所在的直线与平面垂直，且

的方向与上述平面的法向量方向相同，又p4与p5的距离为D，则可以满足以下公式(5)：

$(x5-x4,y5-y4,z5-z4)=(\frac{D\×m}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×l}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×n}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}})---\left(5\right)$

则可得到关键点p5点的坐标为：

第八步：利用第六步所得到的编码标记点信息，依次计算第四步所拍摄到的十字靶标和标尺之外的后续图片中车间关键位置的编码标记点的三维坐标，如图5所示。

本发明与现有技术的便携式光栅三维测量***的最大区别，是测量设备仅需要单个高精度数码照相机，无需投射光源信息，从而解决了黑色物体和反光物体的三维测量的难题。本发明与现有的该类仪器的区别还在于：无需任何专门的控制硬件设备，并且不需要专门定做的光源设备；软件则是针对本仪器自主编写的测量程序；标定的十字靶标是相对独立的，主要作用是提供高精度坐标基准。

综上所述，本发明单目高精度大型物体三维数字化测量***的优点是：

(1)体积小，重量轻，方便携带，可随意搬至被测物所在位置做现场测量；

(2)采用无导轨结构，工作方式自由，可调节任意角度作全方位测量，同时解决了现有的同类仪器易造成工件磨损及探头操作的局限等问题；

(3)有效地解决对大型物体的三维数字化测量，适合各种大小和形状物体的测量，测量适用范围广；

(4)测量精度高，可达到0.01～0.03mm。

本发明采用单目高精度照相机，使其在进行大型物体测量时，测量精度很高，且应用广泛，适于对任何材料的物体表面(如工件、模型、模具、雕塑、人体等)进行三维数字化测量。

以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有局限性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，采用其它形式的同类部件或其它形式的各部件布局方式，不经创造性的设计出与该技术方案相似的技术方案与实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法，其特征是，它包括用于测量孔位的车架，用于提供空间位置信息的编码标记点，用于建立高精度坐标基准的十字靶标和标尺；用于精度控制、图像采集和数据处理的计算机，用于采集图像的一个高精度彩色或者黑白照相机；

所述的用于提供空间位置信息的编码标记点的设计，其特征在于，所述的编码标记点图案是矩形，若背景是黑色或灰色的情况下，其编码图案是白色的圆弧，各圆弧截自同一个圆环，且矩形的图案的四个顶角及其中心处都存在白色的圆，所述的中心处的圆心与圆环的圆心相同，各编码标记点的编码方案和编号事先已经确定，通过标记点图案设计差别使得每个编码标记点都有唯一的编码号，不同编码标记点的号码不相同，编码标记点可与车架孔位高精度配合，配合过程与安装在车架孔位上的其他工件的安装过程相似，关键点与中心圆心的距离固定；

所述的用于建立高精度坐标基准的十字靶标***、标尺***的设计，其特征在于，所述的十字靶标其形状为十字形，其四个顶点和十字中心处分别粘贴一个已知坐标信息的编码标记点，所述的标尺两个顶点分别粘贴一个已知坐标信息的编码标记点，其中十字靶标与标尺是同一***，与本设计的标记点相对独立；

所述的编码标记点、十字靶标***、标尺***的设计，确定测量基准，其特征是，将十字靶标和标尺放在被测物体成像范围之内，选取几个合适位置对十字靶标和标尺附近的场景进行拍照，尽量保证每个照片中均含有十字靶标、标尺和待测的物体。

2.根据权利要求书1所述的一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法，其特征是，它包括如下步骤：

第一步：在被测物体关键尺寸部位粘贴上所述的编码标记点；

第二步：将所述的十字靶标和标尺摆放在被测物体附近，十字靶标和标尺的摆放原则是：利用所述的高精度数码照相机对十字靶标和标尺进行拍照时，可以同时拍摄到至少三个十字靶标和标尺之外的编码标记点；

第三步：利用所述的高精度数码照相机对含有十字靶标和标尺的被测物体进行拍照，更换拍摄位置和角度继续拍摄被测物体，至少采集3幅含有所述的十字靶标和标尺的被测物体图像；

第四步：利用所述的高精度数码照相机继续对被测物体进行拍照，直到被测物体所有的编码标记点都被拍摄完毕，拍照的原则是：相邻两个图像含有至少3个公共编码标记点；

第五步：利用第三步所拍摄到的前3幅图像中的已知十字靶标和标尺的编码标记点信息，解算出所述照相机在空间中的3个拍摄位置；

第六步：利用第五步所得到的所述照相机的三个拍摄位置信息，计算十字靶标和标尺之外所拍摄到车架关每个关键点上面的编码标记点上五个圆心的三维坐标；

第七步：根据第六步所得到的标记点上五个圆心的坐标解算关键点的坐标，假设P1(x1，y1，z1)是标记点图案左上的圆心坐标，P2(x2，y2，z2)是标记点图案右上的圆心坐标，P3(x3，y3，z3)标记点图案左下的圆心坐标，P4(x4，y4，z4)标记点图案中间圆心坐标，待求的关键点的坐标设为P5(x5，y5，z5)的解算过程如下：

$\stackrel{\→}{p1p2}=(x2-x1,y2-y1,z2-z1),$ $\stackrel{\→}{p1p3}=(x3-x1,y3-y1,z3-z1)---\left(1\right)$

则标记点图案的法向量如公式(2)所示：

$\stackrel{\→}{n}=\left|\begin{array}{ccc}i& j& k\\ x2-x1& y2-y1& z2-z1\\ x3-x1& y3-y1& z3-z1\end{array}\right|---\left(2\right)$

公式(2)可表示为公式(3)：

$\stackrel{\→}{n}=[(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1),(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1),(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)]---\left(3\right)$

令

其中m，l，n如公式(4)所示：

m＝(z3-z1)(y2-y1)-(y3-y1)(z2-z1)

l＝(x3-x1)(z2-z1)-(x2-x1)(z3-z1)        (4)

n＝(x3-x1)(y2-y1)-(x2-x1)(y3-y1)

其单位向量为

因标记图案中心圆心p4和与关键点p5所在的直线与平面垂直，且

的方向与上述平面的法向量方向相同，又图案中心圆心p4与关键点p5的距离固定设为D，则可以满足以下关系式(5)：

$(x5-x4,y5-y4,z5-z4)=(\frac{D\×m}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×l}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}},\frac{D\×n}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}})---\left(5\right)$

则可得到关键点p5点的坐标为：

$(\frac{D\×m}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}}+x4,$ $\frac{D\×l}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}}+y4,$ $\frac{D\×n}{\sqrt{m^2+l^2+n^2}}+z4)$

第八步：利用第六步所得到的编码标记点信息，依次计算第四步所拍摄到的十字靶标和标尺之外的后续图片中车间关键位置的编码标记点的三维坐标。

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