CN110823134A - 一种靶线计算及工业传感器安装检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种靶线计算及工业传感器安装检测方法。本发明方法包括：使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；根据待检测图像和加权法，计算边缘十字靶的靶线线长、靶线线宽和靶线清晰度；根据靶线清晰度的最大值与预设清晰度阈值，确定检验十字靶；根据检验十字靶中靶线线长和靶线线宽，生成并发送工业相机传感器的调整指令。通过本发明中的技术方案，提高了工业相机传感器检测自动化程度，降低了检测过程中的人为干扰，提高了检测效果的可靠性，提高了量产工业相机的一致性和产品质量。

Description

一种靶线计算及工业传感器安装检测方法

技术领域

本发明涉及工业相机检测的技术领域，具体而言，涉及一种基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法和一种用于工业相机传感器的检测方法。

背景技术

现有的检测工业相机传感器安装角度是否符合要求的方法是通过拍摄ISO12233图像清晰度测试卡，然后对拍摄后图像的分辨率进行检测，得出待检相机的清晰度，再将得到的清晰度与设定标准进行比较，如果清晰度符合设定标准，则判定工业相机传感器安装角度符合要求，否则，重新安装工业相机传感器。

而现有技术中，对拍摄图像进行检验的方法通常是基于标准图像清晰度测试卡ISO12233的检测，这种方法仅能够说明工业相机组装不合格，并不能够判断出是工业相机传感器安装角度异常，还是工业相机后截距调整异常，导致工业相机传感器安装精度以及产品的一致性无法得到保证。

发明内容

本发明的目的在于：提供了一种靶线计算及工业传感器安装检测方法，通过计算、检测靶线的线长和线宽，有利于提高判断待检测工业相机传感器安装角度是否符合要求的标准的一致性，提高了批量检测工业相机传感器的可靠性。

本发明中的第一方面技术方案是：提供了一种基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法，包括：步骤10A，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；步骤20A，对待检测图像进行二值化处理，采用加权算法，计算待检测图像中靶标上任一检测线段的有效线长和有效线宽；步骤30A，根据检测线段的有效线长和有效线宽，计算任一待检测图像中十字靶线的靶线线长和靶线线宽，其中，十字靶线包括竖直靶线和水平靶线。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤20A中具体包括：步骤21A，对待检测图像进行二值化处理，得到计算图像；步骤22A，通过连通域分析法，根据计算图像，获取检测线段图像；步骤23A，根据检测线段的最小外接矩形的边框，确定检测线段图像的扫描方向；步骤24A，根据扫描方向和预设灰度阈值，利用直方图加权法，计算检测线段的有效线长和有效线宽。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤20A中具体还包括：步骤25A，将已计算出有效线长和有线线宽的检测线段的统计状态由“未计算”更改为“已计算”；步骤26A，判断待检测图像中的检测线段的统计状态是否含有“未计算”；步骤27A，当判定统计状态含有“未计算”时，执行步骤23A；步骤28A，当判定统计状态不含有“未计算”时，执行步骤30A。

本发明第二方面的技术方案是：提出了一种用于工业相机传感器的检测方法，包括：步骤10C，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；步骤20C，根据待检测图像和加权法，计算待检测图像中十字靶线的靶线线长、靶线线宽和靶线清晰度；步骤30C，根据靶线清晰度的最大值与预设清晰度阈值，确定检验十字靶和对应的传感器编号；步骤40C，根据检验十字靶中靶线线长和靶线线宽，生成并发送工业相机传感器的调整指令。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤40C包括：步骤41C，判断检验十字靶中水平靶线与竖直靶线的靶线线长之间的大小关系；步骤42C，当判定水平靶线的靶线线长大于或等于竖直靶线的靶线线长时，生成并发送垂直方向调整指令；步骤43C，当判定水平靶线的靶线线长小于竖直靶线的靶线线长时，生成并发送水平方向调整指令。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤42C具体包括：当判定水平靶线的靶线线长大于或等于竖直靶线的靶线线长时，判断靶线交点上方竖直靶线的靶线宽度是否大于靶线交点下方竖直靶线的靶线宽度；当判定为是时，确定垂直调整指令为按照参考面向下调整的向下调整指令；当判定为否时，确定垂直调整指令为按照参考面向上调整的向上调整指令，其中，垂直方向调整指令包括向下调整指令和向上调整指令，靶线交点为水平靶线与竖直靶线的交点，参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤43C具体包括：当判定水平靶线的靶线线长小于竖直靶线的靶线线长时，判断靶线交点右侧竖直靶线的靶线宽度是否大于靶线交点左侧竖直靶线的靶线宽度；当判定为是时，确定水平调整指令为按照参考面向右调整的向右调整指令；当判定为否时，确定水平调整指令为按照参考面向左调整的向左调整指令，其中，水平方向调整指令包括向右调整指令和向左调整指令，靶线交点为水平靶线与竖直靶线的交点，参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

本发明的有益效果是：通过引入直方图加权算法，提高了靶线计算的准确性和可靠性，降低了人为因素对计算结果的影响，通过对图像进行扫描，根据图像的物理坐标，对靶线进行计算，有利于降低靶线线长、线宽和清晰度的计算量，降低了运算服务器的硬件需求，通过设定对应的阈值，提高了计算结果的抗干扰能力和容错率。

本发明通过根据靶线清晰度的大小，确定检验十字靶；根据检验十字靶中靶线线长和靶线线宽，生成并发送工业相机传感器的调整指令，提高了工业相机传感器检测的自动化程度，降低了检测过程中的人为误差，提高了批量检测工业相机传感器的可靠性和一致性，有利于提高工业相机的产品合格率。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明的一个实施例的用于工业相机检测的靶标的示意图；

图2是根据本发明的一个实施例的第一边缘十字靶的示意图；

图3是根据本发明的一个实施例的基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法的示意流程图；

图4是根据本发明的一个实施例的最小外接矩形的示意图；

图5是根据本发明的一个实施例的基于直方图的清晰度加权计算方法的示意流程图；

图6是根据本发明的一个实施例的二值化处理的示意图；

图7是根据本发明的一个实施例的第一边缘十字靶的连通域图像示意图；

图8是根据本发明的一个实施例用于工业相机传感器的检测方法的示意流程图；

图9是根据本发明的一个实施例用于工业相机后截距的检测方法的示意流程图；

图10是根据本发明的一个实施例的工业相机清晰度曲线仿真图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。

在下面的描述中，阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

实施例：

结合图1至图10对本发明的实施例进行详细的说明。

如图1所示，本实施例中用于工业相机检测的靶标，包括：中心十字靶10和四个边缘十字靶，每个十字靶包括两条相交的靶线；中心十字靶10设置于靶标的中心位置；四个边缘十字靶分别设置于靶标的四角，对于任一边缘十字靶，靶线的交点设置于相应边缘十字靶的中心点之外，边缘十字靶分为第一边缘十字靶21、第二边缘十字靶22、第三边缘十字靶23以及第四边缘十字靶24，靶线包括第一水平靶线35、第一竖直靶线36、第二水平靶线31和第二竖直靶线30。

进一步地，十字靶中还包括边框；

进一步地，中心十字靶10设置有第一水平靶线35和第一竖直靶线36，第一水平靶线35位于水平中心线51上，第一竖直靶线36位于竖直中心线52上。

具体地，根据靶标的规格，确定靶标的水平中心线51和竖直中心线52，两者的交点34为靶标的中心位置，在中心位置处设置中心十字靶10。中心十字靶10的第一水平靶线35与水平中心线51重合，中心十字靶10的第一竖直靶线36与竖直中心线52重合，第一水平靶线35和第一竖直靶线36作为中心十字靶10的检测线，将中心十字靶10对称地分为四个检测区域，即将中心十字靶10设置为对称结构。

通过判断第一水平靶线35在交点34左右两部分的靶线长度大小关系，对工业相机的左右旋转角度进行调整，通过判断第一竖直靶线36在交点34上下两部分的靶线长度大小关系，对工业相机的俯仰角进行调整。

更进一步地，第一边缘十字靶21、第四边缘十字靶24与第二边缘十字靶22、第三边缘十字靶23沿水平中心线51对称设置，第一边缘十字靶21、第二边缘十字靶22与第三边缘十字靶23、第四边缘十字靶24沿竖直中心线52对称设置。

具体地，在靶标的四个顶点处设置四个边缘十字靶，四个边缘十字靶与靶标边线水平边线42和竖直边线41的间距相等，且四个边缘十字靶沿水平中心线51和竖直中心线52对称分布。

进一步地，边缘十字靶设置有第二水平靶线31和第二竖直靶线30，第二水平靶线31靠近靶标的水平边线42设置，第二竖直靶线30靠近靶标的竖直边线41设置。

具体地，在边缘十字靶靠近水平边线42和竖直边线41的一侧设置第二水平靶线31和第二竖直靶线32，作为边缘十字靶的检测线。以靶标中左上角的第一边缘十字靶21为例，第二水平靶线31和第二竖直靶线32的交叉点为基准点B，将基准点B靠近靶标的顶点V设置，即靠近顶点V的一侧的靶线(第二水平靶线31和第二竖直靶线32)线段长度比远离顶点V一侧的靶线线段长度要短。因此，在对靶标进行检测时，通过分析靶线线段长短关系，可以判断出靶线所属十字靶的位置，进而再通计算析十字靶(如第一十字靶21)中靶线(第二水平靶线31和第二竖直靶线32)的线长和线宽，判断出第一边缘十字靶21对应的工业相机传感器的安装角度是否符合要求。

进一步地，第一水平靶线35、第一竖直靶线36、第二水平靶线31和第二竖直靶线30由至少一个检测点32和至少两条检测线段33构成，检测点32设置于两条检测线段33之间。

进一步地，检测点32等间距的设置于两条检测线段33之间。

具体地，由检测点32和检测线段33等间距设置组成检测线，检测线包括：第一水平靶线35、第一竖直靶线36、第二水平靶线31和第二竖直靶线30，检测线的起始位置和终止位置为检测线段33，检测点33等间距地设置在两条检测线段33之间，检测点33的作用为将检测线段33进行分隔，以便判断出所属十字靶的位置。

进一步地，任意两条检测线段33的长度相等。

进一步地，第二水平靶线31、第二竖直靶线30与水平边线42、竖直边线41之间的距离大于或等于检测线段33的长度。

具体地，第二水平靶线31与水平边线42之间至少设置有一条检测线段33，第二竖直靶线30与竖直边线41之间至少设置有一条检测线段33。

进一步地，第一水平靶线35和第一竖直靶线36、第二水平靶线31和第二竖直靶线30的相交的位置为任一检测点32。

进一步地，第一水平靶线35和第一竖直靶线36的相交位置的检测点32与水平中心线51和竖直中心线52的交点34的位置重合。

具体地，如图2所示，在第一边缘十字靶21中，第二水平靶线31和第二竖直靶线30的检测线由五条检测线段33和四个检测点32组成，以第二边缘十字靶22为例，第二水平靶线31由左至右依次为：检测线段Line_UL_H_1、检测线段Line_UL_H_2、检测线段Line_UL_H_3、检测线段Line_UL_H_4和检测线段Line_UL_H_5，第二竖直靶线30由上至下依次为：检测线段Line_UL_V_1、检测线段Line_UL_V_2、检测线段Line_UL_V_3、检测线段Line_UL_V_4和检测线段Line_UL_V_1，检测点32等间距地设置于检测线段33之间，检测点P为第二水平靶线31和第二竖直靶线31的交点(基准点)。第二水平靶线31与水平边线42之间设置有两条检测线段33，分别为检测线段Line_UL_H_1和检测线段Line_UL_H_2，第二竖直靶线30与竖直边线41之间同样设置有两条检测线段33(检测线段Line_UL_V_1和检测线段Line_UL_V_2)。

进一步地，在中心十字靶10中，第一水平靶线35和第一竖直靶线34由四条检测线段33和三个检测点32构成，第一水平靶线35沿竖直中心线52对称设置，两端各设置两条检测线段33和一个检测点32，同样，第一竖直靶线34沿水平中心线51对称设置，其中，第一水平靶线35和第一竖直靶线34相交的检测点32的位置设置于交点34的位置。

在本实施例中，靶标尺寸为356mm×200mm，对应的检测线段的物理长度为10mm，物理宽度为3mm，当采用分辨率为1280*960的待检验工业相机进行拍摄时，得到的图像中检测线段的长度为36个像素，检测线段的宽度为11个像素。

如图3所示，本实施例中基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法，包括：

步骤10A，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；

具体地，使用待检测工业相机对本实施例中的靶标进行拍摄，获取靶标图像，在获取靶标图像时，对靶标进行旋转变换，保证靶标中的靶线与图像边缘平行。根据靶标图像的设定参数，获取感兴趣区域(Region of Interest，ROI)中的图像，记作待检测图像，其中，需要设定的设定参数为十字靶(第一边缘十字靶21)的长方形边框211的参数尺寸，包括：ROI左上角的横坐标x，ROI左上角点的纵坐标y，ROI的宽度w，ROI的高度h。即通过设定ROI尺寸，将工业相机获取到的靶标图像进行划分，使得每一个划分后ROI图像(待检测图像)对应于一个工业相机传感器，进而通过检测ROI图像中的靶线线长、线宽和清晰度，实现对工业相机传感器安装角度的检测。

在本实施例中，设定第一边缘十字靶21的ROI取值为(0，0，[W/3]，[H/3])，第二边缘十字靶22的ROI取值为(0，[2×H/3]，[W/3]，[H/3])，第三边缘十字靶23的ROI取值为([2×W/3]，[2×H/3]，[W/3]，[H/3])，第四边缘十字靶24的ROI取值为([2×W/3]，0，[W/3]，[H/3])，中心十字靶10的ROI取值为([W/3]，[H/3]，[W/3]，[H/3])。

式中，W＝1280，H＝960，函数[θ]为向上取整函数。

步骤20A，对待检测图像进行二值化处理，采用加权算法，计算待检测图像中靶标上任一检测线段的有效线长和有效线宽；

在该步骤20A中，具体包括：

步骤21A，对待检测图像进行二值化处理，得到计算图像；

具体地，对待检测图像进行扫描，将待检测图像进行二值化处理，对待检测图像中的像素点的灰度值进行调整，将灰度值小于预设像素阈值的像素点的灰度值设置为0，将灰度值大于或等于预设像素阈值的像素点的灰度值设置为255，以提高检测线段线长和线宽的计算精度，其中，预设像素阈值的取值为125。

步骤22A，通过连通域分析法，根据计算图像，获取检测线段图像；

具体地，连通域分析法能够识别出图像中灰度值相同的像素点组成的图像区域，对于经过二值化处理的计算图像，通过连通域分析，能够识别出图像中的构成靶线的检测线段的图像，提高对检测线段图像进行扫描后计算的准确性。

步骤23A，根据检测线段的最小外接矩形的边框，确定检测线段图像的扫描方向；

具体地，如图4所示，为了防止获取的检测线段图像不规则，采用提取最小外接矩形的方法，根据检测线段的最小外接矩形401的长度方向和宽度方向，判断出检测线段33的走向，即最小外接矩形401的长度方向为检测线段33的线长方向，最小外接矩形401的宽度方向为检测线段33的线宽方向，进而确定出检测线段图像的扫描方向。

步骤24A，根据扫描方向和预设灰度阈值，利用直方图加权法，计算检测线段的有效线长和有效线宽。

具体地，以计算第二水平靶线31中的检测线段Line_UL_H_1的线宽为例，通过提取检测线段Line_UL_H_1的最小外接矩形的方法，判断出检测线段Line_UL_H_1的走向，即采用列扫描的方式计算对应的线宽，采用行扫描的方式计算对应的线长。通过对检测线段图像进行列扫描，确定检测线段图像列像素中第一个灰度值大于预设灰度阈值的像素点为列起始点，记作c_star，将对应的最后一个灰度值预设灰度阈值的像素点为列终止点，记作c_end，则此时列扫描对应的线宽ld＝c_end-c_star，其中，预设灰度阈值的大小为125。

通过逐列扫描，获取每一列的线宽数列ld_i，i＝1，2，…，n，n为检测线段Line_UL_H_1的长度方向的像素点对应的行数，此时n＝36。

对每一列计算得到的线宽数列ld_i进行直方图统计分析，计算每个线宽数列ld_i数值对应的宽度概率p_i，将宽度概率p_i作为对应线宽权值，对线宽进行加权求和，记作检测线段Line_UL_H_1的有效线宽Ld_{UL_H_1}。

其中，典型的线宽直方图序列如表1所示。

表1

线宽数列ld<sub>i</sub>	0	1	2	3	4	5
							概率p<sub>i</sub>	0	0.3	0.6	0.05	0.05	0

有效线宽Ld的计算公式为：

Ld＝sum(ld_i×p_i)。

计算有效线长方式与计算有效线宽的方式原理相同，此处不再赘述。

步骤25A，将已计算出有效线长和有线线宽的检测线段的统计状态由“未计算”更改为“已计算”；

其中，在二值化处理后，检测线段的统计状态自动标记为“未计算”。

步骤26A，判断待检测图像中的检测线段的统计状态是否含有“未计算”；

步骤27A，当判定统计状态含有“未计算”时，执行步骤23A；

步骤28A，当判定统计状态不含有“未计算”时，执行步骤30A。

步骤30A，根据检测线段的有效线长和有效线宽，计算任一待检测图像中十字靶线的靶线线长和靶线线宽，其中，十字靶线包括竖直靶线和水平靶线。

具体地，以任一边缘十字靶或中心十字靶为计算单元，分别计算第一水平靶线35和第二水平靶线31对应的所有检测线段33的有效线长的和值，记作水平靶线线长，再分别计算第一竖直靶线36和第二竖直靶线30对应的所有检测线段33的有效线长的和值，记作竖直靶线线长。以任一边缘十字靶或中心十字靶为计算单元，计算对应检测线段的有效线宽的算数平均值，记作对应区域的靶线线宽。

如图5所示，本实施例中基于直方图的靶线清晰度加权计算方法为：

步骤10B，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；

具体地，使用待检测工业相机对本实施例中的靶标进行拍摄，获取靶标图像，在获取靶标图像时，对靶标进行旋转变换，保证靶标中的靶线与图像边缘平行。根据靶标图像的设定参数，获取感兴趣区域(Region of Interest，ROI)中的图像，记作待检测图像，其中，需要设定的设定参数为十字靶(第一边缘十字靶21)的长方形边框211的参数尺寸(x，y，w，h)，包括：ROI左上角的横坐标x，ROI左上角点的纵坐标y，ROI的宽度w，ROI的高度h，以第一边缘十字靶21为例，对应的ROI为(0，0，[W/3]，[H/3])，其中，W＝1280，H＝960。即通过设定ROI尺寸，将工业相机获取到的靶标图像进行划分，使得每一个划分后ROI图像(待检测图像)对应于一个工业相机传感器，进而通过检测ROI图像中的靶线线长线宽和清晰度，实现对工业相机传感器安装角度的检测。

步骤20B，根据sobel算子，对待检测图像进行边缘提取，记作边缘图像；

具体地，sobel算子为两组3x3的矩阵，计算两组矩阵与待检测图像之间的平面卷积，可得出横向亮度差分近似值Gx和纵向亮度差分近似值Gy，对应的计算公式为：

其中，A为待检测图像的对应矩阵。

如图6所示，图6(A)为待检测图中第一边缘十字靶21的一条检测线段33对应的待检测图像，图6(B)为经过边缘提取处理后的检测线段33对应的边缘图像。

步骤30B，利用连通域分析算法，根据边缘图像，得到对应的连通域图像；

该步骤30B中，具体包括：

步骤31B，对边缘图像进行二值化处理，得到二值化图像；

具体地，对边缘图像进行扫描，将边缘图像进行二值化处理，对边缘图像中的像素点的灰度值进行调整，将灰度值小于预设像素阈值的像素点的灰度值设置为0，将灰度值大于或等于预设像素阈值的像素点的灰度值设置为255，以提高图像清晰度的计算精度。

步骤32B，通过连通域分析算法，根据二值化图像，获取连通域图像。

步骤40B，根据连通域图像，利用加权平均法，计算靶线清晰度。

在该步骤40B中，具体包括：

步骤41B，对连通域图像进行扫描，计算连通域图像中十字靶线内检测线段33对应的连通域的扫描宽度；

具体地，对应于靶标，通过连通域分析算法得到的四个连通域图像，以第一边缘十字靶21为例，如图7所示，此时，对于第一边缘十字靶21中的任一检测线段33而言，检测线段33的连通域由四条边缘线71构成，边缘线71由扫描方向上至少两个灰度值相同的边缘点72连接而成。

通过对边缘区进行行扫描，将左侧像素点灰度值小于预设灰度阈值的边缘点72的位置记作第一极限点p_L，相应的，将右侧像素点灰度值小于预设灰度阈值的边缘点72的位置记作第二极限点p_R，则，该边缘线71的扫描宽度d＝p_R-p_L。

步骤42B，根据扫描宽度进行直方图统计分析，获取线宽权值；

步骤43B，根据扫描宽度和线宽权值，计算连通域图像对应的加权线宽，记作十字靶清晰度，

其中，加权线宽D的计算公式为：

D＝sum(d_x×p_x)，

式中，d_x为边缘线的宽度，x为边缘线的标号，p_x为对应的线宽权值。

步骤44B，计算十字靶清晰度的算数平均值，记作靶线清晰度。

步骤45B，将已计算出十字靶清晰度的连通域图像对应的边缘区的扫描状态由“未扫描”更改为“已扫描”；

其中，获取连通域图像后，边缘区的扫描状态自动标记为“未扫描”。

步骤46B，判断连通域图像中的边缘区的扫描状态是否含有“未扫描”；

步骤47B，当判定连通域图像中的边缘区的扫描状态含有“未扫描”时，执行步骤41B；

步骤48B，当判定连通域图像中的边缘区的扫描状态不含有“未扫描”时，结束。

如图8所示，本实施例中用于工业相机传感器的检测方法，包括：

步骤10C，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取靶标图像中的多个感兴趣区域，将感兴趣区域记作待检测图像；

步骤20C，根据待检测图像和加权法，计算待检测图像中十字靶线的靶线线长、靶线线宽和靶线清晰度；

其中，十字靶线包括第一水平靶线35、第一竖直靶线36、第二水平靶线31和第二竖直靶线30。

步骤30C，根据靶线清晰度的最大值与预设清晰度阈值，确定检验十字靶和对应的传感器编号；

具体地，将靶线清晰度按照数值大小进行排序，将靶线清晰度的最大值与预设清晰度阈值进行比较，当判定最大靶线清晰度小于或等于预设清晰度阈值时，确定工业相机传感器安装符合要求。

当判定最大靶线清晰度大于预设清晰度阈值时，将最大靶线清晰度对应的十字靶记作检验十字靶。

其中，预设清晰度阈值的取值一般为2。

进一步地，步骤30C中具体还包括：

步骤31C，分别计算检验十字靶中水平靶线和竖直靶线在交点处两侧的线段长度，其中，交点左侧水平靶线的线段长度记作第一长度，交点右侧水平靶线的线段长度记作第二长度，交点上方竖直靶线的线段长度记作第三长度，交点下方竖直靶线的线段长度记作第四长度；

步骤32C，根据线段长度的大小关系，确定工业相机传感器编号。

具体地，当判定第一长度小于第二长度且第三长度小于第四长度时，确定检验十字靶为第一边缘十字靶21，当判定第一长度小于第二长度且第三长度大于第四长度时，确定检验十字靶为第二边缘十字靶22，当判定第一长度大于第二长度且第三长度大于第四长度时，确定检验十字靶为第三边缘十字靶23，当判定第一长度大于第二长度且第三长度小于第四长度时，确定检验十字靶为第四边缘十字靶24，当判定第一长度等于第二长度且第三长度等于第四长度时，确定检验十字靶为中心十字靶10，其余情况，判定为异常，重新执行步骤10C。进而在根据确定的检验十字靶，确定工业相机传感器编号。

步骤40C，根据检验十字靶中靶线线长和靶线线宽，生成并发送工业相机传感器的调整指令。

在该步骤40C中，具体包括：

步骤41C，判断检验十字靶中水平靶线与竖直靶线的靶线线长之间的大小关系；

步骤42C，当判定水平靶线的靶线线长大于或等于竖直靶线的靶线线长时，生成并发送垂直方向调整指令；

该步骤42C具体包括：

当判定水平靶线的靶线线长大于或等于竖直靶线的靶线线长时，判断靶线交点上方竖直靶线的靶线宽度是否大于靶线交点下方竖直靶线的靶线宽度；

当判定为是时，确定垂直调整指令为按照参考面向下调整的向下调整指令；

当判定为否时，确定垂直调整指令为按照参考面向上调整的向上调整指令，

其中，垂直方向调整指令包括向下调整指令和向上调整指令，靶线交点为水平靶线与竖直靶线的交点，参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

步骤43C，当判定水平靶线的靶线线长小于竖直靶线的靶线线长时，生成并发送水平方向调整指令。

该步骤43C具体包括：

当判定水平靶线的靶线线长小于竖直靶线的靶线线长时，判断靶线交点右侧竖直靶线的靶线宽度是否大于靶线交点左侧竖直靶线的靶线宽度；

当判定为是时，确定水平调整指令为按照参考面向右调整的向右调整指令；

当判定为否时，确定水平调整指令为按照参考面向左调整的向左调整指令，

其中，水平方向调整指令包括向右调整指令和向左调整指令，靶线交点为水平靶线与竖直靶线的交点，参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

如图9所示，本实施例中用于工业相机后截距的检测方法，包括：

步骤10D，根据相机的设定参数，计算任一焦环调整角度对应的中心十字靶的靶线清晰度，并生成清晰度序列；

具体地，首先将焦环调整角度设置为零，获取此时靶标对应的待检测图像，并计算焦环调整角度为零的中心十字靶10的靶线清晰度，将焦环调整角度增加一个步长，并判断焦环调整角度是否达到最大值，若焦环调整角度未达到最大值，则获取此时焦环调整角度对应的待检测图像，计算对应的靶线清晰度。若焦环调整角度达到最大值，则不再获取待检测图像，其中，设定焦环最大转动角度为60°，焦平面调整距离为4mm，将焦环转动角度进行40等分，得出一个步长为1.5°，相应的，焦平面调整距离为0.1mm。

步骤20D，当判定清晰度序列中存在极值时，根据靶线清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值，发送工业相机后截距的提示信息；

该步骤20D中具体包括：

步骤21D，当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值的绝对值小于或等于第一预设差值时，发送后截距正常信息；

具体地，如图10所示，当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间差值的绝对值小于或等于第一预设差值时，生成并发送后截距正常指令，确定工业相机的后截距不需要调整；

步骤22D，当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值大于第一预设差值时，发送后截距偏小信息；

当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值大于第一预设差值时，即清晰度序列为第一曲线91时，生成并发送后截距偏小指令。

步骤23D，当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值小于第二预设差值时，发送后截距偏大信息。

当判定清晰度最小值对应的第一焦环位置与最小清晰度标准值对应的第二焦环位置之间的差值小于第二预设差值时，即清晰度序列为第二曲线92时，生成并发送后截距偏大指令。

其中，第一预设差值设定为0.1mm，第二预设差值设定为-0.1mm，第三曲线90为清晰度标准曲线。

步骤30D，当判定清晰度序列中不存在极值时，发送安装错误提示信息。

具体地，设定工业相机镜头的焦环的零位在靠经工业相机传感器的一侧。当判定清晰度序列中不存在极值时，判断清晰度序列中是否存在靶线清晰度单调递增的区间，若存在，则判定后截距过短，若不存在，则判定后截距过长，根据后截距过长或后截距过短的判断结果，生成并发送相应的安装错误提示信息。

本发明中的步骤可根据实际需求进行顺序调整、合并和删减。

本发明装置中的单元可根据实际需求进行合并、划分和删减。

尽管参考附图详地公开了本发明，但应理解的是，这些描述仅仅是示例性的，并非用来限制本发明的应用。本发明的保护范围由附加权利要求限定，并可包括在不脱离本发明保护范围和精神的情况下针对发明所作的各种变型、改型及等效方案。

Claims (7)

1.一种基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法，其特征在于，包括：

步骤10A，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据所述所述靶标图像的设定参数，获取所述靶标图像中的多个所述感兴趣区域，将所述感兴趣区域记作待检测图像；

步骤20A，对所述待检测图像进行二值化处理，采用加权算法，计算所述待检测图像中靶标上任一检测线段的有效线长和有效线宽；

步骤30A，根据所述检测线段的所述有效线长和所述有效线宽，计算任一所述待检测图像中十字靶线的靶线线长和靶线线宽，

其中，所述十字靶线包括竖直靶线和水平靶线。

2.如权利要求1所述的基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法，其特征在于，所述步骤20A中具体包括：

步骤21A，对所述待检测图像进行二值化处理，得到计算图像；

步骤22A，通过连通域分析法，根据所述计算图像，获取检测线段图像；

步骤23A，根据所述检测线段的最小外接矩形的边框，确定所述检测线段图像的扫描方向；

步骤24A，根据所述扫描方向和预设灰度阈值，利用直方图加权法，计算所述检测线段的所述有效线长和所述有效线宽。

3.如权利要求2所述的基于直方图的靶线线长、线宽加权计算方法，其特征在于，所述步骤20A中具体还包括：

步骤25A，将已计算出所述有效线长和所述有线线宽的所述检测线段的统计状态由“未计算”更改为“已计算”；

步骤26A，判断所述待检测图像中的所述检测线段的所述统计状态是否含有所述“未计算”；

步骤27A，当判定所述统计状态含有所述“未计算”时，执行所述步骤23A；

步骤28A，当判所述定统计状态不含有所述“未计算”时，执行所述步骤30A。

4.一种用于工业相机传感器的检测方法，其特征在于，包括：

步骤10C，使用待检测工业相机拍摄靶标图像，根据靶标图像的设定参数，获取所述靶标图像中的多个感兴趣区域，将所述感兴趣区域记作待检测图像；

步骤20C，根据所述待检测图像和加权法，计算所述待检测图像中十字靶线的靶线线长、靶线线宽和靶线清晰度；

步骤30C，根据所述靶线清晰度的最大值与预设清晰度阈值，确定检验十字靶和对应的传感器编号；

步骤40C，根据所述检验十字靶中所述靶线线长和所述靶线线宽，生成并发送工业相机传感器的调整指令。

5.如权利要求4所述的用于工业相机传感器的检测方法，其特征在于，所述步骤40C包括：

步骤41C，判断所述检验十字靶中水平靶线与竖直靶线的靶线线长之间的大小关系；

步骤42C，当判定所述水平靶线的所述靶线线长大于或等于所述竖直靶线的所述靶线线长时，生成并发送垂直方向调整指令；

步骤43C，当判定所述水平靶线的所述靶线线长小于所述竖直靶线的所述靶线线长时，生成并发送水平方向调整指令。

6.如权利要求5所述的用于工业相机传感器的检测方法，其特征在于，所述步骤42C具体包括：

当判定所述水平靶线的所述靶线线长大于或等于所述竖直靶线的所述靶线线长时，判断靶线交点上方所述竖直靶线的所述靶线宽度是否大于所述靶线交点下方所述竖直靶线的所述靶线宽度；

当判定为是时，确定所述垂直调整指令为按照参考面向下调整的向下调整指令；

当判定为否时，确定所述垂直调整指令为按照所述参考面向上调整的向上调整指令，

其中，所述垂直方向调整指令包括所述向下调整指令和所述向上调整指令，所述靶线交点为所述水平靶线与所述竖直靶线的交点，所述参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

7.如权利要求5所述的用于工业相机传感器的检测方法，其特征在于，所述步骤43C具体包括：

当判定所述水平靶线的所述靶线线长小于所述竖直靶线的所述靶线线长时，判断靶线交点右侧所述竖直靶线的所述靶线宽度是否大于所述靶线交点左侧所述竖直靶线的所述靶线宽度；

当判定为是时，确定所述水平调整指令为按照所述参考面向右调整的向右调整指令；

当判定为否时，确定所述水平调整指令为按照所述参考面向左调整的向左调整指令，

其中，所述水平方向调整指令包括所述向右调整指令和所述向左调整指令，所述靶线交点为所述水平靶线与所述竖直靶线的交点，所述参考面为面向靶标方向平行于靶标的平面。

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