CN115014248A - 一种激光投射线的识别与平面度判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及激光检测技术领域，具体是一种激光投射线的识别与平面度判定方法，该方法通过相机垂直拍摄激光线图像，首先提取激光投射线的颜色、轮廓和特征，对其进行滤波处理保留激光主光线的有效像素，将有效像素使用然后使用最小二乘法对所有有效像素点进行平面拟合，计算当前的平面离散程度，同时将有效像素点模拟水平度偏差20秒角度时的三维图像，计算偏差20秒时的平面离散程度，对比评判激光投射线的平面度是否合格；本方法可以检测出激光投射线的亮度、平面度，与标准参数做对比实现判断激光头的合格程度。

Description

一种激光投射线的识别与平面度判定方法

技术领域

本发明涉及激光检测技术领域，尤其涉及一种激光投射线的识别与平面度判定方法。

背景技术

激光投线仪，又被称作是激光标线仪或激光水准仪，其实是在普通水准仪望远镜筒上安装并固定了激光装置而制成的一类测量仪器，在使用的过程中，激光投线仪通过发射激光束，使激光束通过棱镜导光***形成激光面以投射出水平和铅垂的激光线，最终实现测量的目的。其中，具有十二线多功能贴地贴墙激光投线仪是当下最流行的，而判断质量的优劣主要通过激光头来衡量。因此，为了确保工厂能提供合格的激光投线仪，需要在出厂前对激光头进行合格率的检测，以便将不合格的激光头排除掉。

激光头射出的激光水平偏移角度是当前判断激光头是否合格的重要因素，水平偏移角度在20秒角度以内为合格，大于20秒为不合格。现有的激光头来料检测均为人工检测，人工通过手动转台将激光头调至摆放到固定的位置，通过观察画面中的激光线的相对位置判断是否合格。由于存在人的主观判断、人眼疲劳和手动调整速度慢等因素，可能会导致检测中的误差，同时激光长时间直射到人眼中会发生灼伤等危害，并且检测标准只有一项，检测项目单一。

因此，急需一种技术来解决该问题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的问题，提供了一种激光投射线的识别与平面度判定方法，通过分析一个平面内4张图像并进行平面拟合等处理，实现判断整个平面的激光线平面度，克服了了以往检测方法中通过对比法进行判断激光线偏移位置的单一性，并且制订检验标准，提高了检测的科学性和准确性。

上述目的是通过以下技术方案来实现：

一种激光投射线的识别与平面度判定方法，包括如下步骤：

步骤(1)以待检测激光头的光源点为中心原点，在所述待检测激光头的四周等距离布置4个平行光管，相邻所述平行光管间的夹角为90°，所述平行光管中分划板上分别设置有十字刻度线，4个所述十字刻度线的中心点与所述光源点位于同一水平面；获取每个所述分划板上十字刻度线图像，得4张刻度线图像；

步骤(2)对步骤(1)中4张所述刻度线图像分别提取骨架，记录所述十字刻度线中心点的像素坐标和两个最小刻度的像素间距；

步骤(3)点亮所述待检测激光头，获取投射在4个所述分划板上的激光线图像，得4张激光线样本图像；

步骤(4)对步骤(3)中4张所述激光线样本图像提取特征颜色，得激光线图像；

步骤(5)对步骤(4)中所述激光线图像进行分割，提取骨架特征，获取激光线中心线的图像；

步骤(6)对步骤(4)中所述激光线图像中激光线的外轮廓区域提取亚像素精密轮廓，并对线段的XLD做近似计算直线计算，得到完整的激光轮廓线；

步骤(7)对步骤(3)所述激光线样本图像的激光线目标区域图像进行分割，计算特征区域的平均灰度值，表示每段激光线的亮度；

步骤(8)对步骤(3)中的4个所述激光线样本图像进行阈值分割，将有效像素点，进行坐标转换，以步骤(2)中所述十字刻度线中心点的像素坐标为原点，将像素坐标改为位置坐标，并带入三维空间坐标系，使用拟合空间平面算法，计算平面的离散程度，表示平面度σ；

步骤(9)对步骤(3)中激光线的区域图像内的所有像素点，模拟偏差20秒时的三维图像，计算偏差20秒时的平面度σ₂₀，对比步骤(8)中的平面度σ，

若σ＜σ₂₀，则为合格；

若σ≥σ₂₀，则为不合格。

进一步地，所述步骤(2)具体为：

设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：

其中，S_n(X)为X的第n个骨架子集，N是

运算将X腐蚀成空集前的最后一次迭代次数，

表示连续n次用B对X进行腐蚀，即

从S_n(X)中区分出水平刻度线和竖直刻度线，经对其角度进行判断，设deg_n为第n个骨架的角度，若deg_n＞5°，则为竖直刻度线，用SV_n(X)表示，若deg_n＜5°，则为水平刻度线，用SH_n(X)表示；遍历所有刻度线，取最长的竖直刻度线SH_max(X)和最长的水平刻度线SV_max(X)，记录他们的交点坐标(u_0i，v_0i)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标，i为相机编号。

进一步地，步骤(4)中所述激光线样本图像提取特征颜色，具体为：在RGB颜色模型中R、G、B颜色分量互不影响，因激光主线颜色为绿色，将G分量分离并转化成灰度图，有利于进行颜色特征的提取。

进一步地，在所述步骤(7)中，设定Ni为区域内像素点的个数，则计算激光亮度Li的公式为：

其中，i为相机编号，j为每个像素的编号。

进一步地，所述步骤(8)具体包括如下步骤：

步骤(8-1)建立空间坐标系，以(0，0，0)为对称中点，设设置于所述平行光管后端用于拍照的相机距离光源点的距离为D，则每个方向上的激光平面距离到对称中点的距离为D；以每个分划板中心交点(u_0i，v_0i)为坐标原点，对区域内的像素点(u_j，v_j)进行坐标转换，引入转为相对与原点的位置坐标(x_ij，y_ij，z_ij)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标；

步骤(8-2)建立1号相机对应的正面图坐标，如下式：

x_1j＝D

建立2号相机对应的左面图坐标，如下式：

y_2j＝-D

建立3号相机对应的后面图坐标，如下式：

x_3j＝-D

建立4号相机对应的右面图坐标，如下式：

y_4j＝-D

步骤(8-3)通过三维点云，将所有相机获取到的有效像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，利用最小二乘法进行平面拟合，计算平面离散程度，得平面度σ。

进一步地，所述步骤(8-3)具体为：

通过三维点云，将所有相机获取到的阈值内的像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，定义空间中的平面方程为Ax+By+Cz＝0，此处定义标准空间平面方程为式如下：

p(x，y，z)＝ax-by+cz+1＝0

式中x，y，z分别为3个坐标轴，a，b，c分别为空间平面方程的3个系数；

设点集M{(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，...，(x_n，y_n，z_n)}，其最佳拟合平面满足下式：

式中：p(x，y，z)＝0，则：

分别对a、b、c求0偏导数，且满足

成立，整理后得下式：

设

则：

QX＝K

解得平面方程系数为：

X＝Q^-1K

将求解的a，b，c带入平面方程，在三维空间坐标系画出平面Ax+By+Cz＝0。

平面度表示方法用距离标准差表示，如下所示：

其中，d_i为有效像素点到拟合平面的距离；d_avg为有效像素点到拟合平面的平均距离。

有益效果

本发明所提供的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，通过提取激光投射线的颜色、形状和纹理特征，运用平面拟合的方法进行处理，同时加入了激光亮度和激光杂光条纹检测，基于这种多特征融合的方式，使得检测激光头更为精准。本方法节约了人工调整的时间，并且通过对不同激光头进行大量的数据采集，得到科学的标准参数，采用算法精准区分出合格与不合格的激光头，为提高激光头来料入库的检测做出一定贡献。

附图说明

图1为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法的流程图；

图2为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法中分划板上十字刻度线图像示意图；

图3为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法中预处理后提取的分划板上十字刻度线图像示意图；

图4为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法中激光投射线轮廓提取示意图；

图5为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法中4张激光投射线图像拟合平面图；

图6为本发明所述一种激光投射线的识别与平面度判定方法中最终分段显示亮度结果示意图。

具体实施方式

下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明。所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和2所示，一种激光投射线的识别与平面度判定方法，包括如下步骤：

步骤(1)以待检测激光头的光源点为中心原点，在所述待检测激光头的四周等距离布置4个平行光管，相邻所述平行光管间的夹角为90°，所述平行光管中分划板上分别设置有十字刻度线，4个所述十字刻度线的中心点与所述光源点位于同一水平面；获取每个所述分划板上十字刻度线图像，得4张刻度线图像；具体的，本实施例中所述平行光管中设置有分划板、光源和目镜，在目镜的后端设置有用于拍照的相机，4个平行光管分别对应1号相机、2号相机、3号相机和4号相机；处理分划板图像时，需要打开光源，在明亮环境下获取分划板图像(即刻度线图像)；结合Halcon18库实时处理分划板和激光投射线图像，获取激光投射线的亮度信息并计算平面度，激光投射线图像样本来自黑暗环境下平行拍摄的相机；

本实施例中待检测激光头通过一个三维角位转台进行角度的调节，以便将其发射的激光线很好的投射到分划板上；所述三维角位转台通过三个伺服电机控制，包括控制X向转角的第一伺服电机、控制Y向转角的第二伺服电机和控制夹具(用于夹持或固定待检测激光)做旋转的第三伺服电机，三个伺服电机于伺服控制连接。

步骤(2)对步骤(1)中4张所述刻度线图像分别提取骨架，记录所述十字刻度线中心点的像素坐标和两个最小刻度的像素间距；本实施例中所述十字刻度线中心点的像素坐标记为(u₀，v₀)，记两个最小刻度的像素间距为D_min，实际分划板一格刻度大小为0.1mm，即0.1mm对应的像素距离是D_min；

具体的，设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：

其中，S_n(X)为X的第n个骨架子集，N是

运算将X腐蚀成空集前的最后一次迭代次数，

表示连续n次用B对X进行腐蚀，即

从S_n(X)中区分出水平刻度线和竖直刻度线，经对其角度进行判断，设deg_n为第n个骨架的角度，若deg_n＞5°，则为竖直刻度线，用SV_n(X)表示，若deg_n＜5°，则为水平刻度线，用SH_n(X)表示；遍历所有刻度线，取最长的竖直刻度线SH_max(X)和最长的水平刻度线SV_max(X)，记录他们的交点坐标(u_0i，v_0i)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标，i为相机编号；

步骤(3)点亮所述待检测激光头，获取投射在4个所述分划板上的激光线图像，得4张激光线样本图像；所述激光线样本图像来自黑暗环境下平行拍摄的相机；

步骤(4)对步骤(3)中4张所述激光线样本图像提取特征颜色，得激光线图像；

具体的，RGB颜色模型中的R、G、B颜色分量互不影响，这有利于对图像的颜色和亮度进行处理。因激光主线颜色为绿色，故将G分量分离并转化成灰度图，这样将更加有利于进行颜色特征的提取。

步骤(5)对步骤(4)中所述激光线图像进行分割，提取骨架特征，获取激光线中心线的图像；

步骤(6)对步骤(4)中所述激光线图像中激光线的外轮廓区域提取亚像素精密轮廓，并对线段的XLD做近似计算直线计算，得到完整的激光轮廓线；

步骤(7)对步骤(3)所述激光线样本图像的激光线目标区域图像进行分割，计算特征区域的平均灰度值，表示每段激光线的亮度；

在本步骤中中，设定N_i为区域内像素点的个数，则计算激光亮度L_i的公式为：

其中，i为相机编号，j为每个像素的编号。

步骤(8)对步骤(3)中的4个所述激光线样本图像进行阈值分割，将有效像素点，进行坐标转换，以步骤(2)中所述十字刻度线中心点的像素坐标为原点，将像素坐标改为位置坐标，并带入三维空间坐标系，使用拟合空间平面算法，计算平面的离散程度，表示平面度σ；

具体的，本步骤具体包括如下步骤：

步骤(8-1)建立空间坐标系，以(0，0，0)为对称中点，设设置于所述平行光管后端用于拍照的相机距离光源点的距离为D，则每个方向上的激光平面距离到对称中点的距离为D；以每个分划板中心交点(u_0i，v_0i)为坐标原点，对区域内的像素点(u_j，v_j)进行坐标转换，引入转为相对与原点的位置坐标(x_ij，y_ij，z_ij)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标；

步骤(8-2)建立1号相机对应的正面图坐标，如下式：

x_1j＝D

建立2号相机对应的左面图坐标，如下式：

y_2j＝-D

建立3号相机对应的后面图坐标，如下式：

x_3j＝-D

建立4号相机对应的右面图坐标，如下式：

y_4j＝-D

步骤(8-3)通过三维点云，将所有相机获取到的有效像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，利用最小二乘法进行平面拟合，计算平面离散程度，得平面度σ。

进一步地，所述步骤(8-3)具体为：

通过三维点云，将所有相机获取到的阈值内的像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，定义空间中的平面方程为Ax+By+Cz＝0，此处定义标准空间平面方程为式如下：

p(x，y，z)＝ax-by+cz+1＝0

式中x，y，z分别为3个坐标轴，a，b，c分别为空间平面方程的3个系数；

设点集M{(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，...，(x_n，y_n，z_n)}，其最佳拟合平面满足下式：

式中：p(x，y，z)＝0，则：

分别对a、b、c求0偏导数，且满足

成立，整理后得下式：

设

则：

QX＝K

解得平面方程系数为：

X＝Q^-1K

将求解的a，b，c带入平面方程，在三维空间坐标系画出平面Ax+By+Cz＝0。

平面度表示方法用距离标准差表示，如下所示：

其中，d_i为有效像素点到拟合平面的距离；d_avg为有效像素点到拟合平面的平均距离。

步骤(9)对步骤(3)中激光线的区域图像内的所有像素点，模拟偏差20秒时的三维图像，计算偏差20秒时的平面度σ₂₀，对比步骤(8)中的平面度σ，

若σ＜σ₂₀，则为合格；

若σ≥σ₂₀，则为不合格。

由于激光头投射出的激光线应是一圈水平的平面，其主要误差在于激光投射出来的角度误差，其工厂工艺标准为偏差小于20秒，故使用当前相机获取的有效像素点，模拟激光线在分划板上偏差20秒的位置图像，并用此图像的像素点放置到三维空间坐标系中，利用最小二乘法进行平面拟合，计算平面离散程度σ₂。将其中一个方向上的图像，带入误差20秒的坐标，这里我们更改的是相机1中的坐标，对应步骤F中的(u₀₁，v₀₁)改为(u₀₁+D_min，v₀₁)，再计算σ₂：

对比如果σ＜σ₂，表示水平度合格；若σ＞σ₂，表示水平度不合格。

以上所述仅为说明本发明的实施方式，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，包括：

步骤(1)以待检测激光头的光源点为中心原点，在所述待检测激光头的四周等距离布置4个平行光管，相邻所述平行光管间的夹角为90°，所述平行光管中分划板上分别设置有十字刻度线，4个所述十字刻度线的中心点与所述光源点位于同一水平面；获取每个所述分划板上十字刻度线图像，得4张刻度线图像；

步骤(2)对步骤(1)中4张所述刻度线图像分别提取骨架，记录所述十字刻度线中心点的像素坐标和两个最小刻度的像素间距；

步骤(3)点亮所述待检测激光头，获取投射在4个所述分划板上的激光线图像，得4张激光线样本图像；

步骤(4)对步骤(3)中4张所述激光线样本图像提取特征颜色，得激光线图像；

步骤(5)对步骤(4)中所述激光线图像进行分割，提取骨架特征，获取激光线中心线的图像；

步骤(6)对步骤(4)中所述激光线图像中激光线的外轮廓区域提取亚像素精密轮廓，并对线段的XLD做近似计算直线计算，得到完整的激光轮廓线；

步骤(7)对步骤(3)所述激光线样本图像的激光线目标区域图像进行分割，计算特征区域的平均灰度值，表示每段激光线的亮度；

步骤(8)对步骤(3)中的4个所述激光线样本图像进行阈值分割，将有效像素点，进行坐标转换，以步骤(2)中所述十字刻度线中心点的像素坐标为原点，将像素坐标改为位置坐标，并带入三维空间坐标系，使用拟合空间平面算法，计算平面的离散程度，表示平面度σ；

步骤(9)对步骤(3)中激光线的区域图像内的所有像素点，模拟偏差20秒时的三维图像，计算偏差20秒时的平面度σ₂₀，对比步骤(8)中的平面度σ，

若σ＜σ₂₀，则为合格；

若σ≥σ₂₀，则为不合格。

2.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：

设S(X)表示X的骨架，则所述刻度线图像的骨架表达式为：

其中，S_n(X)为X的第n个骨架子集，N是

运算将X腐蚀成空集前的最后一次迭代次数，

表示连续n次用B对X进行腐蚀，即

从S_n(X)中区分出水平刻度线和竖直刻度线，经对其角度进行判断，设deg_n为第n个骨架的角度，若deg_n＞5°，则为竖直刻度线，用SV_n(X)表示，若deg_n＜5°，则为水平刻度线，用SH_n(X)表示；遍历所有刻度线，取最长的竖直刻度线SH_max(X)和最长的水平刻度线SV_max(X)，记录他们的交点坐标(u_0i，v_0i)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标，i为相机编号。

3.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，步骤(4)中所述激光线样本图像提取特征颜色，具体为：在RGB颜色模型中R、G、B颜色分量互不影响，因激光主线颜色为绿色，将G分量分离并转化成灰度图，有利于进行颜色特征的提取。

4.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，在所述步骤(7)中，设定N_i为区域内像素点的个数，则计算激光亮度L_i的公式为：

其中，i为相机编号，j为每个像素的编号。

5.根据权利要求1所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，所述步骤(8)具体包括如下步骤：

步骤(8-1)建立空间坐标系，以(0，0，0)为对称中点，设设置于所述平行光管后端用于拍照的相机距离光源点的距离为D，则每个方向上的激光平面距离到对称中点的距离为D；以每个分划板中心交点(u_0i，v_0i)为坐标原点，对区域内的像素点(u_j，v_j)进行坐标转换，引入转为相对与原点的位置坐标(x_ij，y_ij，z_ij)，其中(u₀，v₀)为十字刻度线中心点的像素坐标；

步骤(8-2)建立1号相机对应的正面图坐标，如下式：

x_1j＝D

建立2号相机对应的左面图坐标，如下式：

y_2j＝-D

建立3号相机对应的后面图坐标，如下式：

x_3j＝-D

建立4号相机对应的右面图坐标，如下式：

y_4j＝-D

步骤(8-3)通过三维点云，将所有相机获取到的有效像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，利用最小二乘法进行平面拟合，计算平面离散程度，得平面度σ。

6.根据权利要求4所述的一种激光投射线的识别与平面度判定方法，其特征在于，所述步骤(8-3)具体为：

通过三维点云，将所有相机获取到的阈值内的像素点(x_ij，y_ij，z_ij)放置到三维坐标系中，定义空间中的平面方程为Ax+By+Cz＝0，此处定义标准空间平面方程为式如下：

p(x，y，z)＝ax-by+cz+1＝0

式中x，y，z分别为3个坐标轴，a，b，c分别为空间平面方程的3个系数；

设点集M{(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，...，(x_n，y_n，z_n)}，其最佳拟合平面满足下式：

式中：p(x，y，z)＝0，则：

分别对a、b、c求0偏导数，且满足

成立，整理后得下式：

设

X＝[a，b，c]^T，

则：

QX＝K

解得平面方程系数为：

X＝Q^-1K

将求解的a，b，c带入平面方程，在三维空间坐标系画出平面Ax+By+Cz＝0。

平面度表示方法用距离标准差表示，如下所示：

其中，d_i为有效像素点到拟合平面的距离；d_avg为有效像素点到拟合平面的平均距离。

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