CN116993804A - 一种基于lsm算法的箍筋尺寸检测方法及*** - Google Patents
一种基于lsm算法的箍筋尺寸检测方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明为一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法及***,包括以下内容:使用工业相机采集待测箍筋的图像;利用直线提取算法获得箍筋边缘的小线段,利用LSM算法将断续的小线段融合成多条长线段;通过LSM算法输出的每条线段都包含端点的横纵坐标信息;利用输出的线段确定待测箍筋的内外轮廓,获得箍筋在图像中的像素尺寸,最后根据成像原理求出箍筋的真实尺寸;根据LSM算法输出的线段的端点坐标,将线段按照端点坐标向两边延长,以线段的延长线表示所在的直线,根据直线相交原理求出外轮廓的四个交点坐标,获得箍筋四角的角度。本发明利用机器视觉技术,自动识别箍筋尺寸和夹角,实现尺寸和角度的在线检测,减少人工成本,自动化程度高,方法简单。
Description
技术领域
本发明属于箍筋尺寸检测技术领域,具体是一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法及***。
背景技术
从本世纪初开始,随着国家经济的高速发展,热轧钢筋的生产也实现了突飞猛进的增长,箍筋作为钢筋加工的重要产品之一,每年的需求巨大。评判起到固定支撑作用的钢筋笼和格构柱性能关键是箍筋尺寸是否合规,标准的箍筋能增加斜截面抗剪强度,否则会存在极大的安全隐患,要求试验室对送检的钢筋样品对钢筋的直径、肋高、肋间距等尺寸偏差进行检验。
传统箍筋尺寸检测主要是人工方式,如中国专利201410442675.1公开一种自动采集钢筋混凝土用钢筋尺寸偏差数据检测方法与装置,该方法工人读取数显游标卡尺的数据,检测后再人工输入上传到管理信息***,这种方式时间成本高,自动化程度低,完全依靠人力。随着计算机技术的发展,基于机器视觉的尺寸检测技术层出不穷,又如中国专利202210533608.5公开一种基于机器视觉的卡箍类零件尺寸检测方法,通过Canny算法和亚像素边缘精提取方式进行自动检测,取代了人工。中国专利201911328093.X公开一种基于图像处理的钢筋尺寸检测***及方法,该方法利用无人机采集图片经霍夫直线检测获得轮廓边缘进而确定钢筋尺寸,该方法所无人机设备所限,不适合工业环境的应用。
发明一种快速高效实时性强的居于图像检测的箍筋尺寸、角度检测***尤为重要。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明拟解决技术问题是:提供一种自动化检测箍筋尺寸和角度的基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法及***。
本发明解决所述技术问题采用的技术方案是:
第一方面,本发明提供一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,所述检测方法包括以下内容:
使用工业相机采集待测箍筋的图像;
利用直线提取算法获得箍筋边缘的小线段,利用LSM算法将断续的小线段融合成多条长线段;
通过LSM算法输出的每条线段都包含、/>、/>、/>信息,其中(/>,/>)和(,/>)代表着线段的两端点坐标;利用输出的线段确定待测箍筋的内外轮廓,内外轮廓划分依据:首先根据线段所在直线的斜率,划分为水平线段和垂直线段,斜率为0表示水平线段,斜率为无穷大表示为垂直线段,获得四条线段组成的水平线段组和四条线段组成的垂直线段组,在四条线段组成的水平线段组中,线段的y坐标为最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的外轮廓,线段的y坐标介于最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的内轮廓;在四条线段组成的垂直线段组中,线段的x坐标为最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的外轮廓,线段x坐标介于最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的内轮廓;垂直方向的内轮廓和水平方向的内轮廓构成箍筋的内轮廓,垂直方向的内轮廓和水平方向的外轮廓构成箍筋的外轮廓;
根据内外轮廓的上下边线段左右对应端点的y坐标平均差值,计算在水平方向箍筋内外轮廓的高,分别记为和/>;根据内外轮廓的左右边线段上下对应端点的x坐标平均差值,计算在竖直方向箍筋内外轮廓的宽,分别记为/>和/>,至此获得箍筋在图像中的像素尺寸,最后根据成像原理求出箍筋的真实尺寸;
根据LSM算法输出的线段的端点坐标,将线段按照端点坐标向两边延长,以线段的延长线表示所在的直线,根据直线相交原理求出外轮廓的四个交点坐标,获得箍筋四角的角度。
所述y坐标平均差值是指:外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标分别减去外轮廓下边线段的左端点和右端点的y坐标,获得的差值再求平均为外轮廓的高度;
或者求外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标平均值,外轮廓下边线段左端点和右端点的y坐标平均值,这两个平均值做差为外轮廓的高度。
四个交点坐标分别记为A、B、C、D,根据四个交点坐标计算出线段AB、BC、CD、AD、AC、BD的线段长度,再根据余弦公式(9)
(9)
求出的值,最后计算反余弦求出/>,同理获得任意相邻两边之间的角度/>、/>。
所述利用LSM算法将断续的小线段融合成多条长线段的过程是:
将利用直线提取算法获得的小线段构成箍筋轮廓的线段集;箍筋轮廓的线段集中的小线段按长度降序排列,其中初次检测出的线段集/>中最长线段记为/>,剩余线段组成线段集/>,然后将/>中的线段与/>进行角度滤波、空间相似性滤波,其中空间相似性滤波包括两部分:水平距离滤波和垂直距离滤波,并遵循先水平距离滤波再垂直距离滤波的顺序,获得垂直方向上距离较近的线段/>,形成新的线段集/>,将/>与/>看作一线段对/>;
如果满足合并条件,将 和/>中的线段 /> 合并, 则合并后的线段 M 立即替换/> 并删除所合并的线段/>,将/>中的剩余段与合并后的线段M再进行合并条件判断,此时合并后的线段M为新的/>;
所述合并条件为满足下述的两个条件:
第一个条件:判断和 />的最近的两个端点之间的欧式距离d是否小于自适应空间邻近度阈值/>,若小于则进行第二个条件判断验证角度关系;若不小于,则不进行合并;
第二个条件:判断和 />之间的夹角是否小于自适应的角度阈值/>,若小于则认为两线段满足合并条件;若不小于,则不进行合并;
满足合并条件进行合并的过程是:将最远端点与/>的中点相连并延长至/>最远端点的x或y坐标处为合并后的线段M,此时合并后的线段M与合并前原线段/>之间形成的夹角为/>;
检验合并结果:判断合并后的线段M与合并前原线段之间的夹角/>是否大于,若大于则认为合并不成功,放弃合并,其中/>为用户定义的空间阈值;若不大于则认为合并成功。
所述自适应的角度阈值为:
,
其中,为用户定义的空间阈值;/>为/>的长度以/>的长度进行归一化后的结果加上欧式距离d以自适应空间邻近度阈值/>进行归一化后的结果;
所述自适应空间邻近度阈值为:
,
其中,是用户输入参数,/>,/>为/>的长度。
第二方面,本发明提供一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测***,所述检测***包括图像采集模块,执行所述的检测方法。
与现有技术相比,本发明有益效果在于:
本发明利用机器视觉技术,自动识别箍筋尺寸和夹角,实现尺寸和角度的在线检测,减少人工成本,自动化程度高,方法简单。
与人工测量相比效率高,在测量箍筋的寸尺,完成一份完整的原始记录,至少需要11min的工时;本申请线段融合和尺寸检测部分所花费时间大概在5ms左右,满足实时性要求,大大提高了检测精度,并且填补了箍筋检测的空缺。
本发明中根据检测箍筋物体的特性对LSM算法合并规则进行了优化,采用了改良的LSM算法,优化了线段融合规则,利用中点合并,使其角度误差更小。
附图说明
图1:本发明基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法的流程图。
图2:LSM算法进行直线检测的流程图。
图3:和 />的最近的两个端点之间的欧式距离d的示意图。
图4:LSM算法采用不同的融合方式进行合并的效果对比图。
图5:线段融合情况图。
图6:输入、输出、尺寸、角度检测示意图,其中(a)为输入的箍筋示意图,(b)为输出的箍筋示意图,(c)为尺寸检测的示意图,(d)为角度检测的标注示意图。
图7:内外轮廓划分流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图进一步解释本发明,但并不以此作为对本申请保护范围的限定。
本发明基于LSM(英文全称为perceptually accurate line segment merging,简称为LSM)算法的箍筋尺寸检测方法的流程如图1所示,步骤如下:
1.图像采集
工业相机采用倾斜拍摄,待测物件要确保处于相机视野的正中,识别精度可以调节相机与箍筋水平距离和相机焦距,采集到的图片以png格式输入到部署算法的计算机。
2. LSM直线段检测
由如LSD等传统算法检测箍筋边缘多为细小线段,不能生成完整的长直线段,故此LSM算法将断续的小线段融合成一条长线段。流程图2如所示。所述传统算法包括但不限于Hough_line直线检测算法、LSD直线检测算法、FLD直线检测算法、EDlines直线检测算法、LSWMS直线检测算法、CannyLines直线检测算法、MCMLSD直线检测算法等。
2.1)对于采集到的图片采用LSD直线检测算法等传统算法生成箍筋轮廓的线段集。
2.2) 数据预处理
将步骤2.1)获得的箍筋轮廓的线段集中的线段按长度降序排列,其中初次检测出的线段集/>中最长线段记为/>,剩余线段组成线段集/>,然后将/>与/>进行角度滤波、空间相似性滤波处理。其中空间相似性滤波包括两部分:水平距离滤波和垂直距离滤波,遵循先水平距离滤波再垂直距离滤波的顺序。
角度滤波目的是根据角度将线段集分组。线段集中与/>角度小于用户定义的空间阈值/>的线段满足公式(1),得到满足角度滤波后的线段/>构成的线段集记为/>:
(1)
上述中,为用户定义的空间阈值,用于根据绝对角度差对线段进行分组,其中表示绝对角度差,θ1为/>与竖直方向的夹角,θ2为/>与竖直方向的夹角。
根据空间相似性进一步更新线段集,空间相似性滤波遵循先水平距离滤波再垂直距离滤波的顺序。根据水平距离滤波:剪除角度滤波后获得的线段集/>中水平距离中较远的线段,获得线段集/>,筛选寻找与箍筋最长线段/>在水平方向上相近的线段,即满足公式(2)
(2)
根据垂直距离滤波:在水平距离滤波后按照公式(3)剪除中垂直距离较远的线段,获得垂直方向上距离较近的线段/>,形成新的线段集/>,满足公式(3)的线段留下
(3)
将线段与线段/>看作一线段对即/>。其中/>表示线段对的长度,表示线段对中的线段与竖直方向的夹角。任一线段/>有两个端点,/>为线段/>的两个端点,/>为线段的两个端点的横坐标,/>为线段/>的两个端点的纵坐标;/>为自适应空间邻近度阈值,由用户根据/>的长度自定义设置。
2.3) 线段融合规则检验
如果满足合并条件,将线段 和线段集/>中的线段 /> 合并, 则合并后的线段 M 立即替换 />并删除所合并的线段/>,考虑将/>中的剩余段与合并后的线段M合并。
所述合并条件为满足下述的两个条件:
第一个合并条件:如果线段和 />的最近的两个端点/>之间的欧式距离d小于自适应空间邻近度阈值/>,如图3所示,则下一步需验证角度关系。
其中为线段/>与线段/>的夹角,/>为用于计算自适应空间邻近度阈值,为用户定义空间邻近度参数 ,可合并性与/>的长度成正比,为公式(4),表示与线段/>的长度自适应空间邻近度阈值
(4)
其中是用户输入参数,/>;
第二个合并条件:如果线段和 />之间的夹角小于自适应的角度阈值/>,则认为两线段满足融合条件。其中/>的推导过程如下:
归一化较短线段,得/>用公式(5)表示:
(5)
归一化两线的空间距离,得用公式(6)表示:
(6)
二者相加得到参数,/>表示为/>的长度以/>的长度进行归一化后的结果加上欧式距离d以自适应空间邻近度阈值/>进行归一化后的结果,用公式(7)表示:
(7)
自适应的角度阈值用公式(8)表示:
(8)
不满足上述的两个合并条件,不进行合并。
满足合并条件进行合并,具体有两种合并方式:
第一种合并方式:将线段最远端点与/>的中点相连并延长至/>最远端点的x或y坐标处,为合并后的线段M,此时合并后的线段M与合并前原线段/>之间形成的夹角为;
第二种合并方式:将线段最远端点和/>最远端点直接相连形成的夹角/>,直接相连形成的线段为合并后的线段M;
第一种合并方式相对于第二种合并方式,减少了角度偏移误差,如图4所示。
两线段不同空间位置的各种合并情况如图5所示,图5中分别为两个线段之间有一定距离且空间不相交、空间相交、空间重合的情况,其中水平线段是箍筋线段集中的长线段、倾斜线段是箍筋线段集/>中的线段/>,水平线段上的黑色点代表最终合并的线段M的一个端点,倾斜线段上的黑色点代表倾斜线段的中点。
检验合并结果:为了确保合并后的线段不会偏离太远,需要检验合并结果。如果合并后的线段M与合并前原线段/>之间的夹角大于/>,则认为合并不成功,放弃合并。
3.尺寸和角度检测
将图6中(a)图作为输入,采用第一种合并方式的LSM算法输出结果如图6中(b)图所示,
3.1 )尺寸计算
采用第一种合并方式的LSM算法输出每条线段都包含、/>、/>、/>等信息,其中(/>,/>)和(/>,/>)代表着线段的两端点坐标。利用输出的线段确定待测箍筋的内外轮廓,内外轮廓划分依据:首先根据线段所在直线的斜率,划分为水平线段和垂直线段,即斜率为0表示水平线段,斜率为无穷大表示为垂直线段,获得四条线段组成的水平线段组和四条线段组成的垂直线段组,在四条线段组成的水平线段组中,线段的y坐标为最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的外轮廓,线段的y坐标介于最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的内轮廓;在四条线段组成的垂直线段组中,线段的x坐标为最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的外轮廓,线段x坐标介于最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的内轮廓;垂直方向的内轮廓和水平方向的内轮廓构成箍筋的内轮廓,垂直方向的内轮廓和水平方向的外轮廓构成箍筋的外轮廓;内外轮廓划分流程如图7所示。
根据内外轮廓的上下边线段左右对应端点的y坐标平均差值(即外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标分别减去外轮廓下边线段的左端点和右端点的y坐标,获得的差值再求平均即为外轮廓的高度;或者求外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标平均值,外轮廓下边线段左端点和右端点的y坐标平均值,这两个平均值做差为外轮廓的高度;宽度的计算与高度计算一致),计算在水平方向箍筋内外轮廓的高,分别记为和/>;根据内外轮廓的左右边线段上下对应端点的x坐标平均差值,计算在竖直方向箍筋内外轮廓的宽,分别记为/>和/>,如图6中(c)图所示,至此获得箍筋在图像中的像素尺寸,最后根据成像原理求出箍筋的真实尺寸;
3.2 )角度测量
根据LSM算法输出的线段的端点坐标,将线段按照端点坐标向两边延长,以线段的延长线表示所在的直线,根据直线相交原理求出外轮廓四个交点坐标A、B、C、D,如图6中(d)图所示,并计算出线段AB、BC、CD、AD、AC、BD的线段长度,进而根据余弦公式(9)
(9)
求出的值,最后计算反余弦即可求出/>,为BA边与AD边之间的夹角,同理可以获得任意相邻两边之间的其他角度,即/>、/>。
本发明未述及之处适用于现有技术。
Claims (6)
1.一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,其特征在于,所述检测方法包括以下内容:
使用工业相机采集待测箍筋的图像;
利用直线提取算法获得箍筋边缘的小线段,利用LSM算法将断续的小线段融合成多条长线段;
通过LSM算法输出的每条线段都包含、/>、/>、/>信息,其中(/>,/>)和(/>,/>)代表着线段的两端点坐标;利用输出的线段确定待测箍筋的内外轮廓,内外轮廓划分依据:首先根据线段所在直线的斜率,划分为水平线段和垂直线段,斜率为0表示水平线段,斜率为无穷大表示为垂直线段,获得四条线段组成的水平线段组和四条线段组成的垂直线段组,在四条线段组成的水平线段组中,线段的y坐标为最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的外轮廓,线段的y坐标介于最大值和最小值的两条水平线段为水平方向的内轮廓;在四条线段组成的垂直线段组中,线段的x坐标为最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的外轮廓,线段x坐标介于最大值和最小值的两条垂直线段为垂直方向的内轮廓;垂直方向的内轮廓和水平方向的内轮廓构成箍筋的内轮廓,垂直方向的内轮廓和水平方向的外轮廓构成箍筋的外轮廓;
根据内外轮廓的上下边线段左右对应端点的y坐标平均差值,计算在水平方向箍筋内外轮廓的高,分别记为和/>;根据内外轮廓的左右边线段上下对应端点的x坐标平均差值,计算在竖直方向箍筋内外轮廓的宽,分别记为/>和/>,至此获得箍筋在图像中的像素尺寸,最后根据成像原理求出箍筋的真实尺寸;
根据LSM算法输出的线段的端点坐标,将线段按照端点坐标向两边延长,以线段的延长线表示所在的直线,根据直线相交原理求出外轮廓的四个交点坐标,获得箍筋四角的角度。
2.根据权利要求1所述的基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,其特征在于,所述y坐标平均差值是指:外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标分别减去外轮廓下边线段的左端点和右端点的y坐标,获得的差值再求平均为外轮廓的高度;
或者求外轮廓上边线段左端点和右端点的y坐标平均值,外轮廓下边线段左端点和右端点的y坐标平均值,这两个平均值做差为外轮廓的高度。
3.根据权利要求1所述的基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,其特征在于,四个交点坐标分别记为A、B、C、D,根据四个交点坐标计算出线段AB、BC、CD、AD、AC、BD的线段长度,再根据余弦公式(9)
(9)
求出的值,最后计算反余弦求出/>,同理获得任意相邻两边之间的角度、/>。
4.根据权利要求1所述的基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,其特征在于,所述利用LSM算法将断续的小线段融合成多条长线段的过程是:
将利用直线提取算法获得的小线段构成箍筋轮廓的线段集;箍筋轮廓的线段集/>中的小线段按长度降序排列,其中初次检测出的线段集/>中最长线段记为/>,剩余线段组成线段集/>,然后将/>中的线段与/>进行角度滤波、空间相似性滤波,其中空间相似性滤波包括两部分:水平距离滤波和垂直距离滤波,并按照先水平距离滤波再垂直距离滤波的顺序,获得垂直方向上距离较近的线段/>,形成新的线段集/>,将/>与/>看作一线段对/>;
如果满足合并条件,将 和/>中的线段/> 合并, 则合并后的线段 M 立即替换 />并删除所合并的线段/>,将/>中的剩余段与合并后的线段M再进行合并条件判断,此时合并后的线段M为新的/>;
所述合并条件为满足下述的两个条件:
第一个条件:判断和 />的最近的两个端点之间的欧式距离d是否小于自适应空间邻近度阈值/>,若小于则进行第二个条件判断验证角度关系;若不小于,则不进行合并;
第二个条件:判断和 />之间的夹角是否小于自适应的角度阈值/>,若小于则认为两线段满足合并条件;若不小于,则不进行合并;
满足合并条件进行合并的过程是:将最远端点与/>的中点相连并延长至/>最远端点的x或y坐标处为合并后的线段M,此时合并后的线段M与合并前原线段/>之间形成的夹角为/>;
检验合并结果:判断合并后的线段M与合并前原线段之间的夹角/>是否大于,若大于则认为合并不成功,放弃合并,其中/>为用户定义的空间阈值;若不大于则认为合并成功。
5.根据权利要求4所述的基于LSM算法的箍筋尺寸检测方法,其特征在于,所述自适应的角度阈值为:
,
其中,为用户定义的空间阈值;/>为/>的长度以/>的长度进行归一化后的结果加上欧式距离d以自适应空间邻近度阈值/>进行归一化后的结果;
所述自适应空间邻近度阈值为:
,
其中,是用户输入参数,/>,/>为/>的长度。
6.一种基于LSM算法的箍筋尺寸检测***,其特征在于,所述检测***包括图像采集模块,执行权利要求1-5任一所述的检测方法。
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