理解视觉检测技术原理与应用

2023-06-23 理论教育版权反馈

【摘要】：视觉检测采用图像传感器实现对被测物体的尺寸及空间位姿的三维非接触测量。图1给出了基于三角法的主动视觉测量原理，即结构光传感器测量原理。视觉检测技术的应用非常灵活，能适用于不同类型的检测任务[5，6]。视觉检测系统原理如图3所示。全局标定是多传感器视觉检测系统的关键技术和难点，已经取得的研究成果成功地解决了这一难题，实现了视觉检测系统的现场全局标定[7]，使视觉检测技术走向成熟和实用。

视觉检测采用图像传感器（CCD器件等）实现对被测物体的尺寸及空间位姿的三维非接触测量。理论研究中有许多视觉测试原理可用于视觉检测，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等^[1]，但实际研究中发现，在诸多测试原理中，基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适、组成简洁等优点，非常适合制造现场的在线、非接触产品检测及监控。

图1给出了基于三角法的主动视觉测量原理，即结构光传感器测量原理。传感器由光平面投射器和CCD摄像机组成。设摄像机坐标系为OXYZ，光平面和被测物体相交形成光条l，设光条上某特征点P在OXYZ中的坐标为（x，y，z），光平面在OXYZ中的方程已知，特征点P在摄像机像素坐标系中的坐标为（x_m，y_m），由摄像机数学模型^[3，4]知

又，P点在光平面

f_p（x，y，z）=0 （2）

内。其中，f_x、f_y为摄像机的模型函数，在摄像机标定中可以精确地求得；f_p为光平面在OXYZ坐标系中的方程，在标定传感器时可精确地求得。

图1 结构光传感器测量原理

Fig.1 The measuring principle of structure light sensor

图2 双目立体视觉测量原理

Fig.2 The measuring principle of binocular stereoscopic vision

联立式（1）、式（2）可解出被测物体上特征点P在坐标系OXYZ中的三维坐标。

双目立体视觉传感器是基于三角法的被动视觉测量原理的典型应用，其测量原理如图2所示。传感器由两台摄像机组成（分别称为左、右摄像机）。设左摄像机坐标系为O₁X₁Y₁Z₁，右摄像机坐标系为O₂X₂Y₂Z₂，空间被测点P在左、右摄像机坐标系中的坐标分别为（x₁，y₁，z₁）和（x₂，y₂，z₂），P点在左、右摄像机像素坐标系中的像素坐标分别为（x_1m，y_1m）和（x_2m，y_2m），由摄像机模型知：

式中，f_1x、f_1y和f_2x、f_2y分别为左、右摄像机的模型函数，通过标定摄像机可以准确地求得。

设左、右摄像机坐标系O₁X₁Y₁Z₁和O₂X₂Y₂Z₂之间的关系可表示为

X₂=RX₁+T （5）

式中，X₁=（x₁，y₁，z₁）′和X₂=（x₂，y₂，z₂）′；R为3×3阶坐标系间旋转变换矩阵；T为3×1阶坐标系间平移变换矩阵。

R、T在立体视觉传感器中是已知的，通过传感器标定可严格地求出^[1]。

由式（3）、式（4）、式（5）解出被测空间点P在左摄像机坐标系O₁X₁Y₁Z₁中的三维坐标。

视觉检测技术的应用非常灵活，能适用于不同类型的检测任务^[5，6]。通常单个视觉传感器实现较小测量空间内的测量，而由多个传感器组成的视觉测量系统可实现较大空间内的测量任务^[5，6]。视觉检测系统原理如图3所示。

多个传感器安装在刚性支架上形成统一的视觉检测系统，每个传感器实现对大型被测物体一个局部区域的测量，所有传感器组合实现对物体多个不同区域的测量，从而实现对被测物体的整体测量。

图3 多视觉传感器组成的视觉检测系统

Fig.3 The visual inspection system with multiple vision sensors

在多传感器组成的视觉检测系统中，每个传感器都有自身测量坐标系O_iX_iY_iZ_i（i=1，2，…，n），应当研究适合全局的标定技术，将各个传感器坐标系统一到视觉系统的测量坐标系OXYZ中，在统一的系统测量坐标系中给出传感器的测量结果。全局标定是多传感器视觉检测系统的关键技术和难点，已经取得的研究成果成功地解决了这一难题，实现了视觉检测系统的现场全局标定^[7]，使视觉检测技术走向成熟和实用。

理解视觉检测技术原理与应用

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