一種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法
【專利摘要】一種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，對系統(tǒng)進行標定，獲取系統(tǒng)的像素當量；利用三個CCD攝像頭分別獲取待測物體俯視、左視、右視三個方向的原始圖像，并通過俯視圖獲得待測物體的最大外圍長度圖像坐標參數(shù)；利用俯視最大長度像素數(shù)為依據(jù)分割左右視圖所對應的測量范圍，用明暗恢復形狀法計算左右視圖的各像素點高度，對左右視圖分別用Freeman鏈碼進行邊界檢測，計算出邊界點的坐標，利用Green公式計算邊界所圍成的面積，通過面積與最小高度值的乘積得到第一層的體積，最終根據(jù)次小高度值像素點的位置獲取整個物體的體積，本發(fā)明是一種較準確地非接觸式體積測量方法，可加快測量速度，提高生產(chǎn)效率。
【專利說明】-種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種利用數(shù)字圖像處理技術實現(xiàn)不規(guī)則物體體積測量的方法，特別涉 及一種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法。

【背景技術】
[0002] 在工業(yè)生產(chǎn)中，有一些不規(guī)則物體需要測量其體積，如工業(yè)原材料的在線檢測。隨 著測量技術的發(fā)展，不規(guī)則物體的測量環(huán)境復雜多變，其方法也不斷革新。
[0003] 傳統(tǒng)的不規(guī)則物體體積測量方法是人工的用卷尺測量其幾何形狀，雖然簡單、易 行，但需對觀測對象進行整理，人工現(xiàn)場測量時效性差，精度不高，難以實現(xiàn)非接觸式測量。 而基于計算機視覺測量是通過雙目或多目視覺對不規(guī)則物體進行三維重構(gòu)，然后計算重構(gòu) 物體的體積。雙目或多目視覺測量是從不同角度獲得物體的圖像信息，要尋找多幅圖像間 匹配的特征點，特征點匹配是圖像處理中的難點，也需要精確固定多臺攝像機之間的相對 位置，也保證多臺攝像機在拍攝的同步性和穩(wěn)定性，控制上難以實現(xiàn)，因此利用多幅圖像進 行體積計算操作復雜、計算量大，不適用于動態(tài)場景等問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種基于Freeman鏈碼 檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，首先利用明暗恢復形狀得到的像素點的高度值，然后用 Freeman鏈碼檢測得到邊界的坐標值，通過坐標值計算邊界輪廓所圍成的面積，用于實現(xiàn)不 規(guī)則物體體積的軟測量，可加快測量速度，提高生產(chǎn)效率。
[0005] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是：
[0006] -種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，包括如下步驟：
[0007] 首先，對系統(tǒng)進行標定，獲取系統(tǒng)的像素當量；
[0008] 其次，利用三個C⑶攝像頭分別獲取待測物體俯視、左視、右視三個方向的原始圖 像，并通過俯視圖獲得待測物體的最大外圍長度圖像坐標參數(shù)；
[0009] 然后，利用俯視最大長度像素數(shù)為依據(jù)分割左右視圖所對應的測量范圍，用明暗 恢復形狀法計算左右視圖的各像素點高度，對左右視圖分別用Freeman鏈碼進行邊界檢 測，計算出邊界點的坐標，利用Green公式計算邊界所圍成的面積，通過面積與最小高度值 的乘積得到第一層的體積；
[0010] 若次小高度值像素點在邊界區(qū)域，以任意非次小高度值為起始點，通過Freeman 鏈碼遍歷直至遍歷到次小高度值停止，然后計算次小高度值所在的這一層的面積，該面積 乘以次小高度值與最小高度值的差即為第二層的體積；
[0011] 若次小高度值像素點在邊界區(qū)域內(nèi)，則以上一層的面積減去小于次小高度值的像 素個數(shù)乘以像素當量值，得到當前層的面積，從而計算體積，以此類推，得到整個物體的體 積。
[0012] 利用大津法閾值分割對俯視圖進行二值化處理，求出俯視圖上下頂點位置，取兩 者橫向中心線，以俯視最大長度像素數(shù)為依據(jù)分割左右視圖所對應的測量范圍。
[0013] 用明暗恢復形狀法計算左視圖的各像素點高度\ = {1^1^，…，hk}，右視 圖的各像素點高度= {hph，…，hs}，設左視圖的層數(shù)九和右視圖的層數(shù)pK的初 始值均為1，算法循環(huán)過程中每次循環(huán)過程 中的，Q/是減去所有已經(jīng)計算過的像素點的集合，即每次都會找一個最小高 度值來計算該高度值所在層的面積，去掉所有計算過的像素點，索引集

【權利要求】
1. 一種基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，其特征在于，包括如下步 驟： 首先，對系統(tǒng)進行標定，獲取系統(tǒng)的像素當量； 其次，利用三個CCD攝像頭分別獲取待測物體俯視、左視、右視三個方向的原始圖像， 并通過俯視圖獲得待測物體的最大外圍長度圖像坐標參數(shù)； 然后，利用俯視最大長度像素數(shù)為依據(jù)分割左右視圖所對應的測量范圍，用明暗恢復 形狀法計算左右視圖的各像素點高度，對左右視圖分別用Freeman鏈碼進行邊界檢測，計 算出邊界點的坐標，利用Green公式計算邊界所圍成的面積，通過面積與最小高度值的乘 積得到第一層的體積； 若次小高度值像素點在邊界區(qū)域，以任意非次小高度值為起始點，通過Freeman鏈碼 遍歷直至遍歷到次小高度值停止，然后計算次小高度值所在的這一層的面積，該面積乘以 次小高度值與最小高度值的差即為第二層的體積； 若次小高度值像素點在邊界區(qū)域內(nèi)，則以上一層的面積減去小于次小高度值的像素個 數(shù)乘以像素當量值，得到當前層的面積，從而計算體積，以此類推，得到整個物體的體積。
2. 根據(jù)權利要求1所述基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，其特征在 于，利用大津法閾值分割對俯視圖進行二值化處理，求出俯視圖上下頂點位置，取兩者橫向 中心線，以俯視最大長度像素數(shù)為依據(jù)分割左右視圖所對應的測量范圍。
3. 根據(jù)權利要求1所述基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，其特征在 于，用明暗恢復形狀法計算左視圖的各像素點高度Ihph2，…，hk}，右視圖的各像素點 高度W= O^h2，…，hs}，設左視圖的層數(shù)九和右視圖的層數(shù)pK的初始值均為1，算法循 環(huán)過程中Q1/ = = 每次循環(huán)過程中的Q1/ ,Q/是減去所 有已經(jīng)計算過的像素點的集合，即每次都會找一個最小高度值來計算該高度值所在層的面 積，fW去掉所有計算過的像素點，索引集?八， Apl = {1，2,…，k}-A V ApK = {1，2,…，sl-Af其中，h表示用明暗恢復法恢復的每一個 像素點的高度值，k和s分別表示左右視圖里所有非零像素值的個數(shù)。
4. 根據(jù)權利要求3所述基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法， 其特征在于，用Freeman鏈碼檢測左右視圖邊界得到左視圖邊界坐標（xu，yu)和 右視圖邊界坐標（xKi，yw)，用Green公式計算得到左視圖邊界點所圍成的面 積&和右視圖邊界點所圍成的面積S ，若當前層的最小高度點為邊界點，則
于該層最小高度值的像素個數(shù)，mR為右視圖中小于該層最小高度值的像素個數(shù)，e為像素 當量，即單位像素所代表的實際尺寸，e =L/M，L為待測物體的幾何參數(shù)，M為代表其參數(shù) 的像素數(shù)。
5.根據(jù)權利要求4所述基于Freeman鏈碼檢測的不規(guī)則物體體積測量方法，其特 征在于，左視圖的每一層體積〖/"/ =弋,/_ min(/?s)-min(/?V | )，右視圖的每一層體積
【文檔編號】G01B21/00GK104330066SQ201410562457
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年10月21日 優(yōu)先權日:2014年10月21日
【發(fā)明者】黨宏社, 張娜, 王黎, 解琛, 呂釗, 高賽賽 申請人:陜西科技大學