CN113587829B - 一种边缘厚度测量方法、装置、边缘厚度测量设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种边缘厚度测量方法、装置、边缘厚度测量设备及介质。该边缘厚度测量方法包括：获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的旋转平移矩阵；通过第一线阵相机拍摄待测物料，得到第一物料深度图像，拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域；根据旋转平移矩阵将初始物料边缘基准平面由第一坐标系切换为第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面；在第二坐标系下，将测量得到的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到目标物料边缘基准平面的距离，作为待测物料的边缘厚度值。以实现提高测量精度和效率，节约测量成本，同时简化测量手段。
Description
技术领域
本发明实施例涉及机器视觉检测技术领域，尤其涉及一种边缘厚度测量方法、装置、边缘厚度测量设备及介质。
背景技术
3C产业是指结合电脑、通讯、和消费性电子三大科技产品整合应用的资讯家电产业，在3C产业中对铜片的应用非常广泛，同时对铜片的质量需要进行管控。以铜片厚度为例，在手机等电子设备的生产过程中，铜片边缘的厚度是否满足要求(一般要求精度范围在±0.03mm以内)，严格限制了手机中框背面的散热效果，若铜片太厚可能导致放不进去或者拱起，而铜片太薄则热传导效果不佳。因此，要保证铜片边缘厚度的尺寸精度，需要适时对铜片进行检测。
目前，传统的铜片边缘厚度检测方法是人工通过游标卡尺的方式进行测量，但人工测量可能导致多种不确定因素造成测量误差，无法满足现代工业对测量工艺的效率、精度等方面的要求，同时，增加了工厂的人工成本以及管理成本。此外，也可通过非接触方式来测量铜片边缘厚度，例如，使用线白光共焦技术、激光移位计、3D轮廓测量仪等方式测量，尽管测量方式可以满足铜片边缘厚度的尺寸精度要求，但同时增加了测量设备的成本以及复杂度。
发明内容
本发明实施例提供一种边缘厚度测量方法、装置、边缘厚度测量设备及介质，以实现提高测量精度和效率，节约测量成本，同时简化测量手段。
第一方面，本发明实施例提供了一种边缘厚度测量方法，该边缘厚度测量方法包括：
获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种边缘厚度测量装置，该边缘厚度测量装置包括：
刚体变换关系确定模块，用于获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
深度图像获取模块，用于将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
平面拟合模块，用于根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
坐标系转换模块，用于根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
边缘厚度值确定模块，用于在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
第三方面，本发明实施例还提供了一种边缘厚度测量设备，该边缘厚度测量设备包括：
第一线阵相机和第二线阵相机；
扫描平台；
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储多个程序，
当所述多个程序中的至少一个被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本发明第一方面实施例所提供的一种边缘厚度测量方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所提供的一种边缘厚度测量方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，刚体变换关系通过第一线阵相机所在的第一坐标系和第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；将待测物料放置于扫描平台上后启动扫描平台移动，通过第一线阵相机和第二线阵相机分别拍摄待测物料，对应得到待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；根据第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，初始物料边缘基准平面的坐标系为第一坐标系；根据旋转平移矩阵将初始物料边缘基准平面的坐标系由第一坐标系切换为第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，目标物料边缘基准平面的坐标系为第二坐标系；在第二坐标系下，将测量得到的第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到目标物料边缘基准平面的距离，作为待测物料的边缘厚度值。解决了目前边缘厚度检测方法是人工通过游标卡尺的方式进行测量，无法满足现代工业对测量工艺的效率、精度等方面的要求，同时其他测量技术增加测量设备的成本以及复杂度的问题，以实现提高测量精度和效率，节约测量成本，同时简化测量手段。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种边缘厚度测量方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种边缘厚度测量方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的第一线阵相机、第二线阵相机和扫描平台的搭建结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种边缘厚度测量原理示意图；
图5是本发明实施例三提供的一种边缘厚度测量装置的结构图；
图6是本发明实施例四提供的一种边缘厚度测量设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种边缘厚度测量方法的流程图，本实施例可适用于对电子设备中铜片进行边缘厚度准确测量的情况，该边缘厚度测量方法可以由边缘厚度测量装置来执行，该边缘厚度测量装置可以通过软件和/或硬件的形式实现。该边缘厚度测量方法具体包括如下步骤：
S110、获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示。
其中，扫描平台用于放置待测物料以及标定板，并可带动待测物料或标定板移动，以供线阵相机对待测物料或标定板进行图像采集，扫描平台采用现有边缘厚度测量设备所使用的常规平台。
线阵相机又称为线扫描相机，即第一线阵相机为第一线扫描相机，第二线阵相机为第二线扫描相机，第一线阵相机和第二线阵相机的传感器仅是由一行或者多行感光芯片构成的，则第一线阵相机和第二线阵相机在拍照时需要通过机械运动，形成相对运动，进而拍摄得到对应的图像。
在本实施例中，扫描平台在电机的驱动下横向或纵向匀速移动，第一线阵相机和第二线阵相机按照固定的时间间隔采集一行图像，其中，时间间隔主要取决于光积分时间，再将所拍下的多行图像合并成一张完整的图像，从而完成对待测物料或标定板的图像拍摄。
在上述基础上，获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，包括：将带有多个标定球的标定板放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述标定板，对应得到所述标定板的第一标定深度图像和第二标定深度图像；根据所述第一标定深度图像和所述第二标定深度图像分别确定每个标定球的球心坐标，对应得到第一标定点集合和第二标定点集合；根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系。
进一步的，所述第一标定点集合中的元素数目和所述第二标定点集合中的元素数目相同，且一一对应；在根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系之前，还包括：对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中一一对应的元素进行标定；根据标定后一一对应元素间的点距对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中元素进行筛选。
S120、将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像。
其中，通过扫描平台上夹具夹紧待测物料，在本实施例中待测物料为导热铜片，导热铜片的长边与扫描平台运动方向以及第一线阵相机和第二线阵相机的长边方向保持平行。
扫描平台在设定行程内移动，扫描平台的设定行程为运动台物理运动有效行程，可选的，本实施例设定行程约为50mm的扫描平台。
具体的，在扫描平台开始移动后，使用编码器触发第一线阵相机和第二线阵相机进行待测物料深度图像采集，得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像。
S130、根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系。
其中，物料边缘厚度测量感兴趣区域为在初始物料边缘基准平面上选定的感兴趣区域，物料边缘厚度测量感兴趣区域所在的平面的坐标系为所述第一坐标系。
可以理解的是，本实施例中也可以根据第二物料深度图像拟合出待测物料所在的初始物料边缘基准平面，并根据初始物料准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，此时，初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系。进一步的，根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第二坐标系切换为所述第一坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；在第一坐标系下，将测量得到的所述第一物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
在本实施例中，拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面的方法可以为基于改进的RANSAC算法(随机抽样一致算法，RANdom SAmple Consensus)，通过设置距离阈值、置信度或局外点比例来获取次优平面，再对次优平面迭代寻优的方法获得最优的拟合平面，即得到本实施例中的初始物料边缘基准平面。
RANSAC算法是采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC算法假设数据中包含正确数据和异常数据(或称为噪声)。正确数据记为内点(inliers)，异常数据记为外点(outliers)，同时，RANSAC算法也假设给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。RANSAC算法核心思想就是随机性和假设性，随机性是根据正确数据出现概率去随机选取抽样数据，根据大数定律，随机性模拟可以近似得到正确结果。假设性是假设选取出的抽样数据都是正确数据，然后用这些正确数据通过问题满足的模型，去计算其他点，然后对这次结果进行一个评分。
在上述基础上，根据所述第一物料深度图像，基于RANSAC算法进行带局外点的平面拟合方法，得到初始物料边缘基准平面。具体为：对所述第一物料深度图像进行特征点提取，并通过最小方差估计算法根据提取的所述第一物料深度图像的特征点确定模型参数点；若所述特征点与所述模型参数点的偏差小于偏差阈值，则认定所述特征点为模型内样本点；遍历所述第一物料深度图像中所有特征点后，记录所述模型内样本点，并根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
具体的，在本实施例中，对所述第一物料深度图像进行特征点提取，并从提取的特征点样本中随机抽取一个特征点样本子集，通过最小方差估计算法对特征点样本子集确定模型参数点，之后，计算所有特征点样本中特征点与模型参数点的偏差，即设定偏差阈值。若所述特征点与所述模型参数点的偏差小于偏差阈值，则认定所述特征点为模型内样本点(inliers)，或称内部点、局内点或内点；若所述特征点与所述模型参数点的偏差大于偏差阈值，则认定所述特征点为模型外样本点(outliers)，或称外部点、局外点或外点。遍历所述第一物料深度图像中所有特征点后，记录所述模型内样本点，并根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
需要说明的是，每对一个特征点进行偏差判断后，均记录RANSAC算法对应的最佳模型参数，即模型内样本点的个数最多，则此时对应的模型内样本点个数记为bestinliers。遍历所述第一物料深度图像中所有特征点，每次迭代的末尾根据期望的误差率、bestinliers、总特征点样本个数和当前迭代次数，计算一个迭代结束评判因子，基于迭代结束评判因子决定是否迭代结束。在迭代结束后，最佳模型参数就是最终的模型参数估计值，进而根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
S140、根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系。
具体的，根据第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，即旋转平移矩阵，将初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系。
示例性的，具体坐标系切换过程为如下：
1)将初始物料边缘基准平面方程写成矩阵形式为：
2)初始物料边缘基准平面内的点经过旋转平移矩阵T变换后为：
3)将初始物料边缘基准平面内的点进行逆变换后，代入初始物料边缘基准平面方程，则经过旋转平移矩阵T的旋转平移变换后的目标物料边缘基准平面矩阵方程为：
进一步的，物料边缘厚度测量感兴趣区域为在初始物料边缘基准平面上选定的感兴趣区域，则物料边缘厚度测量感兴趣区域所在平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，即当前物料边缘厚度测量感兴趣区域所在平面为目标物料边缘基准平面。
S150、在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
其中，第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离测量，可以通过现有边缘厚度测量设备中已有的厚度测量模块或软件工具进行测量得到，本实施例对此不作任何限制。
具体的，现有边缘厚度测量设备中已有的厚度测量模块或软件工具通过获取第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的厚度距离，并完成厚度距离直方图、最小值、最大值、均值、中值、标准差、低尾部或高尾部等厚度信息的统计，以实现更加精确地获取厚度距离的分布情况，从而确定待测物料的边缘厚度值。
在一实施例中，在所述第二坐标系下，测量得到的多个所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离；将所述多个第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区，并选取各所述数据筛选感兴趣区中数值最大的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。进一步的，在将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区之后，还包括：选取所述数据筛选感兴趣区中数值大于下限厚度阈值，且小于上限厚度阈值的距离，并根据高尾部值确定所述数据筛选感兴趣中的目标距离。
在另一实施例中，在所述第二坐标系下，基于测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，生成厚度距离直方图；根据所述厚度距离直方图选取满足预设厚度范围的距离作为目标距离，并根据所述目标距离确定所述待测物料的边缘厚度值。
本发明实施例的技术方案，解决了目前边缘厚度检测方法是人工通过游标卡尺的方式进行测量，无法满足现代工业对测量工艺的效率、精度等方面的要求，同时其他测量技术增加测量设备的成本以及复杂度的问题，以实现提高测量精度和效率，节约测量成本，同时简化测量手段。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种边缘厚度测量方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化。
相应的，本实施例的边缘厚度测量方法具体包括：
S210、将带有多个标定球的标定板放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述标定板，对应得到所述标定板的第一标定深度图像和第二标定深度图像。
图3是本发明实施例提供的第一线阵相机、第二线阵相机和扫描平台的搭建结构示意图，参见图3，图中第一线阵相机310、第二线阵相机320和扫描平台330依图示放置，其中，标定板340为带有高精度标定球的金属标定板，可选的，标定板340为带有10*10个标定球，每个标定球半径为5mm，标定板340用于标定第一线阵相机310和第二线阵相机320的刚体变换关系。可以理解的是，在开始对边缘厚度进行测量前，标定板340安装在扫描平台330的夹具上，在标定完后取下。
需要说明的是，为了保证第一线阵相机和第二线阵相机拍摄图像的准确性，避免两者出现成像干扰，则需要保证第一线阵相机和第二线阵相机的出光口不完全对齐，可选的，第一线阵相机和第二线阵相机在短边方向错开8mm左右。其中，第一线阵相机和第二线阵相机的出光口不完全对齐可以采用的是Micro ToF技术方案，即通过观察直接光和间接光相位和幅度的变化，将间接光的影响降低或者消除，从而达到错开一定距离。
S220、根据所述第一标定深度图像和所述第二标定深度图像分别确定每个标定球的球心坐标，对应得到第一标定点集合和第二标定点集合。
具体的，分别在第一标定深度图像和第二标定深度图像中选取对应的标定球，可以选取一个或多个标定球，用球体拟合方法依次提取每个标定球的球心坐标，进而得到第一标定深度图像对应的第一标定点集合，第二标定深度图像对应的第二标定点集合。
可以理解的是，所述第一标定点集合中的元素数目和所述第二标定点集合中的元素数目相同，且一一对应，即在第一标定深度图像和第二标定深度图像中提取的标定球的顺序要一一对应，且选取标定球的位置尽可能扩散分布，且标定球间不能共线。
示例性的，为了得到同一个标定球在第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间中的球心坐标，通过对第一标定深度图像和第二标定深度图像对同一标定球的点云数据进行拟合，得到球心的半径和位置。具体的，本实施例采用高斯牛顿法，先给定一个初始的标定球球心圆心c和半径r，其随机给定即可，然后进行迭代求解更新圆心c和半径r，通过雅克比矩阵求解圆心c和半径r，具体的迭代过程为：
设定pi为球体上的点，得到球体方程：fi(c,r)＝||c-pi||2-r2；
误差方程：
即：E＝||F(c,r)||2
其中：F(c,r)＝[f1(c,r),...,f2(c,r)]
为了得到圆心c和半径r，使函数误差最小：(c,r)*＝argmin||F(c,r)||2
其中：F(ck+1,rk+1)≈F(ck,rk)+δJk(c,r)
δ＝(ck+1,rk+1)-(ck,rk)
进一步的得到：δ*＝argmin||F(ck,rk)+δJk(c,r)||2
其中：Jk(ck,rk)TJk(ck,rK)δ＝-Jk(ck,rk)TF(ck,rk)
雅克比矩阵为：
求导得到圆心c和半径r：
S230、根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示。
其中，旋转平移矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，通过旋转矩阵和平移矩阵表示第一坐标系和第二坐标系之间的刚体变换关系。
在上述实施例的基础上，在根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系之前，还包括：对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中一一对应的元素进行标定；根据标定后一一对应元素间的点距对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中元素进行筛选。
具体的，可以通过第一线阵相机和第二线阵相机自带的全局标定工具，获取第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变化关系。具体的标定过程如下：对提取到的第一标定点集合和第二标定点集合对全局标定工具进行标定，刚开始选取尽可能多的标定点对进行标定，然后根据标定后一一对应元素间的点距对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中元素进行筛选，剔除误差大的点对。
示例性的，假设第一标定点集合P＝p1,p2,...,pn和第二标定点集合Q＝q1,q2,...,qn，其中，p和q为第一标定点集合和第二标定点集合中的元素的坐标，即上述圆心c。为了寻找这第一标定点集合和第二标定点集合之间的刚体变换关系，即旋转矩阵R和平移矩阵t，可以建模成如下公式：
对第一标定点集合和第二标定点集合进行去中心化，得到新的点集x和y表示为：
xi:＝pi-p
yi:＝qi-q
此时，平移矩阵：t＝q-Rp
旋转矩阵：
为了使得tr(∑Vt RU)达到最大值，则I＝VTRU
逐步化简，得到旋转矩阵：V＝RU,R＝VUT。
S240、将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像。
S250、根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系。
在上述实施例的基础上，根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，包括：对所述第一物料深度图像进行特征点提取，并通过最小方差估计算法根据提取的所述第一物料深度图像的特征点确定模型参数点；若所述特征点与所述模型参数点的偏差小于偏差阈值，则认定所述特征点为模型内样本点；遍历所述第一物料深度图像中所有特征点后，记录所述模型内样本点，并根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
S260、根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系。
S270、在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
具体的，以物料边缘厚度测量感兴趣区域作为测量区域，利用现有边缘厚度测量设备中已有的厚度测量模块或软件工具，在第二坐标系下进行第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离测量，即对被测物料边缘进行厚度测量，图4是本发明实施例提供的一种边缘厚度测量原理示意图，参见图4，边缘厚度范围的上下限可先根据被测物料的真值上下浮动0.15mm，高尾部分数设置为0.05，配合上下限剔除噪声点。
在一实施例中，在所述第二坐标系下，测量得到的多个所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离；将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区，并选取各所述数据筛选感兴趣区中数值最大的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。进一步的，在将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区之后，还包括：选取所述数据筛选感兴趣区中数值大于下限厚度阈值，且小于上限厚度阈值的距离，并根据高尾部值确定所述数据筛选感兴趣中的目标距离。
示例性的，通过厚度测量，得到的多个所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的厚度数据H＝h1,h2,...,hn，厚度数据总数为Num，将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区，其统计区间分段界限为xi,i＝0,1,2...,N。进一步，使用上限厚度阈值和下限厚度阈值，即厚度数据中的最小厚度值和最大厚度值，从而剔除提取噪点。
然后，将各个数据筛选感兴趣区中选用0.05高尾部值作为输出厚度，确定所述数据筛选感兴趣中的目标距离，其中，高尾部值指是的大于某数值的数据量达到指定比例的厚度数值；
其中，highFrac为高尾部值的比例参数，取值范围[0,1]。
最后，选取所有物料边缘厚度测量感兴趣区域中厚度数据的最大值，作为所述待测物料的边缘厚度值。
在另一实施例中，在所述第二坐标系下，基于测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，生成厚度距离直方图；根据所述厚度距离直方图选取满足预设厚度范围的距离作为目标距离，并根据所述目标距离确定所述待测物料的边缘厚度值。
示例性的，在边缘厚度测量过程中，通过生成厚度距离直方图，观察直方图统计，对计算得到的厚度数据进行过滤，通过选取满足预设厚度范围的距离作为目标距离，从而配合可视化工具，辅助分析边缘厚度测量过程，保证边缘厚度测量的准确性。
本发明实施例的技术方案，基于深度图像厚度测量方法，在实现上只是搭载了扫描平台，避免了设备成本和系统复杂度的增加；由于测量的是同一位置的相对厚度，所以边缘厚度测量精度更高，且经实践检测，该测量方法能够满足工件测量时的检测精度以及速度要求；另一方面，在边缘厚度测量时仅选取了物料深度方向的数据进行处理，对环境变化有更高的鲁棒性，可以有效的减少噪声对铜片物料厚度测量精度带来的影响。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种边缘厚度测量装置的结构图，本实施例可适用于对电子设备中铜片进行边缘厚度准确测量的情况。
如图5所示，所述边缘厚度测量装置包括：刚体变换关系确定模块510、深度图像获取模块520、平面拟合模块530、坐标系转换模块540和边缘厚度值确定模块550，其中：
刚体变换关系确定模块510，用于获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
深度图像获取模块520，用于将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
平面拟合模块530，用于根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
坐标系转换模块540，用于根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
边缘厚度值确定模块550，用于在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
本实施例的边缘厚度测量装置，通过获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。解决了目前边缘厚度检测方法是人工通过游标卡尺的方式进行测量，无法满足现代工业对测量工艺的效率、精度等方面的要求，同时其他测量技术增加测量设备的成本以及复杂度的问题，以实现提高测量精度和效率，节约测量成本，同时简化测量手段。
在上述各实施例的基础上，根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，包括：
对所述第一物料深度图像进行特征点提取，并通过最小方差估计算法根据提取的所述第一物料深度图像的特征点确定模型参数点；
若所述特征点与所述模型参数点的偏差小于偏差阈值，则认定所述特征点为模型内样本点；
遍历所述第一物料深度图像中所有特征点后，记录所述模型内样本点，并根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
在上述各实施例的基础上，刚体变换关系确定模块510，包括：
将带有多个标定球的标定板放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述标定板，对应得到所述标定板的第一标定深度图像和第二标定深度图像；
根据所述第一标定深度图像和所述第二标定深度图像分别确定每个标定球的球心坐标，对应得到第一标定点集合和第二标定点集合；
根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系。
在上述各实施例的基础上，所述第一标定点集合中的元素数目和所述第二标定点集合中的元素数目相同，且一一对应；
在根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系之前，还包括：
对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中一一对应的元素进行标定；
根据标定后一一对应元素间的点距对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中元素进行筛选。
在上述各实施例的基础上，边缘厚度值确定模块550，包括：
在所述第二坐标系下，测量得到的多个所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离；
将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区，并选取各所述数据筛选感兴趣区中数值最大的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
在上述各实施例的基础上，在将所述多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区之后，还包括：
选取所述数据筛选感兴趣区中数值大于下限厚度阈值，且小于上限厚度阈值的距离，并根据高尾部值确定所述数据筛选感兴趣中的目标距离。
在上述各实施例的基础上，边缘厚度值确定模块550，包括：
在所述第二坐标系下，基于测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，生成厚度距离直方图；
根据所述厚度距离直方图选取满足预设厚度范围的距离作为目标距离，并根据所述目标距离确定所述待测物料的边缘厚度值。
上述各实施例所提供的边缘厚度测量装置可执行本发明任意实施例所提供的边缘厚度测量方法，具备执行边缘厚度测量方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种边缘厚度测量设备的结构示意图，如图6所示，该边缘厚度测量设备包括第一线阵相机、第二线阵相机、扫描平台、处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640；边缘厚度测量设备中处理器610的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器610为例；边缘厚度测量设备中的处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器620作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的边缘厚度测量方法对应的程序指令/模块(例如，边缘厚度测量装置中的刚体变换关系确定模块510、深度图像获取模块520、平面拟合模块530、坐标系转换模块540和边缘厚度值确定模块550)。处理器610通过运行存储在存储器620中的软件程序、指令以及模块，从而执行边缘厚度测量设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的边缘厚度测量方法。
存储器620可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器620可进一步包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至边缘厚度测量设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置630可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与边缘厚度测量设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置640可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种边缘厚度测量方法，该边缘厚度测量方法包括：
获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的边缘厚度测量方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述边缘厚度测量装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种边缘厚度测量方法，其特征在于，包括：
获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
2.根据权利要求1所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，包括：
对所述第一物料深度图像进行特征点提取，并通过最小方差估计算法根据提取的所述第一物料深度图像的特征点确定模型参数点；
若所述特征点与所述模型参数点的偏差小于偏差阈值，则认定所述特征点为模型内样本点；
遍历所述第一物料深度图像中所有特征点后，记录所述模型内样本点，并根据所述模型内样本点拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面。
3.根据权利要求1所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，包括：
将带有多个标定球的标定板放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述标定板，对应得到所述标定板的第一标定深度图像和第二标定深度图像；
根据所述第一标定深度图像和所述第二标定深度图像分别确定每个标定球的球心坐标，对应得到第一标定点集合和第二标定点集合；
根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系。
4.根据权利要求3所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，所述第一标定点集合中的元素数目和所述第二标定点集合中的元素数目相同，且一一对应；
在根据所述第一标定点集合和所述第二标定点集合确定所述第一线阵相机和所述第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系之前，还包括：
对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中一一对应的元素进行标定；
根据标定后一一对应元素间的点距对所述第一标定点集合和所述第二标定点集合中元素进行筛选。
5.根据权利要求1所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值，包括：
在所述第二坐标系下，测量得到的多个所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离；
将多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区，并选取各所述数据筛选感兴趣区中数值最大的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
6.根据权利要求5所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，在将多个距离划分为至少一个数据筛选感兴趣区之后，还包括：
选取所述数据筛选感兴趣区中数值大于下限厚度阈值，且小于上限厚度阈值的距离，并根据高尾部值确定所述数据筛选感兴趣中的目标距离。
7.根据权利要求5所述的边缘厚度测量方法，其特征在于，在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值，包括：
在所述第二坐标系下，基于测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，生成厚度距离直方图；
根据所述厚度距离直方图选取满足预设厚度范围的距离作为目标距离，并根据所述目标距离确定所述待测物料的边缘厚度值。
8.一种边缘厚度测量装置，其特征在于，包括：
刚体变换关系确定模块，用于获取安装于扫描平台两侧的第一线阵相机和第二线阵相机坐标系间的刚体变换关系，所述刚体变换关系通过所述第一线阵相机所在的第一坐标系和所述第二线阵相机所在的第二坐标系之间的旋转平移矩阵来表示；
深度图像获取模块，用于将待测物料放置于所述扫描平台上后启动所述扫描平台移动，通过所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别拍摄所述待测物料，对应得到所述待测物料的第一物料深度图像和第二物料深度图像；
平面拟合模块，用于根据所述第一物料深度图像拟合出待测物料边缘所在的初始物料边缘基准平面，并根据所述初始物料边缘基准平面确定物料边缘厚度测量感兴趣区域，所述初始物料边缘基准平面的坐标系为所述第一坐标系；
坐标系转换模块，用于根据所述旋转平移矩阵将所述初始物料边缘基准平面的坐标系由所述第一坐标系切换为所述第二坐标系，得到目标物料边缘基准平面，所述目标物料边缘基准平面的坐标系为所述第二坐标系；
边缘厚度值确定模块，用于在所述第二坐标系下，将测量得到的所述第二物料深度图像中对应的物料边缘厚度测量感兴趣区域内三维空间点到所述目标物料边缘基准平面的距离，作为所述待测物料的边缘厚度值。
9.一种边缘厚度测量设备，其特征在于，所述边缘厚度测量设备包括：
第一线阵相机和第二线阵相机；
扫描平台；
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的边缘厚度测量方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的边缘厚度测量方法。
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114166119A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-11 | 湖北亿纬动力有限公司 | 一种电池尺寸测量方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115248008B (zh) * | 2022-08-19 | 2024-07-23 | 苏州鼎纳自动化技术有限公司 | 一种采用单激光传感器测量厚度的量测方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103727930A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-16 | 浙江大学 | 一种基于边缘匹配的激光测距仪与相机相对位姿标定方法 |
| JP2017151094A (ja) * | 2016-02-08 | 2017-08-31 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 視認物体の深度測定において関心点を自動的に識別する方法および装置 |
| CN108895969A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-27 | 深圳大学 | 一种手机外壳的三维检测方法及装置 |
| CN109360230A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-02-19 | 武汉库柏特科技有限公司 | 一种基于2d相机与3d相机的图像配准方法及系统 |
| CN109410207A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-03-01 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于ncc特征的无人机巡线图像输电线路检测方法 |
| CN109460709A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-12 | 南京大学 | 基于rgb和d信息融合的rtg视觉障碍物检测的方法 |
| KR102074929B1 (ko) * | 2018-10-05 | 2020-02-07 | 동의대학교 산학협력단 | 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법 및 장치 그리고 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체 |
| CN111524176A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-11 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 视距测量定位的方法、装置和计算机设备 |
| CN111609801A (zh) * | 2020-05-31 | 2020-09-01 | 南京工业大学 | 一种基于机器视觉的多尺寸工件厚度测量方法及系统 |
| CN112200771A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-01-08 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种高度测量方法、装置、设备和介质 |
-
2021
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Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103727930A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-16 | 浙江大学 | 一种基于边缘匹配的激光测距仪与相机相对位姿标定方法 |
| JP2017151094A (ja) * | 2016-02-08 | 2017-08-31 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 視認物体の深度測定において関心点を自動的に識別する方法および装置 |
| CN108895969A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-27 | 深圳大学 | 一种手机外壳的三维检测方法及装置 |
| KR102074929B1 (ko) * | 2018-10-05 | 2020-02-07 | 동의대학교 산학협력단 | 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법 및 장치 그리고 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체 |
| CN109460709A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-12 | 南京大学 | 基于rgb和d信息融合的rtg视觉障碍物检测的方法 |
| CN109360230A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-02-19 | 武汉库柏特科技有限公司 | 一种基于2d相机与3d相机的图像配准方法及系统 |
| CN109410207A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-03-01 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于ncc特征的无人机巡线图像输电线路检测方法 |
| CN111524176A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-08-11 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 视距测量定位的方法、装置和计算机设备 |
| CN111609801A (zh) * | 2020-05-31 | 2020-09-01 | 南京工业大学 | 一种基于机器视觉的多尺寸工件厚度测量方法及系统 |
| CN112200771A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-01-08 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种高度测量方法、装置、设备和介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 一种新的CCD相机与激光相机的标定方法;桑瑞娟;;西南科技大学学报(第04期);第85-88页 * |
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |