工件内孔轮廓的椭圆检测方法、计算设备及存储介质

1.本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法、计算设备及存储介质。


背景技术：

2.圆柱形轴孔类零件广泛应用于各行各业的装备中，如航天领域的对接环、汽车发动机中的喷油嘴、齿轮轴、起连接作用的法兰、联轴器等。轴孔类零件通常结构复杂，加工工艺复杂，对形位公差、表面粗糙度、表面质量要求较高，主要用于装配和对接场合。轴孔类零件常见的表面缺陷包括：工件端面的磕碰，内、外圆柱面上的振纹、划伤，螺纹面上的螺纹烂牙等。这类零件的表面缺陷不仅影响零件自身的使用性能和寿命，还会影响零件装配或对接的精度，进而会降低设备的稳定性和可靠性。基于此，对轴孔类零件内外表面进行表面缺陷检测，对保障零件使用过程中的性能、降低设备运行过程中意外发生的概率、保障设备的安全可靠运行，具有极为重要的意义。
3.随着智能制造时代的到来，越来越多的复杂轴孔类零件采用视觉检测的方式，通过研发专用视觉检测设备来对其进行缺陷检测。由于轴孔类零件的内外结构较为复杂，检测项目多，尤其对于细长轴孔类零件，需要针对多工位进行视觉检测，常见的测量方式包括两种：第一种为成像装置固定，机械臂夹持工件移动；第二种为工件位置固定，机械臂带动成像装置移动。两种方式均可能导致相机镜头与工件之间的相对位姿变动，故而，需要进行必要的位姿检测和位姿矫正。位姿检测对于提高复杂轴孔类零件多工位视觉表面缺陷的检测效率，防止装配或检测过程中的碰伤、提高生产效率，具有极为重要的理论意义和工程价值。
4.针对复杂圆柱形轴孔类零件，需开发视觉检测设备来对该轴孔类零件的内、外表面的缺陷进行自动化检测。该轴孔类零件形状细长，结构复杂，外表面主要由不同直径圆柱面和外螺纹面构成，内表面主要由阶梯孔、台阶面以及内螺纹构成。由于缺陷可能分布在零件的内外表面，故而，需针对该轴孔类零件进行多工位检测，并采用成像装置固定、机械臂夹持工件移动的测量方式。因机械臂每次夹持零件的位姿并非一致，且工业现场长时间的振动造成的成像装置中紧固件松动等情况，都会导致工件成像时的位姿偏离理想的成像位姿。而成像位姿的偏离可能会导致图像中无法覆盖工件表面的完整缺陷信息，还有可能发生成像装置与工件的碰撞，导致成像装置损坏和工件划伤的问题。
5.可见，在对轴孔类零件进行缺陷检测过程中，进行位姿检测与矫正极为必要，是视觉检测设备开发的关键技术之一。针对圆轴孔类零件进行内外表面缺陷检测过程中，实际成像位姿与理想成像位姿存在偏差的问题，如何基于内窥成像检测该圆轴孔类零件与相机之间的位姿，对于轴孔类零件的安全生产、可靠位姿检测均具有重要的工程意义。
6.需要说明的是，对于轴孔类零件，一般是通过机械臂夹持工件，进而通过控制机械臂带动工件到指定成像位置进行成像。轴孔类零件的内窥图像并不具有明显的点线特征，只具有圆形特征，因此，需要采用基于圆特征的位姿检测方法。
7.当相机的光轴与工件端面不垂直时，空间圆投影到成像平面时将会变成椭圆，为了检测出目标空间圆的位姿，先要识别出投影在成像上的椭圆，因此，基于圆特征的位姿检测关键技术之一在于椭圆的检测。根据现有的椭圆检测方案，在进行图像分割处理时，会出现内孔边缘轮廓附近高灰度值的背景区域被误判为目标区域的问题，另外，由于相机与工件的相对位姿偏差较大，会导致部分内孔轮廓不明显，导致在图像分割处理过程中会丢失部分内孔边缘信息，进而导致椭圆检测精度较低的问题。
8.为此，需要一种椭圆检测方法，以解决上述技术方案中存在的问题。


技术实现要素：

9.为此，本发明提供一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法，以解决或至少缓解上面存在的问题。
10.根据本发明的一个方面，提供一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法，在计算设备中执行，包括：基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合；从所述内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点，所述预定数量大于3；判断所述预定数量个轮廓点中的任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值；如果大于第一距离阈值，则基于所述预定数量个轮廓点，拟合形成初始椭圆；从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，并判断所述下一个轮廓点到所述初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值；如果小于第二距离阈值，则确定所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值；判断所述目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果大于第一覆盖角度阈值，则根据所述初始椭圆得到椭圆参数。
11.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，在基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合之前，还包括：获取相机沿光轴方向采集的工件的内孔图像，以便根据所述最终椭圆参数确定所述工件相对于所述相机的位姿。
12.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，包括：判断所述初始椭圆的长短轴尺寸及长短轴比例是否满足预定条件；如果满足预定条件，则从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点。
13.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合，包括：利用最大类间方差阈值分割方法，对所述内孔图像进行分割处理，得到高灰度值区域；对所述高灰度值区域的灰度值进行大小排序，并获取灰度值中值；根据所述灰度值中值，对所述高灰度值区域进行分割处理，以提取内孔轮廓；基于预定角度步长，从所述内孔轮廓中提取多个轮廓点，得到内孔轮廓点集合。
14.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，确定所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值，包括：统计所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量；根据所述预定角度步长以及目标轮廓点的数量，来确定所有目标轮廓点的目标覆盖角度值。
15.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，在统计所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量之后，还包括：保存目标轮廓点数量最多的初始椭圆的椭圆参数。
16.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，所述预定数量为6。
17.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，所述预定角度为0.5
°
。
18.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，所述第一覆盖角度阈值为288
°
。
19.可选地，在根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法中，所述工件为轴孔类零件。
20.根据本发明的一个方面，提供一种计算设备，包括：至少一个处理器；存储器，存储有程序指令，其中，程序指令被配置为适于由上述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如上所述的工件内孔轮廓的椭圆检测方法的指令。
21.根据本发明的一个方面，提供一种存储有程序指令的可读存储介质，当该程序指令被计算设备读取并执行时，使得该计算设备执行如上所述的工件内孔轮廓的椭圆检测方法。
22.根据本发明的技术方案，提供了一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法，其中，基于预定角度步长从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合，从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点，判断任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值，如果大于第一距离阈值，则基于预定数量个轮廓点拟合形成初始椭圆。接着，从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，并判断下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值，如果小于第二距离阈值，则确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值，并判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果大于第一覆盖角度阈值，则根据初始椭圆得到椭圆参数。这样，根据本发明的技术方案，对现有的椭圆检测算法进行了改进，增加了多种判断条件，能够及时中止对错误椭圆的后续检测流程，有利于提高对轴孔类工件内孔轮廓的椭圆检测效率。
23.此外，本发明利用最大类间方差阈值分割方法，首先对内孔图像进行分割处理，得到高灰度值区域，进而，对高灰度值区域的灰度值进行大小排序，获取灰度值中值，并根据灰度值中值对高灰度值区域进行分割处理，以提取内孔轮廓。这样，根据本发明改进后的最大类间方差阈值分割方法，有利于提高对内孔图像的分割精度，以及提高从内孔图像中提取的内孔轮廓的精度，从而进一步提高对轴孔类工件内孔轮廓的椭圆检测精度。
24.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
25.为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。
26.图1示出了根据本发明一个实施例的计算设备100的示意图；
27.图2示出了根据本发明一个实施例的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200的示意图；
28.图3示出了根据本发明一个实施例的基于轮廓恢复的椭圆检测方法300的示意图；
29.图4示出了根据本发明一个实施例中基于圆环截取第二内孔轮廓得到待恢复轮廓区域的效果示意图；
30.图5示出了根据本发明一个实施例中将待恢复内孔轮廓点集合与第一内孔轮廓点集合进行合并，得到新的内孔轮廓点集的效果示意图。
具体实施方式
31.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
32.图1示出了根据本发明一个实施例的计算设备100的示意图。如图1所示，在基本配置中，计算设备100包括至少一个处理单元102和系统存储器104。根据一个方面，取决于计算设备的配置和类型，处理单元102可以实现为处理器。系统存储器104包括但不限于易失性存储(例如，随机存取存储器)、非易失性存储(例如，只读存储器)、闪速存储器、或者这样的存储器的任何组合。根据一个方面，系统存储器104中包括操作系统105。
33.根据一个方面，操作系统105例如适合于控制计算设备100的操作。此外，示例结合图形库、其他操作系统、或任何其他应用程序而被实践，并且不限于任何特定的应用或系统。在图1中通过在虚线内的那些组件示出了该基本配置。根据一个方面，计算设备100具有额外的特征或功能。例如，根据一个方面，计算设备100包括额外的数据存储设备(可移动的和/或不可移动的)，例如磁盘、光盘、或者磁带。这样额外的存储在图1中是由可移动存储设备109和不可移动存储设备110示出的。
34.如在上文中所陈述的，根据一个方面，在系统存储器104中存储有程序模块103。根据一个方面，程序模块103可以包括一个或多个应用程序，本发明不限制应用程序的类型，例如应用程序可以包括：电子邮件和联系人应用程序、文字处理应用程序、电子表格应用程序、数据库应用程序、幻灯片展示应用程序、绘画或计算机辅助应用程序、网络浏览器应用程序等。
35.根据一个方面，程序模块103中包括适于执行本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300的多条程序指令，以便执行本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300。
36.根据一个方面，可以在包括分立电子元件的电路、包含逻辑门的封装或集成的电子芯片、利用微处理器的电路、或者在包含电子元件或微处理器的单个芯片上实践示例。例如，可以经由其中在图1中所示出的每个或许多组件可以集成在单个集成电路上的片上系统(soc)来实践示例。根据一个方面，这样的soc设备可以包括一个或多个处理单元、图形单元、通信单元、系统虚拟化单元、以及各种应用功能，其全部作为单个集成电路而被集成(或“烧”)到芯片基底上。当经由soc进行操作时，可以经由在单个集成电路(芯片)上与计算设备100的其他组件集成的专用逻辑来对在本文中所描述的功能进行操作。还可以使用能够执行逻辑操作(例如and、or和not)的其他技术来实践本发明的实施例，所述其他技术包括但不限于机械、光学、流体、和量子技术。另外，可以在通用计算机内或在任何其他任何电路
或系统中实践本发明的实施例。
37.根据一个方面，计算设备100还可以具有一个或多个输入设备112，例如键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备等。还可以包括输出设备114，例如显示器、扬声器、打印机等。前述设备是示例并且也可以使用其他设备。计算设备100可以包括允许与其他计算设备118进行通信的一个或多个通信连接116。合适的通信连接116的示例包括但不限于：rf发射机、接收机和/或收发机电路；通用串行总线(usb)、并行和/或串行端口。
38.如在本文中所使用的术语计算机可读介质包括计算机存储介质。计算机存储介质可以包括以任何用于存储信息(例如，计算机可读指示、数据结构、或程序模块103)的方法或技术来实现的易失性的和非易失性的、可移动的和不可移动的介质。系统存储器104、可移动存储设备109、和不可移动存储设备110都是计算机存储介质的示例(即，存储器存储)。计算机存储介质可以包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦只读存储器(eeprom)、闪速存储器或其他存储器技术、cd-rom、数字通用盘(dvd)或其他光存储、盒式磁带、磁带、磁盘存储器或其他磁存储设备、或者可用于存储信息并且可以由计算设备100访问的任何其他制品。根据一个方面，任何这样的计算机存储介质都可以是计算设备100的一部分。计算机存储介质不包括载波或其他经传播的数据信号。
39.根据一个方面，通信介质是由计算机可读指令、数据结构、程序模块103、或者经调制的数据信号(例如，载波或其他传输机制)中的其他数据实施的，并且包括任何信息传递介质。根据一个方面，术语“经调制的数据信号”描述了具有一个或多个特征集或者以将信息编码在信号中的方式改变的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接之类的有线介质，以及诸如声学、射频(rf)、红外线的、以及其他无线介质之类的无线介质。
40.在根据本发明的实施例中，计算设备100被配置为执行根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300。计算设备100包括一个或多个处理器、以及存储有程序指令的一个或多个可读存储介质，当程序指令被配置为由一个或多个处理器执行时，使得计算设备执行本发明实施例中的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300。
41.根据本发明的一个实施例，计算设备100的程序模块103中包含用于执行本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300的多条程序指令，这些程序指令可以指示处理器执行根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300，以便在针对轴孔类零件的缺件检测过程中，根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200和/或基于轮廓恢复的椭圆检测方法300，实现对工件与相机之间的位姿检测，并且，提高对工件内孔轮廓的椭圆检测效率和检测精度。
42.图2示出了根据本发明一个实施例的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200的示意图。工件内孔轮廓的椭圆检测方法200适于在计算设备(例如前述计算设备100)中执行。
43.应当指出，在本发明的工件内孔轮廓的缺陷检测方法200中，待检测的工件可以为轴孔类零件(具体为圆轴孔类零件，包括内表面和外表面)，本发明对轴孔类零件的具体种类和结构不做限制。例如，在一些实施例中，工件(轴孔类零件)的外表面可以包括不同直径的多个圆柱面以及外螺纹面，内表面可以包括阶梯孔、台阶面以及内螺纹。
44.如图2所示，方法200始于步骤210。
45.需要说明的是，在执行步骤210之前，需要预先采集工件的内孔图像，内孔图像可以是工件的内窥图像。具体地，可通过相机沿其光轴方向采集工件的内孔图像，计算设备100可以获取相机沿其光轴方向采集的工件的内孔图像，之后，可以根据工件的内孔图像来执行本发明的方法200，以便(在对工件的缺陷检测过程中)确定工件相对于相机的位姿，这样，在对工件的缺陷检测过程中，能实现对工件与相机的位姿检测，确定位姿偏移情况，以便及时进行位姿矫正。
46.应当理解，在工件轴向偏移相机光轴方向(存在一定夹角)的情况下，沿相机光轴方向采集到的工件的内孔图像中存在椭圆形的内孔轮廓。
47.如图2所示，在步骤210中，可以基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合。随后，可以初始化一些阈值参数(包括第一距离阈值、第二距离阈值、第一覆盖角度阈值、最大迭代次数)，并针对内孔轮廓点集合进行椭圆检测。
48.这里，本发明对预定角度的具体取值不做限定。例如，在一个实施例中，预定角度例如可以为0.5
°
。
49.根据本发明的一个实施例，可以利用改进的最大类间方差阈值分割方法，来对工件的内孔图像进行分割处理，以提取内孔轮廓，并基于预定角度步长从内孔轮廓中提取内孔轮廓点集合。
50.具体地，本发明可以利用k-means分类的思想，来对最大类间方差阈值分割方法进行改进。
51.在一个具体实施例中，根据本发明改进的最大类间方差阈值分割方法，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合，具体可以包括以下步骤：
52.首先，可以利用最大类间方差阈值分割方法，来对内孔图像进行分割处理，以得到高灰度值区域(包含内孔轮廓)。这里得到的高灰度值区域包含内孔轮廓，且可能包含内孔轮廓附近的高灰度值背景区域。
53.进而，本发明还进一步对高灰度值区域进行分类。具体地，对高灰度值区域的灰度值进行大小排序，以获取灰度值中值。该灰度值中值可以作为本发明的最终图像分割阈值。随后，可以根据灰度值中值，来对高灰度值区域进行分割处理(分类)，以从高灰度值区域提取内孔轮廓。即，从高灰度值区域提取更高的灰度值区域，得到内孔轮廓。
54.最后，可以基于预定角度步长，从内孔轮廓中提取多个轮廓点。根据从内孔轮廓中提取的多个轮廓点，可以得到内孔轮廓点集合。
55.在一个实施例中，在从内孔轮廓中提取多个轮廓点的过程中，还可以记录每个轮廓点对应的角度信息。
56.具体地，可以根据以下步骤220～270来对内孔轮廓点集合进行椭圆检测。
57.在步骤220中，从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个(内孔的)轮廓点(内孔的轮廓点)。这里，需要确保预定数量个轮廓点相互之间具有一定间隔。
58.在一个实施例中，预定数量大于3。具体地，预定数量可以为6。
59.在步骤230中，判断预定数量个轮廓点中的任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值。这里，第一距离阈值，即是需要确保任意两个轮廓点之间存在的最小距离，以确保任意两个轮廓点之间存在一定间隔。
60.如果任意两个轮廓点之间的距离均大于第一距离阈值(确保任意两个轮廓点之间
存在最小距离)，则可以继续执行步骤240。否则，返回到步骤220：再次从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点。
61.需要说明的是，如图2所示，每次返回到步骤220，是开始新一次的迭代，将迭代次数f加1，并且，在执行步骤220之前，需要判断当前的迭代次数f是否大于迭代次数阈值tf，在确保当前的迭代次数f不大于迭代次数阈值tf(f≤tf)的情况下，可以再次执行步骤220。如果当前的迭代次数f大于迭代次数阈值tf(f＞tf)，则可以结束椭圆检测流程。
62.如图2所示，在步骤240中，基于上述预定数量个轮廓点，拟合形成初始椭圆。这里，在一种实现方式中，可以利用最小二乘法，基于预定数量个轮廓点拟合形成初始椭圆。
63.根据本发明的一个实施例，在执行步骤250之前，可以判断初始椭圆的长短轴尺寸及长短轴比例是否满足预定条件，如果满足预定条件，则可以继续执行步骤250。否则，返回到步骤220(再次从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点)，开始新一次迭代。这样，通过增加长短轴尺寸及长短轴比例的约束条件，能够及时中止尺寸不符合要求的椭圆的后续检测流程，以便提高椭圆检测效率。
64.在步骤250中，从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，并判断该下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值。
65.这里，第二距离阈值用于判断轮廓点是否在初始椭圆上，如果轮廓点到初始椭圆的距离小于第二距离阈值，则确定该轮廓点在初始椭圆上。
66.在一个实施例中，在上述的预定数量个轮廓点为6个轮廓点的情况下，步骤250中随机获取的下一个轮廓点也即是第7个轮廓点。
67.如果下一个轮廓点到初始椭圆的距离小于第二距离阈值(说明该下一个轮廓点在初始椭圆上，该初始椭圆是可能真实存在的椭圆)，则继续执行步骤260。否则，返回到步骤220(再次从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点)，开始新一次迭代。
68.在步骤260中，确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值(value)。
69.这里，通过确定目标轮廓点数量，根据目标轮廓点数量可以计算目标覆盖角度值。具体地，通过统计内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量。随后，可以根据预定角度步长以及目标轮廓点的数量，来计算所有目标轮廓点的目标覆盖角度值。
70.在本发明的一个实施例中，根据从内孔轮廓中提取多个轮廓点的过程中，记录的每个轮廓点对应的角度信息，在确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点时，还可以获取每个目标轮廓点对应的角度信息。这样，根据所有目标轮廓点对应的角度信息，可以确定所有目标轮廓点对应的目标覆盖角度范围(angle)，进而可以根据目标覆盖角度范围(angle)来确定目标覆盖角度值(value)。例如，所有目标轮廓点对应的目标覆盖角度范围包括0～60
°
以及90～120
°
，则对应的目标覆盖角度值为90
°
。
71.最后，在步骤270中，判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果目标覆盖角度值大于第一覆盖角度阈值(可证明初始椭圆是真实椭圆复)，则根据初始椭圆得到椭圆参数(该椭圆参数即是要输出的最终椭圆参数)，并输出该椭圆参数。也就是说，这里，通过确定初始椭圆的参数，将初始椭圆的参数作为最终椭圆参数并输出。
72.否则，如果目标覆盖角度值小于或等于第一覆盖角度阈值，则可以返回到步骤
220，开始新一次的迭代。
73.在一个实施例中，第一覆盖角度阈值例如可以为288
°
。但，应当指出，本发明对第一覆盖角度阈值的具体取值不做限制，其可以由本领域技术人员根据具体应用场景和实际情况来设置。
74.考虑到因工件相对相机的位姿偏移较大而造成的内孔轮廓丢失较多的情况，该情况下，从内孔轮廓点集合中确定的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值可能均不能满足第一覆盖角度阈值的要求(小于或等于第一覆盖角度阈值)。为此，在一个实施例中，在每次迭代过程中，在统计内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量之后，可以同时保存(从第一次迭代到本地迭代过程中)目标轮廓点数量最多的初始椭圆的椭圆参数。这样，当迭代次数f大于迭代次数阈值tf(f＞tf)时，可以输出已保存的初始椭圆的椭圆参数，随后结束椭圆检测流程。
75.值得注意的是，本发明实际上是针对工件的内孔轮廓点集合进行椭圆检测，轮廓点集合中的各轮廓点之间存在间隔而并非连续，如果选取3个轮廓点则不能保证达到椭圆拟合的最小点数，故而选取的预定数量为6个。并且，为了确保拟合的初始椭圆是真实存在的椭圆，本发明增加了多种判断条件，以便及时中止对错误椭圆的后续检测流程。此外，考虑到本发明的内孔轮廓点集合是基于预定角度步长得到，在图像中并不连续，不适合利用拟合点数与拟合椭圆周长的比值作为正确检测出椭圆的阈值，对此，本发明是通过设置第一覆盖角度阈值作为所有目标轮廓点的目标覆盖角度值的阈值，作为判断初始椭圆是否为真实椭圆的条件。
76.另外，考虑到因工件相对相机的位姿偏移较大而造成部分内孔轮廓不明显、导致在图像分割过程中内孔轮廓丢失较多的情况，本发明还提出了一种基于轮廓恢复的椭圆检测方法300，来对工件内孔轮廓进行椭圆检测。
77.图3示出了根据本发明一个实施例的基于轮廓恢复的椭圆检测方法300。该方法300适于在计算设备(例如前述计算设备100)中执行。根据基于轮廓恢复的椭圆检测方法300，可以针对内孔轮廓丢失的情况进行轮廓恢复，以实现对恢复后的工件内孔轮廓进行椭圆检测。
78.在本发明的实施例中，待检测的工件可以为轴孔类零件(具体为圆轴孔类零件，包括内表面和外表面)，本发明对轴孔类零件的具体种类和结构不做限制。例如，在一些实施例中，工件(轴孔类零件)的外表面可以包括不同直径的多个圆柱面以及外螺纹面，内表面可以包括阶梯孔、台阶面以及内螺纹。
79.需要说明的是，在执行步骤310之前，需要预先采集工件的内孔图像，内孔图像可以是工件的内窥图像。具体地，可通过相机沿其光轴方向采集工件的内孔图像，计算设备100可以获取相机沿其光轴方向采集的工件的内孔图像，之后，可以根据工件的内孔图像来执行本发明的方法300。
80.应当理解，在工件轴向偏移相机光轴方向(存在一定夹角)的情况下，沿相机光轴方向采集到的工件的内孔图像中存在椭圆形的内孔轮廓。
81.如图3所示，在步骤310中，从工件的内孔图像上获取第一内孔轮廓点集合。
82.在一个实施例中，可以利用径向搜索方法，从工件的内孔图像上获取第一内孔轮廓点集合。
83.根据本发明的一个实施例，可以利用改进的最大类间方差阈值分割方法，来对工件的内孔图像进行分割处理，以提取第一内孔轮廓，并基于预定角度步长从第一内孔轮廓中提取第一内孔轮廓点集合。
84.具体地，本发明可以利用k-means分类的思想，来对最大类间方差阈值分割方法进行改进。
85.在一个具体实施例中，根据本发明改进的最大类间方差阈值分割方法，从工件的内孔图像上获取第一内孔轮廓点集合，具体可以包括以下步骤：
86.首先，可以利用最大类间方差阈值分割方法，来对内孔图像进行分割处理，以得到高灰度值区域(包含内孔轮廓)。这里得到的高灰度值区域包含第一内孔轮廓，且可能包含第一内孔轮廓附近的高灰度值背景区域。
87.进而，本发明还进一步对高灰度值区域进行分类。具体地，对高灰度值区域的灰度值进行大小排序，以获取灰度值中值。该灰度值中值可以作为本发明的最终图像分割阈值。随后，可以根据灰度值中值，来对高灰度值区域进行分割处理(分类)，以从高灰度值区域提取第一内孔轮廓。即，从高灰度值区域提取更高的灰度值区域，得到第一内孔轮廓。
88.最后，可以利用径向搜索方法，从第一内孔轮廓中提取多个轮廓点。根据从第一内孔轮廓中提取的多个轮廓点，可以得到第一内孔轮廓点集合。
89.在一个实施例中，在从第一内孔轮廓中提取多个轮廓点的过程中，还可以记录每个轮廓点对应的角度信息。
90.随后，在步骤320中，确定第一内孔轮廓点集合对应的覆盖角度范围及覆盖角度值。
91.在一个实施例中，在提取多个轮廓点的过程中，可以记录第一内孔轮廓点集合中的每个轮廓点对应的角度信息。这样，在步骤320中，可以根据所有轮廓点对应的角度信息确定覆盖角度范围，根据覆盖角度范围可以确定对应的覆盖角度值。
92.接着，在步骤330中，判断上述覆盖角度值是否大于第二覆盖角度阈值。这里，第二覆盖角度阈值用于判断是否需要对内孔轮廓进行恢复。在一个实施例中，第二覆盖角度阈值例如可以设置为180
°
。
93.在一个实施例中，如果覆盖角度值大于第二覆盖角度阈值(说明无需对内孔轮廓进行恢复)，则执行步骤335。在步骤335中，可以对第一内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到第一椭圆参数，并将该第一椭圆参数作为最终椭圆参数(即，最终输出的椭圆参数)。具体地，可以根据前述方法200中的步骤220～270来对第一内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到第一椭圆参数。
94.如果覆盖角度值小于或等于第二覆盖角度阈值(说明需要对内孔轮廓进行恢复)，则执行步骤340。
95.在步骤340中，对第一内孔轮廓点集进行椭圆检测，得到相应的第一椭圆参数。具体地，可以根据前述方法200中的步骤220～270来对第一内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到第一椭圆参数。
96.接下来，在步骤350中，根据第一椭圆参数构建圆环。
97.在步骤360中，利用最大熵阈值分割方法，从工件的内孔图像上提取第二内孔轮廓。
98.在步骤370中，基于上述步骤350中构建的圆环，截取第二内孔轮廓，可以得到待恢复轮廓区域。这里，图4示出了根据本发明一个实施例中基于圆环截取第二内孔轮廓得到待恢复轮廓区域的效果示意图。
99.继而，在步骤380中，从待恢复轮廓区域获取内孔的多个轮廓点，并将这里获取到的多个轮廓点与第一内孔轮廓点集合进行合并，得到新的内孔轮廓点集合。
100.具体地，可以在覆盖角度范围之外的区域，搜索待恢复轮廓区域内的多个轮廓点，根据搜索到的所有轮廓点可以得到待恢复内孔轮廓点集合。随后，通过将待恢复内孔轮廓点集合与第一内孔轮廓点集合进行合并，可以得到新的内孔轮廓点集。这里，图5示出了根据本发明一个实施例中将待恢复内孔轮廓点集合与第一内孔轮廓点集合进行合并，得到新的内孔轮廓点集的效果示意图。
101.最后，在步骤390中，对新的内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到新的椭圆参数，并将该新的椭圆参数作为最终椭圆参数(即，最终输出的椭圆参数)。
102.在本发明的实施例中，可以根据前述方法200中的步骤220～270来对内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)进行椭圆检测，得到相应的椭圆参数(第一椭圆参数/新的椭圆参数)。
103.具体地，根据前述方法200中的步骤220～270来对内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)进行椭圆检测的具体方法如下：
104.从内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)中随机获取预定数量个轮廓点。这里，预定数量大于3。在一个实施例中，预定数量可以为6。
105.判断预定数量个轮廓点中的任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值。在一个实施例中，第一距离阈值可以为288
°
。
106.如果大于第一距离阈值，则基于预定数量个轮廓点，拟合形成初始椭圆。
107.从内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)中随机获取下一个轮廓点，并判断下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值。
108.如果小于第二距离阈值，则确定内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值。
109.判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果大于第一覆盖角度阈值，则根据初始椭圆得到椭圆参数(第一椭圆参数/新的椭圆参数)。
110.这里，应当理解，根据前述方法200中的步骤220～270对第一内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到的即是第一椭圆参数。根据前述方法200中的步骤220～270对新的内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到的即是新的椭圆参数。
111.在一个实施例中，在从内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)中随机获取下一个轮廓点之前，还可以判断初始椭圆的长短轴尺寸及长短轴比例是否满足预定条件。如果满足预定条件，则从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点。
112.需要说明的是，关于对内孔轮廓点集合(第一内孔轮廓点集合/新的内孔轮廓点集合)进行椭圆检测，以得到相应的椭圆参数(第一椭圆参数/新的椭圆参数)的具体实现方式，可参见前文方法200中的描述，这里不再赘述。
113.综上，根据本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法200，基于预定角度步长从工件
的内孔图像上获取内孔轮廓点集合，从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点，判断任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值，如果大于第一距离阈值，则基于预定数量个轮廓点拟合形成初始椭圆。接着，从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，并判断下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值，如果小于第二距离阈值，则确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值，并判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果大于第一覆盖角度阈值，则根据初始椭圆得到椭圆参数。这样，根据本发明的技术方案，对现有的椭圆检测算法进行了改进，增加了多种判断条件，能够及时中止对错误椭圆的后续检测流程，有利于提高对轴孔类工件内孔轮廓的椭圆检测效率。
114.此外，本发明利用最大类间方差阈值分割方法，首先对内孔图像进行分割处理，得到高灰度值区域，进而，对高灰度值区域的灰度值进行大小排序，获取灰度值中值，并根据灰度值中值对高灰度值区域进行分割处理，以提取内孔轮廓。这样，根据本发明改进后的最大类间方差阈值分割方法，有利于提高对内孔图像的分割精度，以及提高从内孔图像中提取的内孔轮廓的精度，从而进一步提高对轴孔类工件内孔轮廓的椭圆检测精度。
115.根据本发明的基于轮廓恢复的椭圆检测方法300，通过从工件的内孔图像上获取第一内孔轮廓点集合，确定第一内孔轮廓点集合对应的覆盖角度范围及覆盖角度值，判断覆盖角度值是否大于第二覆盖角度阈值，如果否，则对第一内孔轮廓点集进行椭圆检测，得到第一椭圆参数，根据第一椭圆参数构建圆环，并利用最大熵阈值分割方法，从工件的内孔图像上提取第二内孔轮廓，随后，基于圆环截取第二内孔轮廓，得到待恢复轮廓区域。进而，从待恢复轮廓区域获取内孔的多个轮廓点，并与第一内孔轮廓点集合进行合并，得到新的内孔轮廓点集合，并根据上述方法200来对新的内孔轮廓点集合进行椭圆检测，得到新的椭圆参数，并将该新的椭圆参数作为最终椭圆参数。这样，根据本发明的技术方案，能够针对工件相对相机的位姿偏移较大而造成内孔轮廓丢失较多的情况，对内孔轮廓进行恢复，并对恢复后的新的内孔轮廓点集合进行椭圆检测，据此能够提高椭圆检测精度。
116.a9、如a1-a8中任一项所述的方法，其中，所述第一覆盖角度阈值为288
°
。
117.a10、如a1-a9中任一项所述的方法，其中，所述工件为轴孔类零件。
118.这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如可移动硬盘、u盘、软盘、cd-rom或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被所述机器执行时，所述机器变成实践本发明的设备。
119.在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，移动终端一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令，执行本发明的工件内孔轮廓的椭圆检测方法。
120.以示例而非限制的方式，可读介质包括可读存储介质和通信介质。可读存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在可读介质的范围之内。
121.在此处所提供的说明书中，算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与本发明的示例一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
122.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
123.类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。
124.本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
125.本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。
126.此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。
127.此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的元素所执行的功能。
128.如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
129.尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。

技术特征：
1.一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法，在计算设备中执行，包括：基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合；从所述内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点，所述预定数量大于3；判断所述预定数量个轮廓点中的任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值；如果大于第一距离阈值，则基于所述预定数量个轮廓点，拟合形成初始椭圆；从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，并判断所述下一个轮廓点到所述初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值；如果小于第二距离阈值，则确定所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值；判断所述目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果大于第一覆盖角度阈值，则根据所述初始椭圆得到椭圆参数。2.如权利要求1所述的方法，其中，在基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合之前，还包括：获取相机沿光轴方向采集的工件的内孔图像，以便根据所述最终椭圆参数确定所述工件相对于所述相机的位姿。3.如权利要求1或2所述的方法，其中，从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，包括：判断所述初始椭圆的长短轴尺寸及长短轴比例是否满足预定条件；如果满足预定条件，则从所述内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点。4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合，包括：利用最大类间方差阈值分割方法，对所述内孔图像进行分割处理，得到高灰度值区域；对所述高灰度值区域的灰度值进行大小排序，并获取灰度值中值；根据所述灰度值中值，对所述高灰度值区域进行分割处理，以提取内孔轮廓；基于预定角度步长，从所述内孔轮廓中提取多个轮廓点，得到内孔轮廓点集合。5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，确定所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值，包括：统计所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量；根据所述预定角度步长以及目标轮廓点的数量，来确定所有目标轮廓点的目标覆盖角度值。6.如权利要求5所述的方法，其中，在统计所述内孔轮廓点集合中到所述初始椭圆的距离小于第二距离阈值的目标轮廓点的数量之后，还包括：保存目标轮廓点数量最多的初始椭圆的椭圆参数。7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述预定数量为6。8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述预定角度为0.5
°
。9.一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储有程序指令，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执
行，所述程序指令包括用于执行如权利要求1-8中任一项所述的方法的指令。10.一种存储有程序指令的可读存储介质，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-8中任一项所述方法。

技术总结
本发明公开了一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法、计算设备及存储介质，方法包括：基于预定角度步长，从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合；从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点；判断任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值；如果是，则基于预定数量个轮廓点拟合形成初始椭圆；从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点，判断下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值；如果是，则确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值；判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值，如果是，则根据初始椭圆得到椭圆参数。根据本发明的技术方案，有利于提高椭圆检测效率和精度。测效率和精度。测效率和精度。


技术研发人员：刘坚 张杰 王华建 索鑫宇 周飞滔 金超群
受保护的技术使用者：湖南大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/24