【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于盾構管片自動拼接的，尤其涉及一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位方法、系統、介質及設備。
技術介紹
1、隧道掘進機越來越多地用于隧道開挖。在隧道掘進機鉆孔過程中，自動化管片拼裝技術顯著提升了施工速度與質量。管片自動抓取是管片自動拼裝的首要環節，管片自動抓取的關鍵在于對管片進行精準的識別與定位測量。對管片進行抓取時，抓取的目標是管片螺栓，因此對螺栓的精確檢測定位至關重要。現有的管片自動抓取環節方法算法耗時較長，例如基于sift特征點匹配的管片螺栓位置提取算法，用于管片的定位，但該算法耗時較長。通過在螺栓頭表面貼附標識，通過檢測標識來定位螺栓，然而這種方法可能引入人為誤差。基于起吊螺栓上表面呈現圓形的特點，可以通過對螺栓表面的檢測來實現管片的定位。由于圓形在成像時除了垂直向下觀測時呈標準圓外，在其他角度都呈橢圓的形狀，因此可以利用橢圓檢測算法對螺栓進行檢測。
2、霍夫變換(hough?transform,ht)類算法是橢圓檢測常用的方法之一。標準霍夫變換(standard?hough?transform,sht)以其對圖像缺損和噪聲的魯棒性而著稱，但這種算法對計算機內存的需求較高。而隨機霍夫變換(randomized?hough?transform,rht)雖然計算速度快，但在處理重疊橢圓時可能會出現漏檢或誤檢的問題。優化方法如最小二乘法和遺傳算法在橢圓檢測方面的精度表現優異，但往往需要較高的計算資源，導致效率較低。在之前的關于橢圓檢測的工作中，當橢圓的弧段較多的情況時，算法的整體效率較低，并且當出現橢圓缺損
技術實現思路
1、本專利技術重點針對上述現有技術中存在的問題，提供一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位方法、系統、介質及設備。
2、本專利技術的第一方面，一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s100：采集原始盾構管片圖像，識別原始圖像中的感興趣區域，其中，感興趣區域為包含螺栓的區域；
4、步驟s200：基于canny算子對所述感興趣區域進行邊緣檢測獲取螺栓邊緣圖像；
5、步驟s300：對所述螺栓邊緣圖像進行邊界像素連接與線段擬合提取得到有效線段序列；
6、步驟s400：從所述有效線段序列中的有序線段中提取弧段，對所述弧段進行完整性判斷和同區域劃分，然后將屬于同一橢圓的弧段進行聚類得到候選橢圓弧和候選橢圓弧對；
7、步驟s500：從所述候選橢圓弧和候選橢圓弧對中提取對應有向邊界序列，采用直接最小二乘法對橢圓參數進行擬合得到多個橢圓；
8、步驟s600：獲取所述多個橢圓的縱坐標，并對所述多個橢圓的縱坐標進行對比分析，縱坐標最大的橢圓即為目標橢圓；
9、步驟s700：獲取所述目標橢圓的中心像素坐標，基于單目測量模型和點激光對所述目標螺栓的中心像素坐標進行轉換，獲取螺栓的實時位置。
10、優選地，所述步驟s100具體包括：使用相機采集原始盾構管片圖像，通過訓練深度神經網絡，來識別所述原始盾構管片圖像中的感興趣區域，具體采用ssd網絡對感興趣區域進行檢測。
11、優選地，步驟s200具體包括：
12、步驟s210：對所述感興趣區域圖像進行高斯濾波處理，使用3×3的高斯濾波器對所述感興趣區域圖像進行卷積操作；
13、步驟s220：通過對濾波后的圖像進行一階偏導數的有限差分計算，得到每個像素點在x和y方向上的偏導數fx和fy。然后，根據公式(1)和(2)計算該點的梯度幅度值g和梯度方向θ；
14、
15、θ＝arctan(fy/fx)?(2)
16、步驟s230：遍歷整個圖像，執行梯度幅值的非極大值抑制；
17、步驟s240：利用雙閾值對邊緣分布圖像進行檢測并進行邊緣連接，設定高低兩個閾值，將邊緣強度大于高閾值的點視為邊緣點，剔除小于低閾值的點，對于介于兩者之間的點視為弱邊緣點，利用8連通鄰域像素尋找周圍可連接到輪廓的邊緣，直至邊緣閉合。
18、優選地，所述步驟300具體包括：
19、步驟s310：基于邊緣像素鏈接技術，通過游程編碼和“8-鄰接”準則，對所述螺栓邊緣圖像進行自上而下、自左向右的掃描，將邊緣像素點連接成等效的邊緣序列；根據等效邊緣序列中像素點數和最小外接矩形對角線長度，進行多余邊緣序列的消除；
20、步驟s320：根據線段擬合算法，從螺栓邊緣中提取線段序列，用多段所述線段序列近似圓弧輪廓；同時，利用邊緣像素的末端和曲線交匯處的分叉點，來確定不同連通域的界限，將其劃分為若干個子集，設置閾值，排除長度較短的線段序列；
21、步驟330：根據所述圓弧輪廓上的凸起點像素與鄰近兩像素點構成的向量進行叉積計算，并引入z方向坐標，來判定線段的旋轉方向；若叉積的z值為正，旋轉方向被確定為逆時針；若叉積的z值為負，將對所述線段序列和有向邊緣序列執行逆序操作，確定方向的一致性。
22、步驟340：對所述線段序列中除去首尾兩點的所有連續點，計算三點間的空間向量積，根據所述空間向量積對凹點和角點進行判斷，基于判斷結果篩選所述有效線段序列。
23、優選地，所述步驟s400具體包括：
24、步驟s401:通過測量有效線段提取的弧段所形成的夾角來判定其完整性，將弧段的起點和終點以及中點相連，構建兩個向量，根據所述兩個向量的角度判斷圓弧越的完整性；
25、步驟s402:進行同區域劃分，以待聚類圓弧的端點為起始點，發出兩條射線，方向與圓弧切線方向一致，由所述兩條射線及所述圓弧構成有效搜索范圍。
26、步驟s403：基于兩個約束條件來進一步判斷所述有效搜索范圍內的弧段是否與待聚類圓弧在同一橢圓；
27、其中，所述兩個約束條件具體包括：圓弧中心與弦中心的距離；擬合橢圓中心的距離。
28、優選地，所所述步驟s500具體包括：通過設定閾值k，計算邊緣像素點與擬合橢圓邊界之間的最短距離di，然后，對所有di＜k的邊緣像素點進行計數，計算其在總邊緣點數的比例ρ，若ρ＞60％，則該橢圓真實存在，最短距離di計算如下：
29、
30、式中，(xi,yi)表示一個邊緣像素點的坐標，(p,q)為擬合橢圓的中心坐標，θ表示擬合的橢圓的旋轉角度，r1和r2分別為長軸、短軸半徑。
31、優選地，所述步驟s700具體包括：依據單目相機的線性模型，通過所述點激光實時獲取抓取機構距離管片的垂直高度h，求出所述目標螺栓的實際位置坐標(xw,yw)，xw,yw的計算方式如下：
32、
33、其中，h為相機光心到物體平面的垂直距離，f為焦距，α為相機的固定角度，αx與ɑy分別為相機對x與y軸垂直視場的角度，vo-vq’表示o點與q’點的像距差，u(p’)-u0表示o點與p’點之間的物距差。
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【技術保護點】
1.一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟S100具體包括：使用相機采集原始盾構管片圖像，通過訓練深度神經網絡，識別所述原始盾構管片圖像中的感興趣區域，具體采用SSD網絡對感興趣區域進行檢測。
3.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟S200具體包括：
4.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟300具體包括：
5.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟S400具體包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S500具體包括：通過設定閾值K，計算邊緣像素點與擬合橢圓邊界之間的最短距離di，然后，對所有di＜K的邊緣像素點進行計數，計算其在總邊緣點數的比例ρ，若ρ＞60％，則該橢圓真實存在，最短距離di計算如下：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S700具體包括：依據單目相機的線性模型，通過所述點激光實時獲取抓取機構距離管片的垂直高度h，求出所述目標螺栓的實際
8.一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位系統，其特征在于，所述系統包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于橢圓檢測的管片螺栓檢測定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟s100具體包括：使用相機采集原始盾構管片圖像，通過訓練深度神經網絡，識別所述原始盾構管片圖像中的感興趣區域，具體采用ssd網絡對感興趣區域進行檢測。
3.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟s200具體包括：
4.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟300具體包括：
5.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述步驟s400具體包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s500具體包括：通過設定閾值k，計算邊緣像素點與擬合橢圓邊界之間的最短距離di，然后，對所有di＜k的邊緣像素點進行計數，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：肖艷秋，賀振東，劉潔，崔光珍，王鵬鵬，陳匯資，房占鵬，齊佳旗，陳志君，
申請(專利權)人：鄭州輕工業大學，
類型：發明
國別省市：
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