CN1187715C - 在机械目视测量系统中自动识别故障的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

在机械目视测量系统中自动识别故障的一种方法和装置。提供了一种机械目视为基础的方法和跟踪系统的改进的自诊断的能力。该方法和装置使得跟踪操作性能有效，并探测电子噪声，环境污染等引起的性能劣化。建立和存储了系统目视的靶的数学模型。在视场中形成靶的图象，识别靶的基准点。图象的靶的探测的基准点的形心位置与数学模型中的基准点的形心位置比较。在一个基准点模糊或污染时，它的几何特征(形心，亮度，边缘的平滑度，面积或形状)不同于该特征的真实的或理想化的值。在偏差超过预定标准，或它的性质与理想的不同时，表示探测的基准点的值被废弃。如果留下的探测的基准点数目低于预定的阈，则显示一个报警信息或产生一个错误。因此，当性能变坏到一个预设定的允许范围外的故障被探测到时，做出故障的标记，以引起注意，并显示一项建议的校正行动。

Description

在机械目视测量系统中自动识别故障的方法和装置
技术领域
本发明涉及机械目视测量系统，例如，三维计算机化轮位对准系统。本发明特别涉及在机械目视测量系统工作中自动识别由电子噪音，环境污染或其他问题引起的故障的方法和装置。
背景技术
具有相机的机械目视测量系统用在很多地方。例如，使用一种计算机辅助的三维机械目视对准装置和相关的对准方法，机动车的车轮可以在一个对准台上对准。靶安装在要对准的车轮上。对准装置的相机目视靶，并形成靶的图象。在装置中的一个计算机分析靶图象，确定轮的位置，引导操作人员正确地调节轮以实现准确对准。
在机动车的三维对准中用的方法和装置的例子包括：美国专利5,943,783，“测定机动车轮对准的方法和装置”；美国专利5,809,658，“在机动车轮的对准中用于校准相机的方法和装置”；5,724,743“测定机动车轮对准的方法和装置”；和5,535,522，“测定机动车轮对准的方法和装置”。这些参考文件中说明的装置有时称为“三维对准器”或“对准器”。
对准器的一个商业实施例是Snap-on Tools公司的一个单位，阿肯色州Conway的John Bean公司在市场上供应的Visualiner 3D。
为了测定机动车轮的对准，这个3D对准器使用相机目视固定到轮上的靶。每个靶包括用于确定靶位的多个标志(基准点)。对准器的正确操作要求对准器产生一个图象，并在任何给定时间识别在靶上的大多数基准点。
但是，这些对准器一般安装在汽车的厂房中或其他固有的肮脏环境中。技术人员通常操作靶时会使靶变得肮脏。油脂、圬物或其他污染物或沉积在靶上，使得靶上的一个或多个基准点模糊。而且，对于具有浮动挡栅或相机的对准器，这些挡栅或相机的移动能够引起相机处在仅能够见到靶的某一部分的位置，因此仅形成靶的一个不完全的图象。
在一个当前的方法中，如果因为圬物、其他污染物或基准点的模糊或靶的阻挡，对准器不能够识别靶的足够基准点，就不能够确定靶的位置，并使得工作停止。虽然这个方法确保对准器是在准确目视靶的基础上工作的，但缺点是操作人员不是总能够确定对准器停止工作的原因。特别是，对于确定工作停止的原因，操作人员不能从对准器获得充足的信息。这个对准器简单地停止工作，因此工作人员会认为对准器出了故障，而事实上是污染的靶是故障的根源。在故障涉及到靶的阻碍或浮动挡栅或相机的没有对准时，操作人员会目视检查靶，但是不能够确定对准器不工作的原因，或会不正确地认为对准器硬件或软件出了问题。
基于上述原因，显然在这方面需要一种装置和方法，它提供在机械目视测量系统中的故障的自动识别。
特别需要一种对准器，它能够识别故障，如电子噪音，靶的环境污染等，向操作人员报告关于故障的信息，使得能够采取补救措施。还需要一种对准器，它能够根据探测出的故障来建议操作人员应采取的补救措施。
发明内容
通过以下的说明，上述的需要和目的将会变得明了。本发明实现了这些目的，在第一方面本发明包括：一种自动识别机械目视测量系统的操作故障的方法和装置。实施例中提供了基于机械目视的方法和跟踪系统的改进的自诊断能力。这些方法和装置赋予跟踪操作的有效性能，探测可能由电子噪音，环境污染等引起的性能劣化。
为实现本发明的目的，提供一种探测机械目视测量系统故障的装置，它包括：存储器，用于存储由相机形成的靶的图象，所述靶具有多个基准点；数据处理器，它与存储器耦接并具有存储的指令，在被数据处理器执行时，所述的指令使得数据处理器执行如下步骤：形成步骤，根据所述图象产生和存储一些值的列表，所述值表示探测到的靶的基准点；确定步骤，将代表探测的基准点的值与多个第二值比较，所述第二值表示靶的存储模型中的靶的真实基准点；选择性舍弃步骤，根据上述确定步骤，从所述列表中选择性地舍弃不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；当少于第一预定数目的探测基准点保留在列表中时，使用所述机械目视测量系统产生一个报警信息。
为实现本发明的目的，提供一种用于检测机械目视测量系统故障的方法，所述系统包括一个具有多个基准点的靶，以及靶和基准点的存储的图象，所述方法包括以下步骤：形成步骤，根据图象建立并存储一些值的列表，所述值表示探测的靶的基准点；确定步骤，将探测的基准点与表示在靶的存储模型中的靶的真实基准点的多个值进行比较；选择性舍弃步骤，从表中选择性地舍弃那些不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；当少于第一预定数目的基准点保留在所述列表中时，用所述机械目视测量系统产生一个报警信息。
为实现本发明的目的，提供一种计算机辅助的机械目视机动车轮位的对准装置，它包括：相机，用于形成靶和靶上的多个基准点的图象；存储器，用于存储由相机形成的图象；数据处理器，它与存储器耦接并具有存储的指令，在被数据处理器执行时，所述的指令使得数据处理器执行如下步骤：形成步骤，根据所述图象产生和存储一些值的列表，所述值表示探测的靶的基准点；确定步骤，将探测的基准点与表示靶的存储模型中的靶的真实基准点的多个值比较；选择性舍弃步骤，从表中选择性地舍弃不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；当少于第一预定数目的探测基准点保留在表中时，使用所述机械目视测量系统产生一个报警。
建立和存储了由所述系统目视的靶的数学模型。一个靶在视场中成像，靶的基准点被识别。成像的靶的被探测的基准点的形心位置与在数学模型中的基准点的形心位置比较。在一个基准点被模糊或污染时，它的几何特征(如形心，亮度，边缘的平滑度，面积，或形状)不同于该特征的真实或理想值。在偏差超过预定的标准时，或它的性质不同于理想的时，代表探测的基准点的值被废弃。如果探测的基准点的剩余数目在一个预定的容许值以下时，显示一个报警信息，或产生一个错误。因此，在探测到一个使得性能减低到预定的容许度外的故障时，标记出故障以引起注意，并显示建议的校正行动。
在一个实施例中，提供了探测机械目视测量系统的故障的方法，所述系统包括带有多个基准点的靶，以及靶和基准点的存储的图象。所述方法包括步骤：产生和存储一个数值表，所述数值代表基于图象探测的靶的基准点；将探测的基准点与多个值进行比较，后者代表靶的存储模型中的靶的真实的基准点；从所述表中选择性地除去不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；以及在少于第一预定数目的探测基准点保持在表中时，利用机械目视测量系统产生一个报警信息。以下的说明和权利要求将使得本发明的特征明了。
附图说明
在附图中通过例子说明本发明，并非限定，其中相同的符号表示相似的部件。
图1是三维机动车对准系统的的顶视示意图；
图2是可在一个实施例中使用的对准靶的顶视图；
图3A是定位基准点和靶的过程的流程图；
图3B是图3A的过程中的进一步的步骤的流程图；
图3C是图3B的过程中的进一步步骤的流程图；
图4A是确定靶是否具有故障的流程图；
图4B是图4A的过程中的进一步步骤的流程图；和
图5是可以实施一个实施例用的计算机系统的框图。
具体实施方式
现说明机械目视测量系统工作过程中自动识别故障的方法和装置。下面的说明阐明了几个特定细节，为的是提供本发明的彻底理解。业内人士明了，可以脱离这些细节实施本发明。在其他一些情况，在方框图中说明了公知的一些结构和装置，是为了避免不必要地使得本发明难以理解。
在优选实施例中，在机械目视测量系统工作中自动识别故障的方法和装置，提供了以机械目视为基础的方法和跟踪系统的改进的自诊断能力。所述方法和装置赋予跟踪工作的有效性，并且探测可由电子噪音，环境污染等引起的劣化。建立和存储了所述系统目视的靶的数学模型。靶在场中成像，靶的基准点被识别。成像的靶的探测到的基准点的形心位置与在数学模型中的基准点的形心位置比较。在一个基准点被模糊或污染时，它的几何特征(如形心，亮度，边缘的平滑度，面积，或形状)不同于该特征的真实或理想值。在偏差超过预定的标准或它的性质不同于理想的时，代表探测的基准点的值被舍弃。如果探测的基准点的剩余数目在一个预定的容许值以下时，显示一个报警信息，或产生一个错误。因此，在探测到一个使得性能减低到预定的容许度外的故障时，标记一个故障以引起注意，并显示建议的校正行动。
在多个维数中可以发生偏差，例如，靶的斑点大小，斑点形状，相对于配合斑点(sister blob)的伸长轴，相对于邻近斑点的局部图案的从X和Y位置的偏离，和在整个的靶图案中匹配的斑点的数目。各维数的偏离该单独测量，并运算综合产生一个噪音矢量。相对于一个警告阈值对所述噪音矢量评价，以确定是否出现了严重的问题。对每个图象重复所述过程，并独立地做出测定。图象定期和周期性地从相机输入。
在一个实施例中，本发明为汽车轮对准器提供自动诊断能力。各实施例也可以与其他以目视为基础的测量、跟踪和监控系统配用。一般来说，本发明与观察无源或反光的靶或物体的跟踪设备一起使用时最有用。一个优选实施例是按照上面引述的专利658和522中说明的对准器执行的一个或多个计算机程序、处理过程或规程的形式实施的。
在一个特定实施例中，将对准器编程以确定靶何时被污染，并在多于预定数目的基准点的位置不能够确定时，停止工作。例如，在一个实施例中，将对准器编程，在任何一个靶的33个基准点中的少于25个基准点被工作中的系统识别时，停止工作。如果第二预定数目(例如29)或更少的基准点在任何一个靶上可见到时，系统向工作人员产生一个报警信息，通告系统将要失效，靶必须清洁，但是允许继续操作。
在另一个特定实施例中，配置系统以检查在目视场中的可能由一个物体或在靶上的灰尘或圬物的故障引起的障碍。系统测量在观察的实际靶和理想靶的内存储模型之间的光学偏差。这些偏差指示，例如由电子成像器的故障或噪音，在靶上的圬物或异物，在相机镜头上的圬物或异物，固体或气体的障碍或在相机和靶之间的遮蔽等引起的脱落或障碍的故障。
在另一个实施例中，系统还提供一种工具，帮助工作人员辨别故障的各种类型和位置。这些功能是使用图象映射和靶的模型化技术实现的。如上面引述的的专利522所述的，在正常操作时，测量和跟踪靶的姿态和位置。系统将每个目视的靶和它的基准点的图案，相对于一个存储在存储器中的相应的理想化的模型图案相比较。在存储的理想的和目视的靶之间的偏差被计算和测量。在大小低于预定警告阈值的某些维(方向)的偏差被认为是不重要的，不引起告警信号。
各实施例可以与在本文参引的下述美国专利中说明的对准器结合使用：美国专利5,943,783“测定机动车轮的对准的方法和装置”，美国专利5.809,658，“在机动车轮对准中使用的校准相机的方法和装置”，美国专利5,724,743“测定机动车轮的对准的方法和装置”和美国专利5,535,522等。
图1是一个计算机辅助的三维机动车轮对准系统(对准器)110的某些部件的顶视图。对准器110具有一对固定的、隔开的相机/光源子系统122和124。用于轮对准的提升斜坡111上的一个四轮车由四个轮112，113，114和115支撑。在通常情况，坡台111包括枢轴板(未示出)，以帮助至少前轮改变方向。
一个上部结构96包括固定在柜117上的一个水平延伸的梁116。柜117可以包括多个容纳工具、手册、零件等物的抽屉118。另外，柜117可以包括一套直立的刚性的腿或其他支撑结构。
柜117也可以形成对视频监视器119和输入键盘120的支撑。计算机32连接到监视器119和键盘120，并可以位于柜117内或其他的位置。计算机32在一个或多个存储程序的控制下工作，后者执行在文件中说明的过程和方法。所述程序一般是在车间内安装对准器110前预装的。
左侧和右侧相机和光源子系统122和124(“相机/光源子系统”或“相机”)安装在梁116的各端上。梁116的长度选择得足够将相机/光源子系统定位在要用所述系统对准的任何车辆的侧面外。梁和相机/光源子系统122，124的位置在车间地面125上足够高，以确保车辆左侧上的两个靶90L，92L都在相机总成122的视场内，并且在车辆右侧上的两个靶90R，130都在相机总成124的视场内a即，各相机的位置高度足以使得它们对后靶的视线在对前靶的视线上方。当然，这也能够通过选择梁116的长度实现，使得各相机在前靶外侧并具有对后靶的清晰的视像。
相机/光源子系统122，124的细节在上面引述的专利公开中说明了，例如在专利‘658的图10和正文中。简要地说，在梁116内安装的每个相机/光源子系统122，124包括一个发光装置，它包括多个发光二极管(LED)光源，后者在一个孔的周围成阵列，适合的摄像机的输入镜头通过所述孔伸出。在优选实施例中的光源阵列包括64个发光二极管(在图中为了简明起见仅示出较少的数目)，后者提供围绕相机镜头的同轴照明的强光源，以保证从靶反射最大量的光。为了区别其他的可能输入到相机的光源，一个匹配发光二极管的光谱的窄带滤光片可以设在镜头前。虽然可以使用任何适当类型的摄像机，但是根据本发明的优选实施例使用一种CCD装置。这个相机具有适合于本应用的分辨力。
根据这个实施例，包括一个轮缘夹紧装置128和一个靶标130的靶装置126安装在每个轮上。一个适用的轮缘夹紧机构在美国专利5,024,001“车轮对准轮缘夹紧爪”中介绍了。如在下面详细说明的，优选的靶标具有至少一个平面的反射光表面，它上面有多个可观察到的几何配置的反光靶元件132。这样的靶表面可以形成在靶标的一个或多个侧面上。使用中，每个靶位于车轮上的定向必须使得靶元件在相机/光源子系统中的至少一个的视场内。
表示被对准的车轮的计算机产生的准三维图象，可以在计算机32的程序的控制下在视频监视器119上显示出，同时用适当的标记表现探测的对准。另外，字母数字的和/或图案的提示可以显示，以引导技术人员按要求调节各种车轮的参数，使对准符合预定的规范。这些功能是由计算机32的程序实现。适合用作对准器110的市场上的产品的例子是阿肯色州，Conway，John Bean公司供应的Visualiner 3D。
图2是可以在实施例中用作靶90L，92L，90R，130的对准靶150的顶视平面图。
靶150是根据优选实施例的一个靶的例子，包括多个反射光的圆形的靶元件或彩色光点或白色反光材料，所述材料位于在刚性的基底的较不反射或暗色表面上方的阵列中。适用的反光材料包括NipponCabide Industries USA售的NikkaliteTM 1053产品，3M公司售的ScotchliteTM 7610和Reflexite公司的D66-15xxTM。
靶150包括多个圆点，使得确保足够的数据输入可以由相机抓住，即使在操作时将几个靶元件弄污或不能完全探测到。根据这个优选实施例，一个已定义的靶包括彼此相对(在0.0002英寸内)精确定位的约30个圆点。作为特定例子，在图2的靶可以包括28个圆点，每个具有一个单位的面积，很准确地定位在12×12平方英寸的网格上。另外，具有1.5单位面积的四个点和具有2单位面积的一个单个点关键性地位于阵列内。如果使用具有多个不同面积测量值的点，并且面积测量值和具有不同面积测量值的点的关系是已知的和预先存储的，那么点的精确尺寸和间隔是不重要的。
在这个配置中，操作中，每个相机122，124观察实际的靶90L，92L，90R和130。计算机32接受相机形成的图象，并在程序的控制下产生靶的存储的图象。在存储器中，计算机32还具有对理想的靶(靶模型)的图象的预定的数学表示和对相机系统(相机模型)的数学表示。其结果，计算机32能够产生一个图象(假想图象)的表示并存储在存储器中，它是在通过相机模型观察已由靶模型产生的，仿佛靶模型和相机模型是实际的靶和相机。然后计算机能够将假设的图象与相机122，124通过观察实际的靶90L，92L，90R，130形成的存储的图象做比较。
通过数学移动代表模型化靶的数学位置的值，直到所述数学位置和投影的点的方向与在实际图象中的实际靶的点成一直线时，能够获得位置和方向的信息。一个已定义的靶的数学操纵直到它的取向与图象相同时，这个操纵被称为“配合靶”。一旦这个配合完成可很精确地知道靶的位置和取向，例如0.01英寸和0.01度内。能够获得这样的准确度是因为形成的靶有很严格的公差，并且这个设计能够测量很多点，例如从每个带有50个探测边像点的30个左右的基准(点)测量到的1500点。而且，使用子象素内插使测量的准确度增大到相机的象素分辨率外。
靶一般是用光刻工艺制造，以限定点的边界，并确保在亮的和暗的区域之间的鲜明转变，以及在靶面上的几个靶元件的准确和可重复定位。靶面也可以覆盖玻璃或其他的保护层。应注意的是，因为从一个具体的靶获得的所有信息对那个靶是唯一的，所以用于对准汽车用的几个靶不需要相同，事实上可以是不同组成和尺寸的。例如，使用较大的后靶对于补偿与相机的距离的差别是方便的。
图3A是定位基准点和靶的过程流程图。图3B和3C是在图3A过程中的进一步步骤的流程图。图4A是确定靶是否具有故障的过程流程图。图4B是图4A的过程中的进一步的流程图。在一个实施例中，图3A，3B，3C，4A和4B的步骤是以图1的计算机32存储并执行的一个或几个计算机程序、过程或子程序的形式实施的。
见图3A，在框300，建立和存储一个数学模型，所述模型表示靶的理想的图象。在执行实施图3A的过程的计算机程序时，通常进行框300的各步骤。例如，数学模型限定在形成程序的整体部分的数据文件或数据值中，或使用其他的机构，以使得在所述程序开始和执行时它是可利用的。数学模型定义了靶的基准点的尺寸、位置和间隔，例如图2示出的此类的一个靶150。
在框302，例如使用相机122，124形成靶的图象。探测的图象存储在存储器中，如主存储器或一个在计算机32内的磁盘存储器单元。如果相机30正观测靶150，那么探测的图象包含从靶150的基准点反射光点的一个或多个图象。在过程中的该时刻，不知道是否任何光点实际上是靶的基准点。因此，为了说明的方便，在探测图象中的光点称为“探测的基准点”或“斑点”。
在框304，为探测图象中的每个探测的基准点或斑点产生并存储一个形心值。在本文中，“形心”是指在探测的基准点或斑点中的一点，它的坐标与具有均匀厚度和密度并与探测的基准点或斑点边界相同的薄板的质量中心一致。框304也可以包括建立和存储代表斑点主轴线和斑点的面积或尺寸的值。可以使用在美国专利5,809,658中描述的形心计算方法。
在框306，根据形心值，应用预定的测试来确定斑点是否代表一个有效的探测基准点。在一个实施例中，预定的测试确定斑点的面积是否大于一个预定的尺寸并小于一个第二预定尺寸。每个靶基准点的相对尺寸和具体的基准点与相邻基准点的相对距离，是已知的并作为在框300中建立的数学模型的一部分存储在对准器的存储器中。因此，可以根据与数学模型表示的基准点的预期尺寸的偏离，或依据它们的形心值与数学模型表示的形心的预期位置的偏离，确定探测的基准点是有效的。在预确定的测试中，如果它的值在值的正常范围外，一个斑点的数据被舍弃或忽略。
也可以进行其他的测试，以确定在图象中的斑点是否代表一个有效的基准点。例如在一个测试中，只有当斑点的外周如通过检验表示斑点和靶背景的象素边界所检测到的那样相对平滑或均匀外凸，并且具备所有落入该系统期望公差内的符合要求的几何特性时，才确定斑点为有效的基准点。在一个实施例中，仅当它的探测的边缘突出一个象素或不高于与斑点的边缘相切的假想线时，才认为斑点是有效的探测的基准点。可以使用的其他的测试，例如，探测一个斑点的过度的偏心度，或斑点在探测的图象中的过分倾斜。偏心度是表示斑点不圆的一个量，即椭圆或“压扁”。倾斜表示偏心的斑点的主轴线。
在框308，根据框306的测试的结果，建立并存储代表有效的探测的基准点的斑点列表。表中的每个项目包括识别一个有效基准点的信息，并包括尺寸和形心的信息。可以在主存储器中，以记录数据结构的链接表的形式，或数据存储的其他适合的形式存储所述表。
在框310，根据尺寸存储所述表，使得最大的探测基准点位于表的顶部。框310可以包括确定表中的每个探测的基准点的面积值，计算一个中间的面积值，和假设中间的面积值等于基准点152的一个单位的面积。另外，通过扫描该列表来识别探测最大的探测基准点。见图2，大基准点156具有小的基准点152的面积的200％(2X)。基准点154具有为小的基准点152的面积150％的面积(1.5X)。因此，在分类的表中的最大的探测基准点被假定为靶150形式的靶的基准点156。然后检验其余的探测的基准点，确定它们是否与靶中的其他基准点的预期尺寸一致。例如，如果存在与最大的基准点相邻的尺寸为150％的四个(4)基准点，则推想这些邻近的基准点与基准点154相对应。
在框312，根据定位靶的一个或多个关键基准点，该过程确定靶是否已定位。在一个实施例中，基准点156，154被当成关键基准点，并且如果它们位于一个规定的图案中，如一个五点或星形排列中，则该过程确定在探测图案中已发现靶。可以使用预定的标准，在规定的图案中定位关键的基准点。例如，在一个测试中，与基准点154相应的三个(3)探测的基准点必须大约在第一直线中对准。两个探测的基准点必须落入与大基准点156相交的第二直线中，并且这两个直线必须使它们的中点相交在一个共同点上。如果这些预定的标准被满足，那么就认定了该靶。
如果预定标准未满足，那么认为最大的斑点是假的或不代表靶150的最大的基准点156。因此，该过程将测试表中的下一个最大的斑点，确定它是否代表最大的基准点156。为此，控制指向图3C的框320。在框320，代表当前最大斑点的信息从表中舍弃。在框322，该过程测试作为进行框320的舍弃操作的结果，斑点表是否是空的。如果是，无须考虑的其他的斑点，过程采取步骤以获得一个新的图象，并尝试探测在新图象中的基准点。假设相机设定或用于在框302中形成图象的光照明程序是不正确的。因此，在框324，调节对准器的照度的设定。例如，相机/光源子系统122，124的增益被增加或降低，或相机/光源子系统122，124的光源在打开(选通时间)时的时间周期增加或降低。然后控制指向框302，以新的照度设定形成一个新图象，并重新尝试识别基准点和靶。
用框320，322和324和302代表的循环过程可以不限定地重复，直到成功地识别一个靶。另外，也可以预定的次数重复该过程，在这之后可能产生一个错误状态。错误状态可以涉及在视频监视器119中产生一个错误信息。另外，错误状态也可以涉及在监视器119向操作员显示一个提示，要求他检查靶和相机的位置并在进程完成时提供使用者的输入。根据使用者的输入，控制可以指向框302，该过程可以重新尝试识别靶和基准点。
如果框322的测试是假的，即如果列表含有可能代表最大基准点的其它候选斑点，那么在框328，选择在表中的下一个最大的斑点。然后控制指向步骤312，以重新尝试识别其他基准点和靶。
在框312的步骤是成功的时，该过程确定探测的基准点中的五个(5)与靶150的基准点154，156和150相对应。在框314和316，根据五个关键的基准点的位置，并通过应用一个非透视的配合过程，确定尽可能多的其它基准点的定位。
在透视情况下，将成像系统数学建模为一个“针孔摄相机”。在三维靶标上的所有的点通过图象平面投影到单个点上。在靶上的点被投影到图象平面上的点的二维坐标，由一个数学表示式的比率给出，所述数学表示式包括在靶上的点的三维坐标和说明靶相对于相机的位置的参数。这些参数是Xt，Yt，Zt，pitcht，rollt和yawt。配合包括调节这些参数，以将在图象平面上的投影的点和在实际的相机图象上的相应的测量点之间的距离的平方和最小化。这个过程通常被称为最小二乘方配合。因为透视投影包括项的比例，发现最好的拟合参数要求一个重复的过程。作为一个第一近似方法，假设靶较大，离相机远。此时，作为参数函数的比例的分母项的改变与在分子项的改变相比是小的，并且分母项能够近似为一个常数。采用这个近似法，能够通过简单的数学计算确定将距离的平方合最小化的参数值，而不在重复过程中要求的重复计算中确定。这个近似法，它产生接近正确的参数起始值，以在更准确的反复投影配合中使用，被称为非透视配合。
一旦获得非透视配合，能够计算所有其他基准点的投影。因此，根据五个大的基准点156，154的位置，该过程计算其余的基准点的位置。例如，检验探测的基准点的表，将与每个探测的基准点的相关的位置信息与在靶中的基准点的预期的位置比较。该位置由框300中产生的数学模型表示。位置与预期的位置一致的任何探测的基准点、被指定为有效的探测的基准点。
其结果，在理想情况，靶的所有的基准点被定位并且表中的所有的探测的基准点被指定为有效的探测的基准点。实际中，可以定位靶中五个和最大数目的基准点之间的任何数目的基准点；在过程达到框316时，总是定位五个最大基准点，并且根据相机形成的图象，可以识别靶中的达到最大的数目的任何数目的基准点。在一个实施例中，靶中基准点的最大数目是33，但是也可以使用有或多或少的基准点的靶。
在框318，计算的靶的空间位置。最好是使用高水平的配合过程计算靶的空间位置。这个配合过程一般包括，根据预先确定的基准点的位置(“配合所述靶”，导致产生一个“配合的靶”)，在将靶与预期的空间位置一致的数学模型中将点投影；如从探测的图象和配合靶的模型产生的图象确定，将预期的投影点与在靶上的点的实际位置进行比较；和测量点的预期位置到实际位置的距离。在一个优选实施例中，使用均方根计算差值，因此称为RMS值。最好是在存储器中以象素的数量的形式表示的RMS值。例如，一个典型的差值是0.05个象素。探测的图象和配合的靶尽可能的接近对准。
因此，建立理论的靶位的数学模型，图象由实际位置形成，并且比较图象。理论上，模型精确吻合，理论位置和实际位置之间的没有象素差。然而，实际上，在一个靶含有很多基准点时(如33)，对准器几乎不可能计算模型的精确对准。因此，如图4A中框402所示计算每个有效探测的基准点目视位置和数学模型中的每个基准点的位置之间的差值。因为探测的基准点的表将是有效的，故要求平均的RMS值在预定的阈值下，如0.1象素。
现在假设一个圬物或其他的故障完全模糊了靶150的一个基准点152。如果这各现象发生，相机图象不包括对应模糊的基准点的斑点，所以在那个位置没有斑点形成形心、并被加到基准点的表中，或使用这个系统被处理，并且识别出在靶中的基准点的数目比最大数目少。下面进一步说明图4B的步骤，该步骤确定靶是否污染。即，是否很多的基准点被模糊，以致对准器不能够正常地工作。
现在，假设靶150的基准点152仅部分被圬物或其他污染或状态模糊或阻挡。在与部分模糊的基准点相应的探测的图象中的斑点的形心将具有一个计算的值，它偏离靶150的基准点152的真实的形心。如果在形心位置中的偏离量不足，使得斑点不符合上述框306的预定的标准，则需要其他的测量措施探测靶中的故障。
因此，在框404，对当前在表中的所有有效的探测的基准点，计算形心位置的平均差或偏差。在框406，识别表中具有最大的偏差或差值的有效探测基准点。因此，框406包括在表中探测的基准点中识别偏离最大的情况。在框408，如果基准点的偏差值大于预定的阈值或平均偏差值的预定的倍数，则从表中将它舍弃、忽视或标记出来并在以后的处理步骤中忽略。一个预定的容许值的例子是0.1，一个预定倍数值的例子是2。对这个例子，假设斑点列表包括一个有偏离值为0.3象素的斑点，而平均偏差值是0.06象素。这个斑点将被从表中舍弃，因为0.3象素大于0.12的第一阈(预定倍数2×0.06)，虽然0.12大于0.1的预定阈。现在假设一个斑点的偏离值为0.09象素，平均偏离值为0.04，这个斑点将不被舍弃，因为0.09小于0.1，尽管0.09大于0.08(2×0.04)。
在框410，重复框318，402，404，406和408的步骤，直到没有有效的基准点需要被舍弃。因此，所述过程重新配合靶，重新计算差值或偏差值，重新计算平均偏差值，并且如果满足上述的标准，还舍弃具有最大的偏差值的斑点。重复这个步骤，直到表中的所有的斑点满足标准。然后确定留在表中的基准点总数。
见图4B，框412，如果表中的基准点的总数是30或大于30，那么认为靶150是清洁的，或对准器是在正常的操作范围内，并可以继续正常操作对准器。
在框414，如果表中留有25-29个基准点，即如果发现任何一个靶具有25-29个非模糊的基准点，那么产生报警的信息，要求使用者或操作人员确定是否继续操作。在一个实施例中，报警的信息通告操作人员，靶脏了必须清洁，以确保正常操作。但是，允许继续操作。在一个优选实施例中，报警信息包括：一个箭头的图示，所述箭头邻近机动车的一个轮的图示，所述的机动车的车轮正在进行对准并且具有污染的靶；一个靶清洁的图示的表示；和一个要求操作人员回答“OK”或“Abort”的对话框。
如果操作人员选择“可以“，那么假设使用者清洁了靶，并如框418所表示的，本过程重复上述的过程。如果发现相同的靶或一个不同的靶仍是污染的，系统产生报警信息指出污染靶。如果操作人员选择“放弃”，那么系统进行正常对准操作，即系统认为操作人员做出指示系统忽略污染靶的故障的回答，继续操作。依从这个程序，因为在实践中发现，在靶中能够观察到25个或更多个基准点时，对准器的准确度被保持。
如框416所示的，如果24个或少于24个基准点留在表中，错误信息产生，对准器停止正常的操作。在一个优选实施例中，错误信息指示操作人员需要清洁靶，或在靶和相机之间的存在障碍，对准器停机。另外，错误信息也可以提示操作人员清洁靶和向使用者提供靶已清洁的输入提示，在此后，对准器可以恢复正常操作。
上面的描述说明，在过程探测到30个或30个以上基准点，25-29个基准点或24或少于24个的基准点的情况时，过程所采取的某一的相应反应。这些特定的数值(30，25-29或更少)代表具有33个基准点的一种实施例方式。但是，这些值不是关键的，可以使用不同的值，特别是关于那些具有或多或少的基准点的各种靶。
而且，如果其余的基准点均匀分布，使用比规定的数少的基准点，能够得到正常的对准器的操作。因此，对准器110能够继续工作直到很多的基准点模糊或不能目视到，以致对准器110不再能够计算靶的足够的配合。此时，均匀的分布意味着充分地跨越靶的可见的区域。
上述过程可以进行一次，如在一天的开始，或在对准器首次打开使用时，或在一天内重复，在对准操作当中重复等。在另一个实施例中，在操作人员的一个使用周期中，如在每个对准操作后，周期性进行此过程。在此实施例中，此过程可以用于监视靶的状态，使用中靶一旦被污染或由于相机或悬臂的位置造成靶的模糊，此过程会立即通告操作人员。在另一个实施例中，对准器被编程，以知道对准器的相机，悬臂和其他硬件的绝对或相对的空间位置。对准器跟踪这些部件与靶位置的比较位置，并且如果对准器确定靶被阻挡，对准器显示一个警告信息，请求操作人员除去障碍。
在另一个实施例中，系统建立当前的识别的基准点表和对每个靶识别的基准点的数目的计数，并存储在存储器中，以用来在对准器操作中连续地参考。如果系统探测识别的基准点的计数在预定的时间期间突然数目大幅减少，所述系统报告一个非靶污染的错误，因为这样的变化不可能是由于污染靶造成的，更为可能的是由于相机或悬臂的错误定位或阻挡造成的。相反，如果每个靶的目视的基准点数量在一个预定的长时间(如4小时)内逐渐降低，那么系统确定一个污染靶可能是问题的原因，并产生一个适当的建议信息。
在另一个实施例中，产生和存储一个日志文件，其记录指示过程的探测状态。在另一个实施例中，在每天开始阅读日志文件，以确定前一天是否发现了污染靶，并且未被清洁。对于确认上述故障探测过程的结果，这个信息是有用的。
图5是计算机系统500的框图，说明本发明的实施例，计算机系统500可以用来安排计算机32的一些或全部计算机的设置，或安排与计算机32的联系的一个外部计算机或工作台的设置。
计算机系统500包括用来信息交换的总线502或其他通信机构，和连接总线502的处理器504，它用来处理信息。计算机系统500也包括主存储器506，如随机访问存储器(RAM)或其他动态存储装置，它连接总线502，用来存储信息和由处理器504执行的指令。在处理器504执行指令时，主存储器506也可以用于存储临时变量或其他中间信息。计算机系统500还包括与总线502连接的只读存储器508(ROM)或其它静态存储器，用来储存存储器504的信息和指令。设置并连接到总线502的存储装置510，如一个磁盘或光盘，用于存储信息和指令。
计算机系统500可以经由总线502连接到一个显示器512，如一个阴极射线管(CRT)，向计算机的使用者显示信息。输入装置514包括字母数字和其它键，与总线502连接，用于向处理器504传达信息和选择指令。另一类使用者输入装置是光标控制516，如鼠标、跟踪球或光标方向键，以向处理器504传达方向信息和选择指令，并控制显示器512上的鼠标移动。这个输入装置一般在两个轴线中具有二维的自由度，即第一轴线(如X轴)和第二轴线(如Y轴)，它使得装置能够在平面上确定位置。
本发明涉及到计算机系统500的使用，它用在机械目视测量系统中自动识别故障。根据本发明的一个实施例，在机械目视测量系统中的自动识别故障由与处理器504相响应的计算机系统500提供，处理器504执行主存储器中的一个或多项指令的一个或多个序列。这些指令可以从另一个计算机可读媒体，如存储器510，读入到主存储器506中。执行主存储器506中的指令顺序的引起处理器504进行此处所述的过程。在另一个实施例中，可以使用硬连线电路代替或结合软件指令，而实施本发明。因此，本发明的实施例不限于硬件电路和软件的任何特定的结合。
本文中使用的术语“计算机可读媒体”指参与向处理器504提供执行的指令的任何媒体。这种媒体可以采取很多形式，包括非易失媒体，易失媒体，和传输媒体，但不限于此。非易失媒体包括光盘或磁盘，如存储装置510。易失媒体包括动态存储器，如主存储器506。传输媒体包括同轴电缆，铜线和光纤缆，其中包括由总线502组成的导线。传输媒体也能够采取声波或光波的形式，如在无线电波和红外线数据通信产生的那些波。
计算机可读媒体的通常形式包括软盘，硬盘，磁带或其他任何磁性媒体，CD-ROM，其他任何光媒体，穿孔带，纸带，任何带有孔图象的其他物理媒体，RAM，PROM，和EPROM，PLASH-EPROM，其他任何存储芯片或盒式磁带，如下所述的波载，或其他任何计算机可读的媒体。
多种形式的计算机可读媒体可以执行传输处理器504的一个或多个指令。例如，指令开始可以装载在遥控计算机的磁盘上。遥控计算机能够将指令装入它的动态存储器中，使用调制解调器通过电话线发出指令。计算机系统500的局部调制解调器能够通过电话线接收数据，并使用红外线发送器将数据转换成红外线信号。红外线探测器能够接收红外线信号输送的数据，并且适当的电路能够将数据置于总线502上。总线502将数据送往主存储器506，处理器504从后者处取回并执行指令。在处理器504执行前或后，主存储器506接收的指令可以有选择地存储在存储装置510上。
计算机系统500也包括一个与总线502连接的通信接口518。通信接口518提供连接网络链路520的双向数据通信，链路520连接局域网522。例如，通信接口518可以是综合服务数字网络(ISDN)卡或调制解调器，向相应类型的电话线提供数据通信连接。作为另一个例子，通信接口518可以是一个局域网(LAN)卡，向兼容的局域网(LAN)提供数据通信连接。也可以使用无线链路。在任何这样的实施方式中，通信接口518发送并接收载有各种信息的电子、电磁或光信号。
网络链路520一般通过一个或多个网络向其他数据装置提供数据通信。例如，网络链路520可以通过局域  522向主机524，或向由因特网服务提供者(ISP)526操纵的数据设备提供连接。ISP526又向现在统称为“因特网”528的万维数据通信网提供数据通信服务。局域网522和因特网528都使用载有数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。通过各种网络的信号，和在网络链路520上的并通过通信接口518的信号，向计算机系统500载入、载出数字数据，它们是传输信息的载波的典型形式。
计算机系统500能够通过网络，网络链路520和通信接口518发出信息，接收包括程序码的数据。在因特网的例子中，服务器530可以通过因特网528，ISP526，局域网522和通信接口518为应用程序传输一个请求码。根据本发明，这样一个下载应用为机械目视测量系统中的自动识别故障作准备，如本文所述。
接收的码可以由处理器504在它被接收时执行，和/或为了以后执行，存储在存储器装置510中，或其他的非易失存储器中。计算机系统500可以获得载波形式的应用码。
在另一个实施例中，设置一个车轮服务装置。电子相机观测到一个或多个靶。所述相机连接一个机械目视系统，后者接收靶的图象，并使用所述图象测量靶的位置和状态。所述机械目视系统由以下部分构成：一个或多个靶；一个电子摄像机，一个照明光源，一个含有视频数字化仪的图象分析计算机，一个处理器，一个存储器，和一个输出装置。在优选实施例中，输出值通过VGA/SVGA显示器传递给技术人员或操作者，VGA/SVGA显示器连接靶的位置和诊断的信息。在显示器上用图案和文本显示读数和诊断。一个驱动器或马达能够由所述的输出随意控制，如自动或半自动运动控制。
每个靶用专有的视觉可识别的形式印刷，如星群或星环。在机械观测系统中存储圆环形数学模型。模型匹配图案并且位置和状态数据被析取。在一个优选实施例中，圆环由反光材料制造。
虽然在此介绍了反光靶，但是系统也同样可以带有漫反射图案靶和有源靶或内部自照明靶。
靶位置和状态表示为一个(X，Y，Z，Pitch，Roll，Yaw)矢量。矢量的数据在视频监视器显示，也向外部设备通信，用于数字控制，机械人制导和精确对准应用。
在优选实施例中，机械目视仪类似于Jackson的美国专利5,943,783“测定机动车轮对准的方法和装置“中介绍的那种方法。
在正常操作时，靶由机械观测系统目视上定位，它们的位置和状态在VGA/SVGA显示器上显示。测量靶的可视部分(星环系统)，计算它们在三维空间的位置。所述位置为(X，Y，Z，Pitch，Roll，Yaw)或(X，Y，Z，Camber，Toe，Roll)形式的多维矢量。
这里表示出一种理想的(几何上完美的)靶的可见特征。将理想模型相对于相机模型投影，它能被转换成一个合成图象。这个转换考虑相机和靶的几何特征和以及它们相对彼此的位置和角度的关系。
在这个模型中，靶的位置表示为相对于相机的(Xt，Yt，Zt，Pitcht，Rollt，Yawt)。完全坐标系中心可以定在相机的中心上。参数(pitchc，rollc，yawc)说明相机取景线的角度方向。相机模型也包括它的取景和图象形成特征的说明，其中包括景场(以度数表示)、图象大小(象素)和场景深度。
一旦建立相机和靶模型，则系统准备开始操作。给定一个测量或理论的相机位置和靶位置，然后模型预测相机图象的外观。
在给定的理想的无干扰的环境下，预测的理想图象表示相机预期会见到的情况，在优选实施例中，预测的图象具有与输入的图象相似的特征(从实际相机中摄取)。然后理想图象与析取位置信息的输入图象比较。
缺陷(flaw)定位器在亮度领域将预测图象规格化，以匹配输入图象的强度。然后它运算比较预测图像和输入图象，并建立一个供显示的缺陷图。文献中说明这类图象运算过程。缺陷图仅含有偏离理想图象的图象，所以在没有缺陷时它是空白的。
在理想情况，输入图像和预测是相同的。两个因素能引起它们之间的差别：
1.参数偏差，模型参数不匹配实际环境。必须设定参数以匹配环境。
2.环境偏差，某物在模型中并不存在的实际环境中存在与否。容易定位和识别环境偏差是本发明的主要价值。
环境偏差可以由雾、多尘的空气、相机视场的阻挡，破裂的靶(部分遗失)、在靶上的圬物等引起。在没有装置诊断和识别环境偏差性质的情况下，一个非技术人员很难发现并校正它们。这个实施例提供一种装置，操作人员能够借助文字快速地发现和并用文字校正环境问题。
下面说明通过系统的一个典型的图象流动程序。第一说明涉及正常的未阻挡的情况，第二说明涉及到环境阻挡的情况。
在操作的第一方法中，靶在Y轴中(roll axis)旋转170度，在距靶3英尺外正常目视下，在理想的状态获得靶的输入图象。靶位置析取器处理这个图象，计算“最配合“的位置。在此时，位置的析取在Xt＝0，Yt＝0，Zt＝0，pitcht＝0，rollt＝+170，yawt＝0位置处产生探测方位(相对于相机)。这个位置信息提供给图象预测器模型，后者将所述靶几何投影到一新的合成图象中。
不意外的是，合成的预测图象很近似于上述原始输入图象。输入图像和预测图象都提供给缺陷定位器，后者生成一个缺陷分布图。
因为发现图象是相同的，故缺陷分布图是空白的。这表示在图象的整个表面上没有缺陷。这也是人们所期望的，因为环境的状态是理想的，所以模型的假设保持真实。
由于没有问题，不需要诊断，所以没有信息和诊断显示。
在图象存在缺陷时，获得靶的一个输入图象。靶的位置析取器处理这个图象，计算“最佳配合”位置。靶位置析取器在Xt＝0，Yt＝0，Zt＝0，pitcht＝0，rollt＝0，yawt＝0处，产生一个相对于相机的探测方位。这个位置信息被提供给图象预测器模型，它将靶几何投影到一个新的合成图象中。
输入图像和预测图象都提供给缺陷定位器，后者生成一个缺陷分布图。因为预测图像与原图象显著不同，缺陷分布图突出显示差别区域。缺陷分布图含有一个标记区域，它在图象中为可见的白色区域。对于在一定环境下的操作，应用一定图象处理缺陷分布图，以除掉虚假的噪音，这是有利的。例如，在相机的焦点可能不精确的环境中，一个低通滤光片或形态腐蚀滤光片能够起减小假噪音含量的作用。
数量上测量缺陷区域的表面面积，并与预定的阈(ATHRESH)比较。如果表面面积小于预定的阈，那么判断操作是可接受的。这是正常的非异常的情况，操作不中断地继续至下一个测量循环。
在测量的面积超过阈ATHRESH时，表示一个异常状态。这个状态表示并推断某环境影响干扰正常操作。现在的目标是定位缺陷，以便操作人员能够采取正确的措施。建立一个诊断图象并显示在视频监示器上。
在显示器上用一个可见的标记标出诊断状态。建立一个诊断图象，它包括颜色上与缺陷分布图重叠的原相机输入图象。重叠优选红色和粉红色。直接将从前一个步骤获得的缺陷分布图用作重叠。在上述例子中，原图象是纯黑白的，缺陷重叠显示出灰色。
在诊断显示建立并在显示器上呈现后，系统返回到它的正常测量或跟踪循环中。如上所述，每次测量循环测量、独立探测并显示输入图象中的任何缺陷。如果下一个循环中错误状态不再存在，那么诊断显示就不示出，并且通常由一个“正常操作”的显示代替。如果在下一个循环中又探测到错误状态，那么建立一个单独的最新诊断显示，并在视频监示器上更新显示。在连续的错误显示更新时，变化被做成为可见的。这使得操作人员能够立即见到所采取的任何校正行动的效果。
当一个错误状态在几次连续的测量循环中持续出现时，那么推断操作人员需要进一步的帮助。除了可见错误指示外，其他的帮助信息也可以向操作人员提供。
在此实施例中，最好是提供一种缺陷跟踪方式。在使用很高的对比度的靶(如反光的靶)时，最终的相机图象中的任何障碍均成为不可见的。然后仅通过不存在期望的靶特征，即可推断存在一个障碍。上述的机构将探测和定位遮敝物体的一部分，它实际阻挡靶的可见部分。在物体贴附到相机上时，操作人员很难定位和识别那个物体。这描述了诊断这类故障的一种附加机构。
这类故障包括相机视窗式镜头上的圬物、蜘蛛网或晃来晃去的物体、相机中的光位故障和固定图案的电子噪音。
故障已被标记出来，但是操作人员难于定位和识别造成故障的物体或原因时，操作人员可以调用缺陷跟踪方式。在这个方式中，保持诊断定位显示，并附加在视频监示器上。在缺陷跟踪方式被调用时，如上所述进行测量循环。差别是，在每个连续循环中，缺陷的分布图积累在单独的图象存储器中。这些分布图的附加和作为一个颜色重叠层显示。将靶在视场中移动时，探索并间接揭示模糊的不同方面。其效果是单独地监视相机成像器中的每个光位。在缺陷校正后，系统返回到它的正常的跟踪测量显示状态。
本说明公开的实施例适用于其他情况。特别是，这些实施例在任何机械目视测量系统中都是有用的。
在上述的说明中，已就特定的实施例说明了本发明。然而，不偏离本发明的广义精神和发明范围，明显能够做出多种修改。因此本说明和附图是为了说明而不是限定本发明。

Claims (17)

1.一种探测机械目视测量系统故障的装置，其特征在于，它包括：
存储器，用于存储由相机形成的靶的图象，所述靶具有多个基准点；
数据处理器，它与存储器耦接并具有存储的指令，在被数据处理器执行时，所述的指令使得数据处理器执行如下步骤：
形成步骤，根据所述图象产生和存储一些值的列表，所述值表示探测到的靶的基准点；
确定步骤，将代表探测的基准点的值与多个第二值比较，所述第二值表示靶的存储模型中的靶的真实基准点；
选择性舍弃步骤，根据上述确定步骤，从所述列表中选择性地舍弃不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；
当少于第一预定数目的探测基准点保留在列表中时，使用所述机械目视测量系统产生一个报警信息。
2.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述指令还使得数据处理器执行如下步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，该差值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与存储模型的形心值相比较的差值。
3.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述指令还使得数据处理器执行如下步骤：
在所述列表包含少于第二预定数目的探测基准点时，使用所述机械目视测量系统产生一个错误信息。
4.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述指令还使得数据处理器执行如下步骤：
当所述列表包含少于第二预定数目的探测基准点时，使用所述机械目视测量系统产生一个错误信息并终止机械目视测量系统的操作。
5.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述执行产生报警信息的步骤的指令还包括执行如下步骤的指令：
产生一个提示使用者清洁靶的信息；
接收使用者的输入；
响应使用者的输入，重复上述形成、确定和选择性舍弃的步骤。
6.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述执行产生报警信息的步骤的指令还包括执行如下步骤的指令：
产生一个提示使用者清洁靶的信息；
重复上述形成、确定和选择性舍弃的步骤；
当所述列表中含有探测的基准点数目等于或大于第二预定数目时，确定靶已被清洁。
7.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述指令还使得数据处理器执行如下步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，该差值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与和靶的实际基准点相对应的存储模型的形心值相比较的差值；
从所述列表中选择性地舍弃如下的表示探测的基准点的值，所述探测的基准点具有的差值大于一个预定阈值并大于平均差值的预定倍数。
8.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述指令还使得数据处理器执行如下步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，该差值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与和靶的实际基准点相应的存储模型的形心值相比较的差值；
识别具有最大差值的探测基准点中的一个基准点；
当所述差值大于一个预定阈值并大于平均差值的预定倍数时，从列表中选择性地舍弃表示具有最大差值的探测基准点的值。
9.一种用于检测机械目视测量系统故障的方法，所述系统包括一个具有多个基准点的靶，以及靶和基准点的存储的图象，所述方法包括以下步骤：
形成步骤，根据图象建立并存储一些值的列表，所述值表示探测的靶的基准点；
确定步骤，将探测的基准点与表示在靶的存储模型中的靶的真实基准点的多个值进行比较；
选择性舍弃步骤，从表中选择性地舍弃那些不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；
当少于第一预定数目的基准点保留在所述列表中时，用所述机械目视测量系统产生一个报警信息。
10.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，该差值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与和靶的实际基准点相对应的存储模型的形心值比较的差值。
11.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
当所述表包含少于第二预定数目的探测基准点时，使用所述机械目视测量系统产生一个错误信息。
12.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
当所述表包含少于第二预定数目的探测基准点时，使用所述机械目视测量系统产生一个错误信息并终止机械目视测量系统的操作。
13.根据权利要求9的方法，其特征在于，所述产生一个报警信息的步骤还包括步骤：
产生一个提示使用者清洁靶的信息；
接收使用者的输入；
响应使用者的输入，重复上述形成、确定和选择性舍弃的步骤。
14.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，所述平均值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与和靶的实际基准点相对应的存储模型的形心值相比较的差值；
从所述列表中选择性地舍弃如下的探测基准点的值，所述探测的基准点具有的差值大于一个预定阈值并大于平均差值的预定倍数。
15.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
产生一个提示使用者清洁靶的信息；
重复上述形成、确定和选择性舍弃的步骤；
在所述列表含有的探测基准点数目等于或大于第二预定数目时，确定靶已被清洁。
16.根据权利要求9的方法，其特征在于，还包括步骤：
确定每个探测基准点的形心；
确定一个平均差值，该差值表示与探测的基准点相关的多个差值的平均值，其中，每个差值表示探测的基准点的形心值与和靶的实际基准点相应的存储模型的形心值相比较的差值；
识别具有最大差值的探测基准点中的一个基准点；
当所述差值大于一个预定阈值并大于平均差值的预定倍数时，从列表中选择性地舍弃表示具有最大差值的探测基准点的值。
17.一种计算机辅助的机械目视机动车轮位的对准装置，其特征在于，它包括：
相机，用于形成靶和靶上的多个基准点的图象；
存储器，用于存储由相机形成的图象；
数据处理器，它与存储器耦接并具有存储的指令，在被数据处理器执行时，所述的指令使得数据处理器执行如下步骤：
形成步骤，根据所述图象产生和存储一些值的列表，所述值表示探测的靶的基准点；
确定步骤，将探测的基准点与表示靶的存储模型中的靶的真实基准点的多个值比较；
选择性舍弃步骤，从表中选择性地舍弃不能够满足预定标准的一个或多个探测的基准点；
当少于第一预定数目的探测基准点保留在表中时，使用所述机械目视测量系统产生一个报警。
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Families Citing this family (59)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0794706B2 (ja) * 1987-08-12 1995-10-11 名古屋油化株式会社 マスキング材および該マスキング材の成形型
US6498959B1 (en) * 2000-01-19 2002-12-24 Hunter Engineering Company Apparatus and method for controlling a mechanism for positioning video cameras for use in measuring vehicle wheel alignment
WO2001088836A1 (en) * 2000-05-18 2001-11-22 Commwell, Inc. Method and apparatus for remote medical monitoring incorporating video processing and system of motor tasks
US6912477B2 (en) * 2002-02-12 2005-06-28 Snap-On Incorporated Method and apparatus for determining ride height of a vehicle
US7302093B2 (en) * 2002-03-26 2007-11-27 Hunter Engineering Company Color vision vehicle wheel alignment system
WO2004029547A1 (en) * 2002-07-25 2004-04-08 Snap-On Technologies, Inc. Diagnosing malfunctioning wheel alignment system
US6871409B2 (en) * 2002-12-18 2005-03-29 Snap-On Incorporated Gradient calculating camera board
DE10307343B4 (de) * 2003-02-21 2005-10-06 Volkswagen Ag On-Board-Diagnosevorrichtung und On-Board-Diagnoseverfahren für Kraftfahrzeuge
ITFI20030138A1 (it) * 2003-05-15 2004-11-16 Fabio Boni Attrezzatura per rilevare le differenze di carreggiata
DE102004013441A1 (de) * 2004-03-18 2005-10-13 Beissbarth Gmbh Meßverfahren und Meßgerät zur Bestimmung der räumlichen Lage einer Radfelge sowie Fahrwerkvermessungseinrichtung
US7266420B2 (en) * 2004-04-03 2007-09-04 Gerald Walter Budd Automatic detection system for broken tools in CNC machining centers using advanced machine vision techniques
US7040029B1 (en) * 2004-12-01 2006-05-09 Hunter Engineering Company Method for detection of vehicle movement during wheel alignment measurement
US7796800B2 (en) * 2005-01-28 2010-09-14 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Determining a dimensional change in a surface using images acquired before and after the dimensional change
US8825444B1 (en) 2005-05-19 2014-09-02 Nanometrics Incorporated Automated system check for metrology unit
US7496216B2 (en) * 2005-06-21 2009-02-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Fingerprint capture
US8341848B2 (en) 2005-09-28 2013-01-01 Hunter Engineering Company Method and apparatus for vehicle service system optical target assembly
US7444752B2 (en) 2005-09-28 2008-11-04 Hunter Engineering Company Method and apparatus for vehicle service system optical target
US8126253B2 (en) * 2005-11-12 2012-02-28 Cognex Technology And Investment Corporation Automatically determining machine vision tool parameters
DE102005063051A1 (de) * 2005-12-29 2007-07-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur optischen Fahrwerksvermessung
US7647198B2 (en) * 2006-05-05 2010-01-12 Accenture Global Services Gmbh Action recognition and interpretation using a precision positioning system
US7313869B1 (en) 2006-07-18 2008-01-01 Snap-On Incorporated Vehicle wheel alignment system and methodology
DE102006041821A1 (de) * 2006-09-06 2008-03-27 Beissbarth Gmbh Verfahren zur relativen Positionierung eines Messgegenstands und eines Kraftfahrzeugs zu einem Messgerät sowie Messgerät und Fahrwerksvermessungseinrichtung
DE102006042308A1 (de) * 2006-09-08 2008-03-27 Beissbarth Gmbh Verfahren zum Auffinden eines Geometriedetails zur Bestimmung der räumlichen Lage einer Radfelge zu einem Messgerät sowie Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der räumlichen Lage einer Radfelge zu einem Messgerät
WO2008079748A1 (en) * 2006-12-20 2008-07-03 Cytyc Corporation Method and system for locating and focusing on fiducial marks on specimen slides
US7953247B2 (en) 2007-05-21 2011-05-31 Snap-On Incorporated Method and apparatus for wheel alignment
CN105373792A (zh) * 2007-05-21 2016-03-02 实耐宝公司 车轮定位的方法和设备
EP2636989B1 (en) * 2007-05-21 2017-04-19 Snap-on Incorporated Method and apparatus for wheel alignment
CN103453857B (zh) * 2007-08-31 2017-12-22 实耐宝公司 车轮定位系统和方法
US7855783B2 (en) * 2007-09-18 2010-12-21 Snap-On Incorporated Integrated circuit image sensor for wheel alignment systems
DE102008036759A1 (de) * 2008-08-07 2010-02-11 Esg Elektroniksystem- Und Logistik-Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Testen von Systemen mit visueller Ausgabe
US8103376B2 (en) * 2008-09-05 2012-01-24 Chung Yuan Christian University System and method for the on-machine 2-D contour measurement
EP2329221B1 (de) * 2008-09-12 2015-10-14 Robert Bosch GmbH Targetanordnung, satz von target-anordnungen und vorrichtung zur optischen achsvermessung
JP4530088B2 (ja) * 2008-10-30 2010-08-25 トヨタ自動車株式会社 車両停止状態の検出装置、検出方法およびアライメント調整装置
IT1399988B1 (it) * 2010-05-05 2013-05-09 Space S R L Con Unico Socio Sistema, e relativo metodo, di determinazione dell'allineamento delle ruote di un veicolo
CN102175261B (zh) * 2011-01-10 2013-03-20 深圳大学 一种基于自适应标靶的视觉测量系统及其标定方法
JP5850225B2 (ja) * 2011-09-07 2016-02-03 株式会社Ihi マーカ検出方法および装置
US8605949B2 (en) * 2011-11-30 2013-12-10 GM Global Technology Operations LLC Vehicle-based imaging system function diagnosis and validation
CN102673938B (zh) * 2012-05-07 2014-11-05 深圳市华星光电技术有限公司 一种滚轮传送装置及其检测滚轮转动同步性的方法
US9224205B2 (en) * 2012-06-14 2015-12-29 Qualcomm Incorporated Accelerated geometric shape detection and accurate pose tracking
CN102749210B (zh) * 2012-07-03 2015-09-23 深圳市元征科技股份有限公司 三维四轮定位仪测量方法
JP6207229B2 (ja) * 2013-05-14 2017-10-04 新明和工業株式会社 貨物自動車の中心線算定方法、及びその中心線算定施設
DE102013020947A1 (de) * 2013-12-12 2015-06-18 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Verfolgen eines Zielobjekts bei Helligkeitsänderung, Kamerasystem und Kraftfahrzeug
US11176655B2 (en) 2014-01-27 2021-11-16 Cognex Corporation System and method for determining 3D surface features and irregularities on an object
US10192283B2 (en) * 2014-12-22 2019-01-29 Cognex Corporation System and method for determining clutter in an acquired image
US10223589B2 (en) 2015-03-03 2019-03-05 Cognex Corporation Vision system for training an assembly system through virtual assembly of objects
WO2017062661A1 (en) 2015-10-06 2017-04-13 Snap-On Incorporated Wheel aligner with advanced diagnostics and no-stop positioning
US10452949B2 (en) 2015-11-12 2019-10-22 Cognex Corporation System and method for scoring clutter for use in 3D point cloud matching in a vision system
CN107124532A (zh) * 2016-02-25 2017-09-01 实耐宝公司 四轮定位仪及其电子系统、中央处理板和相机板
JP6588675B2 (ja) * 2017-03-10 2019-10-09 富士フイルム株式会社 画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US10817999B2 (en) * 2017-07-18 2020-10-27 Kla Corporation Image-based overlay metrology and monitoring using through-focus imaging
US11562505B2 (en) 2018-03-25 2023-01-24 Cognex Corporation System and method for representing and displaying color accuracy in pattern matching by a vision system
CN109827507B (zh) * 2019-01-22 2021-05-25 上海蔚来汽车有限公司 基于定焦距相机的视觉定位换电方法及换电系统
CN109737895B (zh) * 2019-01-29 2021-03-30 深圳市鹰眼在线电子科技有限公司 汽车车轮的定位设备、方法和计算机可读存储介质
DE102019102228A1 (de) * 2019-01-29 2020-07-30 Beissbarth Gmbh Mustertafel
JP7283246B2 (ja) * 2019-06-13 2023-05-30 株式会社タダノ クレーン
CN111401330B (zh) * 2020-04-26 2023-10-17 四川自由健信息科技有限公司 教学系统及采用该教学系统的智能镜
US11568567B2 (en) * 2020-07-31 2023-01-31 Zebra Technologies Corporation Systems and methods to optimize performance of a machine vision system
CN113218328A (zh) * 2021-04-14 2021-08-06 中国建筑土木建设有限公司 基于三维激光扫描的设备检修方法、装置、设备及介质
CN115442579A (zh) * 2021-06-04 2022-12-06 同方威视技术股份有限公司 机器人及其控制装置和方法、以及车辆底盘图像生成系统

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0680403B2 (ja) * 1985-06-03 1994-10-12 日本電信電話株式会社 移動体位置姿勢計測方法
US4891762A (en) 1988-02-09 1990-01-02 Chotiros Nicholas P Method and apparatus for tracking, mapping and recognition of spatial patterns
IL125217A (en) * 1990-12-04 1999-10-28 Orbot Instr Ltd Apparatus and method for microscopic inspection of articles
US5586058A (en) * 1990-12-04 1996-12-17 Orbot Instruments Ltd. Apparatus and method for inspection of a patterned object by comparison thereof to a reference
US5218648A (en) 1990-12-17 1993-06-08 Hughes Aircraft Company Constellation matching system and method
US5535522A (en) 1992-09-04 1996-07-16 Jackson; Bernie F. Method and apparatus for determining the alignment of motor vehicle wheels
US5724743A (en) 1992-09-04 1998-03-10 Snap-On Technologies, Inc. Method and apparatus for determining the alignment of motor vehicle wheels
JPH06258051A (ja) * 1993-03-06 1994-09-16 Taiyo Yuden Co Ltd マーク検出方法
EP0635803A3 (en) 1993-06-18 1995-06-07 Omron Tateisi Electronics Co Image processing method and apparatus.
US5809658A (en) 1993-09-29 1998-09-22 Snap-On Technologies, Inc. Method and apparatus for calibrating cameras used in the alignment of motor vehicle wheels
JPH08192337A (ja) * 1995-01-10 1996-07-30 Hitachi Ltd 位置合わせ方法
US5768421A (en) 1995-09-12 1998-06-16 Gaffin; Arthur Zay Visual imaging system and method
US5969246A (en) * 1995-10-10 1999-10-19 Snap-On Technologies, Inc. Apparatus and method for determining axial stability
JP3330826B2 (ja) * 1996-09-09 2002-09-30 シャープ株式会社 画像処理装置
JPH10180848A (ja) * 1996-12-26 1998-07-07 Sekisui Chem Co Ltd 押出成形品の品質管理システム
JP3436126B2 (ja) * 1998-04-15 2003-08-11 松下電器産業株式会社 シートの認識マーク
US5969753A (en) 1998-04-24 1999-10-19 Medar, Inc. Method and system for detecting errors in a sample image

Also Published As

Publication number Publication date
CN1340179A (zh) 2002-03-13
KR100722489B1 (ko) 2007-05-29
US6323776B1 (en) 2001-11-27
CA2352188C (en) 2010-02-23
JP2003520947A (ja) 2003-07-08
CA2352188A1 (en) 2001-06-28
AU1817601A (en) 2001-07-03
KR20010113704A (ko) 2001-12-28
EP1155384A1 (en) 2001-11-21
HK1041737A1 (zh) 2002-07-19
WO2001046909A1 (en) 2001-06-28
EP1155384B1 (en) 2014-04-30

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