[发明专利]工业结构化场景中机器视觉精确定位机械零件的系统

说明书

技术领域

本发明属于视频分析技术领域，具体涉及基于视频的工业化场景下机械零件的定位检测系统。

背景技术

随着科技进步及劳动力成本的提高，工业界对于自动化智能化的生产工具的需求不断增长，重复枯燥的零件分检工作可以交由智能软件控制的机器来完成，大大降低了企业对于劳动力的需求。同时，设计合理的自动化机械完全能以高精度、长时间地进行结构化场景中的重复工作，相比于人力优势明显，保证标准化产品的质量，减少人为失误造成的损失。

目前，除了人工方式对零件进行分检外，一些依赖流水线上特殊的结构使零件按特定方式排列，此类方式只能针对特定型号的零件，成本较高，如果改变了零件尺寸就可能要设计新的结构。利用视频分析，则只要求零件放置在简单背景中，给予适当的光照条件，对于不同零件，只要经过简单训练就能够识别，整个系统效率和精度都更高。

为了达到全自动化且高效率的系统目标，就要求分析和控制系统的实时性。单一传统图像处理方法用于高清图像时的性能往往不高，而图像分析是整个系统的关键部分。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够在工业结构化场景中精确定位机械零件，并可实时快速地给出分析结果的系统。

本发明综合多种图像分析技术，将不同方法有机结合，对输入的高清图像进行分析，进行零件定位和检测。

本发明提供的工业结构化场景中，精确定位机械零件的系统，包括：

一个安装在零件放置平台正上方、垂直于俯视平台的摄像头，用于拍摄被测零件的图像，并将拍摄图像实时传入计算机；平台使用单色作为画面背景；

一个与摄像头同方向的LED光源，用于摄像补光；

一台计算机，用于对实时传入的拍摄图像进行视频分析。

所述计算机上安装有处理软件系统，该处理软件系统包括软件界面启动模块2、摄像机标定与校正模块3、样本训练模块4，为摄像机标定与校正，为目标样本进行训练，为用户提供友好的界面。处理软件系统还包括图像分析模块5、通过通讯模块6；系统工作时级联图像分析模块5对零件进行精确实时的检测和定位，并通过通讯模块6将处理结果传输给执行器。

本发明中，系统在投入自动运行前要进行标定、校正和训练。具体来说，摄像机标定校正模块3在软件辅助下，使用棋盘格对摄像机进行标定，校正过程由标定与校正模块3对摄像头的设备误差和像素单位与单位间的关系进行标定，校正时需要将一个校正棋盘格放置于平台上，棋盘每格边长已知，通过校正算法就可以完成标定和误差修正。目标训练模块4在软件辅助下，完成对原型零件的特征提取和保存。训练过程由样本训练模块4对所要定位的零件进行学习，保存被训练零件的特征用于对标准化零件进行识别和定位。训练不需要额外的设备，只需要在系统的软件界面中完成。完成上述初始化工作后，系统就可以开始运行。

视频信号通过千兆网卡传输至计算机，摄像头驱动软件将数据经图像格式转换写入计算机内存中，图像分析模块5对内存中的图像数据进行分析，确定目标零件的位置信息，分析结果通过通讯模块6经网络数据报发布。

所述图像分析模块5包括如下子模块：初步图像前景分割模块51、连通区域分割模块52、交叉匹配模块53，其中：

初步图像前景分割模块51，用于对输入图像进行前景分割，以确定图像中目标物体的外形信息；

连通区域分割模块52，对前景进行连通区域分析，确定图像中的连通区域从而区分不同目标物，通过训练中得到的目标物外形及尺寸信息去除未经训练的目标物或噪声，输出的结果用来逐个精细匹配和定位；

交叉匹配模块53，根据已训练零件信息，对目标物进行级联匹配定位，并进行识别。

上述初步图像前景分割模块51，通过对一段时间无零件放置的场景的图像采集，利用中值近似方法进行背景建模，从而分离出后续出现在背景上的前景，通过色彩模型，有效去除弱阴影的干扰。

上述连通区域分割模块52，对前景二值图像进行形态学操作，找到连通区域，计算连通区域质心，可初步定位目标。

上述交叉匹配模块53，包括：主成分分析子模块531、模板匹配子模块532和交叉决策子模块533；先通过主成分分析子模块531（对于对称性低目标物），对目标物主成分进行分析，确定其主方向；然后由模板匹配子模块532利用训练时保存的零件图像进行相关性匹配；交叉决策子模块533根据匹配度高低确定对目标进行识别。