[发明专利]基于LabVIEW的运动工件分拣方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉技术的工件分拣方法，包括以下步骤：

1）视频流的图像处理算法，用该算法从采集的视频当中检测出运动中工件的位置和姿态；

2）摄像机的标定算法，用该标定算法将运动工件在摄像机图像中的像素坐标转化为世界坐标系中工件的物理坐标。

3）摄像机的径向畸变校正算法，用以消除因广角镜头引入的图像的径向畸变。

4）卡尔曼预测算法，用以对运动工件的位置进行预测，获取无时滞的工件位置。5）工件的类型识别算法，当工件从传送带上经过时，摄像机采集工件图像，对工件类型进行识别，便于分类。

6）机械手的运动控制方法，包括轨迹规划方法，轨迹控制方法，使机械手可以选择最优路径，快速地分拣工件。

2.根据权利要求1所述的视频流的图像处理算法，其特征在于检测运动工件位置的背景差分法和检测工件姿态的方法，包括以下步骤：

1）对所采集的视频流进行背景建模：

acc(x,y)=α*image(x,y)+(1-α)*acc(x,y)

其中image(x,y)为当前帧，acc(x,y)为背景模型（初始化为0），α为背景更新率，其范围为0-1，系统选取α=0.15。

2）分离前景帧图像，检测出工件位置：

frimage(x,y)=image(x,y)-acc(x,y)

其中frimage(x,y)为前景帧。

3）将彩色图片进行灰度处理。

4）用检测工件竖直方向和水平方向所占的最大距离，判断工件的姿态趋于竖直还是水平。若趋于竖直姿态则选取从左向右边缘检测；若趋于水平姿态则选取从上往下边缘检测。检测在所选方向上梯度值超过阈值的点，对这些点进行直线拟合，计算出角度。

3.根据权利要求1所述的摄像机的径向畸变校正算法，其特征在于用线性回归(LR)的方法拟合出了摄像机的径向畸变矩阵。包括以下步骤：

1）建立径向畸变校正模型。

u′=a00+a10u+a01v+a11uv+a20u2+a02v2v′=b00+b10u+b01v+b11uv+b20u2+b02v2]]>

式中：(u,v)为参考点的图像坐标，(u',v')为参考点畸变校正后的图像坐标，a_st、b_st为校正系数，s、t=0,1,2。

2）获取12个参考点校正前后的图像坐标，求取径向畸变矩阵。