[发明专利]一种基于二进制特征匹配的遮挡工件识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种工件识别方法及装置，特别是关于一种基于二进制特征匹配的遮挡工件识别方法及装置。

背景技术

机器人在工业装备制造中应用广泛，在工业生产中发挥了巨大作用。机器人既可用于加工、装配、搬运、分拣等单调繁琐的重复性工作，又可用于焊接、喷涂、激光加工、压力铸造等对人体有害的工艺操作。使用机器人不仅能节约人力、降低工人劳动强度、提高生产效率、降低生产成本，而且生产的产品质量稳定。将机器视觉技术引入机器人控制中，使机器人能模拟人类视觉认知和判断的功能，通过获取现场图像，基于一定的图像处理和模式识别技术实现目标识别、分拣等，可极大提高机器人的智能化水平。

工件识别是机器视觉应用于工业领域的关键技术之一，目的是将一种类型的工件从其它类型的工件中区分出来。在机械加工、装配、分拣等自动化生产环节中，都需要先对工件进行识别，但遮挡问题是工件识别过程中具有挑战性的问题。在工业生产线或工作台上，工件的摆放位姿不固定，多个工件之间常存在遮挡，摄取的工件图像信息不完整，导致工件识别准确度显著下降，甚至无法识别，导致生产效率的降低。

现有的工件识别中的问题如下：

1)Liu W，Wang P，Qiao H.Part-based adaptive detection of workpieces using differential evolution.Signal Processing，2012，92(2):301-307.

中提出一种部分遮挡工件的检测方法，其基本思路是：利用基于形状划分的方法，将模板工件的完整轮廓划分成多个子轮廓，根据它们的辨别力赋予不同的权重，然后用差分演化方法实现遮挡工件的检测和定位。该方法检测结果的准确性依赖于轮廓分段的合理性，适用于轮廓变化比较多的工件，而对于轮廓变化比较少的工件，其检测精度较低，适用性较差。

2)Liu M Y，Tuzel O，Veeraraghavan A.Fast object localization and pose estimation in heavy clutter for robotic bin picking.The International Journal of Robotics Research，2012，31(8):951-973.中提出一种适用于遮挡工件识别设备及方法，其基本思路是：利用多角度曝光摄像头拍摄图像，计算出工件边缘的深度信息，然后利用快速形状匹配算法，实现工件识别和姿态判定。以上两种方法设备复杂，成本较高；数据获取和处理过程复杂，计算量较大。

3)Wang X H，Fu W P，Zhu D X.Research on recognition of work-piece based on improved SIFT algorithm.International Conference on Electronic Measurement&Instruments，Beijing，China，20091:417-421.中提出一种基于改进SIFT(Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)算法的工件识别方法。其基本思路是：利用SIFT算法获取图像在平移、旋转、缩放和遮挡等情况下的稳定特征，应用棋盘距离和街区距离的线性组合取代欧氏距离，并采用动态减少计算距离过程中所涉及的特征数目来提高算法的效率，有效的解决了遮挡工件的识别问题。该方法利用SIFT算法提取特征点和生成特征描述子的过程复杂，计算量大；特征描述子用浮点数表示，内存占用量大，匹配速度低。