[发明专利]一种应用于智能激光切割的扫描图像识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用于智能激光切割的扫描图像识别方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

常用激光切割方法有示教机械手切割和激光视觉传感切割。对于不同形状工件的切割都需要进行繁琐的示教或者编程来获取加工信息，效率往往不高。

图像识别是对存储图片信息中的特征进行计算机的再确认过程。图像识别技术能让计算机代替人眼对存储图像进行快速高效的特征识别。图像识别常用方法是模型匹配。根据匹配模型的不同分为模板匹配模型、原型模型和区别性特征。目前形状识别最常用的方法有边缘检测和直方图匹配。模型匹配的方式识别效率高，识别精准度高，但必须事先知道所识别对象的特征并建立匹配模型或者匹配库。若识别对象的形状尺寸不确定则该类方法并不适用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提出一种应用于智能激光切割的扫描图像识别方法。

本发明的技术方案如下：

一种应用于智能激光切割的扫描图像识别方法，包括如下步骤：

（1）、对预先放在扫描仪上的切割工序图纸进行扫描，设置扫描仪ppi分辨率，扫描获得1:1彩色图片；

（2）、将扫描获得的工序图片进行图像预处理后，再提取出切割轮廓曲线和尺寸信息。

上述步骤（2）中切割轮廓曲线的提取步骤如下：

（2a）、扫描仪扫描的彩色图片分为两部份，分别为红色图纸比例值部分、黑色切割轮廓线；

（2b）、根据RGB值分割出红色比例值，识别图纸比例；

（2c）、将红色图纸比例值部分的RGB值设置为（255255255），即变为白色，并将像素RGB值转换为灰度值；

（2d）、图像增强：将图像灰度值低于100的像素块灰度值设置为0；图像灰度值高于100的像素块灰度值设置为255；

（2e）、对图像必进行滤波，此时的图像除实线部分的灰度值为0之外，其余部分灰度值皆为255；

（2f）、遍历图像中所有单位像素，提取出灰度值为0且周围八个像素存在灰度值为255的单位像素作为轮廓点，判断提取的轮廓点邻域四个像素点中是否存在两个其他轮廓点，若是则为轮廓点，若否则将该点剔除轮廓点；此时提取的这些单位像素集合为粗实线的内外两条轮廓线，且两条轮廓线由单位像素两两连接而成；

（2g）、从两条轮廓线中分别任意选取一个单位像素作为起始点，从起始位置按一定方向将两条轮廓线上的点分别进行排序。

上述步骤（2）中切割轮廓曲线的尺寸信息的步骤如下：

（3a）、分别求出内外轮廓线各个像素点的近似导数值；

（3b）、顺序选取外轮廓像素点，对比其附近内轮廓的点的近似导数值，选其中导数值最接近的一个作为配对点，将配对点像素坐标（x,y）、（x1,y1）分别求和取平均值得其连线的中点作为粗实线轮廓线的离散像素点坐标（X,Y）。

上述步骤（2e）中滤波的采用傅里叶方法，步骤如下：

（4a）、将图像从空间域转换到频率域，高频位置表示噪点或者图像边缘位置；

（4b）、从高频位置出发将灰度值为0的像素进行区域增长，根据各区域点数判断使图像噪点区域还是实际轮廓实线部分；

（4c）、将噪点区域的点灰度值设为255。

本发明所达到的有益效果：

该图像识别技术通过边缘检测识别出需要加工的轮廓线，并通过特定的算法提取出有序的离散化点坐标。该图像识别技术不需要事先已知图像的形状特征，也不需要建立匹配模型，并且适用于各种不规则形状的轮廓线识别。

将该图像识别技术与激光切割相结合，通过扫描仪直接获取加工信息，省去了激光切割的示教以及编程过程，提高了产品的智能化程度和生产加工效率。

附图说明

图1是扫描仪所描图纸获得的图片；

图2是扫描图片经图像处理所得图片；

图3是扫描图片经图像处理所得轮廓粗实线的像素示意图；

图4是单位像素及其领域8个像素的示意图；

图5是经图像处理所得粗实线内外像素轮廓示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，一种应用于智能激光切割的扫描图像识别方法，包括如下步骤：

（1）、对预先放在扫描仪上的切割工序图纸进行扫描，设置扫描仪ppi分辨率，扫描获得1:1彩色图片；