[发明专利]一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，属于图像处理、视觉目标检测技术领域。

背景技术

目前许多已经提出的工件位姿检测方法，主要有基于特征匹配的检测方法、基于几何参数的检测方法以及基于颜色空间的检测方法。上述的方法中，特征的提取对光照条件要求很高，在光照不理想的情况下会产生很多伪特征，识别率较低。此外，上述几种方法一般还需要建立模板数据库，再通过复杂的计算与已知模板进行匹配，这不仅增加了存储空间，而且匹配消耗时间较多，往往不能满足自动化生产实时性的要求。

发明内容

目的：为了克服以上不足，考虑现实情况的需求，本发明提出一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，利用视觉获取工件的图像信息并快速的识别其姿态信息，从而实现实时性的自动化生产。

本发明的技术方案如下：

一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，包括如下步骤：

(1)工件图像获取，通过相机获取工件图像；

(2)对步骤(1)获取的工件图像进行预处理操作，包括图像灰度化、图像阈值分割和图像滤波去噪；

(3)对步骤(2)预处理后的工件图像进行几何特征获取，包括轮廓的获取、筛选内外轮廓、计算外轮廓中心点和定位内轮廓最小面积外接矩形；

(4)根据步骤(3)获取的几何特征进行姿态识别，包括寻找内轮廓特征关系点、根据外轮廓中心点和内轮廓特征关系点求解图像坐标系下工件姿态角；

(5)根据步骤(3)计算的外轮廓中心点和步骤(4)求解的工件姿态角来确定工件的位置和姿态。

优选地，所述步骤(1)采用CMOS相机进行图像采集，其分辨率为1280*1024。

优选地，所述步骤(2)中的图像阈值分割是指根据设定的阈值，将灰度图像转化为二值图像。

优选地，所述步骤(2)中所述的图像滤波去噪是指采用两次开闭形态学操作去除二值图像上的孔洞。

优选地，所述步骤(3)中几何特征获取包括以下步骤：

5a)轮廓的获取与筛选：获取以点集方式表示的轮廓序列集，选取轮廓的面积作为主要特征，通过设置合适的阈值，提取工件的外轮廓S₁、内轮廓S₂；

5b)寻找外轮廓中心点：基于区域形心法来定位步骤5a)提取的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)：

其中，(X_c,Y_c)为外轮廓S₁的中心坐标点，I(i,j)为二值图像在点(i,j)处的像素值；

5c)定位内轮廓S₂的最小面积外接矩形：采用旋转卡壳算法，先找出内轮廓S₂沿图像坐标系两个坐标轴方向的四个极值点，然后在极值点对应的坐标轴平行线所限定的矩形区域内，以任一条轮廓外切线为边构造外接矩形，并计算其面积,最后沿顺时针方向旋转切线，不断构造新的外接矩形，选定面积最小者作为内轮廓S₂的最小面积外接矩形。

优选地，所述步骤(4)中姿态识别包括以下步骤：

6a)寻找特征关系点，计算步骤3)所得的最小面积外接矩形的边长中点坐标，记为{P_left,P_right,P_top,P_bottom}，然后分别以其为圆心，以各中点所在的矩形边长的长度的α倍为半径画圆，其中α为常数，选取工件内轮廓S₂被四个圆截取的四个轮廓局部边缘点集序列{S_left,S_right,S_top,S_bottom}，特征函数为：

其中，点点集序列(X_j,Y_j)为点集序列S上的点，N为S所包含点的数量。