[发明专利]一种圆形及类圆形视觉检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于圆形及类圆形视觉识别相关领域，属于物体及工件自动视觉技术领域，更具体地，涉及一种圆形及类圆形视觉检测方法及系统。

背景技术

随着镜头和计算机技术的高速发展，视觉检测在生产生活中的应用越来越多，现有的对圆识别的方法，有准确度较高的基于霍夫变换的霍夫圆检测及其衍生方法，但霍夫圆检测本身对圆的完整程度要求较高，对于不够规则的类圆难以检测，另外其计算量大，占用内存大，对小型智能设备负载过大，所需时间较长，无法在识别数量较大的情况下完成快速地识别，不能满足运动中拾取球体、快速检测大批量零件等应用要求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种圆形及类圆形视觉检测方法及系统，由此解决现有视觉检测方法中对圆拟合程度要求高以及检测效率低的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种圆形及类圆形视觉检测方法，包括：

(1)对获取的待检测图像进行平滑去噪处理得到预处理后图像；

(2)由所述预处理后图像中的亮度梯度在所述预处理后图像中跟踪边缘，并对边缘进行筛选，二值化得到所述预处理后图像的边缘二值图像，其中，所述边缘二值图像中包含各待检测物体的边缘信息；

(3)将所述各待检测物体的边缘信息存储于链表中，其中，同一个待检测物体的边缘点位置信息位于同一组链表中；

(4)对于任意一组目标链表，随机选取初始点，获取距离所述初始点最远的目标点，将所述初始点与所述目标点连线的中间点作为所述目标链表对应的待检测物体的准圆心点；

(5)根据所述目标链表中的每个点到所述准圆心点的距离求取所述目标链表对应的待检测物体的方差，若所述方差小于预设阈值，则确定所述目标链表对应的待检测物体为圆形或类圆形。

优选地，步骤(4)具体包括：

(4.1)对于任意一组目标链表，随机选取第一初始点(x，y)，其中， x表示横坐标，y表示纵坐标；

(4.2)遍历所述目标链表中的坐标点，比较每个点(x_i，y_i)到所述第一初始点(x，y)的距离(x_i-x)*(x_i-x)+(y_i-y)*(y_i-y)，将距离最大的点作为第一目标点，将所述第一初始点与所述第一目标点之间的第一中间点作为所述目标链表对应的待检测物体的第一准圆心点；

(4.3)若所述第一准圆心点不满足预设精度需求，则继续随机选取第二初始点，将所述第二初始点与距离所述第二初始点最远的第二目标点之间的第二中间点作为第二准圆心点，直至选取的准圆心点满足所述预设精度需求；

(4.4)取所有准圆心点的坐标的平均值作为目标准圆心点坐标值。

优选地，在步骤(5)中的方差表示为：

其中，N表示所述目标链表中的坐标点的个数，P_r表示准圆心点，P_j表示所述目标链表中的任意一点，r表示所述目标链表对应的待检测物体的半径，且r²＝distance(P₀,P_i)，P₀表示初始点， P_i表示距离P₀的最远点，对于任意两点P_q与P_m之间的距离表示为： distance(P_q,P_m)＝(x_m-x_q)²+(y_m-y_q)²。

优选地，所述方法还包括：

若所述方差小于预设阈值，则获取所述目标链表对应的待检测物体边缘包含的区域的颜色均值，若所述颜色均值满足预设要求，则确定所述目标链表对应的待检测物体为圆形或类圆形。

按照本发明的另一方面，提供了一种圆形及类圆形视觉检测系统，包括：

预处理模块，用于对获取的待检测图像进行平滑去噪处理得到预处理后图像；

边缘处理模块，用于由所述预处理后图像中的亮度梯度在所述预处理后图像中跟踪边缘，并对边缘进行筛选，二值化得到所述预处理后图像的边缘二值图像，其中，所述边缘二值图像中包含各待检测物体的边缘信息；

存储模块，用于将所述各待检测物体的边缘信息存储于链表中，其中，同一个待检测物体的边缘点位置信息位于同一组链表中；