[发明专利]一种基于机器视觉软件的图像处理方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉软件的图像处理方法，包括步骤：图像获取、方向指示、标定图像、定位图像、坐标修正、拟合、IO、图像队列、二维码识别。本发明针对传统检测功能的有限性以及检测效果的差异，基于机器视觉软件的图像处理系统从机器视觉软件对硬件系统的依赖性、对象或特征的精确定位、完整的工具集、图形接口、未来升级、图像预处理、视觉系统与运动系统的集成、通用接口方面做了很多完善，减少了对硬件系统的依赖，具有很大的可移植性。

技术领域

本发明涉及图像处理方法领域，尤其涉及的是一种基于机器视觉软件的图像处理方法。

背景技术

现有技术中，图像处理软件作为机器视觉系统的重要组成部分，主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供光学字符识别、边缘、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种处理方法简单、图像检测精准、能简化视觉系统与其他主控程序的融合处理、高性能的基于机器视觉软件的图像处理方法。

本发明的技术方案如下：一种基于机器视觉软件的图像处理方法，包括如下步骤：

S1、图像获取：获取需要分析、处理和识别的图像；

S2、方向指示：在获取的图像上显示一个可以设置大小、颜色、线宽度的箭头；

S3、标定图像：在图像上取得一张7*7标准标定板的图片，抓取图片中的所有圆点并计算出各相邻圆点之间的间距，计算出像素与毫米的比例关系；

S4、定位图像：在一个图像上建立一个定位模板，其他图像通过该定位模板进行相应的对比得到相识度；

S5、坐标修正：在处理的图像中显示相应的坐标系和进行位置修正；

S6、拟合：根据指定区域的对比阈值来拟合形状，所述拟合形状包括拟合线段、拟合矩形、拟合圆；

S7、IO：包含变量输出，告知外部此图像是否处理成功和把得出的结果数据提供给外部引用。

采用上述技术方案，所述的基于机器视觉软件的图像处理方法中，还包括步骤S8：图像队列，所述图像队列包含图像入队列、图像出队列、图像队列清除。

采用上述各个技术方案，所述的基于机器视觉软件的图像处理方法中，还包括步骤S9：二维码识别，识别图像中的二维码数据。

采用上述各个技术方案，所述的基于机器视觉软件的图像处理方法中，所述图像获取包括：通过相机捕获图像或通过导入文件路径捕获图像。

采用上述各个技术方案，所述的基于机器视觉软件的图像处理方法中，所述定位图像包括：

S41、相关性匹配：在图像上绘制出需要的区域，并以此区域作为定位模板，其他图像通过绘制的区域进行相应对比得到图像与定位模板的比分值；

S42、模板识别结果收集：判断图像与定位模板相关性匹配是否成功；检测模板，填写S41中相关性匹配做的定位模板，可支持三个定位模板；最后运行得出当前图像与各定位模板的匹配状态。

采用上述各个技术方案，所述的基于机器视觉软件的图像处理方法中，所述坐标修正步骤包括：

S51、设定中心点X坐标：是坐标系中点显示在图像中的X坐标的位置，取捕获图像运行数据Width值的一半；

S52、设定中心点Y坐标：是坐标系中点显示在图像中的Y坐标的位置，取捕获图像运行数据Height值的一半；