[发明专利]一种用于生产线的多物料快速对比匹配方法在审
申请号: | 202010269239.4 | 申请日: | 2020-04-08 |
公开(公告)号: | CN111461242A | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 季德生;汪熙;吕晓宇;麻倍之;唐志祥;魏德民 | 申请(专利权)人: | 北京航天新风机械设备有限责任公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/34 |
代理公司: | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人: | 贾晓玲 |
地址: | 100854*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 生产线 物料 快速 对比 匹配 方法 | ||
一种用于生产线的多物料快速对比匹配方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤一、确定每种物料托盘所放置物料的种类、数量及摆放位置;步骤二、制作多种物料托盘,每种托盘都包含一些矩形凹槽,凹槽大小和深度跟物料匹配;步骤三、将各种类型物料正确的放置在托盘的矩形凹槽内,由安装在托盘上方的工业相机拍摄一张整个托盘图像留作模板;每一种物料托盘有一个模板;步骤四、在生产线上,物料对比匹配系统采集物料托盘图像,对其进行Hough变换得到矩形凹槽图像,并用自动标注分水岭的方法对凹槽图像进行分割,提取出物料图像;本发明可以快速地,高可靠地识别物料托盘上的上百种物料。
技术领域
本发明涉及机器视觉领域,尤其涉及生产线的物料匹配方法。
背景技术
在生产线上,往往一个生产工序,需要几十甚至上百个物料的供应,这些物料种类,大小各不相同。如果物料配套出错的话,对生产线的生产影响是巨大的。
目前最常用的方法是通过机器视觉系统对物料进行神经网络训练和识别,用来检测物料配套是否正确。目前的方法存在以下几个问题:
1.物料在图像中的所占像素大小对识别率有非常大的影响,对于大尺寸的物料,神经网络的方法能够有很高的识别率,小的如螺钉螺母等,识别率不高。
2.对形状相似的物料不能正确识别,如不能识别M3和M4的螺母。
特别是图像上有上百个大小和形状不同的物料的话,目前还未见其它有效的方法能够把它们一一识别。
因此,寻找一种可用于生产线,高可靠性的物料对比方法具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于生产线的多物料快速对比匹配方法,以克服现有技术机器视觉系统对物料进行神经网络训练和识别正确率低的缺陷。
一种用于生产线的多物料快速对比匹配方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
步骤一、确定每种物料托盘所放置物料的种类、数量及摆放位置;
步骤二、制作多种物料托盘,每种托盘都包含一些矩形凹槽,凹槽大小和深度跟物料匹配;
步骤三、将各种类型物料正确的放置在托盘的矩形凹槽内,由安装在托盘上方的工业相机拍摄一张整个托盘图像留作模板;每一种物料托盘有一个模板;
步骤四、在生产线上,物料对比匹配系统采集物料托盘图像,对其进行Hough变换得到矩形凹槽图像,并用自动标注分水岭的方法对凹槽图像进行分割,提取出物料图像,逐一跟模板里面的每一张物料图像进行对比得到大小差异度SSize,灰度分布差异度SGrey,傅里叶描绘子差异度SFourier。
步骤五、对三个差异度进行判定,同时满足下面两个条件的认为是相同的物料,条件1:差异度的和小于0.3,条件2:单个差异度小于0.15。
所述步骤一中制作物料托盘,每个托盘都包含一些黑色的矩形凹槽,凹槽大小和深度跟物料匹配;凹槽设计以固定产品为主要目的,凹槽外形与物料外形有不一致的。
所述步骤二中将各种类型物料正确的放置在托盘的矩形凹槽内,由安装在托盘上方的工业相机拍摄一张整个托盘图像留作模板。
所述步骤三中利用物料对比匹配系统采集物料托盘图像,对其进行Hough变换得到矩形凹槽图像,并用自动标注分水岭的方法对凹槽图像进行分割,提取出物料图像,逐一跟模板里面的每一张物料图像进行对比得到大小差异度SSize,灰度分布差异度SGrey,傅里叶描绘子差异度SFourier。
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