[发明专利]复杂工业环境下基于模糊相似性度量的机器视觉检测方法

说明书

复杂工业环境下基于模糊相似性度量的机器视觉检测方法，属于机器视觉检测技术领域，本发明为解决现有基于机器视觉检测的仪表检测方法算法复杂、程序复现困难以及通用性差的问题。该机器视觉检测方法用于对汽车仪表进行检测，它包括：每类仪表构建一个唯一的知识模型；将待测图像和S1构建知识模型的过程中获取的模板图像进行在线检测配准；对待测图像和模板图像进行相似性度量，获取相似性度量图像；对S3获取的相似性度量图像进行指针提取；对S4获取的指针位置进行指针定位，获取待测图像的指针位置；根据指针位置计算获取仪表检测结果。本发明用于对汽车仪表进行检测。

技术领域

本发明涉及一种复杂工业环境下基于模糊相似性度量的机器视觉检测方法，属于机器视觉检测技术领域。

背景技术

汽车仪表为车辆的重要设备，随着生产力的日益增强，人们对汽车的需求量越来越高，相应的给汽车仪表生产行业带来了巨大挑战。大量的汽车仪表检测需求需要消耗大量人力，且人为检测受人主观因素影响、受人疲惫程度影响，不但增加检测成本，效率不高，检测准确率也不高。因此基于机器视觉的检测方法应运而生。

机器视觉检测的方法能够很好地解决人工检测的弱点，因此，众多仪表检测算法被提出并应用，但现有基于机器视觉检测的仪表检测算法主要有如下问题：

(1)、算法过于复杂，不简洁，给程序复现、调试带来了困难；

(2)、算法通用性不强，通常只适用于特定仪表，不适宜推广；

(3)、算法鲁棒性通常不高，无法适应光照变化外部干扰；

(4)、算法复杂度较高，有较大计算负担，不能满足实时检测要求。

发明内容

本发明目的是为了解决现有基于机器视觉检测的仪表检测方法算法复杂、程序复现困难以及通用性差的问题，提供了一种复杂工业环境下基于模糊相似性度量的机器视觉检测方法。

本发明所述复杂工业环境下基于模糊相似性度量的机器视觉检测方法，该机器视觉检测方法用于对汽车仪表进行检测，它包括：

S1、每类仪表构建一个唯一的知识模型；

S2、将待测图像和S1构建知识模型的过程中获取的模板图像进行在线检测配准；

S3、对待测图像和模板图像进行相似性度量，获取相似性度量图像；

S4、对S3获取的相似性度量图像进行指针提取；

S5、对S4获取的指针位置进行指针定位，获取待测图像的指针位置；

S6、根据指针位置计算获取仪表检测结果。

优选的，S1所述每类仪表构建一个唯一的知识模型的方法包括：

S1-1、通过相机采集仪表在暗室环境下的三幅图像，所述三幅图像的指针位置均不同；上位机读取相机获取的三幅图像，分别计算三幅图像的行数N_x和列数N_y；

S1-2、设定感兴趣区域ROI的参数，所述参数包括：宽度r_w、高度r_h、起始坐标(xⁱⁿ,yⁱⁿ)和区域个数r_n，根据设定的参数在待测图像上选取r_n个感兴趣区域ROI；

S1-3、将获取的三幅图像的所有像素点做相似度测量，计算三幅图像各对应像素点的欧式距离，每个像素点获得三个欧式距离，三个欧式距离分别对应三对图像，选取欧式距离的最小值，获得该欧式距离对应的两幅图像，对获得的两幅图像在此像素点的位置取均值，作为模板图像该位置的值，根据所有位置的值获取模板图像；