[发明专利]剔除拟合线中干扰点的方法、视觉识别设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种剔除拟合线中干扰点的方法、视觉识别设备及存储介质，所述方法包括：根据预设边缘点个数在拟合区域内设置多个扫描区域；分别从每一所述扫描区域获取不超过一个边缘点；在所述边缘点的总数超过预设的忽略点数时，将符合预设规则的边缘点作为干扰点剔除。本发明实施例通过在输入图像拟合区域设置多个扫描区域，保证每个扫描区域只获取一个边缘点，同时根据将不是真正边缘点的点作为干扰点剔除，从而可避免特征拟合线受到干扰点的影响，有助于较高精度的机器视觉识别。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，尤其是涉及一种剔除拟合线中干扰点的方法、视觉识别设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在工业自动化设备中，越来越多的设备将机器视觉作为标配，因为机器视觉的智能化和柔性化，可以高效的实现目标定位、目标分类和识别，对象的测量，缺陷的分析检测等相关任务，为自动化设备的后续执行动作提供视觉导引和执行决策提供数据。在机器视觉应用中，直线特征和圆特征是最常用的特征，因为直线和圆特征在各类产品中最为常见，也非常方便用来检测和识别，而且直线特征和圆特征可以提供非常高的定位精度。在图像中进行直线或圆的定位方法中，前人常用的方法有霍夫变换和距离变换等方法，这些方法由于执行时耗用内存较大，计算时间长，抗干扰点的能力不强，而且最终拟合的定位精度也不高，不能满足机器视觉高精度的要求。

并且在工业现场，产品中对应的直线或圆的边缘上有时会有一些干扰区域，如油污，异物遮挡，崩边等，导致边缘点的检测时出现一些干扰点，这些干扰点会对最终的拟合造成影响，导致拟合直线或拟合圆的位置出现偏移。现在一些商业机器视觉软件中的解决方法，是在拟合算法中加入权重信息。加入权重信息的方法，是根据边缘点到直线或圆的距离(有多种不同的距离定义方式，对权重影响也不同)来更新修改权重值，距离越远，权重越小，通过修改权重只能减少干扰点的影响，不能完全消除干扰点，而且在计算权重过程中，需要大量的迭代过程，导致拟合算法执行时间较长也，没有办法完全消除干扰点的影响。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种剔除拟合线中干扰点的方法，能够完全消除干扰点对特征拟合的影响，使得在机器视觉识别中获得准确的特征拟合线。

本发明还提出一种视觉识别设备。

第一方面，本发明的一个实施例提供了一种剔除拟合线中干扰点的方法，应用于机器视觉识别，所述方法包括：

根据预设边缘点个数在拟合区域内设置多个扫描区域；

分别从每一所述扫描区域获取不超过一个边缘点；

在所述边缘点的总数超过预设的忽略点数时，将符合预设规则的边缘点作为干扰点剔除。

本发明实施例的剔除拟合线中干扰点的方法至少具有如下有益效果，通过在输入图像拟合区域设置多个扫描区域，保证每个扫描区域只获取一个边缘点，根据干扰点筛选剔除不是真正边缘点的干扰点，从而可避免在机器视觉识别时应存在干扰点而影响识别精度。

进一步，所述分别从每一所述扫描区域获取不超过一个边缘点，包括：

在每一所述扫描区域内获取符合预设条件的点；若符合预设条件的点的个数等于一时，将所述符合预设条件的点作为所述扫描区域内的边缘点；若符合预设条件的点的个数大于一时，根据第一筛选条件对所述符合预设条件的点进行筛选，并将符合第一筛选条件的一个点作为所述扫描区域的边缘点；所述第一筛选条件包括：点两侧的极性与预设边缘极性相同，并且所述点两侧的灰度差大于预设边缘阈值。

进一步，所述方法还包括：在所述拟合区域内设置屏蔽区域；忽略所述屏蔽区域与所述扫描区域重合的区域内的边缘点。

进一步，在所述干扰点的个数能够预测的情况下，所述在所述边缘点的总数超过预设的忽略点数时，将符合预设规则的边缘点作为干扰点剔除，包括以下步骤：