[发明专利]一种机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测方法

说明书

本发明提供了一种机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测方法，背景板用于安装待测机械零件，光源设于背景板的相对面，工业相机获取待测机械零件图像，计算机提取所述图像的特征要素，对进行图像预处理，计算所述图像上每一点的梯度幅值，并设定阈值；比对所有梯度幅值与阈值大小，去除小于阈值的梯度幅值，确定候选圆；结合梯度运算进行Hough变换算法检测候选圆的参数；利用卷积神经网络滤除假圆，并定位圆心位置。通过结合梯度运算的精确检测定位算法定位图像中的圆心位置，以及圆在图像上的其他几何参数，具有圆心定位精度高、误差小，适用于各种复杂环境检测的优势。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测方法。

背景技术

在工业生产中，常常需要对产品进行检测和识别。早期的方法主要是依靠肉眼观察，这种方法存在很多缺陷：(1)专业性强。很多应用场合下，操作人员必须具备丰富的相关知识和经验。(2)工作极其繁重，易引起误判。工业生产中，检测样本数量通常非常大，工作量很大。长时间进行这样枯燥繁重的工作，人员易疲劳并引起误判。(3)主观性强。对于同一样本，不同的操作人员的观测结果可能出现很大差异。(4)检测效率低，检测精度差。在样本量巨大的情况下，要求在较短时间内完成精确的人工检测几乎不可能。上述问题的存在大大影响检测的效果。

虽然现在具备高度智能化和自动化的机器在工业生产领域被广泛应用，利用机器视觉技术进行产品的检测与识别，已经逐渐取代肉眼观察。但现有的机器视觉领域中，仍存在在复杂背景图像中无法对物体进行精确识别的难题。

发明内容

本发明提供了一种机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测方法，以解决现有技术存在处理复杂环境下的圆心检测难题，准确地定位出复杂背景下的图片中圆心的位置。

为解决上述问题，本发明提供一种机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测方法，基于机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测系统，所述机械零部件侧剖面多单体智能精密几何圆心检测系统包括：

试验台，包括背景板和光源，所述背景板用于安装待测机械零件，所述光源设于所述背景板的相对面，以照亮所述背景板；

工业相机，活动设于所述背景板的相对面，以拍摄所述待测机械零件，获取图像；

相机轨迹控制平台，用于安装所述工业相机，以驱动所述工业相机活动；

计算机，包括图像处理模块，用于提取所述图像的特征要素；

图像采集输入模块，与所述工业相机、所述相机轨迹控制平台和所述计算机通信连接，以将所述工业相机获取的图像传输至所述计算机；

可编程逻辑控制器，与所述计算机通信连接，以输出显示所述图像的特征要素；

所述机械零部件测剖面多单体智能精密几何圆心检测方法包括以下步骤：

S10：获取待测机械零件的图像；

S20：基于所述待测机械零件的图像，进行图像预处理，对所述图像灰度化和滤波；

S30：计算所述图像上每一点的梯度幅值，并设定所述梯度幅值的阈值；

S40：比对所有所述梯度幅值与所述阈值大小，去除小于所述阈值的梯度幅值，确定候选圆；

S50：基于所述候选圆，结合梯度运算进行Hough变换算法检测所述候选圆的参数；

S60：基于所述候选圆的参数，利用卷积神经网络滤除假圆，并定位圆心位置，所述假圆为无效候选圆。

可选地，梯度方向角表示所述图像中灰度变化最剧烈的方向，所述梯度方向角与圆的切线方向垂直；计算所述图像上每一点的梯度幅值具体包括如下步骤：