[发明专利]一种基于视觉的球杆小球定位系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的球杆小球定位系统及方法，其中，所述球杆小球定位系统包括底座、支撑部分、舵机、连杆、横杆、小球、摄像头。所述球杆小球定位方法包括以下步骤：S1，获取图像并进行转换；S2，识别球体图像；S3，定位球心坐标。本发明通过调用摄像头获取视屏资料，进而提取感兴趣区域，通过图像识别算法进行小球特征识别，并进行优化滤波，最终完成对球杆系统轨道中小球的位置的定位，改善了传统的传感器检测定位方法定位精度低且可靠性不高的问题，实现了对轨道中小球的精确定位。

技术领域

本发明涉及视觉定位技术领域，具体涉及一种基于视觉的球杆小球定位系统及方法。

背景技术

球杆系统，是一个典型的控制实验研究设备，其主要用于以下两大途径，教学实验和控制理论的验证。作为教学实验用途，不仅能满足现代控制工程以及自动控制原理等课程的实验要求，而且也可以作为模式识别、电机学等课程的实验研究设备，是教师学生进行科学研究的理想平台；作为对控制理论的检验设备，它可以完成对新提出的控制理论的可行性进行验证。综上显然，对球杆系统的研究具有重要意义。

目前主流球杆系统中关于小球位置的检测方法主要有两种，直线位移传感器检测法和光电传感器法。光电传感器对周围环境适应性差，精度不高，测量时存在一定的抖动性。而直线位移传感器检测法，其要求小球必须为钢球，这使得小球在运动时惯性较大，控制难度较大。再者，这种接触式方式易造成传感器磨损，使用寿命短，抗干扰能力差，并且要求有绝对稳定的电压输入。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置)把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在球杆系统中引入基于机器视觉的图像识别技术，可大大提高小球定位的精确性。

专利“一种机器人智能投影的白墙定位方法及机器人，申请号CN201610569641.8”公开了一种机器人智能投影的白墙定位方法及机器人，该机器人进入指定区域，摄像头对区域空间进行360度有序拍照并储存至存储器；机器人的图像识别模块对上述拍照所产生的系列照片进行识别，并反馈多个合格的白墙位置照片信息；通过所反馈的白墙位置照片信息选择确定白墙投影位置。对摄像头所拍摄图像进行识别，筛选合格的白墙供用户选择。

专利“一种基于机器视觉的发动机气缸体铸件的定位方法，申请号CN201610394640.4”提出了包括缸体的图像获取，缸体的图像处理以及缸体的识别和定位等一整套方法。其中还包括灰度化、二值化、反色处理、区域阀值分割、开闭操作和区域填补等图像处理方法，获得了简单且符合精度要求的定位方法。

通过上述专利分析，发现在现有的机器视觉技术应用到定位系统中，存在图像处理不完善、定位精度低、可靠性不高的问题。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，尤其解决现有的球杆系统中传统的传感器检测定位方法定位精度低且可靠性不高的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种基于视觉的球杆小球定位系统，所述球杆小球定位系统包括底座、支撑部分、舵机、连杆、横杆、小球、摄像头。其中：

所述支撑部分和舵机放置于底座上；所述支撑部分用于固定一边的横杆和摄像机；所述舵机通过接收指令，控制整个系统的运行；所述连杆与舵机相连，通过舵机的驱动，可以带动横杆，从而控制小球在横杆上的位置；所述横杆放置于支撑部分上，用于作为小球运行的轨道；所述摄像机用于获取小球运行过程中的图像，并通过串口传给计算机进行图像处理。

一种基于视觉的球杆小球定位系统实现的小球定位方法，所述方法包括以下步骤：

S1，获取图像并进行转换；

S2，识别球体图像；

S3，定位球心坐标。