[发明专利]一种基于图像识别的牙刷分拣方法

说明书

一种基于图像识别的牙刷分拣方法。涉及牙刷加工领域。提供了一种提高工作效率，降低成本，能够实现快速定位的基于图像识别的牙刷分拣方法。包括以下步骤:S1：将牙刷放入爬坡上料输送机上，送入水平传送带中；S2：在水平传送带的初始位置处将牙刷依次分开；S3：当水平传输带上的光电传感器检测到有牙刷通过后，通过发送信号给工业计算机触发工业相机完成图像采集；S4：工业计算机通过对采集到的图像进行图像处理分析，计算出牙刷的位姿信息；S5：最后，机械手根据计算位姿信息抓取牙刷，并且对牙刷位姿进行校正然后传递至下一道工序，完成。本发明可提高牙刷包装机的自动化程度，避免因牙刷品种繁杂工作量大的缺点。

技术领域

本发明涉及牙刷加工领域，尤其涉及一种基于图像识别的牙刷分拣方法。

背景技术

近几年随着我国工业自动化水平的不断提高，机器视觉定位分拣技术越来越应用到各种工业产品分拣的生产线中。目前牙刷在生产线上的分拣主要通过复杂的机械系统来实现，虽然能够满足正常的生产需要，但是具有通用性差、占地面积大等缺点。而且，目前的机械系统无法实现有刷毛情况下的牙刷分拣，因此在牙刷包装环节主要通过人工分拣各种牙刷放入包装机中，完成牙刷包装，人工操作，易疲劳、成本高，这样导致牙刷包装设备自动化程度较低，所以急需开发出一种高效方便且成本较低的牙刷定位方法。

发明内容

本发明针对以上问题，提供了一种提高工作效率，降低成本，能够实现快速定位的基于图像识别的牙刷分拣方法。

本发明的技术方案是：包括以下步骤:

S1：将牙刷放入爬坡上料输送机上，送入水平输送带中；

S2：在水平输送带的初始位置处将牙刷依次分开；

S3：当水平输送带上的光电传感器检测到有牙刷通过后，通过发送信号给工业计算机触发工业相机完成图像采集；

S4：工业计算机通过对采集到的图像进行图像处理分析，计算出牙刷的位姿信息；

S5：最后，机械手根据计算位姿信息抓取牙刷，并且对牙刷位姿进行校正然后传递至下一道工序，完成。

S4包括以下步骤为：

S4.1：建立背景模型，连续采集十张空水平输送带背景图像，计算每个对应位置的像素平均值，合成一副新的图像作为背景图像；

S4.2：采集各种姿态下的牙刷图像若干作为训练样本集，将样本进行图像处理后得到牙刷区域，计算样本的区域特征向量，将特征向量作为训练样本添加到机器学习分类器中进行训练得到分类器；

S4.3：采集当前图像，并将当前图像与背景图像相减并取绝对值，然后做全局固定阈值处理得到二值图，最后对图像做形态学开操作平滑区域轮廓同时去除较小及较大的连通区域，获取牙刷在图像中的区域；

S4.4：计算区域中所有像素的行和列坐标的平均值作为区域中心点，通过工业相机标定得到的距离-像素比系数，将图像坐标系中的区域中心点转换到世界坐标系中作为牙刷的定位中心;然后计算区域最小二阶矩轴的方向角度及与中心最大距离的轮廓上的点，如果该点列坐标小于中心的列坐标，则增加180°到该角度，以该角度作为牙刷的旋转方向；

S4.5：计算区域特征向量，将特征向量带入分类器中，获得牙刷姿态。

S4.2中样本的区域特征向量包括：牙刷区域面积、牙刷区域矩形度、牙刷区域与其最小外接矩形右边界围成的孔洞区域面积及区域灰度均值；

其中，区域面积为区域内所有像素数量的累加值；区域矩形度为区域面积与区域的最小外接矩形面积的比值。

S4.2中的机器学习分类器为支持向量机、BP神经网络或贝叶斯分类器。

S4.2中机器学习分类器为支持向量机时，其类型为C_SVC类型。