[发明专利]面向智能生产线的机器人视觉识别定位方法

说明书

本发明公开了面向智能生产线的机器人视觉识别定位方法，适用于智能生产线中的高鲁棒、高抗干扰、高识别率的机器人视觉定位控制。该方法基本思路为：通过对模板的预处理，转换为二值化模板来克服模板匹配过程中光照对识别率的影响；通过生成具有旋转角度的模板序列分别匹配来实现对于目标旋转角度的确定；通过对匹配结果每次搜索全局最小值来克服局部极小值带来的目标定位不准确的问题，提高定位精度，并省去非极大值抑制的步骤，提高实时性。本发明可以识别定位多种类型的目标，并且识别率高、定位精度高，可以在智能生产线中，对目标工件准确识别与定位。

技术领域

本发明涉及机器视觉和智能制造领域，具体涉及面向智能生产线的机器人视觉识别定位方法，具有高鲁棒性、抗干扰的机器人视觉定位系统。

背景技术

目前机器人已经广泛应用于汽车业、电子制造业、机械加工等工业领域，机器视觉系统也已在各种生产线上也得到了大量使用。随着智能制造技术的发展，对零件加工的质量和效率有了更高的要求。对于一些机械、电子零件等高速加工生产线，现有的视觉系统在图像处理速度、识别率及定位精度等方面还存在问题，不能满足这些复杂非结构工业环境的需要。

发明内容

本发明提出一种面向智能生产线的机器人视觉识别定位方法，主要从识别方法方面解决识别率低、定位精度差的问题。

面向智能生产线的机器人视觉识别定位方法，包括以下步骤：

S1、定义模板，采集待识别目标的图像，截取其一个外接矩形区域作为初始模板图片；

S2、预处理模板，将模板图像转换为灰度图像，生成具有角度差异的N+1张二值化模板序列；

S3、将预处理后的灰度图像与模板序列进行匹配，得到N+1个匹配结果矩阵；

S4、在步骤S3得到的N+1个匹配结果矩阵中，搜索最小值，得到一个目标的像素坐标与角度信息；

S5、重复步骤S4，直到满足终止搜索条件，即搜索到的最小值大于设定的阈值后，结束搜索；

S6、输出所有目标的像素坐标与角度信息，进行坐标转换和机器人路径规划。

优选的，在步骤S2中，首先将初始模板图片转换为灰度图像，然后采用迭代法进行自适应阈值选取，将灰度模板图二值化，最后根据角度范围和精度的需要围绕模板区域中心进行N次旋转不同的正负角度，生成N+1张模板序列图，识别目标的角度精度即为所设置的角度范围除以N。

优选的，在步骤S3中，将初始模板图片经过预处理后转换为灰度图像，然后采用SSD相似度函数将灰度图像分别与N+1张模板图通过滑动窗口的方法进行匹配，每个模板分别对应得到一个匹配结果矩阵，计算得到共N+1个匹配结果矩阵，每个匹配结果矩阵对应的模板的旋转角度设为该矩阵的旋转系数。

优选的，在步骤S4中，采用线性搜索的方法搜索在步骤S3得到的N+1个匹配结果矩阵中的最小值，记录下最小值所处的空间位置以及所处矩阵的旋转系数，空间位置即为检测的目标位置，旋转系数即为检测的目标的旋转角度。

优选的，在步骤S5中，所述阈值的选取根据目标类型进行相应的计算，将预处理后的0角度模板与二值化之前的0角度灰度模板图通过SSD相似度函数的计算结果上浮10％作为终止搜索的阈值。

实施本发明视觉定位方法，可达到以下有益效果：

1、本发明对于任意可以制作为模板图的目标均可以使用发明中的识别定位方法进行识别定位，因此通用性极高，适用于各种不同类型的工业目标零件。

2、本发明的模板匹配方法，对于光照的抗干扰能力强，并且对于相对于模板有旋转角度的目标也能够很好的识别，方法的识别率高、定位精度高。

附图说明