[发明专利]一种视觉托盒特征点坐标定位方法及系统

权利要求书

1.一种视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述视觉托盒特征点坐标定位方法包括以下步骤：

基于视觉装置获取托盒作业传送带的单位托盒视觉图像并基于处理器模块合成所述单位托盒视觉图像；

基于处理器模块实时计算Delta机器人的工作区域的托盒视觉图像；

基于处理器模块预处理所述工作区域的托盒视觉图像，得到托盒视觉灰度图像；

基于处理器模块对所述托盒视觉灰度图像进行平滑滤波，得到滤波托盒视觉灰度图像；

基于处理器模块对所述滤波托盒视觉灰度图像进行边缘检测，得到托盒视觉边缘图像；

基于处理器模块对托盒视觉边缘图像进行托盒边缘影像的相似匹配，得到托盒特征点坐标。

2.如权利要求1所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述托盒作业传送带的运动速度为v₀，所述视觉装置获取的单位托盒视觉图像宽度为l，所述视觉装置获取所述单位托盒视觉图像的间隔时间t₁小于

3.如权利要求2所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述基于处理器模块合成所述单位托盒视觉图像包括以下步骤：

基于所述单位托盒视觉图像的间隔时间t₁和所述托盒作业传送带的运动速度v₀，得出该相邻两幅单位托盒视觉图像交叠部分的影像；

将所述相邻两幅单位托盒视觉图像交叠部分的影像对应的像素点颜色信息取平均值；

将所述平均值作为所述单位托盒视觉图像对应的像素点颜色。

4.如权利要求3所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述托盒视觉图像和托盒视觉灰度图像对应像素点的转换公式为：

Gray＝0.11B+0.59G+0.3R

其中，Gray为所述托盒视觉灰度图像像素点的灰度值，R、G、B为所述托盒视觉图像对应像素点的颜色值。

5.如权利要求4所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述基于处理器模块对所述托盒视觉灰度图像进行平滑滤波，得到滤波托盒视觉灰度图像包括以下步骤：

以二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器，对所述托盒视觉灰度图像进行平滑滤波，得到滤波托盒视觉灰度图像。

6.如权利要求5所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述基于处理器模块对所述滤波托盒视觉灰度图像进行边缘检测，得到托盒视觉边缘图像包括以下步骤：

基于Canny算子对所述滤波托盒视觉灰度图像进行边缘检测，得到托盒视觉边缘图像。

7.如权利要求6所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述基于处理器模块对托盒视觉边缘图像进行托盒边缘影像的相似匹配，得到托盒特征点坐标包括以下步骤：

构建托盒预设的影像集合，将最理想状态的托盒影像、最低标准的托盒影像以及多幅处于最理想状态和最低标准之间的托盒边缘影像导入至影像集合中；

依次将影像集合中的托盒边缘影像作为模板，基于误差法，将所述模板在托盒视觉边缘图像中移动和旋转，匹配所述托盒视觉边缘图像中的实际托盒影像，直至遍历完毕；

确认所述托盒实际托盒影像的特征点坐标。

8.如权利要求7所述的视觉托盒特征点坐标定位方法，其特征在于，所述误差法计算公式为

其中，m，n为所述模板的宽和高。

E(i,j)越小，说明模板点灰度与重合点灰度匹配程度越高；

将误差阈值设为固定E₀，当E(i,j)>E₀时停止该次匹配，继续往下进行；

待全部图像匹配后，得到E(i,j)的最小值即为结果。

9.一种视觉托盒特征点坐标定位系统，其特征在于，所述视觉托盒特征点坐标定位系统包括

托盒作业传送带：用于驱动托盒匀速运动；

视觉装置：用于获取单位托盒视觉图像；

处理器模块：用于对所述单位托盒视觉图像进行预处理、平滑滤波、边缘检测、相似匹配并求出特征点坐标。