[发明专利]一种用于散堆抽芯铆钉识别定位的图像处理方法

权利要求书

1.一种用于散堆抽芯铆钉识别定位的图像处理方法，其特征在于，包括步骤如下：

1)图像预处理提取出钉头的初步轮廓；

2)采用模板匹配和相似度的方法进一步对钉头的初步轮廓进行过滤；

3)多重单像素掩模模板叠加对铆钉抓取方向进行检测和修正；

在可控光源的环境中采集图像，获得铆钉图像后，对铆钉图像进行高斯滤波和中值滤波，去除高斯噪声和椒盐噪声，获得图像I₁；根据抽芯铆钉钉头和钉杆不同的反光特性，采用N重形态学腐蚀运算处理滤波后的图像I₁，获得图像I₂；对I₂进行阈值化处理，根据现场环境可确定稳定的阈值t，获得图像I₃；对I₃进行N重形态学膨胀运算，获得图像I₄；对图像I₄进行边缘检测和轮廓提取，获得全部轮廓的点集数据；

利用支持向量机进行相似度滤除；首先对钉头特征进行定量描述，输入参数包括钉头的图像轮廓矩、轮廓长宽比、轮廓周长、轮廓面积，并给出相应参数下的轮廓是否为钉头轮廓的输出参数；对输入输出参数进行支持向量机训练，然后根据这些参数判定是否为真实的铆钉大头轮廓；利用训练的参数对上述步骤1)中获得的轮廓点集进行判定，保证获得的铆钉轮廓完全准确，将全部铆钉大头轮廓数据定义为D；

对I₁进行二值化处理，阈值为t，得到图像I₅；计算D中点集的中心，记为e；利用初步获得的主方向，计算主方向上，且在D中的距离e最远点，记为p^*；则p^*表示为：

p^*＝e+k₀v₁ (1)

其中，k₀表示主方向上的增加量，单像素点坐标为：

m＝p^*+Δkv₁＝e+(k₀+Δk)v₁ (2)

确定单像素点的坐标后，令I₆＝I₅，将m绘制在I₆上，具体为：

I₆(m)＝255 (3)

进行掩模图像叠加，即：

I₇＝I₆-I₅ (4)

从公式(2)看出，单像素点的坐标受到控制增量长短的步长Δk的影响；k越大，m点越远离e；图像中散乱堆叠的铆钉轮廓有遮挡，采用多次掩模叠加的方法进行处理；

控制Δk在一定范围内变化，步长取0.1，即令Δk＝Δk+0.1；每增加一次，即获得新的掩模图像I₆；进而得到一张掩模叠加后的图像I₇；在每次更新的I₇图像中统计像素点为255的个数，记为S₀，多次掩模相减处理后的总体统计结果记为S；可知，每一次掩模相减后，S₀值为0或为1；从第一次叠加开始，如果当前S₀＝1，则S＝S+S₀＝S+1，反之S＝S+S₀＝S+0；Δk更新的次数记为K，绘制K和S的变化曲线；

主方向修正的判定依据，具体如下：

(a)掩模次数K随着S变化是线性增加时，判定v₁是指向大头的方向向量；

(b)掩模次数K随着S变化的曲线中，只有线性增加和保持不变这两种情况时，判定v₁是指向钉杆的方向向量；

(c)掩模次数K随着S变化的曲线中，线性增加和保持不变这两种情况交替变化时，判定v₁是指向大头的方向向量；

根据上述三种判断依据，修正铆钉的方向，并保证全部的抓取方向是一致的。

2.根据权利要求1所述的用于散堆抽芯铆钉识别定位的图像处理方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：将抽芯铆钉放置在黑色背景的铆钉盒中，采集铆钉图像后进行图像滤波和去噪；根据可控光源的环境和铆钉钉头、钉杆的反光特性，进行多次形态学腐蚀运算，将钉杆的图像全部去除，钉杆的轮廓保留下来；阈值化处理，将钉杆的轮廓完全去除；多次形态学膨胀运算，将钉头的轮廓复原与原始图像相同，钉杆的轮廓消失。