[发明专利]一种基于机器视觉的嫁接夹姿态识别方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的嫁接夹姿态识别方法，包括以下过程：

步骤一、采集图像

使用树莓派摄像头在穴盘上部的嫁接台上对嫁接夹进行图像采集，完整图像包括夹体部分和弹簧圈；

确定图像的背景颜色；

步骤二、图像处理

采集到的图像按以下五步进行操作处理：

(1)对采集到图片颜色空间信息进行定义，采集到的图像像素信息转换成HSV颜色空间信息数值；目标图像的背景颜色选为绿色；

(2)在图像上建立平面坐标系；将图像中各像素点位置在坐标系中标示；

(3)通过深度优先遍历法检查连接，将(1)步骤中红色特征的像素点且位置相邻的像素点显示出，形成连通域；

(4)噪声压制；设置噪声参数的阈值为30，将小于30个像素的连通域设置为噪点，从而形成比较清晰的轮廓线；

(5)轮廓链的提取；使用基于canny算子的图像边缘检测方法，提取图像边缘；图像边缘上的所有像素点连接起来构成轮廓链，为下一步做准备；

步骤三、抓取点的确定

获取目标对象的连通域中每个像素点的横、纵坐标值，通过几何矩公式计算连通域的质心坐标；将获取的连通域的质心定义为抓取点，质心坐标即为抓取点坐标；

步骤四、角点的提取

选择轮廓链中超过90°的四点像素的位置对目标角点进行识别；通过提取其中两处位置的角点像素坐标，确定嫁接夹夹柄的位置；

步骤五、终端抓取装置的抓取

将终端抓取装置内嵌的摄像头中心移动到嫁接夹的抓取点正上方，旋转抓取装置方向，使抓取装置的抓手在两个夹柄外测的正上方；逐渐降低抓取装置，直到目标对象嫁接夹的两个夹柄处于终端装置抓手内部，再逐渐收缩抓取装置抓手的距离，实现对嫁接夹的夹取操作；

步骤六、目标对象嫁接夹姿态选取

选择支持向量机的SVM分类方法对目标对象姿态分类，用此方法判断嫁接夹所处的状态，选择出正常的姿态进行识别操作，以简化普通问题的分类；

步骤七：相同姿态不同高度选取

对于正常、直立、翘起三种状态，采用摄向头中心在目标对象质心点的正上方采集，工作高度距离目标物为10cm-20cm，选择识别目标进行后续操作。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的嫁接夹姿态识别方法，其特征在于：待处理的目标图像是嫁接夹的红色夹体部分以及银白色弹簧圈，红色特征HSV的取值范围为：-30°<H<30°，S>0.35，V>0.45；银白色特征HSV的取值范围为：-180^o<H<180^o，0<S<0.12，0.79<V<1；显示以上HSV数值范围内的像素点。

3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的嫁接夹姿态识别方法，其特征在于：所述步骤一中的图像背景颜色选为绿色。