[发明专利]一种有阴影光照下矩形状电器件的定位方法

权利要求书

1.一种有阴影光照下矩形状电器件的定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

【1】由巡检机器人获取指定矩形状器件的彩色图像；

【2】对彩色图像的R通道图像二值化阈值分割处理；具体为：

（2.1） 获取R通道图像；

（2.2） 把R通道图像转化成灰度图像后用类间最大方差作阈值分割处理：

用f(x ,y)来表示灰度图像IM×N在(x ,y)位置处的灰度值，其灰度级L＝256，则f(x ,y)∈[0 ,L-1]；如果将处在同一灰度级i的像素个数计为fi，那么灰度级为i的像素出现概率为： 其中，i＝0 ,1 ,...,255，且；

整幅图像的平均灰度值μ为：；

设t为背景部分与目标部分的分割阈值，

背景部分C0出现概率ω₀为：，平均灰度μ₀为：；

目标部分C1出现概率ω₁为：，平均灰度μ₁为：

其中，；

则图像的总平均灰度为：μ=ω₀*μ₀+ω₁*μ₁；

背景和目标图像的方差：g=ω₀*(μ₀-μ)*( μ₀-μ)+ ω₁*(μ₁-μ)*( μ₁-μ)= ω₀*ω₁*(μ₀-μ₁)*( μ₀-μ₁)；

采用遍历的方法得到使类间方差g最大的阈值T即为所求阈值，对灰度图像作阈值分割处理后得到二值化图像；

（2.3） 在步骤2.2得到二值化图像的基础上再做一次自适应阈值化分割处理

自适应阈值化计算过程是为每一个像素点单独计算的阈值，每个像素点的阈值都是不同的，将该像素点周围B*B区域内的像素加权平均，然后减去一个常数C，从而得到该点的阈值；

【3】利用形态学操作对二值化图像作降噪处理；

【4】抽取目标矩形状器件的轮廓线；具体为：

（4.1） 外边界和孔边界的定义

每次行扫描,遇到以下两种情况，确定外边界和孔边界：

（1）f(i,j-1)=0，f(i,j)=1； //f(i,j)是外边界的起始点；

（2）f(i,j)=1，f(i,j+1)=0；//f(i,j)是孔边界的起始点；

在这里分配一个唯一的标示符给新发现的边界，叫做NBD；初始时NBD=1，每次发现一个新边界加1；在这个过程中，遇到f(p,q)=1,f(p,q+1)=0时，也就是右边边界的终止点时，将f(p,q)置为-NBD；

（4.2） 查找边界线过程

（1）如果是外边界或者是内边界，NBD++，并且根据边界把，（i,j-1）或者（i,j+1）定义为（i2，j2）；

（2）LNBD来确定新的边界的parent关系；

（3）：

（3.1）从（i2,j2）开始顺时针方向，查找（i，j）邻域的非零像素；把第一个找到的非零像素定义为（i1，j1）；没有找到就把（i，j）的值变为负NBD，进入步骤（4）；

（3.2）把（i1，j1）定义为（i2，j2），把（i，j）定义为（i3，j3）；

（3.3）从（i2，j2）逆时针方向的下一个元素开始，逆时针方向，查找（i3，j3）邻域的非零像素，把第一个找到的非零像素定义为（i4，j4）；

（3.4）改变（i3，j3）的值，根据如下规则：

（a）如果（i3，j3+1）是零像素，（i3，j3）赋值负NBD；

（b）如果不是零像素，并且（i3，j3）的值是1，赋值正NBD；

（c）如果（i3，j3）的值不是1，那么不改变值；

（3.5）如果（i4，j4）等于（i，j）并且（i3，j3）等于（i1，j1），也就是回到了起点，那么进入步骤（4）；否则，（i3，j3）定义为（i2，j2），（i4，j4）定义为（i3，j3），进入步骤（3.3）；

（4）如果（i，j）的值不等于1，那么LNBD赋值（i，j）值的绝对值；重新从（i，j+1）开始扫描，直到图像最后一个像素；

【5】求最小外接矩形作为目标器件的初始位置；具体为：

（5.1）求图像中轮廓区域的最小外接矩形采用下述方式之一：

（1）直接计算：通过计算图像中物体分布坐标的最大、最小值所得，显示该矩形不能准确的描述轮廓区域的分布；

（2）等间隔旋转搜索：将图像物体在90^O范围内等间隔地旋转，每次记录其轮廓在坐标系方向上的外接矩形参数，通过计算外接矩形面积求取最小外接矩形；

（5.2） 求轮廓区域最小外接矩形的步骤：

（1）直接计算某个轮廓区域的外接矩形，并记录外接矩形的长度、宽度和面积，获取最小外接矩形RectMin，并得到其面积值赋给变量AreaMin,设置旋转角度α＝0^O；

（2）对轮廓区域进行旋转一个角度θ，按照第1步求取旋转后的最小外接矩形RectTmp，获得其面积值赋给变量AreaTmp；

（3）设置旋转角度α＝α+θ，比较AreaTmp和AreaMin的大小，将小面积值赋给AreaMin，并将此时的旋转角度赋值给β＝α，矩形信息赋给RectMin = RectTmp；

（4）循环执行第2、3步的过程，最终获取一个最小的外接矩形RectMin以及与之相对应的旋转角度α；

（5）将计算出的矩形RectMin反旋转一个β角度，获取最小外接矩形；

【6】利用像素垂直和水平投影的方法消除阴影影响；具体为：

（6.1） 种子填充步骤：

（1）标记种子（x,y）的像素点 ；

（2）检测该点的颜色，若他与边界色和填充色均不同，就用填充色填充该点，否则不填充 ；

（3）检测相邻位置，继续步骤（2）；这个过程延续到已经检测区域边界范围内的所有像素为止；在搜索的时候有两种检测相邻像素：四向连通和八向连通；四向连通即从区域上一点出发，通过四个方向上、下、左、右来检索；而八向连通加上了左上、左下、右上、右下四个方向；

（6.2） 水平投影和垂直投影：

（1）在水平方向逐行统计每行中赋有填充色的像素个数；

（2）在垂直方向逐列统计每列中赋有填充色的像素个数；

（3）若图像中目标器件含有阴影，则像素投影会存在明显的差别，根据实际的变化情况，对步骤5所得到的最小外接矩形位置进行调整；

【7】得到目标器件的精确定位。