[发明专利]一种基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法

权利要求书

1.一种基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法，其特征在于，具体步骤如下：

1）在家电的焊点检测流水线上利用相机对到达指定待检测位置的若干相对相机平面偏转角度不同、光照条件不同的产品进行拍摄，得到焊点区域内分布特征和焊点位置特征类似的不同产品的多幅图像，并选取焊点区域内分布特征典型的一个产品，拍摄其与相机平面夹角为-15°、0°、15°，即偏转角度为-15°、0°、15°时的三幅图像；

2）对步骤1）采集的同一家电不同偏转角度的三幅图像分别按照L、M、S三级模板来截图，制作偏转角度为-15°、0°、15°的三套模板；其中L级为包含整个冷凝管区域的大模板，M级为包含待识别的焊点以及焊点周围环境的中级模板，S级为仅含有焊点图像的小模板；

3）除了被用于截图制作模板的图像外，以步骤1）中拍摄的其它图像作为待识别图像，将待识别图像依次与不同偏转角度的L级模板进行匹配，按照式（1）求出L级模板与当前L级模板覆盖被搜索图区域的互相关归一化系数，将L级模板在被搜索图上平移，最终求出每一个子图像与L级模板图像的归一化矩阵，并求出矩阵中的最大的值以及它的位置；再用相关系数最大所在的相应偏转角度的一套模板中的M、S级依次进行模板匹配，模板匹配后，原待检测图像中只保留匹配区域，若同一焊点在相同偏转角度的三套模板中的匹配成功率大于90%时，则得到目标焊点；

（1）

式中待识别图像为，模板图像为，为当前模板矩阵中心点的坐标，从模板矩阵的左上方到右下方依次移动，为模板图像矩阵的均值，代表模板图像内每一像素点的灰度值减去均值的绝对值之和，为被模板覆盖区域矩阵的均值；

4）当步骤3）中识别成功率小于90%，则在用步骤3)方法进行L、M级匹配后，在只保留M级匹配区域的RGB图像中提取焊点区域内颜色特征明显的G通道图像，采用大津算法来进行二值化，区分焊点区域和背景区域，并用图像形态学中的膨胀与腐蚀运算方法来使得图像中的裂痕与噪声点消弭；

5）在二值图像中给每一个连通区域做标签，找到面积最大的连通区域，用和目标焊点像素大小相同的窗口根据焊点所在位置从连通区域的边缘开始依次移动搜索，当白色色素占比为90%以上时停止搜索，得到目标焊点的位置信息；其中：

步骤1）中，家电为冰箱；焊点区域内分布特征为冷凝管排布特征。

2.根据权利要求1所述的基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法，其特征在于，步骤3）中，当最大的互相关归一化系数大于阈值时，即匹配成功，匹配区域为归一化系数最大位置的中心点，大小为模板尺寸的区域。

3.根据权利要求1所述的基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法，其特征在于，步骤4）中，用图像形态学中的膨胀与腐蚀运算方法来使得图像中的裂痕与噪声点消弭时，先用腐蚀算法对噪声点消弭，再用膨胀算法对图像进行裂痕弥合。