[发明专利]一种三包钢网的视觉识别方法

权利要求书

1.一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对三包钢网图像进行预处理；

S2：根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际面积粗定位三包钢网的中心；

S3：根据三包钢网位置确定的有效钢网边区域，提取有效边缘点并拟合直线；

S4：根据预先设定的理论偏移值对拟合直线进行横向平移；

S5：在平移后的直线上，根据梯度计算下侧两包的边缘端点；

S6：根据下侧两包的边缘端点计算下侧两包的中心，同时计算平移后的直线角度；

S7：计算三包钢网图像对应的缺口方向。

2.根据权利要求1所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，对三包钢网图像进行预处理，所述步骤包括：

获取三包钢网图像后，使用OTSU算法自动阈值对三包钢网图像进行二值化；

采用开运算滤除三包钢网图像的干扰点；

采用闭运算将钢网内部空洞进行填充以及将钢网边缘锯齿消除。

3.根据权利要求2所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，对三包钢网图像进行预处理之后，根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形粗定位三包钢网的中心之前，所述步骤还包括：

提取三包钢网图像轮廓；

测量三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的长边为rl；

测量三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的短边为rw；

并计算三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际面积ra＝rl×rw。

4.根据权利要求3所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际面积粗定位三包钢网的中心，所述步骤包括：

根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际长边与理论长边获取第一分数，即score1＝1-|1-rl/tl|；

根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际短边与理论短边获取第一分数，即score2＝1-|1-rw/tw|；

根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形的实际面积与理论面积获取第三分数，即score3＝1-|1-ra/ta|；

根据三包钢网图像轮廓的最小外接矩形获取的第一分数、第二分数以及第三分数得到平均分数score＝(score1+score2+score3)/3。

5.根据权利要求4所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，当score≥0.6的矩形时，则得分最高的矩形为目标矩形，设目标矩形的左边中心为lec，上边中心为tec，右边中心为rec，下边中心为bec，根据理论长边为tl，理论短边为tw,理论面积为ta＝tl×tw。

6.根据权利要求5所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，三包钢网右下侧矩形的下边Y坐标为y2＝bec.y-to，上边Y坐标为y1＝y2-rl/3，迭代contour1的所有点p_i，满足则添加至序列seq1中，其中，包中心到右边的偏移：to，下边中心为bec。

7.根据权利要求5所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，迭代结束之后，对seq1进行最小二乘拟合直线，得到第一直线。

8.根据权利要求6所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，根据设定偏移值to进行平移直线，得到第二直线。

9.根据权利要求8所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，对第二直线上的所有点，从Y坐标为开始，分别向上、向下搜索，遇到第一个梯度等于255终止，即得点e1,e2，钢网中心坐标即为角度为第二直线的角度减去90度。

10.根据权利要求1所述的一种三包钢网的视觉识别方法，其特征在于，从最小外接矩形的上端至下端的部分，在Y方向上计算投影，计算一阶导数，得到两个拐点的Y坐标为y3,y4，则缺口的Y坐标为在范围内从左到右扫描图像，当出现梯度值为-255，则缺口在右侧，当出现梯度值为255则缺口在左侧。