[发明专利]用于飞拍拍摄点的定位方法和装置

说明书

本发明提供一种用于飞拍拍摄点的定位方法和装置，所述方法包括：通过固定相机获取样本每个面的图像，作为良品图像数据库；通过飞拍相机按照预设的运动路径和拍摄点获取预设数量的图像，作为飞拍图像数据库；分别将良品图像数据库中的图像和飞拍图像数据库中的图像输入到神经网络进行特征提取，并将提取后的特征向量分别存储至第一特征向量库和第二特征向量库中；通过筛选器获取第二特征向量库中与第一特征向量库中相似度达到预设阈值的特征向量对应的飞拍图像的拍摄点；根据通过筛选器筛选后的飞拍图像的拍摄点对预设的运动路径和拍摄点进行调整，以确定飞拍相机的拍摄参数，从而快速定位飞拍的拍摄点和确定运动路径，节省人工调参的时间成本。

技术领域

本发明涉及工业质检技术领域，具体涉及一种用于飞拍拍摄点的定位方法、一种用于飞拍拍摄点的定位装置、一种计算机设备和一种非临时性计算机可读存储介质。

背景技术

在传统的工业质检过程中，需要对待检测工件进行拍摄并采集照片，目前的方式采用的是固定相机和固定工件的模式，这种方法的弊端是检测速度慢，因为如果一个工件需要有不同面拍照，则需要人工介入去对工件翻面，并放置在相机的正下方。

飞拍，是一种新兴的照片采集方式，这种方法采用机械臂加相机的方式，实现运动相机加固定工件的模式。飞拍可以在非人工介入的情况下，实现对工件的多个面进行拍照，从而大大提高了工件照片的采集速度。

在工业质检领域，工件照片的成像角度和清晰度会很大程度上影响后续的检测模型。一方面，传统的工件照片采集过程中，一般是用固定相机去拍摄固定工件，然后需要人工介入调整工件方向，这样速度虽然慢，但是图片的成像角度和清晰度都能得到保证；另一方面，飞拍技术采用机械臂加相机，实现动态相机采集照片，这种方法提高了工件照片采集速度，但是在运动拍摄过程中，如果机器臂的运动轨迹和相机的拍摄位点没有寻找正确，那么工件照片的成像角度和清晰度会受到很大影响，以往对运动轨迹和拍摄位点的调试，需要花费大量人力和实际去进行逐一的参数尝试。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种用于飞拍拍摄点的定位方法，利用神经网络提取图像的特征向量，并进行相似度计算，当图像差异较大时，对图像进行筛选，从而能够快速且高效的定位拍摄位点范围和确定运动轨迹范围，在一定程度上节省了人工调参的时间成本。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于飞拍拍摄点的定位方法，包括以下步骤：通过固定相机获取样本每个面的图像，作为良品图像数据库；通过飞拍相机按照预设的运动路径和拍摄点获取预设数量的图像，作为飞拍图像数据库；分别将所述良品图像数据库中的图像和所述飞拍图像数据库中的图像输入到神经网络进行特征提取，并将提取后的特征向量分别存储至第一特征向量库和第二特征向量库中；通过筛选器获取所述第二特征向量库中与所述第一特征向量库中相似度达到预设阈值的特征向量对应的飞拍图像的拍摄点；根据通过筛选器筛选后的所述飞拍图像的拍摄点对所述预设的运动路径和拍摄点进行调整，以确定所述飞拍相机的拍摄参数。

根据本发明的一个实施例，通过筛选器获取所述第二特征向量库中与所述第一特征向量库中相似度达到预设阈值的特征向量对应的飞拍图像的拍摄点，包括：将所述第一特征向量库中的特征向量输入至筛选器；获取所述第一特征向量库中的每个特征向量与所述第二特征向量库中所有特征向量的余弦相似度值；将所述相似度值大于预设阈值的所述第二特征向量库中的特征向量对应图像的拍摄点存储至第一预设数据库中；根据所述第一预设数据库中的数据对所述预设的运动路径和拍摄点进行调整。

根据本发明的一个实施例，上述的用于飞拍拍摄点的定位方法，还包括：判断所述第一预设数据库中是否有相同的拍摄点；如果是，则保留所述相同的拍摄点中的一个；如果否，则保留所有的拍摄点。

根据本发明的一个实施例，所述神经网络为Resnet50残差网络或者VGG16卷积网络。