[发明专利]飞拍拍摄触发点的确定方法和装置

说明书

本发明提供一种飞拍拍摄触发点的确定方法和装置，所述方法包括以下步骤：S1，构建强化学习网络；S2，以飞拍设备在多个飞拍状态下拍摄到的图像作为训练数据，对所述强化学习网络进行训练，得到飞拍控制模型，其中，每个所述飞拍状态具有对应的拍摄触发点；S3，通过所述飞拍控制模型确定实际拍摄触发点。本发明能够自动、快速且准确地确定飞拍过程中相机的拍摄触发点，从而快速、高效地得到高质量的待检测工件图像。

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，具体涉及一种飞拍拍摄触发点的确定方法、一种飞拍拍摄触发点的确定装置、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

传统的利用工业相机进行视觉检测的过程中，工业相机固定于机械臂末端，当待检测工件传送至拍摄位置后，机械臂携相机移动至工件拍摄点，停止运动后进行静态拍摄。接下来，以同样的方式，机械臂携相机进行下一个点位的静态拍摄，直至全部待拍摄位置拍摄完毕。该过程中工业相机在每次到达拍摄点之后均需停止运动，导致整个拍摄周期长，效率低。

鉴于此，相关技术中提出了飞拍的方案，即相机在到达拍摄位置处不停止运动，而是以一定的速度持续运动，从而缩短拍摄周期，提高拍摄效率。飞拍过程虽然缩短了拍摄周期，但同时也带来误差。由于相机触发拍照的时延以及控制系统整体的传输时延等因素，飞拍（动态拍摄）相比静态拍摄，相机触发拍照信号的位置需要提前，这样拍摄出来的照片才有可能与静态拍摄照片保持一致。由于相机、系统的总体时延未知，因此相机触发拍摄信号的位置提前量也难以确定。如果采用人工的方式来寻找这个提前量，由于调试的流程复杂，需要耗费大量的人力。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种飞拍拍摄触发点的确定方法和装置，能够自动、快速且准确地确定飞拍过程中相机的拍摄触发点，从而快速、高效地得到高质量的待检测工件图像。

本发明采用的技术方案如下：

一种飞拍拍摄触发点的确定方法，包括以下步骤：S1，构建强化学习网络；S2，以飞拍设备在多个飞拍状态下拍摄到的图像作为训练数据，对所述强化学习网络进行训练，得到飞拍控制模型，其中，每个所述飞拍状态具有对应的拍摄触发点；S3，通过所述飞拍控制模型确定实际拍摄触发点。

所述强化学习网络包括主评价网络、主动作网络、目标评价网络、目标动作网络和记忆库。

步骤S2具体包括：S21，初始化一个飞拍状态；S22，所述主动作网络根据当前飞拍状态确定对拍摄触发点进行调整的动作，并在执行所述动作后进入下一飞拍状态；S23，计算所述当前飞拍状态下拍摄的图像与目标图像之间的第一相似度、所述下一飞拍状态下拍摄的图像与目标图像之间的第二相似度，并根据所述第一相似度和所述第二相似度计算奖励；S24，将包含所述当前飞拍状态、所述动作、所述奖励、所述下一飞拍状态的样本序列存储至所述记忆库；S25，判断所述记忆库的存储量是否达到存储阈值，如果是，则执行步骤S26，如果否，则返回步骤S22；S26，从所述记忆库中选取预设数量的样本序列更新所述主评价网络、所述主动作网络、所述目标评价网络和所述目标动作网络；S27，判断步骤S22至S26的重复执行次数是否达到第一次数阈值，如果是，则执行步骤S28，如果否，则返回步骤S22；S28，判断步骤S21至S27的重复执行次数是否达到第二次数阈值，如果是，则结束训练，如果否，则返回步骤S21。

所述奖励通过以下公式计算：

其中，r_t为所述奖励，i表示被拍摄目标的至少一个拍摄点的序号，i为正整数，为所述飞拍设备在第i个拍摄点当前飞拍状态下拍摄的图像与目标图像之间的第一相似度，为所述飞拍设备在第i个拍摄点下一飞拍状态下拍摄的图像与目标图像之间的第二相似度。

步骤S3具体包括：将所述飞拍设备启动后随机初始化的飞拍状态输入所述飞拍控制模型，并由所述飞拍控制模型输出所述实际拍摄触发点。