[发明专利]工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置

说明书

本发明公开了一种工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置，工件圆孔特征检测方法，包括：获取相机标定参数和标准工件的CAD模型信息；根据相机标定参数和CAD模型信息生成模板图像数据；对模板图像数据进行特征提取，以获得模板特征点信息；获取待检测工件的实际图像数据；对实际图像数据进行特征提取，以获得实际特征点信息；将模板特征点信息与实际特征点信息进行匹配，以获取目标模板特征点信息；以实际特征点信息为基准，对目标模板特征点信息进行迭代优化对齐算法处理，获得处理后的目标模板特征点信息；根据处理后的目标模板特征点信息确定目标圆孔的特征值。采用该方法可以实现对工件圆孔的检测，且可以提高检测精度。

技术领域

本发明涉及工件检测技术领域，尤其是涉及一种工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置。

背景技术

在工业视觉领域中，对于高精度的目标检测仍面对许多挑战。由于模板匹配既不需要大量的训练集和训练时间，同时也能处理少纹理的目标，因此，在目标检测上，模板匹配算法发挥十分重要的作用。

相关技术中，一种为基于特征点的模板匹配算法，但是该算法为了增加鲁棒性常常无法到达实时的检测效果。一种为基于物体轮廓特征的模板匹配算法，该算法使用倒角距离来度量模板图片轮廓和待测物体轮廓的差异，但是，该算法对物体的遮挡极为敏感。另外，通常采用的模板匹配算法对光照变化、噪声等也极为敏感，同时当存在多个模板时也会使得算法的时长增加。另外一种为针对无纹理物体的基于梯度响应的实时检测方法，该方法采用梯度方向特征的二进制表示，同时运用现代计算机的高速缓存并行，这种基于形状的匹配算法能够实时对多类别、少纹理的物体检测，但是该方法无法准确估计物体的尺度，同时算法匹配精度也有待提高。此外，对于模板匹配算法，具体操作为：首先对识别物体进行各个姿态的拍照，对拍摄的图片进行模板训练，并将训练后的模板存入数据库中；在识别阶段，将测试的图片与数据库中的模板逐一比对，选取相似性最大的模板匹配位置作为物体在图像上的真实坐标，但是，这种方法耗时较长，且匹配坐标无法达到亚像素级别精度。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种工件圆孔特征检测方法，采用该方法可以实现对工件圆孔的检测，且可以提高检测精度。

本发明第二方面实施例提供一种工件圆孔特征检测装置。

本发明第三方面实施例提供一种计算机存储介质。

本发明第四方面实施例提供一种工件圆孔特征检测系统。

为了解决上述问题，本发明第一方面实施例的工件圆孔特征检测方法，包括：获取相机标定参数和标准工件的CAD(Computer Aided Design，计算机辅助设计)模型信息；根据所述相机标定参数和所述CAD模型信息生成模板图像数据，其中，所述模板图像数据为所述标准工件中圆孔的图像数据；对所述模板图像数据进行特征提取，以获得模板特征点信息；获取待检测工件的实际图像数据，其中，所述实际图像数据为所述待检测工件中目标圆孔的图像数据；对所述实际图像数据进行特征提取，以获得实际特征点信息；将所述模板特征点信息与所述实际特征点信息进行匹配，以获取目标模板特征点信息；以所述实际特征点信息为基准，对所述目标模板特征点信息进行迭代优化对齐算法处理，获得处理后的目标模板特征点信息；根据所述处理后的目标模板特征点信息确定所述目标圆孔的特征值。

根据本发明实施例的工件圆孔特征检测方法，通过相机标定参数和标准工件的CAD模型信息即可生成模板图像数据，相较于传统模板匹配算法，本发明实施例参考CAD模型信息即三维数据信息来生成模板图像数据，既便于灵活拓展在任意形状下标准工件的检测，又可以提高检测精准性及降低对光照的敏感性，此外，本发明实施例还采用迭代优化对齐算法对与实际特征点信息相匹配的目标模板特征点信息进行位置微调，既可以使匹配的目标圆孔的特征值达到亚像素精度，也无需再考虑图像数据旋转，提高检测速度和检测的稳定性，实现实时检测的效果。