[发明专利]一种周期图像的初始定位方法

说明书

本发明提出了一种周期图像的初始定位方法，包括：采集生产线的图像，获取作为基准的模板图，圈定定位核并获取新的周期图像；对新的周期图像和作为基准的模板图进行模板匹配操作，处理后获取最佳匹配点；获取作为基准的模板图中定位核的图像信息和位置信息；获取定位核的区域坐标并对其进行扩展；基于扩展后的定位核区域和作为基准的模板图中定位核的图像信息进行模板匹配获取最佳匹配点的坐标信息；判断S5获取的最佳匹配点坐标信息是否符合预设标准，若符合则进入S7，否则重新进行新的模板匹配处理；验证周期定位核图像是否在预估的定位核区域内；得到定位信息在实际采图中的位置信息。本发明能够快速可靠地实现对于生产线上周期图像的初始定位。

技术领域

本申请涉及机器视觉处理技术领域，具体而言，涉及一种周期图像的初始定位方法。

背景技术

当前很多工业现场的生产线上通过机器视觉检测系统进行图像处理，在这些生产线上，机器视觉检测系统扫描得到的图像是周期图像，即是沿生产线运行方向以一定的周期重复出现的连续图像。面向此类周期图像实现产品表面检测的视觉检测系统，现有技术一般采用图像比对的方法，能够成功应用这一方法的前提是事先要为视觉检测系统提供精准的初始定位，才使得将实时扫描图像与基准图像进行比对成为可能。

所谓初始定位就是为作为基准的模板图提供生产线上的第一个周期的位置，使模板图上的点与实际产品的周期图像上的点一一对应，初始定位的必要性在于初始定位是整个机器视觉检测系统开启检测的先决条件，也是决定图像对比结果是否有效的关键一环。

对于周期图像来说，对于图像中的每一个具体的坐标区域，只存在唯一一个最小周期，作为基准的模板图则是取最小周期或最小周期的整数倍的连续图像，该类视觉工业现场的机器视觉检测系统的运行原理本质就是在初始定位准确的前提下的图像对比。

在初始定位过程中，还需要将图像对比中涉及的定位核具体信息进行确认并和实际生产采图匹配，定位核可以理解为某一特征点或某几的特征点的集合，用于定位作为基准的模板图和实际生产采图的连续周期，以计算其他实际生产采图中未作为定位核的特征点的位置信息图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点，即两个边缘的交点。图像特征点在基于特征点的图像匹配算法中有着十分重要的作用。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像的匹配。

由于在实际生产中很多产品属于软性材料，例如纸张或塑料薄膜，而不是刚体，因此上述周期图像中，基准图像和生产线上移动固定版周长度倍数尺寸图像相互之间并不是完全精确一致，相互之间总是存在着由于抖动而造成的图像差异。在这种情况下，定位信息越精准，图像比对的结果愈加精准，反之，定位信息越模糊，图像比对的结果的准确度愈差。

模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板就是一副已知的小图像，而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。现有技术所使用的定位方法通常采用以opencv库中的模板匹配为核心的定位方法，其存在的问题包括：现有的以模板匹配为核心的定位方法存在较为繁琐的定位结果验证步骤，在一定程度上增加了资源消耗，且现有方法的运行时间较长，不利于图像的快速处理。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种周期图像的初始定位方法，用以解决现有技术中存在的改造成本高以及资源浪费的问题。

本发明提供了一种周期图像的初始定位方法，包括以下步骤：

S1，采集生产线的图像，并将其拼接成生产线上重复出现的图案所对应的一个最小完整周期图像，将拼接后的图像作为基准的模板图，在作为基准的模板图中圈定定位核并获取新的周期图像；