[发明专利]基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位方法

说明书

本发明公开了一种基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位方法，该方法步骤包括：为离线模型制作阶段和在线目标匹配阶段。首先，在离线模型制作阶段中创建阶段匹配模型。在在线目标匹配阶段，根据预先建立的模型文件，采用基于金字塔的加速搜索策略对目标进行匹配，采用并行计算方法计算目标相似度，最终得到目标位置，具有较强的抗遮挡和抗干扰能力，能够实现任意角度、任意坐标下目标的实时定位。本发明能够提高目标定位的匹配效率、减少定位过程中的计算量，所提出的加速策略比现有的匹配速度方法具有更好的加速性能。

技术领域

本发明涉及目标定位检测技术领域，具体涉及一种基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位方法。

背景技术

在实际的工业现场中常见的目标定位算法包括基于灰度、特征点、形状特征等多种方法，但其中基于边缘梯度特征的目标定位方法，具有稳定性好、抗遮挡能力强的特点，在固定场景的视觉领域中受到了广泛应用,由于机械控制、生产效率等需求的多样化，对定位算法的计算效率具有较高的要求，因此，如何提高目标定位的效率一直是视觉定位领域的热点问题。

目标定位算法是图像处理中最为重要，但却很难实现的算法，为了满足工业环境下工件目标实时视觉检测的需要，亟需一种工件定位技术以解决算法实时性不足的问题。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供一种基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位方法，相较于现有的技术，能够提高目标定位的匹配效率，减少定位过程中的计算量，所提出的加速策略比现有的匹配速度方法具有更好的加速性能。

本发明的第二目的在于提供一种基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位系统。

本发明的第三目的在于提供一种存储介质。

本发明的第四目的在于提供一种计算设备。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于广义Hough模型和改进金字塔搜索加速的工件定位方法，包括下述步骤：

离线模型制作阶段：使用基于广义Hough变换的模型描述方法从模板图片中提取所需的边缘信息进行保存，生成在线匹配所需的模型；

在线目标匹配阶段：根据改进金字塔加速策略进行目标搜索，利用模型文件的保存的信息对目标图像进行匹配，通过目标区域缩减策略对搜索区域进行缩减，最终获取所需的目标位姿信息，具体包括：

目标粗匹配：对目标图片进行金字塔采样，生成多层金字塔图片信息，从顶层金字塔图片，利用Canny算子提取出边缘信息，并与载入的模型文件中的边缘信息进行相似度计算，从而筛选出预选目标位置；

目标精匹配：根据上层得到的预选目标位置，在下一层金字塔中进行搜索，采用目标区域缩减策略，对搜索区域进行缩减，再进行相似度计算，获取到当前层目标位置后，继续到下一层进行搜索，重复直到金字塔底层，最终将获取到的目标坐标位置放入结果队列中，得到工件目标定位匹配结果。

作为优选的技术方案，所述使用基于广义Hough变换的模型描述方法从模板图片中提取所需的边缘信息进行保存，生成在线匹配所需的模型，具体步骤包括：

使用Canny算子计算模板图片中的边缘坐标及梯度向量信息，利用广义Hough模型保存提取出的模板图片边缘信息；

对边缘信息进行离散采样；

创建多个离散参数空间模板，对模板进行旋转变换，提取出当前模板图片的边缘信息，使用变换矩阵对边缘点进行变换，计算获取旋转后的边缘点位置以及对应的旋转后边缘梯度；