[发明专利]一种透明工件识别与定位的方法

权利要求书

1.一种透明工件识别与定位的方法，具体步骤如下：

S1、在有效光照条件中，通过工业相机采集所述透明工件在特定视角下的原始图像信息；

S2、将采集到的原始图像作为图像预处理模块的输入，得到信息增强后的图像作为输出；

S3、根据所述透明工件的图像特征，改进Canny算法对工件进行边缘检测；

S4、将边缘特征图像作为图像后处理模块的输入，寻找边缘特征图像中的闭合轮廓作为感兴趣区域ROI；

S5、遍历寻找到的所有感兴趣区域，确定每个ROI的位置特征参数与姿态特征参数，并判断每个ROI是否为待检测的透明工件的边缘，完成对工件位置与姿态的识别；

所述步骤S3中，以增强后的图像作为改进Canny算法的输入，得到只包含原始图像边缘信息的边缘特征图像作为输出，所述改进Canny算法具体如下：

S31、采用中值滤波方法对图像进行平滑处理，消除图像中的椒盐噪声；

中值滤波核f(u,v)的数学描述为：

其中，(u,v)表示数字图像中像素点的像素坐标，该像素点为滤波核所覆盖像素范围内的中心点；i、j表示滤波核所覆盖像素范围内其他像素点相较于中心点的偏移；r(u+i,v+j)表示原始图像上面(u+i,v+j)这个像素点的像素值；size表示滤波核的尺寸，该值为奇数；

S32、使用高斯偏导函数指导生成x和y方向的边缘检测算子来计算图像中每个像素点的梯度的幅值和方向；

二维高斯函数的数学描述为：

其中，G_σ(x)、G_σ(y)分别表示在x、y方向上的高斯函数；σ表示高斯函数的标准差，σ越大，高斯函数图像越宽，函数中心处峰值越小；

对二维高斯函数求偏导数，所得高斯偏导函数的数学描述为：

梯度的幅值G与方向θ定义为：

其中，f表示经过步骤S31中值滤波后的图像，相对应的，表示图像在x、y方向的边缘信息，该信息由二维高斯函数偏导数所生成的边缘检测算子与图像进行卷积运算得到；

S33、根据步骤S32得到的像素点的梯度幅值，对像素点进行非极大值抑制；

S34、在所保留的像素点中，使用双阈值划分强弱边缘；

S35、消除未与强边缘有直接接触的弱边缘；

所述步骤S5中，定义ROI的位置特征参数为轮廓质心的位置(cx,cy)，ROI的姿态特征参数为轮廓最小外接矩形的长边与图像x轴的夹角angle；通过计算ROI的最小外接矩形的几何矩来得到ROI的位置特征参数；使用Hu矩对ROI轮廓和待检测工件标准轮廓图进行模板匹配，以确定所检测轮廓是否为所述透明工件的边缘信息。

2.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S1中，具体如下：

所述有效光照条件为：光源类型为面光源；光源摆放方式为背光摆放；光源波长为350nm～577nm之间的中短波长；

所述特定视角为：工业相机位于工件上方，相机光轴线与光源法线之间的夹角小于30°。

3.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述图像预处理过程，通过加权运算，将相机采集到的三通道彩色图像变为单通道灰度图像，具体如下：

灰度化方法的数学描述为：

GRAY＝0.11R+0.59G+0.3B

其中，GRAY表示转换后的灰度图的灰度值，R、G、B分别表示转换前图像的红、绿、蓝通道的像素值。

4.根据权利要求1所述的一种透明工件识别与定位的方法，其特征在于，所述步骤S4中，图像后处理方式具体如下：

S41、遍历边缘特征图像中的所有闭合轮廓，作为感兴趣区域进行记录，并将每一个轮廓作为一个连通域进行填充操作；

S42、通过形态学开运算，去除边缘特征图像中的离群噪声点以及附着在工件边缘上的毛刺。