[发明专利]一种视觉相机的图像处理方法以及智能相机

说明书

本发明公开了一种视觉相机的图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取图像，对图像进行高斯滤波处理；步骤二：对高斯滤波处理后的图像进行梯度计算处理；步骤三：对梯度计算处理后的图像进行角度计算处理后进行非极大值抑制；步骤四：对角度计算处理后的图像使用双阈值进行边缘连接完成图像处理。采用本图像处理方法进行图像的识别采集，能够使视觉相机适用于各种工作环境以及工作内容；而且能够使视觉相机集成化、智能化，功能上达到传统视觉的目的，具有操作简单，调试方便、占用空间少、功能完善的优势。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种视觉相机的图像处理方法。

背景技术

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉在各个行业中均有应用，尤其在自动化生产流水线中，通常做法是对每个工位分别利用一台相机完成视觉检测，这样的做法具有设备成本加高、设备占地面积加大、生产人员增多等缺点，另外对于同一产品需要同时进行缺陷检测，尺寸检测，二维码、一维码识别，OCR识别，OCV检测或颜色、灰度识别中的多种检测时，单台相机很难使每个需要检测的类别都达到最优光学效果。

因此，需要一种新型的视觉相机的处理方法，能够解决上述问题。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种视觉相机图像处理的新技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种视觉相机的图像处理方法，包括如下步骤：

步骤一：获取图像，对图像进行高斯滤波处理；

步骤二：对高斯滤波处理后的图像进行梯度计算处理；

步骤三：对梯度计算处理后的图像进行角度计算处理后进行非极大值抑制；

步骤四：对角度计算处理后的图像使用双阈值进行边缘连接完成图像处理。

优选地，在步骤一中，基于图像的灰度图采用二维高斯滤波方式对图像进行滤波处理，其中所采用的二维高斯公式为：

其中：设置好标准差σ后，根据x、y的值计算得出的G就是一个高斯滤波器。

优选地，在步骤二中，对图像进行梯度计算处理采用如下公式：

其中：f(x,y)分别对x、y求偏导的平方和，再开方。

优选地，在步骤三中，对图像进行角度计算处理采用如下公式：

其中：函数f(x,y),分别对x，y求偏导，然后用反正切取其角度值优选地，在步骤三中，使用非极大值抑制寻找像素点局部最大值，将非极大值所对应的灰度值置0。

优选地，在步骤四中，设置灰度的低阈值以及高阈值，将像素点的灰度值分别与低阈值以及高阈值进行比较，将小于低阈值的像素点的灰度值置零，将高于高阈值的像素点的灰度值置1，位于低阈值以及高阈值之间的像素点重新划定低阈值以及高阈值进行筛查。

优选地，将灰度值置1的像素点连接闭合，形成图像边缘。

根据本发明的第二方面，提供了一种采用上述的视觉相机的图像处理方法的智能相机，包括镜头以及图像处理模块，所述图像处理模块中集成有存储器以及处理器，所述存储器中存储有执行所述视觉相机的图像处理方法的程序，所述处理器执行所述程序以完成图像处理。