[发明专利]基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法

摘要

本发明涉及自动化生产线领域内的一种基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，采用了单个数字摄像机采集生产线物品的运送图像，采用背景差分和物体特征建模，实现对运动物体和生产线背景的图像分割。在生产线正常运行过程中，通过背景差分，确定生产线的背景区域和运动物品部件区域，并对产品进行表面特征和轮廓特征进行建模。在生产线的装配过程中，背景图像的高斯模型将不断更新，以更好地对生产线上的物体部件进行分割而不受到外界环境干扰的影响。同时在多幅图像中对其各自运动轨迹的进行匹配，从而实现对多个物体连续跟踪。本发明能够提高连续运动中的产品部件位置计算的可靠性，可准确跟踪物品，可满足产品装配自动化的需要。

主权项

一种基于视频的生产线物品部件运动检测与跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：1）图像获取：通过单个数字摄像机获取空载运行的生产线图像和实际运行的生产线图像；2）背景生成：对获取的几秒钟的空载运行图像进行高斯滤波，以减小背景中的噪声；然后进行统计，建立背景图像的高斯模型；3）背景差分：将获取的生产线实际运行图像与步骤2）中的背景模型的像素平均值进行绝对值减法运算，当该像素的绝对值小于背景模型方差的3倍，将该像素点划分为背景；4）前景分割：将获取的生产线实际运行图像与步骤2）中的背景模型的像素平均值进行绝对值减法运算，当该像素的绝对值超过背景模型方差的3倍，将其划分为前景；5）物体标识：对于步骤4）所获得的前景像素进行连通区域标记，再计算每个区域的面积；用预先设定的面积阈值剔除掉部分面积很小的区域；获取物品的颜色直方图和二维轮廓模型，如果物品的颜色直方图和二维轮廓模型相吻合，则进入步骤6），如果物品的颜色直方图和二维轮廓模型不一致，则跳转到步骤8）建立新的模型；6) 粒子滤波：计算步骤5）中的区域图像中心坐标；使用粒子滤波方法来追踪当前坐标在连续图像中的运动轨迹，为后续的自动控制提供物品的位置信息； 7）背景模型更新：使用前景区域之外的每个像素来对更新高斯背景模型；提取实时背景图像，进行背景建模后，对高斯背景模型进行更新；8) 物体特征模型更新：一旦每个区域的中心点能够在连续的几幅图像中被跟踪，则提取区域的颜色直方图和轮廓形状；将多幅图像中跟踪的区域的颜色直方图与轮廓模型进行平均来建立物品的表面和轮廓模型，并对前景进行更新。