[发明专利]一种基于机器视觉的啤酒瓶口定位方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的啤酒瓶口定位方法，其步骤为：(1)对瓶口图像进行阈值处理，通过重心法获取瓶口圆心的大致位置；(2)以重心为圆心进行径向扫描，获得瓶口图像的外边缘点；(3)利用重心到各边缘点距离的变化特征去除干扰点；(4)对边缘点分组，任选其中N_c组边缘点，用最小二乘法进行圆拟合，求出在该拟合圆上边缘点数目所占边缘点总数的比例η^j，保存所有拟合结果及对应的η^j；(5)选择拟合圆上边缘点数目所占边缘点总数的比例最多的拟合圆圆心作为瓶口中心位置。该方法能在啤酒瓶口图像不完整或存在连续干扰点时，准确快速的定位为瓶口中心，适用于高速自动化流水线上的啤酒瓶口质量自动检测。

主权项

一种基于机器视觉的啤酒瓶口定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取啤酒瓶口图像；步骤2：利用重心法获取啤酒瓶口图像的重心坐标(X_O′,Y_O′)；步骤3：利用重心坐标和设定的扫描半径R_s，对啤酒瓶口图像进行N_s次径向扫描，获取N'个啤酒瓶口外边缘点i表示第i次径向扫描，1≤i≤N_s，N_s＝360/Δα，Δα表示径向扫描间隔；$X_{{P_i}^{\′}}=X_{O^{\′}}+R_s\cos \frac{2\mathrm{\π}}{N_s}i$$Y_{{P_i}^{\′}}=Y_{O^{\′}}+R_s\sin \frac{2\mathrm{\π}}{N_s}i$步骤4：对步骤3获取的啤酒瓶口外边缘点进行去噪；步骤5：将去噪后的外边缘点应用最小二乘法进行啤酒瓶口外边缘圆拟合，完成啤酒瓶口定位；所述步骤4的具体步骤如下：步骤a：依次求出重心坐标到所有外边缘点的测量距离：$f_m\left(i\right)=\sqrt{{(X_{{P_i}^{\′}}-X_{O^{\′}})}^2+{(Y_{{P_i}^{\′}}-Y_{O^{\′}})}^2}$步骤b：计算相邻外边缘点的测量距离差分绝对值|Δf_m(i)|＝|f_m(i+1)‑f_m(i)|；步骤c：对所有的|Δf_m(i)|进行从大到小排序，排序靠前的前100·T_c％个测量距离差分绝对值对应的外边缘点为干扰点，其中，T_c为设定阈值，0≤T_c≤1；步骤d：去除干扰点及与该干扰点相邻的后一个边缘点，得到去噪后的外边缘点。