[发明专利]一种基于图像分割的工件定位与识别的方法

摘要

本发明是一种基于图像分割的工件定位与识别的方法，分为预处理、工件区域定位与分割、特征提取与识别三部分。预处理即传送带上工件图像的图像进行去噪，然后对已去噪的图像进行灰度拉伸的图像增强，最后进行阈值化等操作，其目的是突显图像中的工件区域，为定位工件区域做准备；工件区域定位与分割是指使用基于最小外接矩形分割算法，把工件区域用最小外接矩形框住，然后裁剪出最小外接矩形内的工件区域图像，作为特征提取的图像；提取图像的不变矩与几何特征作为分类器训练的特征组，最后各种工件的多个特征作为训练样本集，训练分类器。本发明算法设计简单、快速，不仅能够保证定位准确，而且能够满足流水线上实时性的需求，实现了传送带上的工件定位与识别。

主权项

一种基于图像分割的工件定位与识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：图像预处理阶段：去除输入图像中的噪音，对图像进行平滑操作；根据平滑后图像的灰度级像素个数，得到平滑后图像前景与背景灰度的两个最大值，基于两个最大值的对应灰度进行图像增强，用以增强图像的前景与背景的对比度；根据图像中前景与背景灰度的期望，进行阈值分割；工件区域定位与分割阶段：对阈值分割后的二值图像进行局部区域填充与被包围区域填充；提取填充后图像的边缘，使用最小外接矩形框出图像中的工件区域，对最小外接矩形的工件区域进行分割，分割出图中含有工件区域的子图像，作为特征提取的图像，提取不变矩特征与几何特征；根据提取出的特征训练分类器，对工件特征进行分类。