[发明专利]一种基于机器视觉的轮胎吊行走系统自动纠偏方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的轮胎吊行走系统自动纠偏方法，选择轮胎吊一侧作为引导侧，在其前后分别安装一个摄像头并进行校准；采集图像并进行适当的预处理；建立BP神经网络并选取像素点集进行多次训练；挑选测试误差最小的网络对图像进行识别；将识别后的图像简化为一系列离散的点，采用Hough变换和最小二乘法进行直线检测并将所检测直线合并为一条作为规划路径；拼接前后摄像头的图像，并以拼接后图像的左上角为原点建立新的坐标系并重新建立两条规划路径方程；计算两条规划路径在极坐标参数空间的欧氏距离，若距离大于设定值，则重新校准摄像头，否则合并两条规划路径；计算规划路径与图像纵向中线的夹角和交点位置并制定纠偏策略。

主权项

一种基于机器视觉的轮胎吊行走系统自动纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)选择轮胎吊行走系统一侧作为引导侧，在其前后位置分别安装一个同一型号和配置的摄像头并进行校准；中摄像头的安装和校准，前后摄像头应安装在引导侧前后的同一高度并与水平面所夹角度一致，具体校准步骤如下:Stepa1：令轮胎吊的引导侧中心位于引导线上并使引导侧所在直线与引导线所夹角度大于15度；Stepa2：前后摄像头分别采集图像并进行预处理，延长每幅图像中的引导线和图像纵向中线使其相交于图像外；Stepa3：测定交点到图像的距离分别计为l1、l2，若二者不一致，则调整摄像头使其一致并计为l；(b)对采集到的图像通过适当的图像预处理得到特定大小和分辨率的待检测图像；(c)建立BP神经网络并选取大量像素点集进行多次训练；(d)选取测试误差最小的网络对图像进行识别，所述的图像识别是将每个像素点及其周边一定范围内像素点的RGB值输入神经网络进行判别；(e)将识别后的图像简化为一系列离散的点，采用混合Hough变换和最小二乘的方法对图像进行直线检测，通过取所检测到直线对应参数的平均值将检测到的直线合并，并作为规划路径；(f)拼接前后摄像头的图像，以拼接后图像的左上角为原点建立新的坐标系并重新建立两条规划路径的方程；(g)将两条规划路径参数转换到极坐标参数空间，分别表示为(ρ1,θ1)，(ρ2,θ2)，计算两点的欧氏距离，若距离大于设定值，则前后摄像头位置有变动需要重新进行校准，否则合并两条规划路径方程为一条；(h)根据引导侧的中心和规划路径的位置关系以及规划路径与图像纵向中线的夹角制定纠偏策略。