[发明专利]一种复杂场景工件识别方法

摘要

本发明公开了一种复杂场景工件识别方法，其特征是采用用单个摄像头拍摄获取含有工件的待识别场景图像；对场景图像进行候选识别区域提取；对工件的正样本图像和负样本图像提取BOW特征训练出SVM分类器；将对候选识别区域提取获得的BOW特征输入到SVM中进行判别是否为工件图像。本发明基于图像特征和机器学习的工件识别方法，使工业机器人能够准确地进行工件识别定位。

主权项

一种复杂场景工件识别方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、用单个摄像头拍摄获取含有工件的待识别场景图像；步骤2、对于所获取的待识别场景图像提取候选识别区域，是将获取的待识别场景图像进行灰度化，得到灰度图像，对于灰度图像提取候选识别区域；步骤3、计算码本；对目标工件拍摄多幅目标图像作为正样本，对于所有正样本提取获得正样本surf特征点，并对每个正样本surf特征点计算获得正样本surf特征描述子，对所有的正样本surf特征描述子进行k‑means聚类，得到k个聚类中心，并以所述k个聚类中心组成一个码本。步骤4、训练SVM分类器；拍摄多幅不含目标工件的场景图像作为负样本，利用所述码本分别为每幅正样本和每幅负样本计算获得样本BOW特征向量；对于所述样本BOW特征向量进行SVM训练，获得SVM分类器；步骤5、利用所述码本对于所述候选识别区域通过提取获得候选识别区域BOW特征向量，将所述候选识别区域BOW特征向量输入到SVM分类器进行计算，若SVM分类器输出为1，则相应区域为目标工件；若SVM分类器输出为0，则相应区域不为目标工件，由此完成复杂场景工件识别。