[发明专利]图像识别方法

说明书

 

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种视觉图像处理方法，用于实现太阳能电池阵的自动焊接。

背景技术

国内空间用太阳能电池阵的零部件焊接基本都采用人工焊接，采用人工定位方式利用电阻点焊在太阳翼帆板背面银箔上焊接银导线，由人眼瞄准焊点后再控制操作盒移动焊接机构，每个焊点都需要重复粗调、瞄准、微调、试下压再微调这一过程才能准确移动到焊点的正上方。

这种方法耗时效率低，完成一块银箔上焊点的焊接大约需要2分钟的时间，极大的影响了生产进度。同时由于太阳能电池阵表面导线、元器件数量多，人工长时间焊接容易疲劳，所以焊接质量得不到很好保障。

因此，业界需要一种用于太阳能电池阵自动焊接系统的图像识别模块，以期可定位快速准确，能高效完成太阳能电池阵表面电子元器件的可靠焊接。

发明内容

为了解决太阳能电池阵人工定位焊接效率低下、可靠性低的问题，采取自动定位方式对焊点进行定位。由于焊点的随机分布性，不可能事先给出准确的位置（坐标）信息，须采用机器视觉对焊点的坐标位置进行识别。本发明提供了图像识别技术，操作人员不需对焊点反复调试、瞄准，提高了操作的效率和可靠性。

根据本发明的一个方面，提供了一种图像识别方法，其在经采集的采集图像中识别出将银导线焊接在银箔表面上的焊点，所述采集图像包括至少一个对应于所述银箔的第一区域和至少一个对应于所述银导线的第二区域。所述图像识别方法包括如下步骤：（a）获取所述第一区域和所述第二区域中各像素的灰度值；（b）基于所述第一区域中各像素的灰度值，获取所述第一区域的特征点；及（c）基于所述特征点，根据所述第二区域中各像素的灰度值在所述第二区域中找寻所述焊点。

优选地，所述步骤（a）还包括：（A）对所述第一区域和所述第二区域的各像素的灰度值进行灰度变换，以增大所述第一区域中各像素的灰度值与所述第二区域中各像素的灰度值之间的差异，并且，步骤（A）包括减小所述第一区域中各像素的灰度值，并且增大所述第二区域中各像素的灰度值。

优选地，所述步骤（b）包括：（b1）根据第一预定灰度值，确定所述第一区域的像素面积，从而确定出所述第一区域的面积区域；且（b2）获得所述第一区域的面积区域的质心，作为所述特征点。

优选地，所述步骤（b1）包括：（b11）对所述采集图像进行区域分割；（b12）从各分割区域的起始像素进行区域生长，其中所述区域生长准则为，当像素的灰度值超过预定生长阈值时，则进行区域生长，当像素的灰度值低于预定生长阈值时，则即停止生长；且（b13）筛选所述生长得到的区域，并对筛选结果进行面积统计，以确定所述第一区域的面积区域。

优选地，所述步骤（c）中，所述基于所述特征点包括以所述特征点的横坐标点或纵坐标点为基准。

优选地，所述步骤（c）中，在以所述横坐标点为基准的情况下，沿纵坐标轴在纵坐标遍历范围内进行纵坐标遍历，比较某一纵坐标周围预定纵坐标范围（M1）内的纵坐标所在像素与所述某一纵坐标所在像素的灰度值；若灰度值的差超过设定阈值，则代表所述某一纵坐标所在像素有灰度突变，并且该纵坐标与所述作为基准的横坐标点所确定所在像素为突变点；对所述突变点进行计算，其中，当所述突变点的计数到达某一预定值时，则将该突变点所对应的纵坐标点与所述横坐标点确定为所述焊点的坐标点。

优选地，所述步骤（c）中，在以所述纵坐标点为基准的情况下，沿横坐标轴在纵坐标遍历范围内进行横坐标遍历，比较某一横坐标周围预定纵坐标范围（M2）内的横坐标所在像素与所述某一横坐标所在像素的灰度值；若灰度值的差超过设定阈值，则代表所述某一横坐标所在像素有灰度突变，并且该横坐标与所述作为基准的纵坐标点所确定所在像素为突变点；对所述突变点进行计算，其中，当所述突变点的计数到达某一预定值时，则将该突变点所对应的横坐标点与所述作为基准的纵坐标点确定为所述焊点的坐标点。

本发明的再一方面为一种太阳能电池阵的焊接系统，包括：图像采集模块，其用于采集需要焊接的银导线和银箔的图像；图像识别模块，其接收所述图像采集模块所采集的采集图像，并识别出银导线焊接在银箔表面上的焊点，并且所述图像识别模块如前述图像识别装置；焊接机构，其在所述焊点处对所述银导线和所述银箔进行焊接；及运动控制模块，其根据所述图像识别模块所识别出的焊点，控制所述焊接机构运动到所述焊点所在位置，完成所述焊点的焊接。