[发明专利]一种基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，其特征在于：包括机器视觉识别 算法模块、软件交互界面、系统通信模块和图像采集模块；其中：

机器视觉识别算法模块用于将待识别产品图像，与已知类别产品图像进行对比识别， 提供待识别产品所属类别信息；

软件交互界面用于实时视频显示，算法运行结果展示，以及算法运行参数控制实现；

系统通信模块负责利用光电传感器信号来控制工业相机采集图像，以及算法结果的信 号输出；

图像采集模块负责控制图像采集环境，并进行产品图像采集。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，其特征在于： 所述图像采集模块包括工业相机、光源和环境光屏蔽箱，其中，

工业相机提供生产线实时视频信息，并根据触发信号，进行产品图像采集；

光源负责箱体内补光；

环境光屏蔽箱负责屏蔽环境光照干扰，保证箱体内光照度恒定。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，其特征在于： 所述机器视觉识别算法模块包括训练和识别两个过程，训练过程利用用户选定的已知类别 的产品图像，每种类别产品只需一幅图像用于算法模块训练，训练后生成训练集；识别过 程是待测产品图像与训练集对比识别的过程。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，其特征在于： 所述软件交互界面包含产品类别库管理，以产品图像的形式展示相应产品，用户点击产品 对应图像，即可实现对训练集产品类别的增删。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，其特征在于： 所述系统通信模块负责收集生产流水线产品通过时所产生的光电传感器信号到软件端，并 且负责工业相机采集控制信号和算法模块识别结果信号的输出。

6.根据权利要求2-5任一项所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统的识别 方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1)图像采集

通过图像采集模块来采集产品图像，生产流水线上的产品在通过环境光屏蔽箱体下方 时，光电传感器触发，系统通信模块收到触发信号，控制工业相机采集产品图像；所采集 到的产品图像添加到产品类别库，作为对应产品训练图像。

步骤2)图像预处理

工业相机得到的产品原始图像帧，首先根据用户设置的ROI区域对图像进行裁剪，得 到产品图像，然后利用双线性插值统一缩放产品图像到算法内部处理尺寸，并转换为单通 道灰度图像；

步骤3)图像关键区域检测和特征向量生成

机器视觉算法模块自动检测产品图像中显著的关键区域，并控制关键区域的数量和分 布，保证关键区域检测的效率，以及检出的重复性；算法依次生成关键区域的特征向量；

步骤4)图像匹配

算法模块运行状态下，光电传感器触发所采集到的待识别产品图像所生成的测试集特 征向量与所有已知类别产品所生成的训练集特征向量分别进行匹配，计算特征向量之间的 欧氏距离，以最小欧氏距离的特征向量为匹配对，并利用随机取样一致算法去除错误匹配 点，以训练集中最多匹配点数对应的类别为待识别产品类别。

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统的识别方法，其 特征在于：所述步骤3)还包括：

算法模块首先通过FAST算法检测产品图像中角点作为候选关键点；候选关键点I(i,j) 在周围像素集C＝{I(i,j-3),I(i+1,j-3),I(i+2,j-2),I(i+3,j-1),I(i+3,j),I(i+3,j+1),I(i+2,j+2), I(i+1,j+3),I(i,j+3),I(i-1,j+3),I(i-2,j+2),I(i-3,j+1),I(i-3,j),I(i-3,j-1),I(i-2,j-2),I(i-1,j-3)}存 在不少于N个连续像素灰度值满足：

|I(x,y)-I(i,j)|>tI(x,y)∈C(1)

候选关键点响应值为：

R(i,j)＝∑|I(x,y)-I(i,j)|(2)

其中，I(x,y)属于候选关键点周围像素集C中满足公式(1)的连续像素子集；候选关 键点通过5x5区域的非极大值抑制过滤不稳定点，并将剩余候选关键点中依据公式(2)的 响应值进行排序，保留前500个响应值高的候选关键点作为最终关键点，以此来平衡算法 的稳定性和效率；

算法模块提取关键点周围32x32区域图像作为关键区域，并依据公式(3)、(4)分别 计算关键区域内像素的梯度幅值和方向，并统计区域内的梯度直方图，作为关键区域特征 向量；

m(x,y)=(I(x+1,y)-I(x-1,y))2+(I(x,y+1)-I(x,y-1))2---(3)]]>

θ(x,y)＝tan^-1((I(x,y+1)-I(x,y-1))/(I(x+1,y)-I(x-1,y)))(4) 。