[发明专利]一种基于仿生复眼结构的工业并联机器人快速视觉检测算法

权利要求书

1.一种基于仿生复眼结构的工业并联机器人快速视觉检测算法，其特征在于它的复眼相机系统包括工业并联机器人前端安装的多台子眼相机和一台主眼相机，以及采用基于仿生复眼的侧抑制算法；其中，所述子眼相机可以当传送带上的多个目标进入视场中后，进行快速检测并进行定位，然后建立与主眼之间的球坐标映射；所述主眼相机，其对子眼相机识别定位的物体进行精确放大定位，并对物体细节表面进行检测；所述基于仿生复眼的侧抑制算法，其主要用于子眼相机的进行快速轮廓定位和主眼相机的物体细节特征捕获；主眼相机将物品的位置信息传递给工业并联机器人系统，工业并联机器人进行物品的抓取。

2.根据权利要求1所述子眼相机定位方法主要为各个子眼在识别前先要先标定，根据相机镜头的视场角、焦距等采用高斯定理的成像原理进行位置标定，然后主眼相机连带云台在球坐标系下，根据平面的x, y像素坐标进行球坐标的两个角度和一个径向参数的转换，从而可以快速定位到传送带上需要轮询的目标。

3.根据权利要求1所述主眼相机进行物体细节表面进行检测主要为当从子眼映射到主眼后，主眼侧抑制算法快速进行细节轮廓定位，并进行放大识别。

4.根据权利要求1所述基于仿生复眼的侧抑制算法可以比较稳定地提取了目标轮廓；所述侧抑制现象广泛存在于昆虫复眼系统中, 它指的是一个感受器周围邻近的感受器对其有抑制性作用, 并且这种抑制性影响存在空间总和效应；同时,距离某一感受器较近的感受器对它的抑制作用要比远一些的感受器的作用强；如果采用传统的算法进行目标检测会使得目标的轮廓不清晰、不完整，有阴影，而且速度比较慢，很难确定目标质心位置；因此，采用侧抑制可以快速提取目标边缘；本发明把每个像素单元都看成单个个子眼感受器，按照仿生复眼侧抑制的机理，由于在边缘地带在空间上存在较大的反差，使得距离较近的感受器对其有很强的抑制作用，随着距离的增加逐渐减弱，根据这种抑制系数可以增强反差突出边框，下面从时域的角度来做一个解析。

5.根据权利要求4所属解析以两个单元的简单网络为例，以此证实其有使输入图像有增强反差的作用，设两单元的输入灰度为y₁，y₂，且假设，设0<k<1；

网络输出灰度为X₁,X₂，由参数关系有

其中0<β<k<1，以保证 X₁/X₂为非负；

输入反差可用 y₁/y₂来度量,输出反差可用X₁/X₂来度量，由上式可得

即输出反差大于输入反差，这正说明侧抑制网络突出了物体边缘，当子眼探测到目标并且通过3D联动映射到主眼后，采用这种算法可以很快并且准确得到物体轮廓，提高了效率和精度，方便下一步定位，灵敏度也得到了一定提高；

所述采用的抑制模型为，取3*3网络，对应于图像为：

，其中，I (m , n )为抑制处理后像素点（m , n ）的灰度值，α_i，j为网络内（i , j ）位置像素对中心像素的侧抑制系数，f 是输出与输入间抑制竞争关系的函数，R₀(m , n )为网络在（m , n ）点的侧抑制竞争系数，根据复眼视觉系统的机理，复眼的每个神经细胞与其周围的神经细胞的侧向联系有相对稳定性和一致性，并且由于边缘无方向性约束，权值以中心相互对称，选中心权值为α₀₀，周围8个权值为α₁则抑制竞争系数为：，因为视神经细胞在输入一直相等平面上，侧抑制竞争系数近似为零，所以α₀₀+8α₁=0，此处可取α₀₀=1，α₁=-0.125，故抑制系数模板要满足，则取模板为：

，把此模板系数带入上式可以得到图像边缘，。