[发明专利]一种基于角点检测的装配连接件快速识别方法

说明书

本发明公开了一种基于角点检测的装配连接件快速识别方法，包括样本角点学习统计：包括采集并检测样本的Harris角点、Shi‑Tomasi角点、FAST角点，并统计在样本中各种角点数量的平均值及标准差；高鲁棒性角点检测快速识别：包括设定信度要求，自动建立连接件可能位置数量下限的计算公式；选择在角点学习统计中数量平均值最大的角点检测算法与标准差最小的角点检测算法，使满足条件的方法检测待检图像角点，若图像局部区域角点数量高于阈值要求，则认为具有极大可能是连接件，提取图像输入至分类器种检测；全角点检测快速识别：包括使用Harris角点、Shi‑Tomasi角点、FAST角点三种角点检测方法，对于具有角点的位置，即认为有可能是连接件，提取图像输入至分类器种检测。

技术领域

本发明涉及装配连接件快速识别方法，尤其涉及一种基于角点检测的装配连接件快速识别方法。

背景技术

装配指按规定的技术要求，将零件或部件进行配合连接，使之成为半成品或成品的工艺过程。装配是产品制造工艺的重要工序，装配的好坏，对产品的质量起决定性作用。讨论装配质量，是在所有装配零件均为合格品、安装正确的前提条件下进行的，故在检测产品装配质量之前，必须检查有无错装和漏装的零件。由于装配零件、联接件多，装配检测对象多样化，对检测技术的准确性、一致性与实时性提出了更高的要求与挑战。相对于整个装配产品，其连接件尺寸较小，在图像中往往是完整的，故标准连接件可以封闭的几何图形描述，而封闭的几何图形必然存在角点。

一般对图像中对象进行识别的方法有基于分类的识别方法与基于匹配的识别方法。采用分类的方法计算量大，但精度高、具有泛化能力，对于为提供样本的情况也具有较佳的识别准确率，如汽车活塞装配质量视觉检测系统(ZL201010543006.5)可一次性自动对汽车活塞顶面字符，活塞环装配，石墨层完整性等内容进行基于数字图像的视觉检测；视觉检测方法(201610496560.X)使得在检测待检品的图像上的圆时可以提高圆心和半径提取的准确度以及速度，进而提高提取效率；汽车刹车主缸活塞表面质量机器视觉检测装置(201210348279.3)能实现自动完成活塞表面质量缺陷的快速检测，给出表面质量的检测结果。基于固有特征的识别方法对特定的零部件检测效果好，若对象变化，则必须由专业视觉检测人员重新检测特征，灵活性较差。基于匹配的识别方法灵活性较强，对于未提前设定好的情况则无法检出，使用范围较窄。本发明专利针对连接件尺寸较小，在图像中是完整的，可以用封闭的几何图形描述，必然存在角点的特点。基于角点检测实现装配连接件快速识别，可以有效地提高基于分类的识别方法的效率。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于角点检测的装配连接件快速识别方法。

本发明的目的通过以下的技术方案来实现：

一种基于角点检测的装配连接件快速识别方法，包括以下步骤：

步骤A样本角点学习统计；包括采集并检测样本的Harris角点、Shi-Tomasi角点、FAST角点，并统计在样本中各种角点数量的平均值及标准差；

步骤B高鲁棒性角点检测快速识别；包括设定信度要求，自动建立连接件可能位置数量下限的计算公式；选择在角点学习统计中数量平均值最大的角点检测算法与标准差最小的角点检测算法，使满足条件的方法检测待检图像角点，若图像局部区域角点数量高于阈值要求，则认为具有极大可能是连接件，提取图像输入至分类器种检测；

步骤C全角点检测快速识别；包括使用Harris角点、Shi-Tomasi角点、FAST角点三种角点检测方法，对于具有角点的位置，即认为有可能是连接件，提取图像输入至分类器种检测。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：