[发明专利]一种基于机器视觉的工件检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的工件检测方法，其特征在于，包括：

确定目标图像中工件的轮廓；

确定所述轮廓的最小外接矩形；

根据所述最小外接矩形和目标图像，调整所述目标图像中工件的方向，以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致；

提取样本图像中的HOG特征，并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练；

通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测，以对所述目标图像中工件进行分类。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工件检测方法，其特征在于，在通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测之后，还包括：

通过检测结果，获取工件在目标图像坐标系中的坐标信息；

根据所述坐标信息，通过相机标定方法，确定工件在世界坐标系中的坐标。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的工件检测方法，其特征在于，所述根据所述坐标信息，通过相机标定方法，确定工件在世界坐标系中的坐标，具体包括：

根据张正友标定法，确定工件的深度信息；

根据所述坐标信息和所述深度信息，确定工件在世界坐标系中的坐标。

4.根据权利要求1，2或3所述的基于机器视觉的工件检测方法，其特征在于，所述根据所述最小外接矩形和目标图像，调整所述目标图像中工件的方向，以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致，具体包括：

调整所述目标图像中工件的方向，以使目标图像中的工件轮廓的最小外接矩形与样本图形中工件的最小外接矩形方向一致；

通过将图像尺寸进行归一化并采用相关系数匹配法，调整所述目标图像中的工件的方向至样本图像的工件方向。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的工件检测方法，其特征在于，所述确定目标图像中工件的轮廓，具体包括：

去除所述目标图像的噪点；

预定义轮廓提取的参数，并提取目标图像中工件的轮廓。

6.一种基于机器视觉的工件检测系统，其特征在于，包括：

轮廓确定模块，用于确定目标图像中工件的轮廓；

矩形确定模块，用于确定所述轮廓的最小外接矩形；

工件方向调整模块，用于根据所述最小外接矩形和目标图像，调整所述目标图像中工件的方向，以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致；

样本训练模块，用于提取样本图像中的HOG特征，并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练；

检测模块，用于通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测，以对所述目标图像中工件进行分类。

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的工件检测系统，其特征在于，还包括：

坐标信息获取模块，用于通过检测结果，获取工件在目标图像坐标系中的坐标信息；

坐标信息确定模块，用于根据所述坐标信息，通过相机标定方法，确定工件在世界坐标系中的坐标。

8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的工件检测系统，其特征在于，所述坐标信息确定模块，具体包括：

深度信息确定子模块，用于根据张正友标定法，确定工件的深度信息；

坐标信息确定子模块，用于根据所述坐标信息和所述深度信息，确定工件在世界坐标系中的坐标。

9.根据权利要求6，7或8所述的基于机器视觉的工件检测系统，其特征在于，所述工件方向调整模块，具体包括：

第一调整子模块，用于调整所述目标图像中工件的方向，以使目标图像中的工件轮廓的最小外接矩形与样本图形中工件的最小外接矩形方向一致；

第二调整子模块，用于通过将图像尺寸进行归一化并采用相关系数匹配法，调整所述目标图像中的工件的方向至样本图像的工件方向。

10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的工件检测系统，其特征在于，所述轮廓确定模块，具体包括：

噪点去除子模块，用于去除所述目标图像的噪点；

轮廓提取子模块，用于预定义轮廓提取的参数，并提取目标图像中工件的轮廓。