[发明专利]一种复杂环境下的刹车盘识别与定位方法

说明书

本发明公开了一种适用于料框环境内的刹车盘识别与定位方法，该方法首先利用图像预处理技术对采集到的图像进行初步处理，然后进行阈值分割以便提取轮廓边缘。然后利用轮廓的面积、周长、圆形度等条件对轮廓进行筛选，最后利用最小二乘法拟合筛选后剩余的轮廓，并针对拟合后的椭圆对工件的空间位姿进行求解，最后进行相似度匹配获得工件的种类信息。本发明利用筛选出的有用边缘信息进行拟合并进一步求解重心、旋转矢量、倾斜矢量，可以提高定位效率并提高定位准确度，结构简单，安全可靠。利用角点检测进行边缘分段，进而求解可抓取工件，利用相似度匹配进行工件种类识别，算法实现简单，效率高，准确率高。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，特别是一种复杂环境下的刹车盘识别与定位方法。

背景技术

现如今，随着机械工业的发展，工业机器人在制造业中的应用越来越广泛。针对工业生产过程中常见的作业方式，已经开发出各种各样的特种机器人来完成相应工作。分工明确化、功能专一化的各类专用工业机器人在减轻工人工作量的同时，也在不断地提高生产效率以及准确率。

对工业加工零部件进行识别与定位是工业生产流程中比较常见的工作任务，通过计算机视觉技术对刹车盘进行识别与定位，为了优化工作流程，提高工作效率，需要为机械手精准的数据，以准确、高效地抓取刹车盘。

因此，对于上述问题有必要提出一种复杂环境下的刹车盘识别与定位方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种适用于复杂环境下的刹车盘识别与定位方法，涉及计算机视觉与图像处理技术，本方法能够对复杂环境下的刹车盘进行有效地识别与定位。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

本发明提供的适用于复杂环境下的刹车盘识别与定位方法可以分为图像预处理、定位、识别三大模块，具体包括以下步骤：

S1：获取刹车盘图像；

S2：利用图像预处理技术对图像进行初步处理，以便后续的定位与识别工作的顺利进行；

S3：利用Canny算子对预处理之后的图像进行边缘检测与提取，并根据长度、面积、圆形度对提取到的轮廓进行进一步的筛选；

S4：根据最小二乘法拟合得到的圆求解工件重心位置以及工件旋转矢量，并根据椭圆与圆之间的关系，利用椭圆的长短轴得到工件的倾斜矢量；

S5：根据筛选后的得到的轮廓信息进行进一步处理，进而得到可抓取工件的识别以及工件种类信息的确定。

进一步，所述步骤S2中的图像预处理过程，具体包括以下步骤：

S21：采用加权平均法对获取的RGB彩色图像进行灰度化处理；

S22：采用直方图均衡化进一步加强图像的对比度；

S23：采用高通滤波的方式进一步加强边缘信息；

S24：采用OTSU算法对图像进行二值化处理；

S25：采用形态学处理对图像进行进一步处理。

进一步，所述步骤S4中的旋转矢量与倾斜矢量的求解，具体包括以下步骤：

S41：利用最小二乘法对筛选之后的轮廓进行椭圆拟合；

S42：椭圆的重心坐标即为工件的重心坐标；

S43：椭圆的长轴与X轴正方向之间的夹角即为工件的旋转矢量；

S44：根据圆与椭圆的关系，利用椭圆的长轴与短轴为直角三角形的斜边与直角边，求解两者之间的夹角，则夹角为工件的倾斜矢量。