[发明专利]使用视觉系统在图像中查找和分类线的系统和方法

说明书

本发明提供一种用于在图像中查找线特征的系统和方法，该系统和方法能够有效且准确地识别和表征多条线。当对线进行识别时，用户可以训练系统将预定(例如文本)标签与这些线相关联。这些标签可用于定义神经网络分类器。神经网络在运行时进行操作以在运行时图像中识别和评价通过线查找过程找到的线。可以使用标签和基于神经网络结果的相关分数图向用户显示所找到的线。没有标签的线是分数低的线，并且既未被界面标记，或又不相关。

相关申请的交叉引用

本申请是2016年10月31日提交的题为“使用视觉系统在图像中查找线的系统和方法(SYSTEM AND METHOD FOR FINDING LINES IN AN IMAGE WITH A VISION SYSTEM)”的共同未决的美国专利申请序列号15/338,445的部分继续申请，该申请主张2015年11月2日提交的题为“使用视觉系统在图像中查找线的系统和方法(SYSTEM AND METHOD FOR FINDINGLINES IN AN IMAGE WITH A VISION SYSTEM)”的共同未决的美国临时申请序列号62/249,918的权益，上述申请的教导通过引用结合于本申请。

技术领域

本发明涉及机器视觉系统，更具体地涉及在所获取的图像中查找线特征的视觉系统工具。

背景技术

机器视觉系统(在本文中也简称为“视觉系统)用于制造业、物流业和工业中各种各样的任务。这些任务包括表面和零件检测、组装时的物体对准、图案和ID代码的读取以及需要视觉资料并对视觉资料进行解析以用于进一步处理的其它任何操作。视觉系统通常使用一个或多个摄像机来获取包含有用主题或对象的场景的图像。对象/主题可以是静止的或相对运动的。还可以由视觉系统导出的信息来控制运动，例如机器人操纵部件的情况。

视觉系统的常见任务是查找和表示图像中的线特征。能够使用各种工具来识别和分析这些线特征。典型地，这些工具依赖于在图像的一部分中的鲜明的对比差异。例如，使用卡尺工具分析该对比差异，以确定图像中具有对比差异的各个点是否可以形成线状特征。如果是，则在图像中标识线。值得注意的是，查找边缘点的工具和试图使点线拟合至点的工具独立地起作用。这增加处理开销以及降低可靠性。当图像包括多条线时，这些工具在精确识别方面具有局限性。此外，当图像包含具有相似取向和极性的多条紧密的线时，设计为在图像中查找单条线的传统的线查找工具存在局限。

另一个挑战是，在获取的图像中，对象的线条可能被遮挡或十分模糊。用户可能不确定找到的线的身份，并且可以实现离散识别的机制需要编写复杂的规则和脚本，增加了视觉系统的设置和训练中的时间和成本。

发明内容

为克服现有技术的缺点，本发明提供一种用于在图像中查找线特征的系统和方法，该系统和方法能够有效且准确地识别和表征多条线。当对线进行识别时，用户可以训练系统将预定(例如文本)标签(labels)与这些线相关联。这些标签(在此也称为“标记(tags)”)可用于定义神经网络分类器。神经网络在运行时(runtime)进行操作以在运行时图像中识别和评价通过线查找过程找到的线。可以使用标签和基于神经网络结果的相关分数图向用户显示所找到的线。没有标签的线是分数低的线，并且既未被界面标记，或又不相关。