[发明专利]基于视觉的铸件定位方法

说明书

本发明提出一种基于视觉的铸件定位方法，包含以下步骤：采集铸件图像、目标检测SSD网络模型处理、关键点查找、进行圆拟合、手眼标定、完成铸件定位。本发明使用目标检测SSD网络模型，可以快速、准确的识别图像中的铸件目标，并结合传统的图像处理算法，可以快速的计算铸件的圆心位置，完成铸件的定位，提高了铸件定位的速度和精确度。

技术领域

本发明属于图像处理领域中的目标检测，具体为一种基于视觉的铸件定位方法。

背景技术

铸件是用各种不同的铸造方法所获得的金属成型物件，把冶炼好的液态金属，通过浇注、压射或者其它的浇注方法注入预先准备好的铸型中，冷却后经打磨等后续加工手段后，所得到的具有一定形状、尺寸和性能的物件，在金属成型物体中占有较大比例。但由于铸造方法的固有缺陷，铸件在生产过程中会产生一些毛刺，且这些毛刺的形状往往不规则且不均匀分布。毛刺打磨成为铸件清理的主要内容，且大多仍旧为人工作业。人工作业劳动强度大，不仅生产效率低，且生产过程中产生的噪音和飞溅的碎屑对工人健康危害极大，容易发生安全事故。

针对铸件的打磨机器人的研究已经成为铸件铸造行业的重点。随着工业技术的发展，各种型号和功能的机器人已经运用到众多工业领域，且现有的工业机器人大多都能满足其精度要求。用机器人打磨，需要先对铸件进行定位，但大多数用工业机器人打磨的作业，仍然是采用人工对铸件进行定位，手动操作机械臂进行打磨，工作效率低下。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于视觉的铸件定位方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于视觉的铸件定位方法，具体步骤为：

步骤1：获取原始铸件图像；

步骤2：利用训练好的SSD网络处理原始铸件图像，得到目标检测结果；

步骤3：根据步骤2的目标检测结果，对铸件图像进行二值化和形态学操作，得到处理后的图像；

步骤4：对步骤3处理后的图像，进行关键点查找，得到铸件轮廓边缘的关键点集合；

步骤5：利用步骤4获得的关键点集合进行圆拟合，得到铸件圆心坐标；

步骤6：对得到的铸件圆心坐标，通过手眼标定，转换为机械臂基坐标系下点坐标；

步骤7：对步骤6得到的点坐标，控制机械臂末端工具移动到该位置，完成铸件定位。

优选地，步骤2利用训练好的SSD网络处理原始铸件图像，得到目标检测结果包括以下具体步骤：

步骤21：利用训练样本对SSD网络进行训练学习后得到目标检测模型；

步骤22：将原始铸件输入图像目标检测模型，得到目标检测效果图。

优选地，所述SSD网络由将VGG16的Fc6、Fc7层转化为卷积层，去掉了 Dropout层和Fc8，并且在Fc7层后新增了4个卷积层构成。

优选地，对铸件图像进行二值化和形态学操作，得到处理后的图像，具体处理过程为：

步骤31：根据目标检测结果，将铸件图像中背景区域置为黑色，得到处理后的图像；

步骤32：对步骤31得到的图像进行形态学操作。

优选地，采用三点拟合圆算法进行圆拟合。