[发明专利]基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位系统及方法，系统由棋盘格标定板、图像采集系统、照明系统、特征提取系统和轮廓识别系统组成；棋盘格标定板的标定板图像边缘设有不对称的圆形特征点；图像采集系统用于采集棋盘格标定板图像；照明系统用于为棋盘格标定板照明；特征提取系统用于提取出标定板边缘的圆形特征点，并保存特征点的图像坐标和提取特征点后的图像；轮廓识别系统用于提取去背景后的棋盘格格点，保存识别出的标定板图像格点的总点数与棋盘格格点的图像坐标与空间位置坐标。本发明采用自主设计的棋盘格标定板，可有效应用于多相机标定与旋转标定，提高了棋盘格格点坐标提取的准确性。

技术领域

本发明涉及相机标定技术，具体涉及一种基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位系统及方法。

背景技术

机器视觉长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量，其在工业生产、智能交通、安防监控等领域的应用都得到了广大用户的认可。机器视觉系统包括图像采集和图像处理两大环节，由光源、镜头、工业相机、图像处理软件等核心组件构成，主要有定位、识别与检测三大功能。在整个机器视觉系统成像过程中，高精度的系统标定是实现高清成像的基础与重点，对最终应用有着直接的影响，因此相机标定是机器视觉应用于生产中至关重要的环节，而特征点提取的准确性性又直接影响到相机标定的准确性。

传统的相机标定直接采用普通棋盘格进行相机标定，导致当棋盘格旋转时或需要多相机标定时，棋盘格的格点定位顺序不一致或由于背景干扰导致定位不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位系统及方法，提高相机标定的准确性和可靠性。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位系统，由棋盘格标定板、图像采集系统、照明系统、特征提取系统和轮廓识别系统组成；

所述棋盘格标定板的标定板图像边缘设有不对称的圆形特征点；

所述图像采集系统用于采集棋盘格标定板图像；

所述照明系统由机器视觉面光源构成，用于为棋盘格标定板照明；

所述特征提取系统用于提取出标定板边缘的圆形特征点，并保存特征点的图像坐标和提取特征点后的图像；

所述轮廓识别系统用于提取去背景后的棋盘格格点，保存识别出的标定板图像格点的总点数与棋盘格格点的图像坐标与空间位置坐标。

进一步的，所述棋盘格标定板为边角带5个特征点的非对称棋盘格标定图案，棋盘格中每个格子为正方形黑白棋盘格，标定板边角采用圆形特征点作为标定板的特征点，其中一个边角有两个圆形特征点。

进一步的，所述棋盘格标定板下方采用支杆与旋转台进行连接。

本发明还提供一种基于卷积神经网络和嵌套轮廓识别的棋盘格图像识别定位方法，包括如下步骤：

采集棋盘格标定板上的棋盘格标定图案，所述棋盘格标定图案边缘设有不对称的圆形特征点；

提取标定板边缘的圆形特征点，并保存特征点的图像坐标和提取特征点后的图像；

提取去背景后的棋盘格格点，保存识别出的标定板图像格点的总点数与棋盘格格点的图像坐标与空间位置坐标。

进一步的，所述棋盘格标定板为边角带5个特征点的非对称棋盘格标定图案，棋盘格中每个格子为正方形黑白棋盘格，标定板边角采用圆形特征点作为标定板的特征点，其中一个边角有两个圆形特征点。

进一步的，所述棋盘格标定板下方采用支杆与旋转台进行连接。