[发明专利]一种基于工业相机的视觉精确定位控制方法

权利要求书

1.一种基于工业相机的视觉精确定位控制方法，其特征在于，所述方法包含下述步骤：

步骤一，标定：对拍照采集用到的工业相机进行标定，得到工业相机的内参数；

步骤二，图像采集：通过工业相机对待定位物件进行拍照；

步骤三，畸变矫正：对工业相机拍照的照片进行畸变矫正；

步骤四，滤波：对工业相机拍照的照片进行滤波处理，减小噪声对识别精度的影响；

步骤五，轮廓提取：利用亚像素边缘检测方法提取目标物的轮廓边沿；

步骤六，目标物对象缺陷检测：建立目标物对象特征库，将获得的轮廓边沿特征与目标物对象特征库进行对比检测；

步骤七，检测像素级角点：将目标物的图像送入至深度学习组件定位网络中，精确检测出组件的像素级角点；

步骤八，目标物位姿参数计算：对于缺陷检测合格的目标物对象，首先计算其目标物自身坐标系在图像坐标系中的坐标位置和夹角参数，然后进行坐标变换将目标物自身坐标系转换到世界坐标系中，从而得到目标物自身坐标系在世界坐标系中的位姿参数，并将目标物自身位姿参数发送给机器人，引导机器人进行轨迹计算。

2.根据权利要求1所述的基于工业相机的视觉精确定位控制方法，其特征在于：所述图像采集过程中将彩塑图像转换为灰度图像。

3.根据权利要求1所述的基于工业相机的视觉精确定位控制方法，其特征在于：所述工业相机上设置有闪光灯。

4.根据权利要求1所述的基于工业相机的视觉精确定位控制方法，其特征在于：所述深度学习组件定位模块包括轻量型卷积神经网络模块、可变形卷积神经网络模块、输出网络模块和角点解析模块；深度学习组件定位流程分为推理过程和训练过程两个流程；为了得到组件定位模块的网络模型参数需要使用样本集对网络进行闭环训练，样本集包含训练集、验证集和测试集。