[发明专利]一种基于halcon的检测圆桩的设计方法

说明书

本发明公开了一种基于halcon的检测圆桩的设计方法，包括以下步骤：对模板圆桩依次在多种场景下进行轮廓模型的制作，生成轮廓模型集；通过相机进行拍照，然后根据拍摄的图像进行预处理并比对；根据比对的结果输出检测结果信息。该种基于halcon的检测圆桩的设计方法，本算法简洁有效，容错性高，可适用于常见圆桩检测，包括不限于流水线、工厂、公路、汽车等所有需要检测圆桩信息的领域，并且，不需要每次都进行复杂的处理过程，只需对圆桩进行不同时间、不同天气、不同场景下的图像采集，并在简单的处理后生成一个通用的轮廓模型集，在实际场景中将实时图像与模型集进行比对即可，检测更加方便、效率更高。

技术领域

本发明涉及圆桩检测技术领域，尤其涉及一种基于halcon的检测圆桩的设计方法。

背景技术

传统的图像识别通常是第一步获取图像信息；第二步对图像进行一些预处理，例如：图像校正，图像增强、图像平滑与去噪等；第三步将需要处理的图像进行全局阈值、局部阈值、二值化、特征等分割筛选操作；第四步进行形态学相关的处理，通常是膨胀、腐蚀、开运算、闭运算；第五步对图像进行识别及定位；最后输出结果。

然而，该种方法对图像的要求较高，且灵活性不强，而实际条件往往与预计条件有不同程度的差别，因此不能够应用到实际场景中，尤其是真正项目现场中进行实时采集的图片处理，不同时间段、不同天气、不同地理位置都将输出不同的结果。

发明内容

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于halcon的检测圆桩的设计方法，包括以下步骤：

对模板圆桩依次在多种场景下进行轮廓模型的制作，生成轮廓模型集；

通过相机进行拍照，然后根据拍摄的图像进行预处理并比对；

根据比对的结果输出检测结果信息。

优选的，所述轮廓模型的制作包括以下步骤：

S1、获取模板图像信息：对不同时间、不同天气、不同场景的模板圆桩依次进行图像采集，并将读取的圆桩图像依次导入；

S2、模板图像处理：对采集的圆桩图像进行依次处理；

S3、创建XLD轮廓：根据处理后的圆桩图像依次创建XLD轮廓；

S4、生成轮廓模型集：根据依次创建的XLD轮廓生成轮廓模型集。

优选的，所述预处理并比对包括以下步骤：

S5、实时采集图像：对需要检测的圆桩进行实时采集图像；

S6、预处理：对实时采集的图像进行预处理；

S7、比对：对处理后的需要检测圆桩的图像与轮廓模型集进行依次比对；

S8、匹配情况与检测信息：若与轮廓模型集比对成功，则输出匹配程度最高的那次检测结果信息及中心坐标，若比对失败，则进行重新采集，并跳转至步骤S5：对实时采集的图像进行预处理。

优选的，在步骤S2中，所述处理方法包括滤波处理、二值化处理和形态学处理。

优选的，在步骤S3中，所述创建XLD轮廓包括对所述处理图像进行边缘检测，将边缘分段为线段、圆形、椭圆形圆弧，并选择椭圆状圆弧，同时选择某个轮廓，获取XLD轮廓的全局属性值，通过曲线拟合，根据所述外圆轮廓计算得到匹配的拟合外圆，同时从所述拟合外圆上获取圆桩信息，并且，根据相应的椭圆弧创建一个XLD轮廓。

优选的，所述边缘检测采用Canny算子，进行双阈值检测。

优选的，所述外圆轮廓的轮廓数据以椭圆方程或圆方程为模型进行曲线拟合，使某一椭圆方程或圆方程尽量满足这些轮廓数据，形成与所述外圆轮廓匹配的椭圆和圆，并将匹配的椭圆和圆与圆桩图像拟合合并，得到拟合外圆。