[发明专利]一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法

说明书

本发明公开了一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法，包括根据Mark点的几何特征，在PCB图中进行粗筛选，得到疑似Mark点，构成结果集；使用标准Mark点作为参考模板，利用Hu不变矩依次对结果集中的疑似Mark点和参考模板进行匹配，得到Hu不变矩匹配值；对Hu不变矩匹配值进行排序，最小的Hu不变矩匹配值为最佳匹配值，此时最佳匹配值对应的结果集中疑似Mark点就是正确Mark点目标。本发明解决了Mark点识别中的缩放不变性和旋转不变性问题，同时Mark点识别与定位算法的实时性也得到了较大的提高。

技术领域

本发明属于数字图像处理和模式识别技术领域，更具体地，涉及一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法。

背景技术

近年来，在3C行业的印刷电路板(PCB)自动化制造中，机器人视觉系统一般在Mark点的辅助下实现对目标的定位，Mark点的视觉定位结果直接影响机器人的执行精度。当前，已有一些Mark点识别算法被应用于工业生产，如改进型模板匹配、霍夫曼元变换、Surf算子等识别算法。这些算法基本可满足当前的生产要求，但模板匹配需针对缩放、旋转等情况另作处理；霍夫曼变换需和其他算法结合才可保证准确率，因此会增加算法复杂性；而Surf算子实时性不佳，不利于高速识别。对于当前机器人智能制造正向着高精度、高响应速度方向发展的趋势，我们需要更加高效准确和快速的识别定位算法。

由此可见，现有技术存在缩放不变性、旋转不变性、实时性不佳的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法，由此解决现有技术存在缩放不变性、旋转不变性、实时性不佳的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法，包括：

(1)根据Mark点的几何特征，在PCB图中进行粗筛选，得到疑似Mark点，构成结果集；

(2)使用标准Mark点作为参考模板，利用Hu不变矩依次对结果集中的疑似Mark点和参考模板进行匹配，得到Hu不变矩匹配值；

(3)对Hu不变矩匹配值进行排序，最小的Hu不变矩匹配值为最佳匹配值，此时最佳匹配值对应的结果集中疑似Mark点就是正确Mark点目标。

进一步的，几何特征为实心圆和双正多边形。

进一步的，PCB图为对原始PCB图依次进行灰度化、滤波、锐化、二值化和闭运算后得到的PCB图。

进一步的，步骤(1)包括：

(1-1)将PCB图中左上角第一个像素点作为起点，以白色实心圆半径作为步长，从左到右、从上到下依次遍历PCB图的像素，当像素为白色时，进一步判断该像素所在白色像素块是否为实心圆，若是实心圆则进入步骤(1-2)，否则继续执行步骤(1-1)；

(1-2)将实心圆的圆心作为参考点，每间隔向参考点外搜索正多边形的边缘轮廓，并计算边缘轮廓与圆心距离，若各个方向所得距离值相等，则判断为正多边形，搜索过程中若搜索到内外两个正多边形，得到疑似Mark点，构成结果集。

进一步的，Hu不变矩由2阶归一化中心矩和3阶归一化中心矩构造得到。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明利用Hu不变矩依次对结果集中的疑似Mark点和参考模板进行匹配，Hu不变矩对于Mark点在实际中出现的平移、缩放和旋转等状态具有良好的不变性，使得匹配结果更可靠，解决了Mark点识别中的缩放不变性和旋转不变性问题，同时Mark点识别与定位算法的实时性也得到了较大的提高。