CN106846404A - 一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，包括如下步骤：（1）工件图像获取；（2）对获取的工件图像进行预处理操作；（3）对预处理后的工件图像进行几何特征获取；（4）根据获取的几何特征进行姿态识别。本发明通过旋转将运输时封闭状态的车厢转换为箱体内部的抽屉全部朝外的位置状态，从而在保证货物运输安全的情况下便于货物的拿取。与现有技术相比，本发明不仅检测精度较高，而且耗时较少，能够满足自动化生产的实时性要求，更好的兼顾检测速度和检测精度，并且对实际应用环境下有很好的鲁棒性。

Description

一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，属于图像处理、视觉目标检测技术领域。

背景技术

目前许多已经提出的工件位姿检测方法，主要有基于特征匹配的检测方法、基于几何参数的检测方法以及基于颜色空间的检测方法。上述的方法中，特征的提取对光照条件要求很高，在光照不理想的情况下会产生很多伪特征，识别率较低。此外，上述几种方法一般还需要建立模板数据库，再通过复杂的计算与已知模板进行匹配，这不仅增加了存储空间，而且匹配消耗时间较多，往往不能满足自动化生产实时性的要求。

发明内容

目的：为了克服以上不足，考虑现实情况的需求，本发明提出一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，利用视觉获取工件的图像信息并快速的识别其姿态信息，从而实现实时性的自动化生产。

本发明的技术方案如下：

一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，包括如下步骤：

(1)工件图像获取，通过相机获取工件图像；

(2)对步骤(1)获取的工件图像进行预处理操作，包括图像灰度化、图像阈值分割和图像滤波去噪；

(3)对步骤(2)预处理后的工件图像进行几何特征获取，包括轮廓的获取、筛选内外轮廓、计算外轮廓中心点和定位内轮廓最小面积外接矩形；

(4)根据步骤(3)获取的几何特征进行姿态识别，包括寻找内轮廓特征关系点、根据外轮廓中心点和内轮廓特征关系点求解图像坐标系下工件姿态角；

(5)根据步骤(3)计算的外轮廓中心点和步骤(4)求解的工件姿态角来确定工件的位置和姿态。

优选地，所述步骤(1)采用CMOS相机进行图像采集，其分辨率为1280*1024。

优选地，所述步骤(2)中的图像阈值分割是指根据设定的阈值，将灰度图像转化为二值图像。

优选地，所述步骤(2)中所述的图像滤波去噪是指采用两次开闭形态学操作去除二值图像上的孔洞。

优选地，所述步骤(3)中几何特征获取包括以下步骤：

5a)轮廓的获取与筛选：获取以点集方式表示的轮廓序列集，选取轮廓的面积作为主要特征，通过设置合适的阈值，提取工件的外轮廓S₁、内轮廓S₂；

5b)寻找外轮廓中心点：基于区域形心法来定位步骤5a)提取的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)：

其中，(X_c,Y_c)为外轮廓S₁的中心坐标点，I(i,j)为二值图像在点(i,j)处的像素值；

5c)定位内轮廓S₂的最小面积外接矩形：采用旋转卡壳算法，先找出内轮廓S₂沿图像坐标系两个坐标轴方向的四个极值点，然后在极值点对应的坐标轴平行线所限定的矩形区域内，以任一条轮廓外切线为边构造外接矩形，并计算其面积,最后沿顺时针方向旋转切线，不断构造新的外接矩形，选定面积最小者作为内轮廓S₂的最小面积外接矩形。

优选地，所述步骤(4)中姿态识别包括以下步骤：

6a)寻找特征关系点，计算步骤3)所得的最小面积外接矩形的边长中点坐标，记为{P_left,P_right,P_top,P_bottom}，然后分别以其为圆心，以各中点所在的矩形边长的长度的α倍为半径画圆，其中α为常数，选取工件内轮廓S₂被四个圆截取的四个轮廓局部边缘点集序列{S_left,S_right,S_top,S_bottom}，特征函数为：

其中，点点集序列(X_j,Y_j)为点集序列S上的点，N为S所包含点的数量。

6b)根据步骤6a)中的特征函数公式，分别计算出F(P_left)、F(P_right)、F(P_top)、F(P_bottom)值，取数值最小所对应点的坐标记为P_d(X_d,Y_d)，在图像坐标系下，将点P_d到工件的中心点P_c所作的向量与图像坐标系横轴正方向的夹角作为工件的姿态角，定义为：

优选地，所述步骤(5)中的确定工件的位置和姿态由步骤(5b)所得的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)和步骤(6b)求解得到的工件姿态角angle(P_c,P_d)来确定。

有益效果：本发明提供一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，首先对获取的工件图像进行预处理后提取工件内外轮廓，然后通过外轮廓区域形心法计算工件的中心坐标，最后通过内轮廓局部边缘与其最小面积外接矩形之间的特征关系计算工件的姿态角。使用该方法来检测工件的位姿，不仅检测精度较高，而且耗时较少，能够满足自动化生产的实时性要求，更好的兼顾检测速度和检测精度，并且对实际应用环境下有很好的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明系统的结构示意图；

图2是图像预处理图；

图3是工件外轮廓图；

图4是工件内轮廓图；

图5是工件外轮廓处理图；

图6是工件内轮廓处理图；

图7是工件位姿示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

如图1-7所示，一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，包括如下步骤：

(1)工件图像获取，通过相机获取工件图像；

(2)对步骤(1)获取的工件图像进行预处理操作，包括图像灰度化、图像阈值分割和图像滤波去噪,其中图像灰度化属于常规技术手段，故而未加详述；

(3)对步骤(2)预处理后的工件图像进行几何特征获取，包括轮廓的获取、筛选内外轮廓、计算外轮廓中心点和定位内轮廓最小面积外接矩形；

(4)根据步骤(3)获取的几何特征进行姿态识别，包括寻找内轮廓特征关系点、根据外轮廓中心点和内轮廓特征关系点求解图像坐标系下工件姿态角；

(5)根据步骤(3)计算的外轮廓中心点和步骤(4)求解的工件姿态角来确定工件的位置和姿态。

优选地，所述步骤(1)采用CMOS相机进行图像采集，其分辨率为1280*1024。

优选地，所述步骤(2)中的图像阈值分割是指根据设定的阈值，将灰度图像转化为二值图像。

优选地，所述步骤(2)中所述的图像滤波去噪是指采用两次开闭形态学操作去除二值图像上的孔洞。

优选地，所述步骤(3)中几何特征获取包括以下步骤：

5a)轮廓的获取与筛选：获取以点集方式表示的轮廓序列集，选取轮廓的面积作为主要特征，通过设置合适的阈值，提取工件的外轮廓S₁、内轮廓S₂；

5b)寻找外轮廓中心点：基于区域形心法来定位步骤5a)提取的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)：

其中，(X_c,Y_c)为外轮廓S₁的中心坐标点，I(i,j)为二值图像在点(i,j)处的像素值；

5c)定位内轮廓S₂的最小面积外接矩形：采用旋转卡壳算法，先找出内轮廓S₂沿图像坐标系两个坐标轴方向的四个极值点，然后在极值点对应的坐标轴平行线所限定的矩形区域内，以任一条轮廓外切线为边构造外接矩形，并计算其面积,最后沿顺时针方向旋转切线，不断构造新的外接矩形，选定面积最小者作为内轮廓S₂的最小面积外接矩形。

优选地，所述步骤(4)中姿态识别包括以下步骤：

6a)寻找特征关系点，计算步骤3)所得的最小面积外接矩形的边长中点坐标(其中矩形边长中点的计算方法为常规技术手段，故而未加详述)，记为{P_left,P_right,P_top,P_bottom}，然后分别以其为圆心，以各中点所在的矩形边长的长度的α倍为半径画圆，其中，α为常数，选取工件内轮廓S₂被四个圆截取的四个轮廓局部边缘点集序列{S_left,S_right,S_top,S_bottom}，特征函数为：

其中，点点集序列(X_j,Y_j)为点集序列S上的点，N为S所包含点的数量。

6b)根据步骤6a)中的特征函数公式，分别计算出F(P_left)、F(P_right)、F(P_top)、F(P_bottom)值，取数值最小所对应点的坐标记为P_d(X_d,Y_d)，在图像坐标系下，将点P_d到工件的中心点P_c所作的向量与图像坐标系横轴正方向的夹角作为工件的姿态角，定义为：

优选地，所述步骤(5)中的确定工件的位置和姿态由步骤(5b)所得的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)和步骤(6b)求解得到的工件姿态角angle(P_c,P_d)来确定。

实施例1：

首先通过CMOS相机获取工件图像，并对获取的工件图像进行预处理操作。如图2所示，先将图像转化为灰度图像，然后以固定阈值(65)对灰度图像进行二值分割，将其转化为二值图像，转化后的二值图像存在噪声，采用形态学上的闭、开操作去噪，去除图像上孔洞。

随后获取预处理后图像的几何特，如图3、4所示，在二值图像中查找磁片骨架内外轮廓。通过设置轮廓面积的阈值(单位为像素×像素)筛选磁片骨架的内外轮廓。通过实验测定，当轮廓面积小于70000时，为非感兴趣轮廓，剔除此轮廓；若轮廓面积在70000到80000之间，便得到磁片骨架的内轮廓S₂；若轮廓面积大于8000，便得到磁片骨架的外轮廓S₁；如图5、6所示，对得到的外轮廓S₁使用区域形心法计算其中心坐标P_c(X_c,Y_c)，对得到的内轮廓S₂使用最小面积外接矩形算法旋转卡壳法，定位其小面积外接矩形，其中，区域形心发和旋转卡壳法均为本领域常规技术手段，故而未加详述。

最后进行姿态识别，如图7所示，计算得到内轮廓最小面积外接矩形边长的中点，记为{P_left,P_right,P_top,P_bottom}，然后以中点为圆心，以对应中点所在矩形边长的0.1倍来截取四个轮廓局部边缘点集序列{S_left,S_right,S_top,S_bottom}，通过特征函数公式(II)计算特征关系值，计算得到F(P_left)、F(P_right)、F(P_top)、F(P_bottom),取计算结果最小值所对应的点坐标记为P_d(X_d,Y_d)，最后将P_d、P_c带入姿态角计算公式(III)中计算工件的姿态角。最终根据外轮廓S₁的中心点P_c和姿态角angle(P_c,P_d)来确定工件的位置和姿态。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)工件图像获取，通过相机获取工件图像；

(2)对步骤(1)获取的工件图像进行预处理操作，包括图像灰度化、图像阈值分割和图像滤波去噪；

(3)对步骤(2)预处理后的工件图像进行几何特征获取，包括轮廓的获取、筛选内外轮廓、计算外轮廓中心点和定位内轮廓最小面积外接矩形；

(4)根据步骤(3)获取的几何特征进行姿态识别，包括寻找内轮廓特征关系点、根据外轮廓中心点和内轮廓特征关系点求解图像坐标系下的工件姿态角；

(5)根据步骤(3)计算的外轮廓中心点和步骤(4)求解的工件姿态角来确定工件的位置和姿态。

2.根据权利要求1所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(1)采用CMOS相机进行图像采集，其分辨率为1280*1024。

3.根据权利要求1所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中的图像阈值分割是指根据设定的阈值，将灰度图像转化为二值图像。

4.根据权利要求3所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中所述的图像滤波去噪是指采用两次开闭形态学操作去除二值图像上的孔洞。

5.根据权利要求1所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中几何特征获取包括以下步骤：

5a)轮廓的获取与筛选：获取以点集方式表示的轮廓序列集，选取轮廓的面积作为主要特征，通过设置合适的阈值，提取工件的外轮廓S₁、内轮廓S₂；

5b)计算外轮廓中心点：基于区域形心法来定位步骤5a)提取的外轮廓S₁的中心点Pc(Xc,Yc)，其中，中心点Pc(Xc,Yc)的计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_c=\frac{\underset{\left(i,j\right)\∈s_1}{\mathrm{\Σ}}iI\left(i,j\right)}{\underset{\left(i,j\right)\∈s_1}{\mathrm{\Σ}}I\left(i,j\right)}\\ Y_c=\frac{\underset{\left(i,j\right)\∈s_1}{\mathrm{\Σ}}jI\left(i,j\right)}{\underset{\left(i,j\right)\∈s_1}{\mathrm{\Σ}}I\left(i,j\right)}\end{array}\right.---\left(I\right)$

其中，(X_c,Y_c)为外轮廓S₁的中心点坐标，I(i,j)为二值图像在点(i,j)处的像素值；

5c)定位内轮廓S₂的最小面积外接矩形：采用旋转卡壳算法，先找出内轮廓S₂沿图像坐标系两个坐标轴方向的四个极值点，然后在极值点对应的坐标轴平行线所限定的矩形区域内，以任一条轮廓外切线为边构造外接矩形，并计算其面积,最后沿顺时针方向旋转切线，不断构造新的外接矩形，选定面积最小者作为内轮廓S₂的最小面积外接矩形。

6.根据权利要求5所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(4)中姿态识别包括以下步骤：

6a)寻找特征关系点，计算步骤5c)所得的最小面积外接矩形各边长中点的坐标，记为{P_left,P_right,P_top,P_bottom}，然后分别以各中点为圆心，以各中点所在的矩形边长的长度的α倍为半径画圆，其中α为常数,选取工件内轮廓S₂被四个圆截取的四个轮廓局部边缘点集序列为{S_left,S_right,S_top,S_bottom}，特征函数为：

$F\left(P_i\right)=\frac{\underset{\left(X_j,Y_j\right)\∈S}{\mathrm{\Σ}}\sqrt{{\left(X_i-X_j\right)}^2+{\left(Y_i-Y_j\right)}^2}}{N}---\left(II\right)$

其中，点点集序列(X_j,Y_j)为点集序列S上的点，N为S所包含点的数量。

6b)根据步骤6a)中的特征函数公式(II)，分别计算出F(P_left)、F(P_right)、F(P_top)、F(P_bottom)值，取数值最小所对应点的坐标记为P_d(X_d,Y_d)，在图像坐标系下，将点P_d到工件的中心点P_c所作的向量与图像坐标系横轴正方向的夹角作为工件的姿态角，其中姿态角计算公式定义为：

7.根据权利要求6所述的一种工件内外轮廓几何特征的快速位姿检测方法，其特征在于，所述步骤(5)中的确定工件的位置和姿态由步骤(5b)所得的外轮廓S₁的中心点P_c(X_c,Y_c)和步骤(6b)求解得到的工件姿态角angle(P_c,P_d)来确定。