CN108694729B - 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质 - Google Patents

基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN108694729B
CN108694729B CN201710224217.4A CN201710224217A CN108694729B CN 108694729 B CN108694729 B CN 108694729B CN 201710224217 A CN201710224217 A CN 201710224217A CN 108694729 B CN108694729 B CN 108694729B
Authority
CN
China
Prior art keywords
positioning
camera
target object
positioning area
coordinate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710224217.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108694729A (zh
Inventor
卢国艺
张圆圆
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Tengsheng Precision Equipment Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Tengsheng Precision Equipment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Tengsheng Precision Equipment Co ltd filed Critical Shenzhen Tengsheng Precision Equipment Co ltd
Priority to CN201710224217.4A priority Critical patent/CN108694729B/zh
Publication of CN108694729A publication Critical patent/CN108694729A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108694729B publication Critical patent/CN108694729B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质，涉及基于图像检测的定位技术领域。所述基于图像检测的定位方法包括：应用第一相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板；应用第二相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；所述第一相机对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。本发明实施例有利于提高对每一个目标物的定位精度和整体的定位效率。

Description

基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质
技术领域
本发明实施例公开的技术方案涉及基于图像检测的定位技术领域，尤其涉及基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质。
背景技术
目前，基于图像检测的定位技术广泛应用于产品点胶、产品检测、产品分拣等生产工艺中。
发明人在研究本发明的过程中发现，现有技术中主要采用单个相机逐一对料盘上的产品进行定位，在全部的产品定位完成之后才能确认产品的个数。这样的定位方法存在定位效率和定位精度偏低等问题。
发明内容
本发明公开的技术方案至少能够解决以下技术问题：现有技术中单个相机逐一对料盘上的产品进行定位存在定位效率和定位精度偏低等问题。
本发明的一个或者多个实施例公开了一种基于图像检测的定位方法，包括：
定位区域包括N个目标物，N为大于或等于1的整数；
通过第一相机为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板；通过第二相机为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；
所述第一相机运动至所述定位区域的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第一图像检测模板，匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标；
根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第二图像检测模板，再次匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标。
在本发明的一个或者多个实施例中，所述定位区域包括2个目标物，分别为第一目标物和第二目标物；
定位获取所述第一目标物上的一个特征点对应的坐标mark11(xm11，ym11)和旋转角α1，定位获取所述第二目标物上的一个特征点对应的坐标mark22(xm22，ym22)和旋转角α2；
定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标O(xo，yo)和旋转角α0；
定位获取所述第一目标物的图像中心点对应的坐标O1(xo1，yo1)，定位获取所述第二目标物的图像中心点对应的坐标O2(xo2，yo2)；
计算坐标mark11到坐标O的偏移量Δx1、Δy1，其中，Δx1＝xm11-xo，Δy1＝ym11-yo；
计算旋转角α1与旋转角α0之间的偏移量Δα10，Δα10＝α1-α0；
计算mark11旋转180°后得到的坐标k1(xk1，yk1)以及旋转角αk1，其中，αk1＝Δα10×pi÷180°，pi为圆周率，xk1＝Δx1×cos(αk1)-Δy1×sin(αk1)，yk1＝Δx1×sin(αk1)+Δy1×cos(αk1)+yo；
计算坐标k1平移后得到的坐标mark1(xm1，ym1)，其中，xm1＝xk1+(xo1-xo)；ym1＝yk1+(yo1-yo)，以所述坐标mark1为所述第二相机对所述第一目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
计算坐标mark22到到坐标O的偏移量Δx2、Δy2，其中，Δx2＝xm22-xo，Δy2＝ym22-yo；
计算旋转角α2与旋转角α0之间的偏移量Δα20，Δα20＝α2-α0；计算mark22旋转180°后得到的坐标k2(xk2，yk2)以及旋转角αk2，其中，αk2＝Δα20×pi÷180°，pi为圆周率，xk2＝Δx2×cos(αk2)-Δy2×sin(αk2)，yk2＝Δx2×sin(αk2)+Δy2×cos(αk2)+yo；
计算坐标k2平移后得到的坐标mark2(xm2，ym2)，其中，xm2＝xk2+(xo2-xo)；ym2＝yk2+(yo2-yo)，以所述坐标mark2为所述第二相机对所述第二目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
本发明的一个或者多个实施例公开一种基于图像检测的定位设备，包括：第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机以及控制中心；
所述第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机分别与所述控制中心以电路的形式相连，以便分别与所述控制中心进行数据传输并接收所述控制中心发出的控制指令；
所述第一相机装设在所述第一驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第一驱动平台驱动所述第一相机运动至所述定位区域的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
所述控制中心根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
所述第二相机装设在所述第二驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第二驱动平台驱动所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
在本发明的一个或者多个实施例中，当所述定位区域包括2个目标物时，所述控制中心根据上述任意一种基于图像检测的定位方法，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
在本发明的一个或者多个实施例中，所述第一相机与所述定位区域之间的间距大于所述第二相机与所述定位区域之间的间距。
本发明的一个或者多个实施例还公开了一种基于图像检测的定位装置，包括：
驱动模块，用于控制所述第一驱动平台驱动所述第一相机，以及控制所述第二驱动平台驱动所述第二相机；
检测模板设定模块，用于为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，以及为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；
初步定位模块，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
位置坐标计算模块，用于计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
精确定位模块，用于对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
在本发明的一个或者多个实施例中，当所述定位区域包括2个目标物时，所述位置坐标计算模块根据上述任意一种基于图像检测的定位方法，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
本发明的一个或者多个实施例还公开了一种电子装置，包括至少一个中央处理器、至少一个存储器；
所述至少一个存储器和所述至少一个中央处理器通过总线通信连接；
所述至少一个存储器用于存储计算机指令，当所述电子装置运行时，所述至少一个中央处理器执行所述至少一个存储器存储的计算机指令，使得所述电子装置用于控制执行上述任意一种基于图像检测的定位方法。
本发明的一个或者多个实施例还公开了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于控制执行上述任意一种基于图像检测的定位方法。
与现有技术相比，本发明公开的技术方案主要有以下有益效果：
在本发明的实施例中，通过所述第一相机对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，通过所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，有利于提高对每一个目标物的定位精度。由于所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，所述第二相机的定位效率提高，而所述第一相机只需要对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位即可，因而所述实施例有利于整体上提升定位效率。
附图说明
图1为本发明的一实施例中基于图像检测的定位方法的流程图；
图2为本发明的各实施例中目标物产生旋转角的示意图；
图3为本发明的一实施例中第一相机与第二相机的安装位置高低搭配的示意图；
图4为本发明的一实施例中基于图像检测的定位装置的示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本申请的权利要求书、说明书以及说明书附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
本发明的一实施例公开一种基于图像检测的定位方法，应用于产品点胶、产品检测、产品分拣等生产工艺中。
所述基于图像检测的定位方法包括：
定位区域包括N个目标物，N为大于或等于1的整数。
应用第一相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板；应用第二相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板。由于实际生产加工过程中，同样的目标物可以使用相同的所述第一图像检测模板和所述第二图像检测模板。因此，在对一批目标物进行定位之前，可以选择一个或者多个目标物设定所述第一图像检测模板和所述第二图像检测模板。在后续就同样的目标物进行定位时，可以使用已经存储的所述第一图像检测模板和所述第二图像检测模板。
所述第一相机运动至所述定位区域的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第一图像检测模板，匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标。
根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第二图像检测模板，再次匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标。
上述实施例中的基于图像检测的定位方法，通过所述第一相机对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，通过所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，有利于提高对每一个目标物的定位精度。由于所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，所述第二相机的定位效率提高，而所述第一相机只需要对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位即可，因而所述基于图像检测的定位方法的整体定位效率在提升。
下面将举例说明所述基于图像检测的定位方法的一些具体定位过程和计算方法。
参考图1，为本发明的一实施例中基于图像检测的定位方法的流程图。如图1中所示意的，并参考上述定位过程，当对同样的目标物进行定位时，如果已经存储有所述目标物的第一图像检测模板和第二图像检测模板，在一种可能的实施方式中，所述基于图像检测的定位方法可以包括以下步骤：
步骤100：所述第一相机运动至所述定位区域的上方；
步骤200：所述第一相机对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
步骤300：计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
步骤400：所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方；
步骤500：所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
上述各个步骤只是对所述基于图像检测的定位方法的执行过程的一般性概括。在一些实施例中，上述各个步骤可以由若干更为具体的步骤构成。
参考图2，为本发明的各实施例中目标物产生旋转角的示意图。如图2中所示意的，一般而言，目标物的实际位置相对于图像检测模板(包括上述实施例中的第一图像检测模板和第二图像检测模板)会发生一定的偏转。当根据所述图像检测模板匹配到目标物上的一个或多个特征点时，所述图像检测模板的相对位置得以确定，因而可以进一步确定目标物的实际位置相对于所述图像检测模板的偏转角。
在本发明的一些实施例中，可以采用以下的计算方法计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
以所述定位区域包括2个目标物为例，2个目标物分别为第一目标物和第二目标物。
定位获取所述第一目标物上的一个特征点对应的坐标mark11(xm11，ym11)和旋转角α1，定位获取所述第二目标物上的一个特征点对应的坐标mark22(xm22，ym22)和旋转角α2。
定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标O(xo，yo)和旋转角α0；定位获取所述第一目标物的图像中心点对应的坐标O1(xo1，yo1)，定位获取所述第二目标物的图像中心点对应的坐标O2(xo2，yo2)。
计算坐标mark11到坐标O的偏移量Δx1、Δy1，其中，Δx1＝xm11-xo，Δy1＝ym11-yo；
计算旋转角α1与旋转角α0之间的偏移量Δα10，Δα10＝α1-α0；
计算mark11旋转180°后得到的坐标k1(xk1，yk1)以及旋转角αk1，其中，αk1＝Δα10×pi÷180°，pi为圆周率，xk1＝Δx1×cos(αk1)-Δy1×sin(αk1)，yk1＝Δx1×sin(αk1)+Δy1×cos(αk1)+yo；
计算坐标k1平移后得到的坐标mark1(xm1，ym1)，其中，xm1＝xk1+(xo1-xo)；ym1＝yk1+(yo1-yo)，以所述坐标mark1为所述第二相机对所述第一目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
计算坐标mark22到到坐标O的偏移量Δx2、Δy2，其中，Δx2＝xm22-xo，Δy2＝ym22-yo；
计算旋转角α2与旋转角α0之间的偏移量Δα20，Δα20＝α2-α0；计算mark22旋转180°后得到的坐标k2(xk2，yk2)以及旋转角αk2，其中，αk2＝Δα20×pi÷180°，pi为圆周率，xk2＝Δx2×cos(αk2)-Δy2×sin(αk2)，yk2＝Δx2×sin(αk2)+Δy2×cos(αk2)+yo；
计算坐标k2平移后得到的坐标mark2(xm2，ym2)，其中，xm2＝xk2+(xo2-xo)；ym2＝yk2+(yo2-yo)，以所述坐标mark2为所述第二相机对所述第二目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
上述定位和计算过程并不局限于应用在所述定位区域包括2个目标物的情况。当所述定位区域包括1个或者大于2个目标物时，上述定位和计算过程仍然适用，也即同样可以使用计算坐标mark1或者坐标mark2的方法来计算所述第二相机对任意一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
本发明的另一实施例公开一种基于图像检测的定位设备，应用于上述任意一种基于图像检测的定位方法。
所述基于图像检测的定位设备包括：第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机以及控制中心。所述第一驱动平台和/或第二驱动平台包括一个或者多个驱动模组构成。所述驱动模组由直线电机与滑块构成，或者由电机、丝杆与滑块构成，还可以由气缸与滑块构成。所述第一相机和第二相机可以是工业相机。所述控制中心可以由计算机及其配套设备(例如键盘、显示器，数据连接线等)构成。
所述第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机分别与所述控制中心以电路的形式相连，以便分别与所述控制中心进行数据传输并接收所述控制中心发出的控制指令。
所述第一相机装设在所述第一驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第一驱动平台驱动所述第一相机运动至所述定位区域的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位。
所述控制中心根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
所述第二相机装设在所述第二驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第二驱动平台驱动所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
在本发明的一些实施例中，当所述定位区域包括2个目标物时，所述控制中心可以采用上述方法实施例中公开的计算方法计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
在本发明的一些实施例中，所述第一相机与所述定位区域之间的间距大于所述第二相机与所述定位区域之间的间距。参考图3，为本发明的一实施例中所述第一相机与所述第二相机的安装位置高低搭配的示意图。如图3中所示意的，所述第一相机的安装位置高于所述第二相机。在这种情况下，所述第一相机在所述定位区域内的视野范围要大于所述第二相机在所述定位区域内的视野范围。因此，所述第一相机可以在一个较远的距离上对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，所述第二相机可以在一个较近的距离上对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
上述实施例中的基于图像检测的定位设备通过所述第一相机对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，通过所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，有利于提高对每一个目标物的定位精度和整体的定位效率。
本发明的另一实施例公开一种基于图像检测的定位装置，应用于上述任意一种控制中心。
参考图4，为本发明的一实施例中基于图像检测的定位装置的示意图。图4中示意的基于图像检测的定位装置包括：
驱动模块1，用于控制所述第一驱动平台驱动所述第一相机，以及控制所述第二驱动平台驱动所述第二相机；
检测模板设定模块2，用于为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，以及为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；
初步定位模块3，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
位置坐标计算模块4，用于计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
精确定位模块5，用于对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
在一种可能的实施方式中，当所述定位区域包括2个目标物时，所述位置坐标计算模块4可以采用上述方法实施例中公开的计算方法计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
本发明的另一实施例公开一种电子装置，包括至少一个中央处理器、至少一个存储器；所述至少一个存储器和所述至少一个中央处理器通过总线通信连接；所述至少一个存储器用于存储计算机指令，当所述电子装置运行时，所述至少一个中央处理器执行所述至少一个存储器存储的计算机指令，使得所述电子装置用于控制执行上述任意一种基于图像检测的定位方法。
本发明的另一实施例公开一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于控制执行上述任意一种基于图像检测的定位方法。
当上述各个实施例中的技术方案使用到软件实现时，可以将实现上述各个实施例的计算机指令和/或数据存储在计算机可读介质中或作为可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质。以此为例但不限于次：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外，任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光钎光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光钎光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定义中。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于图像检测的定位方法，其特征在于，包括：
定位区域包括N个目标物，N为大于或等于1的整数；
应用第一相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板；应用第二相机采集到的图像为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；
所述第一相机运动至所述定位区域的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第一图像检测模板，匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标和旋转角；定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标；
根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位，包括：根据所述定位区域的每一个目标物的所述第二图像检测模板，再次匹配每一个目标物上的一个或多个特征点；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角；再次定位获取所述定位区域的每一个目标物的图像中心点对应的坐标；
其中，所述定位区域包括2个目标物，分别为第一目标物和第二目标物；所述定位区域包括2个目标物时，所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行定位时所述第二相机的位置坐标的计算方法如下：定位获取所述第一目标物上的一个特征点对应的坐标mark11(xm11，ym11)和旋转角α1，定位获取所述第二目标物上的一个特征点对应的坐标mark22(xm22，ym22)和旋转角α2；
定位获取所述定位区域的图像中心点对应的坐标O(xo，yo)和旋转角α0；
定位获取所述第一目标物的图像中心点对应的坐标O1(xo1，yo1)，定位获取所述第二目标物的图像中心点对应的坐标O2(xo2，yo2)；
计算坐标mark11到坐标O的偏移量Δx1、Δy1，其中，Δx1＝xm11-xo，Δy1＝ym11-yo；
计算旋转角α1与旋转角α0之间的偏移量Δα10，Δα10＝α1-α0；
计算mark11旋转180°后得到的坐标k1(xk1，yk1)以及旋转角αk1，其中，αk1＝Δα10×pi÷180°，pi为圆周率，xk1＝Δx1×cos(αk1)-Δy1×sin(αk1)，yk1＝Δx1×sin(αk1)+Δy1×cos(αk1)+yo；
计算坐标k1平移后得到的坐标mark1(xm1，ym1)，其中，xm1＝xk1+(xo1-xo)；ym1＝yk1+(yo1-yo)，以所述坐标mark1为所述第二相机对所述第一目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
计算坐标mark22到到坐标O的偏移量Δx2、Δy2，其中，Δx2＝xm22-xo，Δy2＝ym22-yo；
计算旋转角α2与旋转角α0之间的偏移量Δα20，Δα20＝α2-α0；计算mark22旋转180°后得到的坐标k2(xk2，yk2)以及旋转角αk2，其中，αk2＝Δα20×pi÷180°，pi为圆周率，xk2＝Δx2×cos(αk2)-Δy2×sin(αk2)，yk2＝Δx2×sin(αk2)+Δy2×cos(αk2)+yo；
计算坐标k2平移后得到的坐标mark2(xm2，ym2)，其中，xm2＝xk2+(xo2-xo)；ym2＝yk2+(yo2-yo)，以所述坐标mark2为所述第二相机对所述第二目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
所述定位区域内包括2个目标物时采用的上述定位和计算方法适用于所述定位区域包括1个或大于2个目标物时，用来通过计算上述坐标markl或者坐标mark2的方法来计算所述第二相机对任意一个目标物进行定位时所述第二相机的位置坐标。
2.一种基于图像检测的定位设备，应用于权利要求1所述的基于图像检测的定位方法，其特征在于，所述基于图像检测的定位设备包括：第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机以及控制中心；
所述第一驱动平台、第一相机、第二驱动平台、第二相机分别与所述控制中心以电路的形式相连，以便分别与所述控制中心进行数据传输并接收所述控制中心发出的控制指令；
所述第一相机装设在所述第一驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第一驱动平台驱动所述第一相机运动至所述定位区域的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
所述控制中心根据所述第一相机定位获得的所述定位区域的每一个目标物上的一个或多个特征点对应的坐标和旋转角，以及所述定位区域的中心点对应的坐标和旋转角，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
所述第二相机装设在所述第二驱动平台上；在所述控制中心的控制下，所述第二驱动平台驱动所述第二相机根据所述位置坐标运动至所述定位区域的每一个目标物的上方，为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板，对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
3.根据权利要求2所述的基于图像检测的定位设备，其特征在于，当所述定位区域包括2个目标物时，所述控制中心根据权利要求1所述的方法，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
4.根据权利要求2或3所述的基于图像检测的定位设备，其特征在于，所述第一相机与所述定位区域之间的间距大于所述第二相机与所述定位区域之间的间距。
5.一种基于图像检测的定位装置，应用于权利要求2至4任意一项所述的控制中心，其特征在于，包括：
驱动模块，用于控制所述第一驱动平台驱动所述第一相机，以及控制所述第二驱动平台驱动所述第二相机；
检测模板设定模块，用于为所述定位区域的每一个目标物设定第一图像检测模板，以及为所述定位区域的每一个目标物设定第二图像检测模板；
初步定位模块，对所述定位区域的每一个目标物进行初步定位；
位置坐标计算模块，用于计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标；
精确定位模块，用于对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位。
6.根据权利要求5所述的基于图像检测的定位装置，其特征在于，当所述定位区域包括2个目标物时，所述位置坐标计算模块根据权利要求1所述的方法，计算所述第二相机对所述定位区域的每一个目标物进行精确定位时所述第二相机的位置坐标。
7.一种电子装置，其特征在于，包括至少一个中央处理器、至少一个存储器；
所述至少一个存储器和所述至少一个中央处理器通过总线通信连接；
所述至少一个存储器用于存储计算机指令，当所述电子装置运行时，所述至少一个中央处理器执行所述至少一个存储器存储的计算机指令，使得所述电子装置用于控制执行权利要求1或2所述的基于图像检测的定位方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于控制执行权利要求1所述的基于图像检测的定位方法。
CN201710224217.4A 2017-04-07 2017-04-07 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质 Active CN108694729B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710224217.4A CN108694729B (zh) 2017-04-07 2017-04-07 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710224217.4A CN108694729B (zh) 2017-04-07 2017-04-07 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108694729A CN108694729A (zh) 2018-10-23
CN108694729B true CN108694729B (zh) 2021-01-29

Family

ID=63842847

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710224217.4A Active CN108694729B (zh) 2017-04-07 2017-04-07 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108694729B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109511361A (zh) * 2019-01-08 2019-03-26 安徽农业大学 一种农田专用除草机器人及其控制方法
US10863085B2 (en) * 2019-02-28 2020-12-08 Harman International Industries, Incorporated Positioning and orienting cameras to extend an angle of view
CN110300264B (zh) * 2019-06-28 2021-03-12 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、移动终端以及存储介质
CN111127550B (zh) * 2019-12-26 2023-08-29 上海联影医疗科技股份有限公司 基于床板的图像切片定位方法、装置、系统及存储介质
CN113240748B (zh) * 2021-04-27 2023-03-31 深圳市睿达科技有限公司 一种应用于激光切割机的双相机定位方法
CN113079654B (zh) * 2021-05-06 2023-01-17 弘益泰克自动化设备（惠州）有限公司 一种印制板上标识的图像标定设备及方法
CN117102661B (zh) * 2023-10-25 2024-01-09 珠海市申科谱工业科技有限公司 视觉定位方法及激光加工设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101733558A (zh) * 2010-01-19 2010-06-16 东莞市大族粤铭激光科技有限公司 主从式相机配置的智能激光切割系统及其切割方法
CN104390591A (zh) * 2014-11-27 2015-03-04 上海江南长兴造船有限责任公司 大型曲面板测量中圆形标记物的精确定位方法
CN104683793A (zh) * 2013-11-29 2015-06-03 达丰(上海)电脑有限公司 用于相机的检测方法
CN106144524A (zh) * 2016-08-24 2016-11-23 东莞市三瑞自动化科技有限公司 一种高速运动中用ccd视觉定位方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10192283B2 (en) * 2014-12-22 2019-01-29 Cognex Corporation System and method for determining clutter in an acquired image

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101733558A (zh) * 2010-01-19 2010-06-16 东莞市大族粤铭激光科技有限公司 主从式相机配置的智能激光切割系统及其切割方法
CN104683793A (zh) * 2013-11-29 2015-06-03 达丰(上海)电脑有限公司 用于相机的检测方法
CN104390591A (zh) * 2014-11-27 2015-03-04 上海江南长兴造船有限责任公司 大型曲面板测量中圆形标记物的精确定位方法
CN106144524A (zh) * 2016-08-24 2016-11-23 东莞市三瑞自动化科技有限公司 一种高速运动中用ccd视觉定位方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN108694729A (zh) 2018-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108694729B (zh) 基于图像检测的定位方法、设备、装置以及存储介质
CN110421562B (zh) 基于四目立体视觉的机械臂标定系统和标定方法
CN109807885B (zh) 一种机械手的视觉标定方法、装置及智能终端
CN109829953B (zh) 图像采集装置标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109781164B (zh) 一种线激光传感器的静态标定方法
CN110842919B (zh) 一种机器人打螺钉的视觉引导方法
CN110293559B (zh) 一种自动识别定位对准的安装方法
CN114474056B (zh) 一种面向抓取操作的单目视觉高精度目标定位方法
CN112873204B (zh) 机器人标定方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111438688A (zh) 机器人校正方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114663500A (zh) 视觉标定方法、计算机设备及存储介质
CN115042175A (zh) 一种机器人机械臂末端姿态的调整方法
CN112828892A (zh) 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114850852B (zh) 一种螺丝组装孔位识别方法及螺丝组装机器人
CN110232710B (zh) 基于三维相机的物品定位方法、系统及设备
CN107407719B (zh) 移动体的位置检测方法
CN113172636B (zh) 一种自动手眼标定方法、装置及存储介质
CN113601510A (zh) 基于双目视觉的机器人移动控制方法、装置、系统及设备
JP2015136764A (ja) 制御装置、ロボットシステム、ロボット及びロボット制御方法
CN113978120A (zh) 一种基于三维工作台的图像对准方法、装置以及介质
CN112902961A (zh) 基于机器视觉定位的标定方法、介质、标定设备及系统
JPH11320465A (ja) ロボットアームの制御方法
Xu et al. Industrial robot base assembly based on improved Hough transform of circle detection algorithm
CN112720449A (zh) 一种机器人定位装置及其控制系统
CN111098306A (zh) 机器人的标定方法、装置、机器人和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 518000 101-502, No.9, xinbaili Industrial Park, Xinshi community, Dalang street, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant after: Shenzhen Tengsheng precision equipment Co., Ltd

Address before: 518000 Guangdong city of Shenzhen province Baoan District Dalang Street Huaning road Hualian Industrial Park seven

Applicant before: SHENZHEN TENSUN INDUSTRIAL EQUIPMENT CO., LTD.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant