CN111191589A - 一种水泵叶片识别抓取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种水泵叶片识别抓取方法，包括以下步骤：S1、利用工业相机下采集水泵叶片的原图像；S2、对原图像进行降噪与二值化处理；S3、利用水泵叶片的轮廓信息进行特征提取，遍历轮廓特征，通过最小外接矩形拟合，筛除不满足轮廓要求的特征；S4、对筛选出的特征进行椭圆拟合，判断水泵叶片的首端与尾端；S5、判断水泵叶片的正向与反向；S6、输出水泵叶片的抓取点像素坐标；S7、在每个水泵叶片的抓取点画一个圆形区域，检测在该圆形区域水泵叶片是否有干扰，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标；本方法能快速准确地对水泵叶片进行识别，采用视觉算法与工业机器人结合进行叶片定位抓取作业，避免人为因素，提高效率。

Description

一种水泵叶片识别抓取方法
技术领域
本发明涉及水泵制造技术领域，具体是一种水泵叶片识别抓取方法。
背景技术
传统泵体制造业中，泵体叶片一般人工放置于卡盘工装叶片槽内，上盖板进行冲压点焊，效率低，且叶片上料后的冲压焊接工序是随着叶片上料后马上进行的，一旦人员疲劳，很容易发生事故，造成人员伤亡；而且人工工作环境噪声很大，对工人的健康有很大的影响，而采用普通的振动盘上料由于叶片本身的形状特征又无法振成理想的状态。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水泵叶片识别抓取方法，该方法能够快速准确地对水泵叶片进行识别，避免人为因素，提高效率，便于后续机器人的抓取。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种水泵叶片识别抓取方法，包括以下步骤：
S1、利用工业相机下采集水泵叶片的原图像；
S2、对原图像进行降噪与二值化处理；
S3、遍历轮廓特征并筛除不满足轮廓要求的特征；
S4、对筛选出的特征进行椭圆拟合，判断水泵叶片的首端与尾端；
S5、判断水泵叶片的正向与反向；
S6、输出水泵叶片的抓取点像素坐标；
S7、筛除干扰水泵叶片，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标。
进一步的，步骤S3利用水泵叶片的轮廓信息进行特征提取，遍历轮廓特征，通过最小外接矩形拟合，筛除不满足轮廓要求的特征。
进一步的，步骤S4根据水泵叶片的两个端点到椭圆中心的距离大小判定水泵叶片的首端与尾端。
进一步的，步骤S5根据步骤S3外接矩形的四个角点及中间像素点建立斜率分别为k1、k2的两个直线方程函数f1与f2，将斜率k2的直线外检测出的水泵叶片头部P0点坐标代入其直线方程中，得到计算结果f2(P0)；将斜率k1的直线外中间点Pmid代入其直线方程中，得到计算结果f1(Pmid)，根据计算f1(Pmid) *f2(P0)结果的正负来判断水泵叶片的正向与反向。
进一步的，步骤S6执行时在每个水泵叶片上提取两个固定几何位置的像素值，判断这两点是否在水泵叶片上，剔除检测失败的水泵叶片。
进一步的，步骤S7执行时在每个水泵叶片的抓取点画一个圆形区域，检测在该圆形区域水泵叶片是否有干扰，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标。
本发明的有益效果是，利用水泵叶片的轮廓进行视觉化处理，快速准确地对水泵叶片进行识别，采用视觉算法与工业机器人结合进行叶片定位抓取作业，避免人为因素，提高效率。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明：
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明步骤S1的示意图；
图3是本发明步骤S3与S4的示意图；
图4是本发明步骤S5建立直线方程函数的示意图；
图5是本发明步骤S5水泵叶片正向与反向的判断流程图；
图6是本发明步骤S5的结果示意图；
图7是本发明步骤S6的示意图；
图8是本发明步骤S7的示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供一种水泵叶片识别抓取方法，包括以下步骤：
S1、结合图2所示，利用工业相机下采集水泵叶片的原图像；
S2、对原图像进行降噪与二值化处理；
S3、结合图3所示，利用水泵叶片的轮廓信息进行特征提取，遍历轮廓特征，通过最小外接矩形拟合，筛除不满足轮廓要求的特征；
S4、对筛选出的特征进行椭圆拟合，判断水泵叶片的首端与尾端；根据水泵叶片的两个端点到椭圆中心的距离大小判定水泵叶片的首端与尾端；
S5、判断水泵叶片的正向与反向；结合图4～6所示，根据步骤S3外接矩形的四个角点及中间像素点建立斜率分别为k1、k2的两个直线方程函数f1与f2，将斜率k2的直线外检测出的水泵叶片头部P0点坐标代入其直线方程中，得到计算结果f2(P0)；将斜率k1的直线外中间点Pmid代入其直线方程中，得到计算结果f1(Pmid)，根据计算f1(Pmid) *f2(P0)结果的正负来判断水泵叶片的正向与反向；
S6、结合图7所示，获取水泵叶片的抓取点像素坐标；在每个水泵叶片上提取两个固定几何位置的像素值，判断这两点是否在水泵叶片上，剔除检测失败的水泵叶片；
S7、结合图8所示，在每个水泵叶片的抓取点画一个圆形区域，检测在该圆形区域水泵叶片是否有干扰，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同替换、等效变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (6)

1.一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用工业相机下采集水泵叶片的原图像；
S2、对原图像进行降噪与二值化处理；
S3、遍历轮廓特征并筛除不满足轮廓要求的特征；
S4、对筛选出的特征进行椭圆拟合，判断水泵叶片的首端与尾端；
S5、判断水泵叶片的正向与反向；
S6、输出水泵叶片的抓取点像素坐标；
S7、筛除干扰水泵叶片，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标。
2.根据权利要求1所述的一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，步骤S3利用水泵叶片的轮廓信息进行特征提取，遍历轮廓特征，通过最小外接矩形拟合，筛除不满足轮廓要求的特征。
3.根据权利要求1所述的一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，步骤S4根据水泵叶片的两个端点到椭圆中心的距离大小判定水泵叶片的首端与尾端。
4.根据权利要求1所述的一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，步骤S5根据步骤S3外接矩形的四个角点及中间像素点建立斜率分别为k1、k2的两个直线方程函数f1与f2，将斜率k2的直线外检测出的水泵叶片头部P0点坐标代入其直线方程中，得到计算结果f2(P0)；将斜率k1的直线外中间点Pmid代入其直线方程中，得到计算结果f1(Pmid)，根据计算f1(Pmid) *f2(P0)结果的正负来判断水泵叶片的正向与反向。
5.根据权利要求1所述的一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，步骤S6执行时在每个水泵叶片上提取两个固定几何位置的像素值，判断这两点是否在水泵叶片上，剔除检测失败的水泵叶片。
6.根据权利要求1所述的一种水泵叶片识别抓取方法，其特征在于，步骤S7执行时在每个水泵叶片的抓取点画一个圆形区域，检测在该圆形区域水泵叶片是否有干扰，最终得到可抓取的水泵叶片抓取点坐标。
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