CN111340806A - 一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法，计算机采用基于阈值分割的方法，对刹车盘进行检测；并通过Halcon编写视觉算法处理图像，获取刹车盘信息，再在Visual Studio编辑的操作界面中管理各项功能。本发明可以通过图片数据快速检测到工作时间内摄像头所拍摄的刹车盘信息状态，在刹车盘自动上料的过程中，对抓取的刹车盘进行状态检测可以有效的避免因机械手误抓、漏抓所引起的一系列故障问题，保证了工业现场的连续性、稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及到一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法。
背景技术
在经济飞速发展的今天，汽车作为便捷的交通工具被越来越多的人所购买使用，其中刹车盘作为汽车的重要基础配件，在汽车的安全领域起到了至关重要的作用，这也造成了工业生产过程中刹车盘的品种繁杂、生产周期短且生产批量大。如何在有限的生产周期内制造更多的刹车盘成为了刹车盘自动上料仓的一个难题。在刹车盘自动上料的过程中，因机械手误抓、漏抓所引起的一系列故障问题，从而无法保证工业现场的连续性，降低了刹车盘的生产效率。因此，研究一种在实际生产中快速识别与准确检测到刹车盘的方法成为工业发展的需要。
发明内容
本发明的目的在与克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法。
为实现上述目的，本发明是根据以下技术方案实现的。
一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法，包括以下步骤：
S1、导入图像数据
S2、检测刹车盘状态
（1）采用read_image算子，读入工业相机拍摄的图像；
（2）采用decompose3算子，转换为适合图像处理的通道；
（3）采用reduce_domain算子，对感兴趣区域进行提取；
（4）对感兴趣区域进行预处理，首先采用medain_image算子进行中值滤波，去除噪声；然后将图片转换灰度图；
（5）采用map_image算子对图像进行畸变校正，留待后面刹车盘检测时用；
（6）采用threshold算子分割图像，检测出运动目标；
（7）采用connection算子将阈值处理后的区域根据连通关系独立分开；
（8）采用select_shape算子，根据刹车盘的特征筛选出目标；
（9）检测刹车盘，当刹车盘在图像中消失时，给出信号反馈；
（10）根据反馈信号，控制上料仓进行报警；
（11）步骤S2的分步骤（6）、（7）、（8）共同实现刹车盘状态检测，具体为：
设原始图像为g（x，y），二值化后的图像为G（x，y），阈值为t，则有：
像素灰度值小于这个阈值的，为刹车盘，像素灰度值大于这个阈值的，为背景，实现刹车盘与背景的分割，进而根据刹车盘特征进行检测识别。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
本发明将基于Halcon的视觉算法应用于工业上料仓的上料过程中进行检测，降低工作人员劳动强度，增加刹车盘的检测效率和上料进程。
附图说明
图1为本发明的一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实例中的附图作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
参见图1，本实施例给出一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法，该方法的核心算法为基于特征的阈值分割方法，用于刹车盘检测。
刹车盘检测的实现主要由五个部分组成：图像采集和传输、图像预处理、阈值分割、形态学处理、刹车盘检测。
具体的实施步骤为：
（1）采用read_image算子，读入工业相机拍摄的图像；
（2）采用decompose3算子，转换为适合图像处理的通道；
（3）采用reduce_domain算子，对感兴趣区域进行提取；
（4）对感兴趣区域进行预处理，首先采用medain_image算子进行中值滤波，去除噪声；然后将图片转换灰度图；
（5）采用map_image算子对图像进行畸变校正，留待后面刹车盘检测时用；
（6）采用threshold算子分割图像，检测出运动目标；
（7）采用connection算子将阈值处理后的区域根据连通关系独立分开；
（8）采用select_shape算子，根据刹车盘的特征筛选出目标；
（9）检测刹车盘，当刹车盘在图像中消失时，给出信号反馈；
（10）根据反馈信号，控制上料仓进行报警；
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详细的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (2)
1.一种基于Halcon算法的刹车盘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）采用read_image算子，读入工业相机拍摄的图像；
（2）采用decompose3算子，转换为适合图像处理的通道；
（3）采用reduce_domain算子，对感兴趣区域进行提取；
（4）对感兴趣区域进行预处理，首先采用medain_image算子进行中值滤波，去除噪声；然后将图片转换灰度图；
（5）采用map_image算子对图像进行畸变校正，留待后面刹车盘检测时用。
2.根据权利要求1所述基于Halcon算法的刹车盘检测方法，其特征在于，基于Halcon算子进行图像分割，检测出运动目标，具体为：
设原始图像为g（x，y），二值化后的图像为G（x，y），阈值为t，则有：
像素灰度值小于这个阈值的，为刹车盘，像素灰度值大于这个阈值的，为背景，实现刹车盘与背景的分割，进而根据刹车盘特征进行检测识别。
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| CN108896577A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-27 | 昆山睿力得软件技术有限公司 | 一种刹车片轮廓缺陷的自动检测方法 |
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Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN108896577A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-27 | 昆山睿力得软件技术有限公司 | 一种刹车片轮廓缺陷的自动检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 殷春华等: "复杂背景下基于Halcon 的刹车盘视觉检测", 《现代电子技术》, 1 September 2019 (2019-09-01), pages 49 - 52 * |
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