CN112991442A - 一种基于图像识别的运动平台定位方法 - Google Patents

Abstract

一种基于图像识别的运动平台定位方法，包括如下步骤：在工艺芯片上设置阵列排布的单元图案；通过成像系统拍摄工艺芯片得到第一图像；将第一图像与基准图像对比计算得到第一偏转角度，驱动运动平台旋转第一偏转角度；通过成像系统拍摄工艺芯片得到第二图像；将第二图像与基准图像对比计算得到第一偏移量，驱动运动平台平移第一偏移量。由于在工艺芯片上设置尺寸较小的单元图案，通过具有放大倍率的成像系统进行拍照，再将拍得的单元图案与基准图像对比计算出工艺芯片的角度偏差和平移偏差，最后驱动运动平台和工艺芯片一同旋转和平移到达指定位置，完成视觉定位。本工艺芯片通过放大倍率的视觉成像对比，识别精度高，具有更高的定位精度。

Description

一种基于图像识别的运动平台定位方法

技术领域

本发明涉及自动化精密加工技术领域，具体涉及一种基于图像识别的运动平台定位方法。

背景技术

在自动化精密加工技术领域中，对工件进行定位加工的主要定位方式包括机械限位定位和电子学定位，其中，机械限位定位在指定位置设定机械机构阻挡运动平台移动达到定位的目的，电子学定位通过光电开关、压力感应器等传感器装置对运动平台进行定位。

但机械限位式定位由于机械结构在定位过程中容易产生形变，影响定位精度。单纯依靠电子学器件对运动平台进行定位的方式同样受制于传感器的响应速度和精确程度的限制，难以达到很高的定位精度。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提高工件的定位精度。

一种实施例中提供一种基于图像识别的运动平台定位方法，包括如下步骤：

在工艺芯片上设置阵列排布的单元图案，具有放大倍率的成像系统的一个视场内仅可呈现一个完整的单元图案；

将工艺芯片固定在运动平台上，再通过成像系统拍摄工艺芯片得到第一图像；将第一图像与基准图像对比计算得到第一偏转角度，驱动运动平台旋转第一偏转角度，基准图像为放大后的单元图案；

通过成像系统拍摄工艺芯片得到第二图像；将第二图像与基准图像对比计算得到第一偏移量，驱动运动平台平移第一偏移量，完成定位。

进一步地，单元图案为方形图像，单元图案包括九个子图案，九个子图案以九宫格的方式排布，，单元图案中位于四角的四个子图案为非矩形且相互不同的图案，其他五个图案为相同的矩形图案。

进一步地，四个非矩形子图案分别为圆形、正三角形、菱形和正六边形。

进一步地，第一图像与基准图像对比计算过程中，从第一图像中提取一个完整的第一子图案，并从基准图像中提取与第一子图案对应的第一基准子图案，再将第一子图案的中心与第一基准子图案的中心重合放置，第一子图案沿着中心旋转与第一基准子图案对比得到所述第一偏转角度。

进一步地，在旋转对比过程中，对第一基准子图案的一边进行开窗识别，再计算出第一子图案在旋转过程中，开窗内具有第一子图案最多像素时的偏转角度为第一偏转角度。

进一步地，开窗为覆盖在第一基准子图案上的一个长条矩形框。

进一步地，在第二图像与基准图像对比计算过程中，从第二图像中提取一个完整的第二子图案，并从基准图像中提取与第二子图案对应的第二基准子图案，根据下式计算所述第一偏移量：

上式中，(Δx，Δy)为所述第一偏移量，(x₀，y₀)为所述第二基准子图案的中心坐标，(x，y)为所述第二子图案的中心坐标，ρ为成像系统的放大倍数。

进一步地，在第二图像与基准图像对比计算过程中，若第二图像中只有一个完整非矩形的子图案，则将完整非矩形的子图案设为第二子图案；若第二图像中具有多个完整非矩形的子图像，则计算各完整非矩形的子图像的中心与对应的基准子图案的中心之间的距离，将与对应的基准子图案中心之间距离最短的子图像设为第二子图案。

进一步地，第一图像和第二图像分别与基准图像对比过程中，先提取基准图像中所有基准子图案的轮廓信息，再提取第一图像或第二图像中完整的子图案的轮廓信息，通过对比子图案的轮廓信息与基准子图案的轮廓信息得出第一图像或第二图像中子图案对应的基准子图案，并通过轮廓信息计算出第一图像或第二图像中子图案的中心位置及基准子图案的中心位置。

进一步地，运动平台平移第一偏移量后，还包括补偿定位步骤，补偿定位步骤包括：

通过成像系统拍摄工艺芯片得到第三图像；

从第三图像中提取所有完整的第三子图案，从基准图像中提取与所有完整的第三子图案对应的第三基准子图案，并提取完整的第三子图案中心的坐标与第三基准子图案中心的坐标，再根据下式计算出第二偏转角度和第二偏移量；

上两式中，(x′_i，y′_i)为第三图像中第i个完整的第三子图案的中心坐标，(x_i，y_i)为第i基准图像中所对应第三基准子图案的中心坐标。[T_x，T_y]为第三图像相对于基准图像的平移偏移量，θ为第三图像与基准图像之间的旋转角度，ρ为成像系统的放大倍率，θ为第二偏转角度，(Δx，Δy)为第二偏移量；

驱动运动平台平移第二偏移量和旋转第二偏转角度。

依据上述实施例的基于图像识别的运动平台定位方法，由于在工艺芯片上设置尺寸较小的单元图案，通过具有放大倍率的成像系统进行拍照，再将拍得的单元图案与基准图像对比计算出工艺芯片的角度偏差和平移偏差，最后驱动运动平台和工艺芯片一同旋转和平移到达指定位置，完成视觉定位。本工艺芯片通过放大倍率的视觉成像对比，识别精度高，具有更高的定位精度。

附图说明

图1为一种实施例中运动平台定位方法的步骤流程图；

图2为一种实施例中单元图案的示意图；

图3为一种实施例中单元图案阵列的示意图；

图4为一种实施例中单元图案放大成基准图像的示意图；

图5为一种实施例中基准图像轮廓的示意图；

图6为一种实施例中基准图像中第一基准子图案置于图像处理窗口W1的示意图；

图7为一种实施例中第一图像中第一子图案置于图像处理窗口W2的示意图；

图8为一种实施例中基准图像与第二图像对比的示意图；

图9为一种实施例中基准图像与第二图像对比的示意图；

图10为一种实施例中运动平台定位方法的实际操作的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

本申请提供了一种基于图像识别的运动平台定位方法，通过图像识别的方式，利用采集到的工艺芯片图像与基准图像对比，得出运动平台当前位置的旋转偏差和平移偏差，并最终提供给运动平台作为修正位置的依据。

本申请中的定位方法利用携带特定图像信息的工艺芯片，通过图像识别的方法来校准包含平移轴和旋转轴的精确运动平台，实现工艺芯片的定位。本定位方法中对运动平台定位精度的测量和计算的主要依据为对特殊工艺芯片所成的图像，其精度可达像素级，具体转换到运动平台的精度指标需要结合成像系统的放大倍率、成像相机的分辨率以及工艺芯片的制作质量。

如图1所示，本申请的基于图像识别的运动平台定位方法，主要包括如下步骤：

S01：制备工艺芯片；

先将工艺芯片的正面均匀划分为多个面积相同的块，每个块均为一个a×a的正方形，其单位为μm²，其中a＝b/ρ，b为具有放大倍率成像系统的正方形成像视场的边长像素数，即成像系统拍摄采集的图像为一张b×b像素的图像，ρ为成像系统的放大倍率，单位为像素/um。

本方法图像识别过程需要用到图像指定位置开窗技术和不同类型图案的轮廓矩信息采集和处理技术。图像指定位置开窗技术用于计算图像的旋转角度，轮廓矩采集及处理则用于区分不同图案，用于判别当前图案是否为基准图案，以及计算图像的平移量。

轮廓矩，即Hu矩，是由7个不变矩构成的一组特征量，这些特征矩具有旋转，缩放和平移的不变性。由轮廓矩组成的特征量对图片进行识别，优点就是速度很快，缺点是识别率比较低，因此需要识别图像中较大的物体，尤其对图像的形状识别的更好，因此在工艺芯片中设计了5种不同的图案用于计算图像的偏移量。

如图2所示，具体的，成像系统的一个视场中刚好能够呈现一个完整的单元图案，单元图案为a×a的正方形，每个单元图案包括9个子图案，9个子图案以九宫格的形式排列在正方形内，并且四个角上的四个子图案为非矩形且各不相同的子图案，例如四个角上的四个图案分别圆形、正三角形、菱形和正六边形，四个角上的四个图案也可分别为正三角形、菱形、正五边形和正六边形。单元图案除四个角以外的5个子图案为相同的矩形，从而每个单元图案中包括5种不同的图案，可通过五种不同图案识别计算出旋转角度和偏移量。

如图3所示，为了确保精度，单元图案之间的相互间距相同，并且单元图案之间的方向一致，即工艺芯片上的单元图案以四方连续的方式阵列排列。

如图4所示，在工艺芯片上设置有单元图案后，根据单元图案及公式a＝b/ρ，将单元图案放大转换为具体图像的像素尺寸及图案分布，得到的图像为理想状态下的基准图像。如图5所示，预先对基准图像中的9个基准子图案的轮廓数据分别采集，并利用轮廓数据计算出9个基准子图案的中心坐标，以及9个基准子图案的轮廓矩。

S02：计算偏转角度及偏转；

将制备有单元图案的工艺芯片安装到运动平台上，该运动平台具有旋转和平移的功能。

通过成像系统对工艺芯片进行拍摄，得到第一图像，并在拍摄的第一图像中提取一个完整图像轮廓的第一子图案B，并计算第一子图案B的轮廓矩，将第一子图案B与基准图像中的5种基准子图案分别对比，识别出基准图像中与第一子图案B对应的第一基准子图案A。为了提高对比效率及精度，在第一图像中选取非矩形及非圆形的和完整的子图案作为第一子图案B，若第一图像中仅有圆形图案及部分矩形图案为完整图案，则选取位于最中间的矩形图案作为第一子图案B。

如图6所示，将第一基准子图案A置于一个图像处理窗口W1中，并且第一基准子图案A的中心与图像处理窗口W1的中心重合。再对第一基准子图案A的一边开窗S1，开窗S1为一个长条的矩形，该矩形的长边平行于第一基准子图案A的边，并且矩形尽可能长，使得矩形尽可能的覆盖第一基准子图案A的边。但开窗S1的短边尽可能的短，使得开窗S1能够覆盖第一基准子图案A的一边的绝大部分像素为宜，且不覆盖其他边的像素点。

将提取出的第一子图案B置于一个与窗口W1尺寸相同的图像处理窗口W2中，并且第一子图案B的中心与图像处理窗口W2的中心重合。

如图7所示，在窗口W2中开一个与窗口W1中的开窗S1的位置、大小、形状完全相同的开窗S2。以窗口W2的中心为旋转中心，以当前位置为初始位置，在顺时针和逆时针方向45°的范围内，以校准运动平台时所要求达到的最小旋转偏差α为步距，旋转第一子图案B共90°/α次，每次旋转都要计算落在开窗S2中的像素点个数并对应进行记录。最后比较得出在90°/α次旋转中哪一次落在开窗S2中的轮廓像素数最大，此时所对应第一子图案B的旋转角度θ，即为运动平台的第一偏转角度。

运动平台旋转第一偏转角度，工艺芯片和运动平台一同旋转第一偏转角度，使得工艺芯片在角度方向上完成定位。

S03：计算偏移量及偏移；

运动平台旋转第一偏转角度后，再通过成像系统对工艺芯片进行拍摄，得到第二图像。对第二图像进行识别，采集完整的子图案的轮廓信息，并将完整的子图案的轮廓与基准图像中5种基准子图案的轮廓矩进行对比，识别出第二图像中有几个完整的非矩形图案轮廓。

如图8所示，若第二图像中只有一个完整的非矩形子图案，则提取该完整的非矩形子图案为第二子图案P₁；

若第二图像中多个完整的非矩形子图案，则先分别对几个非矩形子图案的轮廓矩进行识别，并与基准图像中5个基准子图案的轮廓矩进行一一对比，找出多个非矩形子图案一一对应的基准子图案，并分别计算出多个非矩形子图案中心与对应的基准子图案中心之间的距离，比较得出距离数据，选取距离最短的非矩形子图案作为第二子图案P₁。

如图9所示，在第二图像中具有两个完整的非矩形子图案P₁和N₁，在基准图像中找出与非矩形子图案P₁和N₁对应的两个基准子图案P₀和N₀，可计算出P₁中心和P₀中心之间的距离小于N₁中心和N₀中心之间的距离，从而将非矩形子图案P₁作为第二子图案P₁。

从第二图像中提取第二子图案P1后，并在基准图像中找出与第二子图案P₁对应的第二基准子图案P₀，采集第二子图案P₁的中心坐标(x，y)，采集第二基准子图案P₀的中心坐标(x₀，y₀)。通过如下公式计算第二子图案P₁与第二基准子图案P₀之间的第一偏移量(Δx，Δy)。

其中，ρ为成像系统的放大倍数。

第二子图案P₁与第二基准子图案P₀之间的第一偏移量为运动平台所需的第一偏移量。

运动平台平移第一偏移量，工艺芯片和运动平台一同平移第一偏移量，使得工艺芯片在平面位移方向上完成定位。

本实施例中，对运动平台进行旋转偏差和平移偏差的定位调节属于粗调，由于采集并用于计算的数据量较少，一次定位调节不能达到我们所期望的精度，因此还要对运动平台进行一次精调。本实施例的定位方法，在偏转和偏移定位后再进行补偿定位，补偿定位步骤如下：

S04：补偿定位；

通过成像系统对工艺芯片进行拍摄，得到第三图像P₃，此时的第三图像由于经过一次定位调整，第三图像与基准图像大致相同。

从第三图像中提取所有完整的子图案，并从基准图像中找出所有完整的子图案一一对应的基准子图案。再提取出所有完整的子图案中心的坐标，再提取出与所述完整的子图案一一对应的基准子图案中心的坐标，根据两组中心坐标数据计算出第三图像与基准图像的第二偏转角度和第二偏移量，具体计算如下：

若第三图像中有n个完整的第三子图案，则令(x′_i，y′_i)为第三图像中第i个完整的第三子图案的中心坐标，(x_i，y_i)为第i基准图像中所对应第三基准子图案的中心坐标。[T_x，T_y]为第三图像相对于基准图像的平移偏移量，θ为第三图像与基准图像间的第二偏转角度。根据坐标转换关系，有如下公式：

通过上式计算得出运动平台的第二偏转角度θ。运动平台的第二偏移量[Δx，Δy]如下，其中ρ为成像系统的放大倍率。

根据最终得到的θ、Δx、Δy，对运动平台的旋转偏差和平移偏差进行补偿，最终工艺芯片和运动平台一同旋转和平移完成定位。

本实施例的基于图像识别的运动平台定位方法，由于在工艺芯片上设置尺寸较小的单元图案，通过具有放大倍率的成像系统进行拍照，再将拍得的单元图案与基准图像对比计算出工艺芯片的角度偏差和平移偏差，最后驱动运动平台和工艺芯片一同旋转和平移到达指定位置，完成视觉定位。本工艺芯片通过放大倍率的视觉成像对比，识别精度高，具有更高的定位精度。

本实施例中还提供一种定位方法的实际操作实例，具体如下：

(1)操作环境：

运动平台上应存在一个可以摆放工艺芯片的载物平台，要求载物平台牢固安装在运动平台之上，并确保载物平台不会和其与运动平台的接触面之间发生相对移动。

载物平台应配有永久的或者可临时拆装的可靠定位结构，以确保每次将工艺芯片装载到载物平台上时摆放的位置精度，且在运动平台运动过程中工艺芯片不会与载物平台发生相对移动。

(2)如图10所示，操作步骤：

S101：将工艺芯片放置在运动平台的载物平台上并固定。

S102：移动运动平台至校准点位并拍照得到第一图像S₁。

S103：将第一图像S₁同基准图像S₀进行比对和处理，计算得到运动平台的第一偏转角度θ。

S104：根据计算的第一偏转角度θ调整运动平台的旋转轴。

S105：对校正后的运动平台上的工艺芯片进行成像，得到第二图像S₂。

S106：将第二图像S₂同基准图像S₀进行比对和处理，计算得到运动平台X轴和Y轴的偏移量(Δx，Δy)。

S107：按照偏移量(Δx，Δy)以及成像系统的放大倍率ρ对运动平台进行偏移量的粗调。

S108：对粗调后的运动平台上的工艺芯片进行拍照得到第三图像S₃。

S109：将第三图像S₃同基准图像S₀进行比对和处理，得到运动平台更为精确的旋转偏差θ·和平移偏差Δx’和Δy’。

S110：根据得到的精调量θ·、Δx’和Δy’对运动平台进行微调，完成运动平台的整体校正。

通过上述步骤通过视觉成像的方式对运动平台进行了粗调和精调，能够将高精度工艺芯片定位到指定位置，提高芯片生产的精度。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

在工艺芯片上设置阵列排布的单元图案，具有放大倍率的成像系统的一个视场内仅可呈现一个完整的所述单元图案；

将所述工艺芯片固定在运动平台上，再通过成像系统拍摄所述工艺芯片得到第一图像；将所述第一图像与基准图像对比计算得到第一偏转角度，驱动所述运动平台旋转所述第一偏转角度，所述基准图像为放大后的单元图案；

通过成像系统拍摄工艺芯片得到第二图像；将所述第二图像与基准图像对比计算得到第一偏移量，驱动所述运动平台平移所述第一偏移量，完成定位。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，所述单元图案为方形图像，所述单元图案包括九个子图案，所述九个子图案以九宫格的方式排布，所述单元图案中位于四角的四个子图案为非矩形且相互不同的图案，其他五个图案为相同的矩形图案。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，四个非矩形子图案分别为圆形、正三角形、菱形和正六边形。

4.如权利要求2所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，所述第一图像与基准图像对比计算过程中，从第一图像中提取一个完整的第一子图案，并从所述基准图像中提取与第一子图案对应的第一基准子图案，再将所述第一子图案的中心与第一基准子图案的中心重合放置，所述第一子图案沿着中心旋转与第一基准子图案对比得到所述第一偏转角度。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，在旋转对比过程中，对所述第一基准子图案的一边进行开窗识别，再计算出所述第一子图案在旋转过程中，所述开窗内具有第一子图案最多像素时的偏转角度为所述第一偏转角度。

6.如权利要求5所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，所述开窗为覆盖在所述第一基准子图案上的一个长条矩形框。

7.如权利要求5所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，在所述第二图像与基准图像对比计算过程中，从第二图像中提取一个完整的第二子图案，并从所述基准图像中提取与所述第二子图案对应的第二基准子图案，根据下式计算所述第一偏移量：

上式中，(Δx，Δy)为所述第一偏移量，(x₀，y₀)为所述第二基准子图案的中心坐标，(x，y)为所述第二子图案的中心坐标，ρ为成像系统的放大倍数。

8.如权利要求6所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，在所述第二图像与基准图像对比计算过程中，若第二图像中只有一个完整非矩形的子图案，则将所述完整非矩形的子图案设为所述第二子图案；若第二图像中具有多个完整非矩形的子图像，则计算各完整非矩形的子图像的中心与对应的基准子图案的中心之间的距离，将与对应的基准子图案中心之间距离最短的子图像设为所述第二子图案。

9.如权利要求7所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，所述第一图像和第二图像分别与基准图像对比过程中，先提取基准图像中所有基准子图案的轮廓信息，再提取第一图像或第二图像中完整的子图案的轮廓信息，通过对比子图案的轮廓信息与基准子图案的轮廓信息得出第一图像或第二图像中子图案对应的基准子图案，并通过轮廓信息计算出第一图像或第二图像中子图案的中心位置及基准子图案的中心位置。

10.如权利要求1至9中任一项所述的基于图像识别的运动平台定位方法，其特征在于，所述运动平台平移第一偏移量后，还包括补偿定位步骤，所述补偿定位步骤包括：

通过成像系统拍摄工艺芯片得到第三图像；

从第三图像中提取所有完整的第三子图案，从基准图像中提取与所有完整的第三子图案对应的第三基准子图案，并提取所有完整的第三子图案中心的坐标与第三基准子图案中心的坐标，再根据下式计算出第二偏转角度和第二偏移量；

上两式中，(x′_i，y′_i)为第三图像中第i个完整的第三子图案的中心坐标，(x_i，y_i)为第i基准图像中所对应第三基准子图案的中心坐标。[T_x，T_y]为第三图像相对于基准图像的平移偏移量，θ为第三图像与基准图像之间的旋转角度，ρ为成像系统的放大倍率，θ为第二偏转角度，(Δx，Δy)为第二偏移量；

驱动所述运动平台平移所述第二偏移量和旋转所述第二偏转角度，完成补偿定位。

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