CN113269728B - 视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 - Google Patents
视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113269728B CN113269728B CN202110502819.8A CN202110502819A CN113269728B CN 113269728 B CN113269728 B CN 113269728B CN 202110502819 A CN202110502819 A CN 202110502819A CN 113269728 B CN113269728 B CN 113269728B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- edge
- actual
- product
- points
- path
- 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
Links
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 110
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 41
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 26
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
- G06T5/30—Erosion or dilatation, e.g. thinning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种视觉巡边方法、设备、计算机存储介质及程序产品,所述视觉巡边方法通过采用图像巡边的方式(比起激光巡边的方式成本更低),先获取到目标产品的产品图像,然后再从产品图像中选择一个或多个规划路径对应在图像中的实际规划点来进行巡边,从而打破了现有方式中面向整体的规划路径进行统一调整的方式,使得能够基于实际需要(例如产品图像中表现出的公差和/或变形)选择需要重新定位的实际规划点的数量;通过针对一个或多个实际规划点巡边得到对应的巡边纠正点,提升了需要巡边的点位的选择灵活性;最后再根据一个或多个巡边纠正点来实现对于规划路径的局部或者整体纠正,从而提供了对于整体路径的局部纠正方式。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种视觉巡边方法、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
目前,在点胶领域,所使用的点胶路径多为固定路径,在固定路径中通常只能对路径进行整体偏移、旋转,而无法对固定路径进行局部纠正。而在实际情况中,需要采用点胶工艺的产品往往会存在尺寸公差,又或是由于气温等原因导致产品变形,此时即便是采用对固定路径进行整体偏移、旋转,也难以消除因尺寸公差、产品变形而导致的点胶路径偏差,因此,上述情况反映出通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种视觉巡边方法、装置、设备及计算机可读存储介质,旨在解决通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种视觉巡边方法,所述视觉巡边方法包括:
获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。
可选地,所述实际规划点的个数为多个,所述实际规划点与所述巡边纠正点一一对应,
所述选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点的步骤包括:
选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点,基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界;
根据每一所述实际规划点的所在位置,对应生成垂直于所述产品边界的每一定位直线,以基于每一所述定位直线定位每一所述巡边纠正点。
可选地,所述基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界的步骤包括:
接收参数调节指令,基于所述参数调节指令获取调节参数,其中,所述调节参数包括灰度差范围和变化方向;
结合所述调节参数与所述目标检测算法,识别所述产品图像中的产品边界。
可选地,所述选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点的步骤包括:
接收算法选择指令,基于所述算法选择指令从预设的边缘检测算法集中确定一种或多种边缘检测算法作为所述目标边缘检测算法;
接收点位选择指令,基于所述点位选择指令选择所述产品图像中的多个所述实际规划点。
可选地,所述确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径的步骤包括:
获取所述目标产品上预标记的产品标记点在所述产品图像中的实际标记位置,并将所述实际标记位置与所述产品标记点的基准标记位置进行比较,得到偏移量和/或旋转量;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述规划路径中的每一路径基准点进行调整得到每一所述实际规划点,以基于每一所述实际规划点在所述产品图像上确定所述实际规划路径。
可选地,所述根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正的步骤包括:
将若干所述巡边纠正点替换所述实际规划路径中的若干所述实际规划点,得到实际巡边纠正路径;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述实际巡边纠正路径进行基准位置还原得到基准巡边纠正路径,并将所述基准巡边纠正路径替换所述规划路径。
可选地,所述获取目标产品的产品图像的步骤包括:
基于外接相机获取目标产品的初始产品图像;
对所述初始产品图像进行图像预处理,得到所述产品图像,其中,所述图像预处理的方式包括平滑、翻转、增强、膨胀、腐蚀和/或二值化。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种视觉巡边装置,所述视觉巡边装置包括:
实际路径确定模块,用于获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
图像巡边纠正模块,用于选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
规划路径纠正模板,用于根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。
可选地,所述实际规划点的个数为多个,所述实际规划点与所述巡边纠正点一一对应,
所述图像巡边纠正模块包括:
产品边界识别单元,用于选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点,基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界;
定位直线识别单元,用于根据每一所述实际规划点的所在位置,对应生成垂直于所述产品边界的每一定位直线,以基于每一所述定位直线定位每一所述巡边纠正点。
可选地,所述产品边界识别单元还用于:
接收参数调节指令,基于所述参数调节指令获取调节参数,其中,所述调节参数包括灰度差范围和变化方向;
结合所述调节参数与所述目标检测算法,识别所述产品图像中的产品边界。
可选地,所述产品边界识别单元还用于:
接收算法选择指令,基于所述算法选择指令从预设的边缘检测算法集中确定一种或多种边缘检测算法作为所述目标边缘检测算法;
接收点位选择指令,基于所述点位选择指令选择所述产品图像中的多个所述实际规划点。
可选地,所述实际路径确定模块包括:
偏移选择获取单元,用于获取所述目标产品上预标记的产品标记点在所述产品图像中的实际标记位置,并将所述实际标记位置与所述产品标记点的基准标记位置进行比较,得到偏移量和/或旋转量;
实际路径确定单元,用于按照所述偏移量和/或旋转量,对所述规划路径中的每一路径基准点进行调整得到每一所述实际规划点,以基于每一所述实际规划点在所述产品图像上确定所述实际规划路径。
可选地,所述规划路径纠正模板包括:
巡边路径获取单元,用于将若干所述巡边纠正点替换所述实际规划路径中的若干所述实际规划点,得到实际巡边纠正路径;
巡边路径替换单元,用于按照所述偏移量和/或旋转量,对所述实际巡边纠正路径进行基准位置还原得到基准巡边纠正路径,并将所述基准巡边纠正路径替换所述规划路径。
可选地,所述实际路径确定模块还包括:
初始图像获取单元,用于基于外接相机获取目标产品的初始产品图像;
初始图像处理单元,用于对所述初始产品图像进行图像预处理,得到所述产品图像,其中,所述图像预处理的方式包括平滑、翻转、增强、膨胀、腐蚀和/或二值化。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种视觉巡边设备,所述视觉巡边设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视觉巡边程序,所述视觉巡边程序被所述处理器执行时实现如上述方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有视觉巡边程序,所述视觉巡边程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的视觉巡边方法的步骤。
本发明通过采用图像巡边的方式(比起激光巡边的方式成本更低),先获取到目标产品的产品图像,然后再从产品图像中选择一个或多个规划路径对应在图像中的实际规划点来进行巡边,从而打破了现有方式中面向整体的规划路径进行统一调整的方式,使得能够基于实际需要(例如产品图像中表现出的公差和/或变形)选择需要重新定位的实际规划点的数量;通过针对一个或多个实际规划点巡边得到对应的巡边纠正点,提升了需要巡边的点位的选择灵活性;最后再根据一个或多个巡边纠正点来实现对于规划路径的局部或者整体纠正,从而提供了对于整体路径的局部纠正方式。通过上述方式既可实现整体调整也可实现局部调整,从而解决通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的视觉巡边设备结构示意图;
图2为本发明视觉巡边方法第一实施例的流程示意图;
图3为本发明视觉巡边方法第二实施例中的巡边纠正点位置确定方式流示意图;
图4为本发明视觉巡边方法第二实施例中一具体实施例的显示页面示意图;
图5为本发明视觉巡边方法第三实施例中一具体实施例的路径转换示意图;
图6为本发明视觉巡边装置的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的视觉巡边设备结构示意图。
如图1所示,该视觉巡边设备可以包括:处理器1001,例如CPU,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。可选的用户接口1003可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的视觉巡边设备结构并不构成对视觉巡边设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及视觉巡边程序。
在图1所示的视觉巡边设备中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端(用户端),与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视觉巡边程序,并执行以下操作:
获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。
进一步地,所述实际规划点的个数为多个,所述实际规划点与所述巡边纠正点一一对应,
所述选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点的步骤包括:
选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点,基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界;
根据每一所述实际规划点的所在位置,对应生成垂直于所述产品边界的每一定位直线,以基于每一所述定位直线定位每一所述巡边纠正点。
进一步地,所述基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界的步骤包括:
接收参数调节指令,基于所述参数调节指令获取调节参数,其中,所述调节参数包括灰度差范围和变化方向;
结合所述调节参数与所述目标检测算法,识别所述产品图像中的产品边界。
进一步地,所述选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点的步骤包括:
接收算法选择指令,基于所述算法选择指令从预设的边缘检测算法集中确定一种或多种边缘检测算法作为所述目标边缘检测算法;
接收点位选择指令,基于所述点位选择指令选择所述产品图像中的多个所述实际规划点。
进一步地,所述确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径的步骤包括:
获取所述目标产品上预标记的产品标记点在所述产品图像中的实际标记位置,并将所述实际标记位置与所述产品标记点的基准标记位置进行比较,得到偏移量和/或旋转量;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述规划路径中的每一路径基准点进行调整得到每一所述实际规划点,以基于每一所述实际规划点在所述产品图像上确定所述实际规划路径。
进一步地,所述根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正的步骤包括:
将若干所述巡边纠正点替换所述实际规划路径中的若干所述实际规划点,得到实际巡边纠正路径;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述实际巡边纠正路径进行基准位置还原得到基准巡边纠正路径,并将所述基准巡边纠正路径替换所述规划路径。
进一步地,所述获取目标产品的产品图像的步骤包括:
基于外接相机获取目标产品的初始产品图像;
对所述初始产品图像进行图像预处理,得到所述产品图像,其中,所述图像预处理的方式包括平滑、翻转、增强、膨胀、腐蚀和/或二值化。
基于上述硬件结构,提出本发明视觉巡边方法的各个实施例。
目前,在点胶领域,所使用的点胶路径多为固定路径,在固定路径中通常只能对路径进行整体偏移、旋转,而无法对固定路径进行局部纠正。而在实际情况中,需要采用点胶工艺的产品往往会存在尺寸公差,又或是由于气温等原因导致产品变形,此时即便是采用对固定路径进行整体偏移、旋转,也难以消除因尺寸公差、产品变形而导致的点胶路径偏差,因此,上述情况反映出通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提供一种视觉巡边方法,即采用图像巡边的方式(比起激光巡边的方式成本更低),先获取到目标产品的产品图像,然后再从产品图像中选择一个或多个规划路径对应在图像中的实际规划点来进行巡边,从而打破了现有方式中面向整体的规划路径进行统一调整的方式,使得能够基于实际需要(例如产品图像中表现出的公差和/或变形)选择需要重新定位的实际规划点的数量;通过针对一个或多个实际规划点巡边得到对应的巡边纠正点,最后再根据一个或多个巡边纠正点来实现对于规划路径的局部或者整体纠正,从而提供了对于整体路径的局部纠正方式,通过上述方式既可实现整体调整也可实现局部调整,从而解决通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
参照图2,图2为视觉巡边方法第一实施例的流程示意图。
本发明第一实施例提供一种视觉巡边方法,所述视觉巡边方法包括:
步骤S10,获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
在本实施例中,本方法应用于终端设备。目标产品指的是有巡边需求的产品,例如需要点胶的产品。产品图像指的是基于目标产品拍摄所得,用于展现产品外观细节的图像。拍摄直接得到的图像的文件格式不做限制,既可为彩色图像也可为灰度图像,但若是彩图需要进行转化为灰度图,得到的灰度图像才可作为上述产品图像。
预设的规划路径指的是预先已针对目标产品设置的固定路径,例如固定的点胶路径。该规划路径由多个路径基准点确定,且路径既可为直线,也可为曲线,在此不作限制。对于规划路径的保存方式,可为对基于一基准视野和拍摄角度所得到的产品基准图像中标记处此规划路径,然后记录规划路径中各个路径基准点在此图像中的坐标信息。实际规划路径指的是在本次拍摄的产品图像中规划路径的对应体现。由于每一拍摄的角度和视野可能不同,同一目标产品在不同图像中可能会存在偏移或是旋转的偏差,因此在目标产品上标记的固定路径的位置也会随之改变。若无偏移和旋转则预设的规划路径与实际规划路径的位置相同。实际规划路径由若干个实际规划点组成。以点胶路径为例,需要说明的是,预设的规划路径指的是目标产品的整体的点胶路径,例如,某一目标产品的固定点胶路径由10个路径基准点确定。产品图像可能为该目标产品的整体图像(包括这10个路径基准点对应的实际规划点),也可为局部图(包含少于10个路径基准点对应的实际规划点)。
若目标产品的尺寸较大,而拍摄视野较小,单独的一张产品图像无法展现完整的规划路径,则需要拍摄多次,针对多张产品图像进行巡边;若目标产品的尺寸较小,而拍摄视野较大,一张产品图像就能够包含完整的规划路径,则仅需对这单独的一张产品图像进行巡边。
步骤S20,选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
在本实施例中,巡边指的是针对边界点进行纠正。巡边纠正点指的是在产品图像中重新定位到的边界点。实际规划点的选择方式既可为人为选择,也可为终端根据预设规则自动选择。选择的实际规划点的个数可以是一个也可以是多个。
在终端根据用户发出的指令或是根据预规则自动确定出当前需要进行巡边的若干个实际规划点后,终端则可针对这若干个实际规划点进行巡边。若此时需要巡边的实际规划点有多个,终端既可同时对多个点进行巡边,也可逐个对其进行巡边。巡边的具体方式可为使用相信的边缘检测算法并在图像中添加若干辅助线,以确定每一实际规划点对应的巡边纠正点。在同一产品图像中,每一实际规划点可对应一个巡边纠正点,也可对应多个巡边纠正点。通常情况下实际规划点与巡边纠正点一一对应。
步骤S30,根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。
在本实施例中,在预设的规划路径与产品图像中的实际路径不存在偏移旋转的情况下,终端可直接将巡边纠正点替换对应的实际规划点,得到的替换后的实际规划路径即为最终的固定路径。若是两者之间存在偏移旋转则在将巡边纠正点替换掉对应的实际规划点之后,还需根据偏移旋转的情况进一步对替换后的实际规划路径进行调整,最终即可得到基准的固定路径。
若是当前的巡边任务中对目标产品对应规划路径中的每个点都进行了巡边以及点位替换,则表示在本次任务中对规划路径进行了整体纠正;若是当前的巡边任务中对目标产品对应规划路径中的部分点进行巡边以及点位替换,则表示在本次任务中对规划路径进行了局部调整。因为目标产品可能出现的公差、变形等情况可能仅仅只会影响规划路径中的部分点的位置,因此在针对产品公差变形的情况时,往往会采用局部调整的方式来对规划路径进行调整。
在本实施例中,通过获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。通过上述方式,本发明通过采用图像巡边的方式(比起激光巡边的方式成本更低),先获取到目标产品的产品图像,然后再从产品图像中选择一个或多个规划路径对应在图像中的实际规划点来进行巡边,从而打破了现有方式中面向整体的规划路径进行统一调整的方式,使得能够基于实际需要(例如产品图像中表现出的公差和/或变形)选择需要重新定位的实际规划点的数量;通过针对一个或多个实际规划点巡边得到对应的巡边纠正点,最后再根据一个或多个巡边纠正点来实现对于规划路径的局部或者整体纠正,从而提供了对于整体路径的局部纠正方式,通过上述方式既可实现整体调整也可实现局部调整,从而解决通过现有的点胶路径确定方式难以对路径进行局部调整的技术问题。
进一步地,基于上述图2所示的第一实施例,提出本发明视觉巡边方法的第二实施例,在本实施例中,所述实际规划点的个数为多个,所述实际规划点与所述巡边纠正点一一对应,
步骤S20包括:
选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点,基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界;
根据每一所述实际规划点的所在位置,对应生成垂直于所述产品边界的每一定位直线,以基于每一所述定位直线定位每一所述巡边纠正点。
在本实施例中,以目标边缘检测算法指的是一种或多种边缘检测算法的组合,其选择方式既可为终端根据产品图像的相关参数自动选择,也可由用户进行选择指定。实际规划点的选择同样既可由终端根据产品图像的实际情况(例如形变情况)自动选择,也可由用户选择指定。
具体地,终端在确定当前需要使用的目标边缘检测算法以及多个需要进行巡边的实际规划点之后,使用该边缘检测算法对产品图像进行边缘识别,以识别出图像中的产品边界。然后终端逐一或者并行根据各个实际规划点在图像中的坐标位置,以及所识别出的产品边界,对于每一实际规划点作一条穿过该实际规划点且垂直与边界的直线(即上述定位直线),该定位直线与产品边界的交点即为该实际规划点所对应的巡边纠正点。
如图3所示。图中所显示的产品边界为一个圆形,图中叉号标记的点即为一实际规划点,带箭头的直线即为该实际规划点对应的定位直线,而右侧指示箭头所指向的点即为该定位直线与产品边界的交点,该交点则可作为该实际规划点所对应的巡边纠正点。
本实施例通过提供巡边纠正点的具体确定方式,使得每选中一实际规划点都能快速定位出其对应的巡边纠正点,提高了巡边纠正点的定位效率。
进一步地,所述基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界的步骤包括:
接收参数调节指令,基于所述参数调节指令获取调节参数,其中,所述调节参数包括灰度差范围和变化方向;
结合所述调节参数与所述目标检测算法,识别所述产品图像中的产品边界。
在本实施例中,参数调节指令指的是用户向终端发送的调节一项或多项参数的指令。在巡边过程中需要用户调节参数通常包括灰度差范围以及变化方向。灰度差范围具体指的是最小像素差值与最大像素差值,变化方向包括从白到黑和从黑到白。
用户可在相应界面中设置当前多个实际规划点对应的灰度差范围与变化方向,终端即可根据用户设置参数定位出图像中各实际规划点对应的巡边纠正点的位置,并可突出显示以便用户查看,用户可随时调整参数,然后终端同步显示相应的巡边纠正点,直到定位在用户认为正确的位置,用户即可保存此时的参数,将此点保存为该实际规划点对应的最终的巡边纠正点。
本实施例通过向用户提供参数调节的渠道,使得用户能够根据实际需要进行参数调节,最终确定出最适宜的边界点作为巡边纠正点,提高了巡边纠正点的定位准确性。
进一步地,所述选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点的步骤包括:
接收算法选择指令,基于所述算法选择指令从预设的边缘检测算法集中确定一种或多种边缘检测算法作为所述目标边缘检测算法;
接收点位选择指令,基于所述点位选择指令选择所述产品图像中的多个所述实际规划点。
在本实施例中,为用户提供了自行选择边缘检测算法以及需要巡边的实际规划点的选择渠道。终端可以提供一个包含产品图像显示以及参数设置的界面,用户可以在该界面中任意选择图中所出现的实际规划点,也可自由组合任意个数的边缘检测算子来作为目标边缘检测算法。
作为一具体实施例,如图4所示。图中左侧即显示产品图像以及图像中的各个点位(多个实际规划点,选中的实际规划点对应的巡边纠正点),右侧则为设置操作界面,上方的序号1-4对应的设置区域即为图中4个实际规划点对应的设置区域,用户只需在其中进行勾选,则可选择其中任意个数的点位进行巡边。图中显示的是用户勾选了序号1和3的实际规划点。而通过下方的增加删除以及上移下移按键,用户可以增加、删除以及上下移动图中存在的实际规划点。下方则是显示用户所选中的两个实际规划点的调节参数。图中显示点1(即序号为1的实际规划点)的变化方向为白到黑,灰度差范围为最小像素差值20到最大像素差值255;点2(即序号为3的实际规划点)的变化方向为白到黑,灰度差范围为最小像素差值20到最大像素差值255。
本实施例通过向用户提供了选择算法的自定义组合以及自由选择需要巡边的点位的渠道,解决了现有方式中图像算法单一可调性差的问题,使得用户能够灵活配置需要纠正的点,从而大大提升了用户体验。
进一步地,基于上述图2所示的第一实施例,提出本发明视觉巡边方法的第三实施例。在本实施例中,所述确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径的步骤包括:
获取所述目标产品上预标记的产品标记点在所述产品图像中的实际标记位置,并将所述实际标记位置与所述产品标记点的基准标记位置进行比较,得到偏移量和/或旋转量;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述规划路径中的每一路径基准点进行调整得到每一所述实际规划点,以基于每一所述实际规划点在所述产品图像上确定所述实际规划路径。
在本实施例中,由于不同时间点上对同一目标产品的拍摄角度可能会有所不同,目标产品在不同的产品图像上可能会存在偏移以及旋转,因此需要预先在目标产品上确定一个产品标记点。
作为一具体实施例,实际的路径转换过程可包括如下步骤:
第一步,技术人员先根据点胶需求编写相应路径设置程序,以生成固定的原始路径点(即对应上述的规划路径);
第二步,制作原始MARK点(即上述产品标记点);
第三步,在当前的产品图像中寻找MARK点(即上述实际标记位置);
第四步,对于原始的MARK点与新MARK点,计算出目标产品的偏移量和/或旋转量;
第五步,通过MARK点得到的偏移量和/或旋转量,加上原始路径点,生成实际规划路径;
第六步,对实际规划路径中的实际规划点做巡边;
第七步,计算实际规划点巡边后的偏移量,得到实际规划点对应的巡边纠正点;
第八步,按照巡边纠正点的坐标进行点胶。
进一步地,步骤S30包括:
将若干所述巡边纠正点替换所述实际规划路径中的若干所述实际规划点,得到实际巡边纠正路径;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述实际巡边纠正路径进行基准位置还原得到基准巡边纠正路径,并将所述基准巡边纠正路径替换所述规划路径。
在本实施例中,如图5所示,左边为原始路径示意图(即上述规划路径),中间为MARK点纠正后的路径示意图(即上述实际规划路径),右边为实际点胶路径示意图(即上述实际巡边纠正路径)。前两幅图像都是基于巡边拍照点拍摄,巡边拍照点随着图像的偏移和旋转而改变,因此需要根据实际的偏移量和/或旋转量对应调整巡边拍照点。前两幅图像的上方标记有MARK点,以原始路径P1、P2、P3为例,通过将原始MARK点与新MARK点对比,得到实际的偏移量和/或旋转量,然后按照此偏移量和/或旋转量对点P1、P2和P3的坐标位置进行调整,得到P1-NEW、P2-NEW和P3-NEW的坐标位置,具体位置如中间图像中所示。然后再对P2-NEW进行巡边,第三幅图中就同时显示了实际规划路径、实际巡边纠正路径与基准巡边纠正路径这三条路径。最左边的一条路径为视觉巡边前的路径(即与第二幅图一致的实际规划路径)、最右边的一条路径为巡边后的路径(即实际巡边纠正路径),中间的一条路径为最终的点胶路径(即上述基准巡边纠正路径),其中,基准巡边纠正路径中的各个经过巡边的所得到的点胶点的坐标(P2-NEW点对应的位置坐标)是由巡边点(即上述巡边纠正点)的坐标加上固定偏移量得到。
进一步地,所述获取目标产品的产品图像的步骤包括:
基于外接相机获取目标产品的初始产品图像;
对所述初始产品图像进行图像预处理,得到所述产品图像,其中,所述图像预处理的方式包括平滑、翻转、增强、膨胀、腐蚀和/或二值化。
在本实施例中,具体采用的是相机巡边的方式。相机巡边指的是使用相机按照规划路径对目标产品进行拍照,通过图像处理比较灰度值找到边界点,然后计算新点位与原点位的偏差,使用此偏差纠正点胶路径。终端通过外接相机,使得相机拍摄的初始产品图像能够直接传入终端,终端在获取到初始产品图像后,可以对其进行图像预处理,以降低图像噪声。具体的方式可以是平滑(去掉噪声点)、翻转(像素灰度翻转)、增强(灰度拉伸,黑的更黑,白的更白)、膨胀(白色区域扩大,填充掉白色区域中间的黑色区域)、腐蚀(白色区域缩小。一般配合膨胀使用)以及二值化(把给定灰度区域的像素变成白色,其它都变成黑色)中的一种或多种的任意组合。
本发明还提供一种视觉巡边装置。如图6所示,所述视觉巡边装置包括:
实际路径确定模块10,用于获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
图像巡边纠正模块20,用于选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
规划路径纠正模板30,用于根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正。
本发明还提供一种视觉巡边设备。
所述视觉巡边设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视觉巡边程序,其中所述视觉巡边程序被所述处理器执行时,实现如上所述的视觉巡边方法的步骤。
其中,所述视觉巡边程序被执行时所实现的方法可参照本发明视觉巡边方法的各个实施例,此处不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有视觉巡边程序,所述视觉巡边程序被处理器执行时实现如上所述的视觉巡边方法的步骤。
其中,所述视觉巡边程序被执行时所实现的方法可参照本发明视觉巡边方法各个实施例,此处不再赘述。
本发明还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的视觉巡边方法的步骤。
其中,所述计算机程序被执行时所实现的方法可参照本发明视觉巡边方法各个实施例,此处不再赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台视觉巡边设备执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种视觉巡边方法,其特征在于,所述视觉巡边方法包括:
获取目标产品的产品图像,确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径,其中,所述实际规划路径由实际规划点确定;
选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点;
根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正;
所述实际规划点的个数为多个,所述实际规划点与所述巡边纠正点一一对应,
所述选择所述产品图像中的若干所述实际规划点进行巡边,得到若干所述实际规划点对应的若干巡边纠正点的步骤包括:
选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点,基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界;
根据每一所述实际规划点的所在位置,对应生成垂直于所述产品边界的每一定位直线,以基于每一所述定位直线定位每一所述巡边纠正点;
所述基于所述目标边缘检测算法识别所述产品图像中的产品边界的步骤包括:
接收参数调节指令,基于所述参数调节指令获取调节参数,其中,所述调节参数包括灰度差范围和变化方向;
结合所述调节参数与所述目标检测算法,识别所述产品图像中的产品边界。
2.如权利要求1所述的视觉巡边方法,其特征在于,所述选择目标边缘检测算法和多个所述实际规划点的步骤包括:
接收算法选择指令,基于所述算法选择指令从预设的边缘检测算法集中确定一种或多种边缘检测算法作为所述目标边缘检测算法;
接收点位选择指令,基于所述点位选择指令选择所述产品图像中的多个所述实际规划点。
3.如权利要求1所述的视觉巡边方法,其特征在于,所述确定预设的规划路径对应在所述产品图像中的实际规划路径的步骤包括:
获取所述目标产品上预标记的产品标记点在所述产品图像中的实际标记位置,并将所述实际标记位置与所述产品标记点的基准标记位置进行比较,得到偏移量和/或旋转量;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述规划路径中的每一路径基准点进行调整得到每一所述实际规划点,以基于每一所述实际规划点在所述产品图像上确定所述实际规划路径。
4.如权利要求3所述的视觉巡边方法,其特征在于,所述根据若干所述巡边纠正点对所述规划路径进行局部或整体纠正的步骤包括:
将若干所述巡边纠正点替换所述实际规划路径中的若干所述实际规划点,得到实际巡边纠正路径;
按照所述偏移量和/或旋转量,对所述实际巡边纠正路径进行基准位置还原得到基准巡边纠正路径,并将所述基准巡边纠正路径替换所述规划路径。
5.如权利要求1-4中任一项所述的视觉巡边方法,其特征在于,所述获取目标产品的产品图像的步骤包括:
基于外接相机获取目标产品的初始产品图像;
对所述初始产品图像进行图像预处理,得到所述产品图像,其中,所述图像预处理的方式包括平滑、翻转、增强、膨胀、腐蚀和/或二值化。
6.一种视觉巡边设备,其特征在于,所述视觉巡边设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视觉巡边程序,所述视觉巡边程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有视觉巡边程序,所述视觉巡边程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的视觉巡边方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110502819.8A CN113269728B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110502819.8A CN113269728B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113269728A CN113269728A (zh) | 2021-08-17 |
CN113269728B true CN113269728B (zh) | 2022-09-23 |
Family
ID=77230202
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110502819.8A Active CN113269728B (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113269728B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118134814A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-06-04 | 钛玛科(北京)工业科技有限公司 | 一种凹版涂布的线性图像巡边方法 |
CN117974579A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-05-03 | 钛玛科(北京)工业科技有限公司 | 一种基于差值法进行涂布巡边的方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012190405A (ja) * | 2011-03-14 | 2012-10-04 | Toyota Motor Corp | 経路情報修正装置、軌道計画装置、及びロボット |
CN103753015B (zh) * | 2013-12-27 | 2015-09-23 | 深圳市光大激光科技股份有限公司 | 一种激光焊接机焊缝跟踪系统及焊缝跟踪方法 |
CN108637469B (zh) * | 2018-04-10 | 2020-07-17 | 上海柏楚电子科技股份有限公司 | 一种用于激光切割的视觉寻边系统及其图像处理方法 |
-
2021
- 2021-05-08 CN CN202110502819.8A patent/CN113269728B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113269728A (zh) | 2021-08-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107154030B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备及存储介质 | |
US20180276241A1 (en) | System and method for telecom inventory management | |
CN107993263B (zh) | 环视系统自动标定方法、汽车、标定装置及存储介质 | |
CN113269728B (zh) | 视觉巡边方法、设备、可读存储介质及程序产品 | |
CN110321788B (zh) | 训练数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
JP5387193B2 (ja) | 画像処理システム、画像処理装置およびプログラム | |
EP3843036A1 (en) | Sample labeling method and device, and damage category identification method and device | |
CN107464266B (zh) | 摄像机标定参数的校正方法、装置、设备和存储介质 | |
JP6750500B2 (ja) | 情報処理装置および認識支援方法 | |
CN112581546A (zh) | 摄像头标定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN109740487B (zh) | 点云标注方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN108074237B (zh) | 图像清晰度检测方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111325104A (zh) | 文本识别方法、装置及存储介质 | |
CN113608805B (zh) | 掩膜预测方法、图像处理方法、显示方法及设备 | |
CN112991456A (zh) | 拍摄定位方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111832558A (zh) | 文字图像矫正方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN109559707B (zh) | 显示面板的伽马值处理方法、装置及显示设备 | |
JP2018137667A (ja) | カメラキャリブレーション方法、プログラムおよび装置 | |
CN113034585B (zh) | 偏移状态测试方法、测试设备及存储介质 | |
CN114170319A (zh) | 测试标板的调整方法及装置 | |
KR102035586B1 (ko) | 카메라 영상 이미지로부터 삼각형을 자동으로 찾는 방법 및 그 시스템 | |
JP2018041169A (ja) | 情報処理装置およびその制御方法、プログラム | |
CN114727075A (zh) | 投影控制方法和装置、投影设备及存储介质 | |
CN112233020A (zh) | 无人机图像拼接方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN112767472B (zh) | 定位显示屏图像中灯珠的方法、计算设备及存储介质 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |