CN117876429B - 一种运动型工业视觉实训系统 - Google Patents

一种运动型工业视觉实训系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117876429B
CN117876429B CN202410278826.8A CN202410278826A CN117876429B CN 117876429 B CN117876429 B CN 117876429B CN 202410278826 A CN202410278826 A CN 202410278826A CN 117876429 B CN117876429 B CN 117876429B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
characteristic
image
feature
retrieval unit
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
CN202410278826.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117876429A (zh
Inventor
陶浩然
孙崇洋
陈栋
于文涛
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.)
Weifang Haizhichen Artificial Intelligence Co ltd
Original Assignee
Weifang Haizhichen Artificial Intelligence 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 Weifang Haizhichen Artificial Intelligence Co ltd filed Critical Weifang Haizhichen Artificial Intelligence Co ltd
Priority to CN202410278826.8A priority Critical patent/CN117876429B/zh
Publication of CN117876429A publication Critical patent/CN117876429A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117876429B publication Critical patent/CN117876429B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明适用于图像处理领域，提供了一种运动型工业视觉实训系统，包括视觉图像接受部件、图像存储调取单元；所述视觉图像接受部件获取工件的图像信息，根据工件的图像信息的主要特征规划特征点及特征线，并将特征信息传输至图像存储调取单元；所述图像存储调取单元将获取的特征信息与对比图像信息进行比对，若特征信息未重合，则开启特征捕捉学习；特征捕捉学习过程为，将未重合的局部特征信息截取，并将其与图像存储调取单元内的对比图像信息进行信息查找，借此，本发明可以针对可形变的工件，构建工业视觉的自主实训模式，自动补充对比数据（减少操作人员人工补充操作），通过实训进一步缩短工业视觉处理系统对物品信息的处理时间。

Description

一种运动型工业视觉实训系统
技术领域
本发明涉及图像处理系统领域，尤其涉及一种运动型工业视觉实训系统。
背景技术
工业视觉通过光源系统创造特征明显的视觉环境，由相机设备捕获图像，通过视觉控制器计算反馈到驱动单元与执行机构，来完成相应的生产任务。传统的工业视觉信息处理过程为信息采取-信息匹配等简单步骤。在上述信息处理过程中，仅适合简单信息采取（例如一些形状结构较为简单同时形状固定的物品，并针对这些物品进行瑕疵查找、生产日期比对等操作），同时，上述操作人员干预的情况较多，例如物品与后端比配信息不一致，则无法实现进一步的信息处理工作（一般会显示识别出错）；随着信息处理技术的进步，上述问题均有待解决。
综上可知，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。
发明内容
针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种运动型工业视觉实训系统，其可以针对可形变的工件，构建工业视觉的自主实训模式，自动补充对比数据（减少操作人员人工补充操作），通过实训进一步缩短工业视觉处理系统对物品信息的处理时间。
为了实现上述目的，本发明提供一种运动型工业视觉实训系统，包括接受图像信息并进行处理的视觉图像接受部件、与视觉图像接受部件构成信号连接的图像存储调取单元；所述图像存储调取单元内存储有对比图像信息；所述视觉图像接受部件获取工件的图像信息，根据工件的图像信息的主要特征规划特征点及特征线，并将特征信息传输至图像存储调取单元；所述图像存储调取单元将获取的特征信息与对比图像信息进行比对，若特征信息未重合，则开启特征捕捉学习；特征捕捉学习过程为，将未重合的局部特征信息截取，并将其与图像存储调取单元内的对比图像信息进行信息查找，若查找成功，则特征捕捉学习结束。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，所述特征捕捉学习结束后同步将所获取的特征信息存储至图像存储调取单元内。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，所述信息查找过程中，认定所截取的局部特征信息的某一特征点为定点，将该定点与所对比的对比图像信息的特征点重合，并以整体按照预定角度转动；预定角度转动后，若其他特征点或特征线达到预定重合度，则表示查找完成。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，所述视觉图像接受部件受到一调整机构的驱动对其所采集方向进行调整；若在对比过程中，工件的特征信息重合度低于预定数值，则调整机构启动，待特征信息重合度等于或高于预定数值，调整机构停止。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，所述调整机构为导轨，该视觉图像接受部件可移动的安装于导轨。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，在图像存储调取单元存储特征信息过程中，同步记录该特征信息的特征点数量及特征线数量。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，在比对过程中，待图像存储调取单元对对比图像信息进行调取，优先查找特征信息的特征点数量及特征线数量一致的对比图像信息，若查找结果为否，则以特征信息的特征点数量及特征线数量为中心采用扩散式的查找方式。
根据本发明的运动型工业视觉实训系统，所述扩散式的查找方式为，以特征点数量及特征线数量建立X轴及Y轴，以工件的特征信息的特征点数量及特征线数量建立拟定半径；查找时，以该拟定半径为中心向内、向外交替换向查找。
本发明提供了一种运动型工业视觉实训系统，包括接受图像信息并进行处理的视觉图像接受部件、与视觉图像接受部件构成信号连接的图像存储调取单元；所述图像存储调取单元内存储有对比图像信息；所述视觉图像接受部件获取工件的图像信息，根据工件的图像信息的主要特征规划特征点及特征线，并将特征信息传输至图像存储调取单元；所述图像存储调取单元将获取的特征信息与对比图像信息进行比对，若特征信息未重合，则开启特征捕捉学习；特征捕捉学习过程为，将未重合的局部特征信息截取，并将其与图像存储调取单元内的对比图像信息进行信息查找，若查找成功，则特征捕捉学习结束。本发明可以针对可形变的工件，构建工业视觉的自主实训模式，自动补充对比数据（减少操作人员人工补充操作），通过实训进一步缩短工业视觉处理系统对物品信息的处理时间。
附图说明
图1是本发明的信息查找过程示意图；
图2是本发明的结构示意图；
图3是图像信息生成具有特征点与特征线的特性信息的示意图；
在图中，00-导轨，01-工件，1-视觉图像接受部件，2-图像存储调取单元。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，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。
参见图3，本发明提供了一种运动型工业视觉实训系统，该运动型工业视觉实训系统包括接受图像信息并进行处理的视觉图像接受部件1（多数情况下采用工业摄像头及其附属处理单元，为现有结构）、与视觉图像接受部件1构成信号连接的图像存储调取单元2（通常为与工业摄像头通过I\O信号所连接的电脑）；所述图像存储调取单元2内存储有对比图像信息（该对比图像信息为以存储至图像存储调取单元2内的特征点与特征线的数量及分布信息）。
所述视觉图像接受部件1获取工件的图像信息后，根据工件01的图像信息的主要特征规划特征点及特征线（图3所示），并将特征信息传输至图像存储调取单元2，该步骤在现实的具体实施过程为，工业摄像头通过“飞拍”手段记录图像信息，随后利用图像信息处理手段对图像信息进行识别，围绕图像信息生成特征点及特征线的特征信息（该特征信息的识别生成过程为现有技术）。
所述图像存储调取单元2将获取的特征信息与对比图像信息进行比对，若特征信息未重合，则判断是否开启特征捕捉学习，其中，该特征捕捉学习过程可以通过手动开启与关闭；特征捕捉学习关闭状态下（一般是设备已处于识别的工作状态），在信息比对过程中，若特征信息未重合，则表示工件信息识别失败。而若开启特征捕捉学习（则设备进入实训状态，在该状态下，设备可以对不同状态下工件的图形信息进行识别学习，该不同状态下的工件主要是指容易发生局部形变的物品（无固定外壳），比如一些毛绒玩具。
特征捕捉学习过程为，将未重合的局部特征信息截取（将未重合的局部特征信息在原特征信息组中分离出来），并与图像存储调取单元2内的对比图像信息进行信息查找，若查找成功，则特征捕捉学习结束，而若查找失败，则工件信息识别失败，则无法录入图像特征信息，则进一步需要人工输入。
优选的是，本发明的所述信息查找过程中，可以对截取信息进行简单整理，即认定所截取的局部特征信息的某一特征点为定点，将该定点与所对比的对比图像信息的特征点重合，并以整体按照预定角度转动；预定角度转动后，若其他特征点或特征线存在重合，则表示查找完成，其中，进一步需要解释的是，并不需要全部特征点或特征线重合，设定重合度＞75%~90%均可。
另外，本发明的所述视觉图像接受部件1受到一调整机构的驱动对所采集方向进行调整；若在对比过程中，工件的特征信息重合度低于预定数值（通常情况下，工件的特征信息重合度不应低于60%），则调整机构启动，待特征信息重合度等于或高于预定数值，调整机构停止。具体在本实施例中，所述调整机构为导轨00，其中，该调整机构的导轨形状并不进行限定，该视觉图像接受部件1可移动的安装于导轨00并受到驱动部件移动，如图所示该导轨00采用环形导轨。当然，所述调整机构驱动视觉图像接受部件1的调整方式并不限定上述移动轨迹，还可以通过调整相应的调整机构以驱动视觉图像接受部件1进行其他轨迹调整工作，例如“十”字型导轨等。
所述特征捕捉学习结束后同步将所获取的工件特征信息存储至图像存储调取单元2内，若下一传输的工件的特征信息与所备案的工件特征信息一致时，则可直接调取该备案的工件特征信息作为对比图像信息，无需上述学习过程。需要进行解释的是，若图像存储调取单元2内存在相同的工件特征信息，则择一删除。
另外，本发明为了提高对比图像信息的调取速度，在图像存储调取单元2存储工件特征信息过程中，同步记录该工件特征信息的特征点数量及特征线数量。
进一步的，本发明在比对过程中，待图像存储调取单元2对对比图像信息进行调取中，优先查找特征信息的特征点数量及特征线数量一致的对比图像信息，若查找结果为否或无，则以工件特征信息的特征点数量及特征线数量为中心采用扩散式的查找方式。具体的，所述扩散式的查找方式为，以特征点数量及特征线数量建立X轴及Y轴，以工件特征信息的特征点数量及特征线数量建立拟定半径，查找时，以该拟定半径为中心向内、向外交替换向查找。例如特征点数量及特征线数量为（7，5）；则在查找过程中，以特征数量7：5为中心交替查找，例如（8，5）、（9，5）、（7，4）、（6，4）依次查找（图1所示），避免因视觉图像接受部件1对图像进行处理（特征点与特征线的生成）过程中，存在识别误差，而进一步影响图像的调取工作。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种运动型工业视觉实训系统，其特征在于，包括接受图像信息并进行处理的视觉图像接受部件、与视觉图像接受部件构成信号连接的图像存储调取单元；所述图像存储调取单元内存储有对比图像信息；
所述视觉图像接受部件获取工件的图像信息，根据工件的图像信息的主要特征规划特征点及特征线，并将特征信息传输至图像存储调取单元；
所述图像存储调取单元将获取的特征信息与对比图像信息进行比对，若特征信息未重合，则开启特征捕捉学习；
特征捕捉学习过程为，将未重合的局部特征信息截取，并将其与图像存储调取单元内的对比图像信息进行信息查找，若查找成功，则特征捕捉学习结束；
所述特征捕捉学习结束后同步将所获取的特征信息存储至图像存储调取单元内；在图像存储调取单元存储特征信息过程中，同步记录该特征信息的特征点数量及特征线数量；
所述信息查找过程中，认定所截取的局部特征信息的某一特征点为定点，将该定点与所对比的对比图像信息的特征点重合，并以整体按照预定角度转动；
预定角度转动后，若其他特征点或特征线达到预定重合度，则表示查找完成；
所述视觉图像接受部件受到一调整机构的驱动对其所采集方向进行调整；
若在对比过程中，工件的特征信息重合度低于预定数值，则调整机构启动，待特征信息重合度等于或高于预定数值，调整机构停止。
2.根据权利要求1所述的运动型工业视觉实训系统，其特征在于，所述调整机构为导轨，该视觉图像接受部件可移动的安装于导轨。
3.根据权利要求1所述的运动型工业视觉实训系统，其特征在于，在比对过程中，待图像存储调取单元对对比图像信息进行调取，优先查找特征信息的特征点数量及特征线数量一致的对比图像信息，若查找结果为否，则以特征信息的特征点数量及特征线数量为中心采用扩散式的查找方式。
4.根据权利要求3所述的运动型工业视觉实训系统，其特征在于，所述扩散式的查找方式为，以特征点数量及特征线数量建立X轴及Y轴，以工件的特征信息的特征点数量及特征线数量建立拟定半径；查找时，以该拟定半径为中心向内、向外交替换向查找。
CN202410278826.8A 2024-03-12 2024-03-12 一种运动型工业视觉实训系统 Active CN117876429B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410278826.8A CN117876429B (zh) 2024-03-12 2024-03-12 一种运动型工业视觉实训系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410278826.8A CN117876429B (zh) 2024-03-12 2024-03-12 一种运动型工业视觉实训系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117876429A CN117876429A (zh) 2024-04-12
CN117876429B true CN117876429B (zh) 2024-06-07

Family

ID=90579759

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410278826.8A Active CN117876429B (zh) 2024-03-12 2024-03-12 一种运动型工业视觉实训系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117876429B (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010172969A (ja) * 2009-01-27 2010-08-12 Yaskawa Electric Corp ロボットシステムおよびロボットの制御方法
JP2012101289A (ja) * 2010-11-08 2012-05-31 Okuma Corp 工作機械及びこの工作機械による位置測定方法
CN102831638A (zh) * 2012-07-06 2012-12-19 南京大学 一种采用手绘草图的三维人体多姿态建模方法
JP2014165554A (ja) * 2013-02-21 2014-09-08 Brother Ind Ltd 制御装置およびコンピュータプログラム
CN105488780A (zh) * 2015-03-25 2016-04-13 遨博（北京）智能科技有限公司 一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置及其追踪方法
CN106485740A (zh) * 2016-10-12 2017-03-08 武汉大学 一种结合稳定点和特征点的多时相sar图像配准方法
WO2020147346A1 (zh) * 2019-01-15 2020-07-23 珠海格力电器股份有限公司 图像识别方法、系统及装置
CN111444976A (zh) * 2020-04-02 2020-07-24 Oppo广东移动通信有限公司 目标检测方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112827772A (zh) * 2021-02-08 2021-05-25 湖州洛博特机械科技有限公司 一种工件识别自动喷涂控制方法及系统
CN114565550A (zh) * 2021-03-17 2022-05-31 长城汽车股份有限公司 一种识别码打刻质量检测方法及终端设备
CN114572845A (zh) * 2022-01-24 2022-06-03 杭州大杰智能传动科技有限公司 用于智能塔吊工况检测的智能辅助机器人及其控制方法
CN114842144A (zh) * 2022-05-05 2022-08-02 上海交通大学 双目视觉三维重构方法及系统
CN115908275A (zh) * 2022-10-25 2023-04-04 武汉理工大学 基于深度学习的热态环件轧制变形几何状态在线测量方法
CN116167576A (zh) * 2023-01-09 2023-05-26 友谊国际工程咨询股份有限公司 基于bim的房屋建筑成本控制方法及系统
CN117292076A (zh) * 2023-10-09 2023-12-26 厦门大学 工程机械局部作业场景动态三维重构方法及系统
CN117473076A (zh) * 2023-12-27 2024-01-30 广东信聚丰科技股份有限公司 基于大数据挖掘的知识点生成方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2957904A1 (es) * 2022-06-27 2024-01-29 Airbus Operations Slu Sistema de detección de anomalías en la colocación automática de composites durante la fabricación de elementos estructurales

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010172969A (ja) * 2009-01-27 2010-08-12 Yaskawa Electric Corp ロボットシステムおよびロボットの制御方法
JP2012101289A (ja) * 2010-11-08 2012-05-31 Okuma Corp 工作機械及びこの工作機械による位置測定方法
CN102831638A (zh) * 2012-07-06 2012-12-19 南京大学 一种采用手绘草图的三维人体多姿态建模方法
JP2014165554A (ja) * 2013-02-21 2014-09-08 Brother Ind Ltd 制御装置およびコンピュータプログラム
CN105488780A (zh) * 2015-03-25 2016-04-13 遨博（北京）智能科技有限公司 一种用于工业生产线的单目视觉测距追踪装置及其追踪方法
CN106485740A (zh) * 2016-10-12 2017-03-08 武汉大学 一种结合稳定点和特征点的多时相sar图像配准方法
WO2020147346A1 (zh) * 2019-01-15 2020-07-23 珠海格力电器股份有限公司 图像识别方法、系统及装置
CN111444976A (zh) * 2020-04-02 2020-07-24 Oppo广东移动通信有限公司 目标检测方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112827772A (zh) * 2021-02-08 2021-05-25 湖州洛博特机械科技有限公司 一种工件识别自动喷涂控制方法及系统
CN114565550A (zh) * 2021-03-17 2022-05-31 长城汽车股份有限公司 一种识别码打刻质量检测方法及终端设备
CN114572845A (zh) * 2022-01-24 2022-06-03 杭州大杰智能传动科技有限公司 用于智能塔吊工况检测的智能辅助机器人及其控制方法
CN114842144A (zh) * 2022-05-05 2022-08-02 上海交通大学 双目视觉三维重构方法及系统
CN115908275A (zh) * 2022-10-25 2023-04-04 武汉理工大学 基于深度学习的热态环件轧制变形几何状态在线测量方法
CN116167576A (zh) * 2023-01-09 2023-05-26 友谊国际工程咨询股份有限公司 基于bim的房屋建筑成本控制方法及系统
CN117292076A (zh) * 2023-10-09 2023-12-26 厦门大学 工程机械局部作业场景动态三维重构方法及系统
CN117473076A (zh) * 2023-12-27 2024-01-30 广东信聚丰科技股份有限公司 基于大数据挖掘的知识点生成方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Content-Based Image Retrieval by Feature Point Matching;ChiouTing Hsu等;《SPIE》;20010124;第39-49页 *
基于智能相机的模组视觉定位系统;薛海辉等;《创新与实践》;20220324;第37卷(第3期);第92-101页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117876429A (zh) 2024-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mandlekar et al. What matters in learning from offline human demonstrations for robot manipulation
JP3688325B2 (ja) 縫合針の位置揃え兼供給装置のためのロボット制御システムおよび縫合針の自動供給装置の制御方法
CN109433627B (zh) 基于机器视觉处理的机械手物流分拣系统及其工作方法
CN111823223B (zh) 一种基于智能立体视觉的机器人手臂抓取控制系统及方法
US20050002555A1 (en) Image processing apparatus
CN106276011A (zh) 一种基于移动机器人的仓库货物查找控制系统
CN117876429B (zh) 一种运动型工业视觉实训系统
CN109849008A (zh) 一种基于金库的机器人盘点方法及系统
CN112903694A (zh) 一种飞拍检测系统及方法
CN115157245A (zh) 基于深度学习的机械臂控制系统及方法
CN114863571A (zh) 一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统
CN114550334A (zh) 一种桥梁机器人巡检教培系统、方法及存储介质
CN113256568A (zh) 一种基于深度学习的机器视觉板材计数通用系统及方法
CN116030449B (zh) 一种激光切割件的自动分拣方法及自动分拣系统
CN115661726A (zh) 一种轨道列车工件装配的自主视频采集与分析方法
JP2020009315A (ja) 工程監視装置及びその制御方法、並びにプログラム
WO2022176840A1 (ja) 工作機械、表示方法、および表示プログラム
JPS60200374A (ja) 視覚認識処理方式
Liu et al. Human skill integrated motion planning of assembly manipulation for 6R industrial robot
DE102014114272B4 (de) Verfahren zum Steuern einer durch Bilderfassung gelenkten Roboteranordnung
TW201816665A (zh) 機器人視覺座標的編程方法
CN116052151A (zh) 一种基于深度学习的板坯编号识别方法
Li et al. Design and Implementation of Twin-manipulator Material Sorting System Based on ResNet18
CN117225728A (zh) 一种工件的表面缺陷检测方法及系统
JP2024060286A (ja) ロボット操縦システム、ロボット操縦方法及びプログラム

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