[發明專利]基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法

在審

• 申請號: 201810208291.1
• 申請日: 2018-03-14
• 公開（公告）號: CN108573476A
• 公開（公告）日: 2018-09-25
• 發明（設計）人: 曹衍龍;陳洪凱;楊將新;曹彥鵬
• 申請（專利權）人: 浙江大學山東工業技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/60;G06T7/70
• 代理公司: 杭州天昊專利代理事務所(特殊普通合伙) 33283
• 代理人: 黃芳

1.基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

101)圖像獲取步驟：獲取整個擁有太陽花模組輪廓的原始灰度圖像；

102)預處理圖像步驟：對原始灰度圖像進行降噪，獲得降噪圖像，并從降噪圖像中提取邊緣輪廓，獲得輪廓圖像；

103)圓形區域檢測步驟：根據太陽花模組的形狀和芯片的大小，設置與芯片對角線長度相等的圓形直徑比較值，并對輪廓圖像進行霍夫圓形檢測，由檢測到的圓形直徑與設置的圓形直徑比較值比較，若檢測到的圓形直徑大于設置的圓形直徑比較值，且兩者的差值最小，則確定輪廓圖像中檢測到的該圓形為芯片所處區域；

104)篩選目標區域步驟：將確定輪廓圖像中芯片所處區域對應到降噪圖像中，獲得降噪圖像中芯片所在區域；

105)自適應閾值化步驟：通過遍歷降噪圖像中芯片所在區域的像素，并對像素的灰度值與預設灰度值比較，當像素的灰度值比預設灰度值大時，該類灰度值的像素屬于芯片部或非芯片部，從中得到圖像中芯片區域；

106)螺釘孔位置顯示步驟：對芯片區域進行邊緣檢測提取芯片輪廓，再對芯片輪廓進行霍夫圓檢測，獲得的圓就是螺釘孔的位置。

2.根據權利要求1所述的基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法，其特征在于：所述步驟101)通過相機的自動調整機構來調整相機高度，從而來獲取整個擁有太陽花模組輪廓的原始灰度圖像，所述自動調整機構根據太陽花模組實際尺寸設置了調整檢測的最大閾值和最小閾值，當調整后相機獲取的圖像通過霍夫圓形檢測，并提取到其中最大圓的半徑值時，將該半徑值與處于最大閾值和最小閾值范圍時，自動調整機構停止調整。

3.根據權利要求1所述的基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法，其特征在于：所述步驟103)中芯片所處區域通過最小外接正矩形的四個角點坐標來驗證。

4.根據權利要求1所述的基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法，其特征在于：所述步驟103)圓形區域檢測具體處理如下：

301)檢出內輪廓圓步驟：通過圓檢測，取得太陽花模組的芯片外有兩層圓形輪廓，并進行剔除外圈圓形輪廓，得到內輪廓圓；

302)鄰域梯度值獲取步驟：通過對步驟102)的圖形二值化，并進行Sobel方法檢測而得到所有像素的鄰域梯度值，具體Sobel方法在X、Y方向上的檢測公式如下G_x、G_y：

由上述得到的θ來得出其梯度方向；

303)圓心確認步驟：遍歷由步驟302)處理后的圖中的所有非0像素點，沿梯度方向和其反方向畫線，線段的起點和長度由設置的半徑區間決定，將線段經過的每一個點都在累加器中記數；累加器中記數最多的點就是圓心；其中具體確定最多記數點步驟如下：對于所有記數點高的圓心，根據記數點從高到低進行排序，并依次計算邊緣圖中所有的非0像素點距此圓心的距離，并對距離從小到大排序，對于距離相差小于某個閾值的點視為在同一個圓中，進行新的統計屬于該半徑的非0點數；重復以上新的統計方法，在此情況下，會檢測到至少兩個以上的圓存在，再設置圓心最小間距，圓心之間距離小于此間距的只取累加器點數最多的為該圓心；

304)確認中心目標圓步驟：將步驟303)得到的圓心，因太陽花模組的形狀，且此次檢測只需檢出一個最終中心目標圓，故首先設置圓心最小間距，又由于目標圓肯定在圖像內，所以對圓的最小內接正矩形的四個角點坐標來進一步驗證該圓心確定的圓形區域，從而得出最終中心目標圓。

5.根據權利要求1所述的基于視覺的太陽花模組表面螺釘孔位置檢測方法，其特征在于：所述步驟105)區分出芯片的具體步驟如下：

501)遍歷圖像步驟：統計每個像素點的像素值，得到0-255像素范圍中像素值i在圖像中對應的像素點的數量m_i,用pi＝m_i/(cols×rows)來表示像素值i所對應像素點數量占總像素數量的概率；其中cols為圖像的列即圖像寬度，rows為圖像的行即圖像高度；

502)設閾值重新遍歷統計步驟：設置一個閾值k，像素值小于等于k的所有像素點為A類，大于k的像素點為B類；再次從k＝0，1,2…255遍歷像素值，由公式計算得到A類像素值的概率和，公式P₂(k)＝1-P₁(k)得到B類像素值概率和；由公式得到A類像素的平均灰度值,計算得到B類像素的平均灰度值；

503)確定最終閾值步驟：通過計算得到類間方差，選擇類間方差最大值所對應的k值為閾值，如果最大值不唯一，取多個k值的平均作為閾值；對圖像進行二值化，大于閾值的像素值為255，小于閾值的像素值為0，得到芯片區域的像素值都為255或者0。