[發明專利]基于機器視覺的工件加工定位方法

在審

• 申請號: 201911332526.9
• 申請日: 2019-12-22
• 公開（公告）號: CN113012218A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 李新春
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T1/00;G06K9/62
• 代理公司: 西安啟誠專利知識產權代理事務所(普通合伙) 61240
• 代理人: 馮亮

1.一種基于機器視覺的工件加工定位方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

步驟一、待定位工件圖像采集；

采用工業攝像機拍攝待定位工件圖像且將拍攝到的圖像傳輸給圖像處理器；

步驟二、待定位工件圖像預處理；

步驟三、工件定位加工。

2.按照權利要求1所述的基于機器視覺的工件加工定位方法，其特征在于：步驟二中所述待定位工件圖像預處理的具體步驟為：

步驟201、圖像處理器接收所述待定位工件圖像并按照行間隔寬度d和列間隔寬度H將所述待定位工件圖像分為M×N個待定位工件子圖像Y₁、Y₂、…、Y_M×N，每個所述待定位工件子圖像均由m×n個像素構成，其中，M為待定位工件子圖像的行數，N為待定位工件子圖像的列數，d、H、M、N、m和n均為自然數，d和H的單位均為像素；

步驟202、圖像處理器調用預先采用主成分分析法訓練的降維矩陣W并根據公式Y′_f＝WY_f對M×N個待定位工件子圖像進行降維處理，將M×N個待定位工件子圖像Y₁、Y₂、…、Y_M×N轉換為降維處理后的M×N個待定位工件子圖像特征向量Y₁′、Y₂′、…、Y_M×N′，其中，Y_f為第f個待定位工件子圖像且Y′_f為降維處理后的第f個待定位工件子圖像特征向量，f的取值為1～M×N的自然數；

步驟203、圖像處理器將進行降維處理后的M×N個待定位工件子圖像特征向量輸入預先訓練得到的三層BP神經網絡分類器中，得到M×N個三層BP神經網絡分類器的輸出，并將M×N個三層BP神經網絡分類器的輸出作為分別對應于降維處理后的M×N個待定位工件子圖像特征向量的分類結果；其中，所述三層BP神經網的輸出為用于表示待定位工件子圖像包含工件的第一類標識和用于表示待定位工件子圖像不包含工件的第二類標識。

3.按照權利要求1所述的基于機器視覺的工件加工定位方法，其特征在于：步驟三中所述工件定位加工的具體步驟為：

步驟301、圖像處理器將降維處理后的M×N個待定位工件子圖像特征向量的分類結果進行組合，構成對應于所述待定位工件圖像的二值分類圖像O(r,c)，所述二值分類圖像O(r,c)的大小為M×N個像素，每一個像素對應一個子圖像；其中，r為所述二值分類圖像O(r,c)的行坐標，c為所述二值分類圖像O(r,c)的列坐標；

步驟302、圖像處理器對所述二值分類圖像O(r,c)的每一行的像素點進行積分求和，得到所述二值分類圖像O(r,c)的水平方向的積分投影曲線

步驟303、圖像處理器調用工件位置判斷模塊判斷公式r₂-r₁＞D是否成立，當公式r₂-r₁＞D成立時，判定為所述待定位工件圖像中的區域為工件所在位置區域；否則，當公式r₂-r₁＞D不成立時，判定為所述待定位工件圖像中不包含工件；其中，D為待定位工件的最小實際寬度，D的單位為像素，r_i∈[r₁,r₂]，閾值T的單位為像素。