[發(fā)明專利]一種基于機器視覺的降落傘繩圈位姿檢測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110070451.2 | 申請日: | 2021-01-19 |
| 公開(公告)號: | CN112880561A | 公開(公告)日: | 2021-06-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 史鐵林;陽靜;熊烽;熊良才;廖圣潔;馬海;劉進雷;凡小平 | 申請(專利權(quán))人: | 華中科技大學(xué) |
| 主分類號: | G01B11/00 | 分類號: | G01B11/00;G01C11/04 |
| 代理公司: | 華中科技大學(xué)專利中心 42201 | 代理人: | 孔娜;李智 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 機器 視覺 降落傘 繩圈位姿 檢測 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于機器視覺的降落傘繩圈位姿檢測方法,其特征在于,該方法包括:
S1在降落傘的包裝過程中,采集降落傘繩圈的圖像,對該圖像進行處理以此提取所述繩圈的邊緣,根據(jù)該邊緣確定所述繩圈的中心線;
S2獲取所述繩圈中心線上各點的圖像坐標,并將中心線上各個點的圖像坐標轉(zhuǎn)化為空間三維坐標,以此獲得空間三維坐標中所述繩圈的三維曲線,實現(xiàn)所述繩圈的位置和姿態(tài)的檢測。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺的降落傘繩圈位姿檢測方法,其特征在于,在步驟S1中,所述對圖像進行處理包括灰度化、濾波、邊緣檢測和二值化,其中,所述灰度化處理用于濾去圖像中的背景色,所述濾波處理用于去除殘留的背景噪聲,所述邊緣檢測和二值化用于提取獲得繩圈的邊緣。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺的降落傘繩圈位姿檢測方法,其特征在于,在步驟S2中,在確定所述繩圈的三維曲線后,計算該三維曲線的中心和繩圈平面的法線矢量,以此對所述繩圈的中心進行定位。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺的降落傘繩圈位姿檢測方法,其特征在于,在步驟S2中,將中心線上各個點的圖像坐標轉(zhuǎn)化為空間三維坐標時,是通過建立圖像坐標系和空間三維坐標系之間的轉(zhuǎn)換矩陣后,然后利用所述轉(zhuǎn)換矩陣將各個點的圖像坐標轉(zhuǎn)化為三維坐標。
5.一種利用權(quán)利要求1-4任一項所述的檢測方法進行檢測的檢測系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像處理模塊和控制中心,其中,所述圖像采集模塊用于采集降落傘繩圈的圖像,所述圖像處理模塊用于對采集的圖像進行處理,以此獲得所述繩圈的中心以及平面法矢量;所述控制中心同時與所述圖像采集模塊和圖像處理模塊連接,所述圖像處理模塊將所述繩圈中心和平面法矢量傳遞給所述控制中心,控制中心控制降落傘傘繩穿過所述繩圈。
6.如權(quán)利要求5所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述圖像采集模塊中采用單目視覺檢測裝置或雙目視覺檢測裝置。
7.如權(quán)利要求5所述的檢測系統(tǒng),其特征在于,所述圖像采集模塊在采集所述降落傘繩圈的圖像之前,還需對圖像采集模塊的誤差進行標定。
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