[發明專利]一種卷繞機下料視覺檢測方法

在審

• 申請號: 202111193256.5
• 申請日: 2021-10-13
• 公開（公告）號: CN113888517A
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發明（設計）人: 盧盛林;賀珍真
• 申請（專利權）人: 廣東奧普特科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 黃水娜

1.一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟S1、圖像采集模塊：采集卷繞機下料口零件表面的灰度圖像，并將圖像信號傳送給圖像預處理模塊；

步驟S2、圖像預處理模塊：采用高斯平滑濾波方法來處理圖像信號中含有的噪聲和畸變，抑制不需要的變形及增強圖像特征；

步驟S3、輪廓提取模塊：采用Canny算法來對需要檢測的零件進行輪廓的提取；

步驟S4、特征點檢測識別模塊：將圖像信號分割成細小的段落，然后分別測量，對圖像信號通過KD角點檢測器進行角點檢測；

步驟S5、曲線參數估計模塊：將圖像平面實際的曲線段轉換為具體的幾何參數，通過轉換成的幾何參數來與零件的實際幾何參數對比，進而判斷零件是否合格。

2.根據權利要求1所述的一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于，所述圖像采集模塊包括相機、光源和控制器；

相機用于采集卷繞機下料口零件表面的灰度圖像，以圖像信號輸出給千兆網卡；千兆網卡將圖像信號傳送給圖像預處理模塊；控制器為相機供電，同時提供外部編程接口。

3.根據權利要求2所述的一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于，所述光源采用LED紅色背光源。

4.根據權利要求1所述的一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于，所述步驟S3中輪廓提取模塊采用Canny算法時，需要對相機采集的彩色圖像進行灰度化處理，采用如下步驟：Gray＝0.299R+0.587G+0.114B。

5.根據權利要求1所述的一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于，所述步驟S3中輪廓提取模塊采用的Canny算法為：令f(x,y)標識輸入圖像，G(x,y)表示高斯函數，用G和f的卷積形成一幅平滑后的圖像f_s(x,y)：f_s(x,y)＝G(x,y)*f(x,y)，梯度幅度和方向：其中P(i,j)和Q(i,j)分別為x，y方向的偏導數，M(i,j)和θ(i,j)是與原始圖像具有相同尺寸的陣列，圖像梯度幅值矩陣中的元素值越大，說明圖像中該點的梯度值越大，但這不能說明該點就是邊緣，這僅僅是屬于圖像增強的過程，同時，由梯度得到的邊緣往往寬度較寬，因此有必要細化邊緣，在Canny算法中，非極大值抑制是細化邊緣的手段，也是進行邊緣檢測的重要步驟，非極大值抑制實質上就是在梯度方向上的局部鄰域內副除不是極大值的點，即將非極大值點所對應的灰度值置為0，這樣可以剔除掉一大部分冗余點。

6.根據權利要求1所述的一種卷繞機下料視覺檢測方法，其特征在于，所述步驟S5中曲線參數估計模塊采用的算法為：點P₁,P₂,…,P_i,…,P_N，N為邊界點的數量，其中X,Y坐標為(x₁,y₁),…,(x_i,y_j),…,(x_N,y_N),r₁,…,r_i,…,r_N表示原點到邊界的向量，定義一條圓弧曲線的半徑為R，圓心在點a＝(x_a,y_a)，那么，隨機選取點a₀作為迭代起始點，圓心和半徑的迭代公式如下：其中為單位向量方向為r_i-a；

隨著迭代次數的增加，估計結果會變得更為精確，當達到需要的錯誤條件時，則終止迭代，可以證明，如果所考慮的圓弧在實際的圓中占據了大部分的比例，例如，圓弧長度超過了圓的周長，那么算法通常是精確的，否則，需要較為耗時的多次迭代并且結果并不精確，因此，利用角點和線段的中點修正初始圓心點，并從修正點開始第一次迭代，改變了以往隨機選取一點作為圓心的模式，該方法描述如下：如果P₁(x₁,y₁)為圓弧的中點，P₂(x₂,y₂)，為弦長的中點，h為P₁到P₂的距離，一般h在一個像素以內，即可方便的判斷其為直線段，R為初始估計的圓弧半徑，那么P₁P₂直線的斜率k為：k＝(y₂-y₁)/(x₂-x₁)，x_a,y_a可以計算為x_a＝x₂+(R-h)cosθ，y_a＝y₂+(R-h)sinθ其中的定義隨著不同的距離而變化，若θ＝π/2，則ifx₂-x₁＝0andy₂-y₁＞0；若θ＝-π/2，則ifx₂-x₁＝0andy₂-y₁＜0；若θ＝tan^-1k，則ifx₂-x₁＞0；若θ＝π+tan^-1k，則ifx₂-x₁＜0andy₂-y₁≥0；若θ＝-π+tan^-1k，則ifx₂-x₁＜0andy₂-y₁＜0。