数据线中地线的识别定位方法技术

本发明专利技术公开一种数据线中地线的识别定位方法，包括：S1、对六根地线进行拍摄获得地线图像；S2、提取地线图像中的R通道图像、G通道图像和B通道图像；S3、分别对R通道图像、G通道图像和B通道图像进行Frangi多尺度滤波并融合滤波后的三幅图像，得到增强图像；S4、计算增强图像的重心，作为地线聚集的中心位置；S5、以地线聚集的中心位置为中心，建立方环形搜索区域，以尺度由大到小在该搜索区域内进行六个连通分量的搜索；S6、在搜索到六个连通分量时，计算每个连通分量的重心，作为六根地线的位置。本发明专利技术提供的数据线中地线的识别定位方法采用机器视觉识别与图像处理相结合的方法对地线进行识别定位，以代替人眼识别，提高地线识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据线中地线的识别定位方法
本专利技术涉及工业视觉检测
，特别涉及一种数据线中地线的识别定位方法。
技术介绍
常见的数据线，其保护层由内向外分别为铝箔层、屏蔽线层和绝缘皮。数据传输线束的内部包括3根红色电源线与3根信号线(白色线、蓝色线和绿色线)呈交替圆周排列，并且有6根地线和纤维线沿电源和信号线两两之间的间隙处呈圆周均匀分布。在数据线的生产过程中，首先需要对线束最外层的绝缘皮进行剥除，然后捻出屏蔽线，随后去除铝箔层，最后识别6根地线的位置并将6根地线从纤维线中挑出。现有的方式是操作工人用肉眼识别地线，然后通过镊子手工将地线夹出。由于地线掺杂在纤维线之间，并且地线的直径往往为亚毫米级，人工肉眼识别地线极为困难，难免会出现夹错地线的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服已有技术的缺陷，为了解决人工肉眼识别地线容易挑错的问题，提出了一种数据线中地线的识别定位方法，通过机器视觉识别代替人眼识别，以提高地线识别的成功率。本专利技术提供的数据线中地线的识别定位方法，包括如下步骤：S1、对六根地线进行拍摄获得地线图像；S2、提取地线图像中的R通道图像、G通道图像和B通道图像；S3、分别对R通道图像、G通道图像和B通道图像进行Frangi多尺度滤波并融合滤波后的三幅图像，得到增强图像；S4、计算增强图像的重心，作为地线聚集的中心位置；S5、以地线聚集的中心位置为中心，建立方环形搜索区域，以尺度由大到小在该搜索区域内进行六个连通分量的搜索；S6、在搜索到六个连通分量时，计算六个连通分量的重心，作为六根地线的位置。优选地，将R通道图像、G通道图像和B通道图像统称为图像I，则在步骤S3中，分别对图像I进行Frangi多尺度滤波的过程，包括如下步骤：S310、图像I在像素(x,y)处的Hessian矩阵为：其中，Ixx、Ixy、Iyx和Iyy分别表示图像I在像素(x,y)的四个二阶偏导数；Ixy＝Iyx由图像I与高斯滤波器的二阶导数的卷积得到：其中，*表示卷积操作，G(x,y；σ)表示标准差为σ的高斯滤波器，其表达式为：S320、采用Hessian矩阵的两个特征值λ1、λ2构造增强滤波；其中，特征值λ1＜特征值λ2；利用如下两个算子来定义特征值λ1、特征值λ2的关系：其中，Rb和S为表示两特征值λ1、λ2关系的变量；S330、根据Rb和S构建响应函数，获得滤波后的图像V：其中，β和c为控制参数，β用于控制区分块状区域和条状区域的敏感程度，c用于控制滤波后图像的整体平滑程度；根据步骤S330可知，R通道图像、G通道图像和B通道图像经滤波后的图像分别为VR(x,y)、VG(x,y)和VB(x,y)。优选地，在步骤S3中，根据如下公式对图像VR(x,y)、VG(x,y)和VB(x,y)进行融合：V(x,y)＝VR(x,y)·VG(x,y)·VB(x,y)(8)其中，V(x,y)为地线增强图像。优选地，在步骤S4中，通过如下公式计算增强图像的重心：其中，Xc为增强图像的重心的横坐标，Yc为增强图像的重心的纵坐标。优选地，在步骤S5中，将方环形搜索区域的方环的宽度设为Δ、方环的外边长设为2r+2kΔ+1、方环的内边长设为2r+2(k-1)Δ+1、尺度k的初始值设为其中，r为增强图像的重心到最小方环的内边的距离，Δ、r为正整数；以尺度由大到小在该搜索区域内进行六个连通分量的搜索的过程为：计算k尺度方环形搜索区域内连通分量的数目com；若com等于6，则停止搜索，如com不等于6，则令k＝k-1，按照k值获得新的方环形搜索区域，重复在方环形搜索区域内计算com，直到com等于6为止，停止搜索。优选地，在步骤S4之后，还包括如下步骤：S410、对增强图像进行阈值分割获得分割图像，对分割图像去除小面积连通分量。优选地，在步骤S410中，通过如下公式对增强图像进行阈值分割：其中，th为设定的阈值，T为获得的分割图像。在步骤S6中，通过如下公式计算连通分量的重心：其中，Xc`为增强图像的重心的横坐标，Y`c为增强图像的重心的纵坐标。本专利技术能够取得以下技术效果：1、利用机器视觉识别代替人眼识别，以提高地线识别的成功率；2、利用Frangi多尺度滤波器，它对管状结构具有较好的增强效果，可以提高线与背景的对比度，去除背景干扰；3、分别对R、G、B三通道进行滤波再融合，可以有效去除纤维线、蓝色线、红色线等线的干扰；4、由外向内的搜索策略，可以避免地线交叉问题，准确定位6根地线。附图说明图1是根据本专利技术实施例提供的数据线中地线的识别定位方法的第一流程示意图；图2是根据本专利技术实施例提供的数据线中地线的识别定位方法的第二流程示意图；图3是根据本专利技术实施例提供的R通道图像的示意图；图4是根据本专利技术实施例提供的G通道图像的示意图；图5是根据本专利技术实施例提供的B通道图像的示意图；图6是根据本专利技术实施例提供的R通道图像滤波后的示意图；图7是根据本专利技术实施例提供的G通道图像滤波后的示意图；图8是根据本专利技术实施例提供的B通道图像滤波后的示意图；图9是根据本专利技术实施例提供的增强图像的示意图；图10是根据本专利技术实施例提供的分割图像的示意图；图11是根据本专利技术实施例提供的多尺度方环形搜索区域的示意图；图12是根据本专利技术实施例提供的地线识别定位结果的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本专利技术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用以解释本专利技术，而不构成对本专利技术的限制。为了解决人眼识别地线困难且容易出错的问题，本专利技术采用机器视觉识别与图像处理相结合的方法对地线进行识别定位，以代替人眼识别。采用机器视觉识别的难点在于地线之间相互交叉、各地线的末端发散，导致不易识别，并且纤维线及信号线、电源线的颜色会对地线的识别造成干扰。为了解决上述难点问题，本专利技术利用Frangi多尺度滤波器分别对地线图像的R、G、B三通道进行增强，然后再融合三个通道获得增强图像，可以提高地线与纤维线等背景的对比度，去除蓝色线、红色线等的干扰。找到增强图像中地线聚集的中心，从中心由外向内搜索6根地线的位置，可以避免地线交叉的问题。如图1和图2所示，本专利技术实施例提供的数据线中地线的识别定位方法，包括如下步骤：S1、对六根地线进行拍摄获得地线图像。例如地线图像为图像I，图像I的大小为m×n，行、列坐标值分别为x＝1,2,…,m和y＝1,2,…,n。S2、提取地线图像中的R通道图像、G通道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据线中地线的识别定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、对六根地线进行拍摄获得地线图像；/nS2、提取所述地线图像中的R通道图像、G通道图像和B通道图像；/nS3、分别对所述R通道图像、所述G通道图像和所述B通道图像进行Frangi多尺度滤波并融合滤波后的三幅图像，得到增强图像；/nS4、计算所述增强图像的重心，作为地线聚集的中心位置；/nS5、以地线聚集的中心位置为中心，建立方环形搜索区域，以尺度由大到小在该搜索区域内进行六个连通分量的搜索；/nS6、在搜索到六个连通分量时，计算六个连通分量的重心，作为六根地线的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据线中地线的识别定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对六根地线进行拍摄获得地线图像；
S2、提取所述地线图像中的R通道图像、G通道图像和B通道图像；
S3、分别对所述R通道图像、所述G通道图像和所述B通道图像进行Frangi多尺度滤波并融合滤波后的三幅图像，得到增强图像；
S4、计算所述增强图像的重心，作为地线聚集的中心位置；
S5、以地线聚集的中心位置为中心，建立方环形搜索区域，以尺度由大到小在该搜索区域内进行六个连通分量的搜索；
S6、在搜索到六个连通分量时，计算六个连通分量的重心，作为六根地线的位置。


2.根据权利要求1所述的数据线中地线的识别定位方法，其特征在于，将所述R通道图像、所述G通道图像和所述B通道图像统称为图像I，则在步骤S3中，分别对图像I进行Frangi多尺度滤波的过程，包括如下步骤：
S310、图像I在像素(x,y)处的Hessian矩阵为：



其中，Ixx、Ixy、Iyx和Iyy分别表示图像I在像素(x,y)的四个二阶偏导数；Ixy＝Iyx由图像I与高斯滤波器的二阶导数的卷积得到：









其中，*表示卷积操作，G(x,y；σ)表示标准差为σ的高斯滤波器，其表达式为：



S320、采用Hessian矩阵的两个特征值λ1、λ2构造增强滤波；
其中，特征值λ1＜特征值λ2；
利用如下两个算子来定义特征值λ1、特征值λ2的关系：



其中，Rb和S为表示两个特征值λ1、λ2关系的变量；
S330、根据Rb和S构建响应函数，获得滤波后的图像V：



其中，β和c为控制参数，β用于控制区分块状区域和条状区域的敏感程度，c用于控制滤波后图像的整体平滑程度；
根据步骤S330可知，所述R通道图像、所述G通道图像和所述B通道图像经滤波后的图像分别为VR(x,y)、VG(x,y)和VB(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雨青，付云博，程路超，曹策，姜良旭，何锋赟，刘震宇，
申请(专利权)人：长光滁州高端智能装备研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34