System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于机器视觉的桶口定位方法技术_技高网

一种基于机器视觉的桶口定位方法技术

技术编号:43510027 阅读:5 留言:0更新日期:2024-11-29 17:12
本发明专利技术涉及自动化视觉定位技术领域,特别是涉及一种基于机器视觉的桶口定位方法,包括如下步骤:出厂前执行在线步骤,获取相机内外参矩阵、模板匹配文件、相对位置、拍照位;对相机采集到的图像进行畸变校正;确定边缘检测的ROI;在像素坐标系下拟合桶口对应的完整圆;转换并输出图像与坐标;桶口坐标传输给PLC;重复以上步骤直到所有桶完成定位。完成在线步骤后,本发明专利技术能在不进行任何手动操作和参数调整的情况下,一键获得桶口坐标,并引导灌装头插入桶口,实现高精度全自动灌装。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动化视觉定位,特别是涉及一种基于机器视觉的桶口定位方法


技术介绍

1、桶口定位是自动化生产和灌装过程中的重要任务。传统的桶口定位方法依赖人工操作,精度差、灌装效率低;尤其当灌装有毒、易燃易爆或腐蚀性液体时,工人容易受到伤害。

2、结合当下快速发展的机器视觉技术,本专利技术实现了对桶口的可靠定位,能够一键获取桶口精确位置,避免工人与物料的直接接触,提高安全性和灌装效率。


技术实现思路

1、根据上述需要解决的技术问题,提供一种基于机器视觉的桶口定位方法。

2、为实现上述目的,本专利技术的一种基于机器视觉的桶口定位方法,包括如下步骤:

3、步骤s1:出厂前执行在线步骤,获取相机内外参矩阵、模板匹配文件、相对位置、拍照位,包括相机标定、框选模板、生成模板匹配ncc文件、标定相对位置、确定拍照位;

4、步骤s2:根据步骤s1获得的相机内参矩阵,对相机采集到的图像进行畸变校正;

5、步骤s3:确定边缘检测的roi(感兴趣区域),包括模板匹配、生成矩形roi、二值化、取二值化边缘、膨胀处理、生成环形roi;

6、步骤s4:在像素坐标系下拟合桶口对应的完整圆,包括边缘检测、测量边缘长度、筛除噪声、圆弧拟合、测量圆弧长度、根据最长圆弧补全完整圆;

7、步骤s5:根据步骤s1获得的相机内外参矩阵,转换并输出图像与坐标,包括将像素坐标系下拟合的完整圆转换到世界坐标系下,输出图像和桶口坐标;

8、步骤s6:将步骤s5获得的桶口坐标传输给plc,带动灌装头移动到桶口中心;

9、步骤s7:重复步骤s2到步骤s6,直到所有桶完成定位。

10、本专利技术在一较佳实施方式中可进一步配置为,步骤s1中对出厂前执行在线步骤包括:

11、步骤s1-1:面阵相机自动连接,并采集完整桶面灰度图像、不同位姿的标定板图像;

12、步骤s1-2:根据步骤s1-1所采集到的标定板图像进行相机标定,得到相机内参矩阵与外参矩阵;

13、步骤s1-3:根据步骤s1-1所采集到的完整桶面灰度图像,手动框选模板图像,并保存为文件;

14、步骤s1-4:根据步骤s1-3所保存的模板图像文件,生成模板匹配ncc(归一化互相关)文件;

15、步骤s1-5:标定相机中心与灌装头在x、y方向的相对位置;

16、步骤s1-6:对于每一个桶,确定拍照位,确保在每个拍照位相机都可以拍摄到完整桶面。

17、本专利技术在一较佳实施方式中可进一步配置为,步骤s3中确定边缘检测的roi的步骤包括:

18、步骤s3-1:对于每一个桶口(假设每个桶有n个桶口),根据步骤s1-4得到的模板匹配ncc文件,在步骤s2得到的畸变校正后的完整桶面灰度图像范围内进行ncc模板匹配,得到n个匹配程度最大的坐标,其匹配程度表达式为:

19、式中,为子图左上角在图像中的坐标,为像素在模板中的坐标,为模板的像素宽与高,为子图的像素平均值;为模板的像素平均值;

20、步骤s3-2:对于步骤s3-1得到的每一个匹配程度最大的坐标,生成以该坐标为左上角点,宽、高等于模板图像宽、高的矩形roi;

21、步骤s3-3:对于步骤s3-2得到的每一个矩形roi区域,进行otsu二值化处理,并取二值化图像的外部边缘,其表达式为:

22、式中,为otsu算子在点处的值,为拉普拉斯算子,为高斯函数,为输入图像,为卷积操作;

23、步骤s3-4:对于步骤s3-3取得的二值化图像外部边缘,进行膨胀处理,并取膨胀后的图像为环形roi,其表达式为:

24、式中,为二值化内部边缘,b为结构元素,为膨胀后图像中的点,为二维实数平面,为集合中的点,为集合中的点。

25、本专利技术在一较佳实施方式中可进一步配置为,所述步骤s4在像素坐标系下拟合桶口对应的完整圆的步骤包括:

26、步骤s4-1:采用canny边缘检测在步骤s3-4得到的环形roi内提取边缘轮廓,并得到二值化的边缘图像;

27、步骤s4-2:对于步骤s4-1检测到每一段连续边缘,测量其长度,长度小于阈值的视为噪声被筛除,取长度大于阈值的所有连续边缘;

28、步骤s4-3:对于步骤s4-2取得的每一条长度大于阈值的连续边缘,拟合为圆弧,其表达式为:式中,为拟合圆的坐标,为拟合圆的直径,为第个轮廓点的坐标;

29、步骤s4-4:对于步骤s4-3拟合的每一条圆弧,测量其长度,选择最长的圆弧;

30、步骤s4-5:根据步骤s4-4选择的最长圆弧,补全完整圆。

31、本专利技术在一较佳实施方式中可进一步配置为,所述步骤s5转换并输出图像与坐标的步骤包括:

32、步骤s5-1:根据步骤s2获得的相机内参矩阵、外参矩阵,将步骤s4-5获得的完整圆转换到单位为毫米、坐标轴原点及正方向与灌装头一致的世界坐标系,并获取世界坐标系下完整圆的二维坐标与直径;

33、步骤s5-2:根据步骤s4-5得到的n个完整圆,将n个完整圆图像显示在步骤s1-1采集的完整桶面灰度图像上,并对比n个桶口检测出的世界坐标系下完整圆直径,取更接近桶口设计直径的世界坐标系下的完整圆坐标。

34、有益效果:本专利技术的一种基于机器视觉的桶口定位方法,实现旋盖头360度补偿,旋盖过程中增加对桶口的定位,旋盖合格率提高的同时,由于补偿量大,即可以对正上方的桶口旋盖,还能对斜向的桶口进行旋盖。

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【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:出厂前执行在线步骤,获取相机内外参矩阵、模板匹配文件、相对位置、拍照位,包括相机标定、框选模板、生成模板匹配NCC文件、标定相对位置、确定拍照位;

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,步骤S1中对出厂前执行在线步骤包括:

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,步骤S3中确定边缘检测的ROI的步骤包括:

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,所述步骤S4在像素坐标系下拟合桶口对应的完整圆的步骤包括:

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,所述步骤S5转换并输出图像与坐标的步骤包括:

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤s1:出厂前执行在线步骤,获取相机内外参矩阵、模板匹配文件、相对位置、拍照位,包括相机标定、框选模板、生成模板匹配ncc文件、标定相对位置、确定拍照位;

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的桶口定位方法,其特征在于,步骤s1中对出厂前执行在线步骤包括:

3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员:袁光董昊晨司马铃王啸海
申请(专利权)人:江苏金旺智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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