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基于MATLAB圖像特征提取的零件位置識(shí)別

2019-10-19 15:26張?zhí)鞇?/span>安琳王宇茹
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2019年12期
關(guān)鍵詞:形心角點(diǎn)特征提取

張?zhí)鞇? 安琳 王宇茹

摘? ?要:本文針對(duì)機(jī)械加工零件在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線中零件位置識(shí)別問(wèn)題,首先利用獲取的數(shù)據(jù),菱形的四個(gè)角點(diǎn)特征明顯,建立直角坐標(biāo)系角點(diǎn)匹配模型,坐標(biāo)系的原點(diǎn)為左上角頂點(diǎn),然后利用MATLAB的corner函數(shù)計(jì)算散亂零件的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)和標(biāo)注位置的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo),在機(jī)械手通過(guò)四個(gè)角點(diǎn)位置抓取零件,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)位置與散亂位置四個(gè)角點(diǎn)的隨機(jī)一一對(duì)應(yīng),將散亂位置的角點(diǎn)放到標(biāo)準(zhǔn)位置的對(duì)應(yīng)角點(diǎn)處。

關(guān)鍵詞:圖像特征識(shí)別? 特征提取? 角點(diǎn)? 形心

中圖分類(lèi)號(hào):TP39? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1674-098X(2019)04(c)-0133-02

在自動(dòng)化生產(chǎn)線中,裝夾,包裝,分揀等均需要機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別出對(duì)象物體。機(jī)器人視覺(jué)就是這其中的核心技術(shù),機(jī)器視覺(jué)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進(jìn)行處理并加以理解,最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)最大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。圖像識(shí)別技術(shù)的精、準(zhǔn)、快尤為重要,識(shí)別出圖像后,對(duì)位置的計(jì)算也很重要,使機(jī)器人可以高效快速的對(duì)物體執(zhí)行操作[2]。

1? 模型介紹

本文獲取了部分零件數(shù)據(jù),零件形狀為接近菱形(正方形),在零件中央位置有三個(gè)圓。對(duì)零件進(jìn)行特征提取,菱形的四個(gè)角點(diǎn)特征明顯,且確定四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)即可令機(jī)械手得知此零件的精準(zhǔn)位置實(shí)施抓取。假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)零件的坐標(biāo)位置對(duì)于以圖片左上角為原點(diǎn)建立的坐標(biāo)系而言是一致的。所以在本模型中我們以拍攝圖片的左上角即第一矩陣點(diǎn)坐標(biāo)為原點(diǎn),以矩陣的第一行為x軸,以矩陣的第一列為y軸建立直角坐標(biāo)系。利用MATLAB自帶corner函數(shù)計(jì)算菱形四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)A(a1,a2),B(b1,b2),C(c1,c2),D(d1,d2),機(jī)械手可以根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)抓取零件,將未在標(biāo)準(zhǔn)位置上的零件移動(dòng)到與標(biāo)準(zhǔn)位置角點(diǎn)一致的位置上。

2? 模型求解

在本模型中我們利用了MATLAB中自帶的corner函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行角點(diǎn)的求解。計(jì)算圖像中的角點(diǎn)首先要計(jì)算出它的灰度變化率。其函數(shù)及展開(kāi)式如下:

把W(x,y)和矩陣結(jié)合起來(lái),用一個(gè)新的符號(hào)Z來(lái)表示,便可將原始公式轉(zhuǎn)化成如下形式:

矩陣Z的兩個(gè)特征向量l1和l2與矩陣Z的主曲率成正比。它利用l1、l2來(lái)表征變化最快和最慢的兩個(gè)方向。若兩個(gè)都很大就是角點(diǎn),一個(gè)大一個(gè)小就是邊緣,兩個(gè)都小就是在變化緩慢的圖像區(qū)域[3]。

但是解特征向量需要比較多的計(jì)算量,且兩個(gè)特征值的和等于矩陣Z的跡,兩個(gè)特征值的積等于矩陣Z的行列式。所以用如下式子來(lái)判定角點(diǎn)質(zhì)量(k常取0.04-0.06)。

具體算法實(shí)現(xiàn)如下:

第一步:對(duì)每一像素點(diǎn)計(jì)算相關(guān)矩陣。

第二步:計(jì)算每像素點(diǎn)的Harris 角點(diǎn)響應(yīng)。

第三步:在W×W范圍內(nèi)尋找極大值點(diǎn),若它的角點(diǎn)響應(yīng)大于閥值,則視為角點(diǎn):根據(jù)以上算法,分別求出的標(biāo)準(zhǔn)零件與待抓取零件角點(diǎn)以及其坐標(biāo)。

3? 結(jié)語(yǔ)

可得到帶抓取零件角點(diǎn)坐標(biāo)A1(25,87),B1(42,49),C1(54,105),D1(70,76)以及標(biāo)準(zhǔn)位置角點(diǎn)坐標(biāo)為A(38,35),B(66,18),C(55,64),D(83,46),再根據(jù)得到的待抓取零件角點(diǎn)的四個(gè)坐標(biāo),機(jī)械手即可移動(dòng)到指定位置抓取。為了在運(yùn)算過(guò)程中減少時(shí)間,我們對(duì)原有圖進(jìn)行了縮放,因此待抓取零件和標(biāo)準(zhǔn)零件角點(diǎn)位置應(yīng)擴(kuò)大為原來(lái)的5倍。機(jī)械手可以根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)抓取零件,將其放置標(biāo)準(zhǔn)位置零件的角點(diǎn)相同的位置上。

參考文獻(xiàn)

[1] 國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)《中國(guó)制造2025》的通知[A].中國(guó)農(nóng)機(jī)工業(yè)協(xié)會(huì)風(fēng)能設(shè)備分會(huì)《風(fēng)能產(chǎn)業(yè)》(2015年第8期)[C].2015:14.

[2] 百度百科.“機(jī)器視覺(jué)技術(shù)”詞條[EB/OL].https://baike.baidu.com/item/機(jī)器視覺(jué)技術(shù)/5685545.

[3] 張麗鵬,顧寄南,丁衛(wèi).基于MATLAB圖像處理的齒輪中心定位[J].工具技術(shù),2016,50(12):86-88.

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