工件定位方法、标准点确定方法、装置及设备制造方法及图纸

技术编号:21202020 阅读:76 留言:0更新日期:2019-05-25 01:51
本申请实施例提供一种工件定位方法、标准点确定方法、装置及设备。其中,工件定位方法包括如下的步骤:基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。本申请实施例提供的技术方案,能够极大的优化算法资源,进而提高定位速度,且定位准确度高。

Workpiece positioning method, standard point determination method, device and equipment

The embodiment of the application provides a workpiece positioning method, a standard point determination method, a device and a device. The workpiece location method includes the following steps: determining the image area of the workpiece based on the workbench image with the workpiece image; extracting multiple feature points from the pixel blocks within the image area of the workbench image; searching for standard points matching with the multiple feature points to form multiple feature point pairs in multiple standard points; and according to the multiple features. Point pairs are used to determine the position and posture of the workpiece. The technical scheme provided in the embodiment of this application can greatly optimize the resources of the optimization algorithm, thereby improving the positioning speed and high positioning accuracy.

【技术实现步骤摘要】
工件定位方法、标准点确定方法、装置及设备技术邻域本申请涉及计算机技术邻域,尤其涉及一种工件定位方法、标准点确定方法、装置及设备。
技术介绍
随着制造自动化的发展,越来越多的制造类公司都在考虑采用机械代替人工。而在许多场景中,需要机械进行工件的抓取和放置等操作,这就需要获取工件的位姿。为了适应生产线设备上复杂的工况,视觉定位被广泛应用到生产线设备。但是在复杂的工况中,会涉及到旋转角度、平移等变换,致使现有视觉定位的准确度并不高,所以如何对流水线的工件进行准确定位是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种解决或部分解决上述问题的工件定位方法、标准点确定方法、装置及设备。在本申请的一个实施例中,提供了一种工件定位方法。该方法包括:基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。在本申请的另一个实施例中,提供了一种标准点确定方法。该方法包括:获取有工件影像的模板图像;根据所述模板图像,构建第二图像金字塔;结合所述模板图像中的深度图,在所述第二图像金字塔的各层进行特征点提取,得到用于进行特征匹配的多个标准点。在本申请的又一个实施例中,提供了一种工件定位装置。该工件定位装置包括:存储器及处理器;其中,所述存储器,用于存储程序;所述处理器,与所述存储器耦合,用于执行所述存储器中存储的所述程序,以用于:基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。在本申请的又一个实施例中,提供了一种标准点确定装置。该标准点确定装置包括:存储器及处理器;其中,所述存储器,用于存储程序;所述处理器,与所述存储器耦合,用于执行所述存储器中存储的所述程序,以用于:获取有工件影像的模板图像;根据所述模板图像,构建第二图像金字塔;结合所述模板图像中的深度图,在所述第二图像金字塔的各层进行特征点提取,得到用于进行特征匹配的多个标准点。在本申请的又一个实施例中,提供了一种生产线设备。该生产线设备包括:工作台;摄像头,设置在所述工作台的上方,以用于采集所述工作台的图像;以及工件定位装置,包括存储器及处理器;其中,所述存储器,用于存储程序;所述处理器,与所述存储器耦合,用于执行所述存储器中存储的所述程序,以用于基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。本申请实施例提供的一个技术方案,先确定工件的影像区域,以实现粗定位;再从影像区域内的像素块中提取特征点,在多个标准点中找到与各特征点匹配的标准点后,即可根据多对匹配的特征点和标准点确定出工件的位姿,进而完成对工件的精定位;采用本实施例提供的技术方案,能够极大的优化算法资源,进而提高定位速度,且定位准确度高。本申请实施例提供了另一个技术方案,结合深度图在第二图像金字塔的各层进行特征点提取以得到多个标准点;这些标准点的提取过程中因结合了深度图,使得标准点中融合有深度信息,有助于提高后续特征匹配的准确性,更有利于得到精确的定位位姿。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本邻域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一实施例提供的工件定位方法的流程示意图;图2为本申请实施例提供的角点提取过程的原理性示图;图3为本申请实施例提供的特征点对的示意图;图4为本申请一实施例提供的标准点确定方法的流程示意图;图5为本申请一实施例提供的工件定位装置的结构示意图;图6为本申请一实施例提供的生成线设备的结构示意图。具体实施方式视觉定位主要是依靠相机获取图像,通过图像处理技术获得工件的位姿。目前,工件定位主要应用模板匹配算法在图片中定位工件。模板匹配算法对简单的平移变换是可以准确定位出的,但在复杂的工况中,还会出现旋转变换。工件发生了旋转,如再采用模板匹配算法,是无法准确定位出工件的位姿。为此,本申请提供了如下各实施例以解决或部分解决现有技术存在的问题。为了使本技术邻域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本申请的说明书、权利要求书及上述附图中描述的一些流程中,包含了按照特定顺序出现的多个操作,这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行。操作的序号如101、102等,仅仅是用于区分各个不同的操作,序号本身不代表任何的执行顺序。另外,这些流程可以包括更多或更少的操作,并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是,本文中的“第一”、“第二”等描述,是用于区分不同的消息、设备、模块等,不代表先后顺序,也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。另外,下述实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本邻域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。图1示出了本申请一实施例提供的工件定位方法的流程示意图。如图1所示,所述方法包括:101、基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域。102、从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点。103、在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对。104、根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。上述101中,所述工作台图像可包含深度图和/或彩色图。工作台图像可通过深度摄像头,如单目摄像头、双目摄像头或RGB-D相机等采集。深度图类似于灰度图像,每个像素值是传感器(即深度摄像头)距离物体的实际距离,0值通常表示深度值不能确定,即黑色;像素越白表示距离越远。在一种可实现的技术方案中,所述工作台图像包含有深度图,相应的,上述“基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域”,可具体采用如下步骤实现:1011、获取无工件影像的工作台深度图;1012、将所述深度图与所述工作台深度图进行像素比对;1013、根据比对结果,确定所述工件的影像区域。其中,上述1012中“将所述深度图与所述工作台深度图进行像素比对”,可具体为:将所述深度图与所述工作台深度图进行像素相减计算,得到深度差作为比对结果。具体的,深度差大的区域即为本实施例中要确定的影像区域。当工作台图像包含有深度图和彩色图时,上述102“从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点”,的一种可实现的方案可包括如下步骤:1021、对所述彩色图的所述影像区域内的第一像素块进行灰度化处理;1022、根据灰度化处理后的所述第一像素块及所述深度图的所述影像区域内的第二像素块,构建第一图像金字塔;1023、对所述第一图像金字本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工件定位方法,其特征在于,包括:基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。

【技术特征摘要】
1.一种工件定位方法,其特征在于,包括:基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域;从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点;在多个标准点中,查找分别与所述多个特征点匹配的标准点组成多个特征点对;根据所述多个特征点对,确定所述工件的位姿。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述工作台图像包含深度图;以及基于有工件影像的工作台图像,确定所述工件的影像区域,包括:获取无工件影像的工作台深度图;将所述深度图与所述工作台深度图进行像素相减计算,得到深度差作为比对结果;根据比对结果,确定所述工件的影像区域。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述工作台图像包括:深度图和彩色图;以及从所述工作台图像的所述影像区域内的像素块中,提取多个特征点,包括:对所述彩色图的所述影像区域内的第一像素块进行灰度化处理;根据灰度化处理后的所述第一像素块及所述深度图的所述影像区域内的第二像素块,构建第一图像金字塔;对所述第一图像金字塔进行特征提取,得到所述多个特征点。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述第一图像金字塔进行特征提取,得到所述多个特征点,包括:在所述第一图像金字塔的各层进行角点提取,并为各角点选取多个邻域像素点;根据各角点对应的多个邻域像素点的像素及深度,确定各角点的描述子;其中,特征点包括角点及对应的描述子。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,从所述第一图像金字塔的第一层提取出第一角点;以及根据第一角点对应的多个邻域像素点的像素及深度,确定第一角点对应的描述子,包括:获取所述第一角点的第一像素及第一深度;将所述多个邻域像素点中像素大于或等于所述第一像素的邻域像素点,用第一数值进行描述;将所述多个邻域像素点中像素小于所述第一像素的邻域像素点,用第二数值进行描述;将所述多个邻域像素点中深度大于或等于第一深度的邻域像素点,用第三数值进行描述;将所述多个邻域像素点中深度小于第一深度的邻域像素点,用第四数值进行描述;基于所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值及所述第四数值,确定所述第一角点...

【专利技术属性】
技术研发人员:李保明邹李兵戴天荣
申请(专利权)人:歌尔股份有限公司
类型:发明
国别省市:山东,37

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