一种角点定位方法及装置制造方法及图纸

本申请提供的角点定位方法及装置，首先对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点，然后将多个边缘像素点按预设规则划分在两个拟合区域中，在每个拟合区域中对各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到两条拟合直线，最后计算两条拟合直线的交点，即可得到角点坐标，因此进行图像匹配时，能够精确定位出需要的角点位置，无需人工预先设置偏移量，不仅减少人工的操作，更大大提升了角点定位和图像匹配的准确度，从而提升机构的系统精度。

【技术实现步骤摘要】
一种角点定位方法及装置
本申请涉及一种角点定位方法及装置。
技术介绍
目前，图像匹配通常是用一个较小的图像作为模板图像，将模板图像与目标图像进行比较，以确定在目标图像中是否存在与该模板相同或相似的区域。当有相同或相似的区域存在时，可通过与模板图像匹配，确定出这些相同或相似区域的位置并对这些区域进行提取。通常，将图像匹配所提取得到的位置坐标通过仿射变换映射到机器坐标系中，控制机构的运动。因此，匹配精度会影响到机床的运动精度。在某些对位、贴合的场景中，例如手机屏幕的贴合过程中，由于加工物体小，并且通常贴合的要求达到0.1mm的精度，精度要求较高，这就要求在匹配位置时要足够精确，才能准确地控制机构的运动，提升系统的精度。在将目标图像和模板进行精确匹配时，现有技术常通常的做法是通过定位出感兴趣区域(ROI)的位置坐标，得到目标图像与模板的对应位置。现有技术在定位感兴趣区域的位置时，一般通过摄像机实时取像，获得待加工工件的位置信息，然后通过图像匹配，获得位姿信息。目前，常用的匹配方法分为两种：基于灰度进行匹配和基于特征进行匹配。但这两种方法在匹配后仅能获得感兴趣区域的中心的坐标，无法直接获得待匹配的角点坐标。若想获得角点坐标，需要在感兴趣区域的中心的坐标的基础上，加上一个预先设置的偏移量，而偏移量的设置基本依赖于人工设置，因此影响了图像匹配的准确度，大大降低了机构的系统精度。
技术实现思路
本申请提供一种角点定位方法及装置，可以准确定位角点位置以及进行图像匹配。根据本申请的第一方面，本申请提供一种角点定位方法，包括：对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点；将所述多个边缘像素点按照预设规则划分在两个拟合区域中；根据每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线；计算所述两个拟合区域的拟合直线的交点，得到角点坐标。可选的，所述对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测之前包括：将模板图像在目标图像上进行粗匹配，得到感兴趣区域。可选的，所述将模板图像在目标图像上进行粗匹配，得到感兴趣区域包括：计算所述目标图像各像素点的归一化相关系数；将所述目标图像的像素点按照与其对应的所述归一化相关系数，从大到小进行排序；选取目标图像上排序在前的预设个数的像素点作为感兴趣区域。可选的，所述对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点包括：对所述目标图像上的感兴趣区域进行滤波处理；计算所述感兴趣区域上各个像素点的灰度梯度值；将所述感兴趣区域上若干个相邻的像素点作为一个邻域，选取每个邻域中灰度梯度值最大的像素点，得到备选像素点；从所述备选像素点中选择梯度值大于最小阈值同时小于最大阈值的像素点，作为边缘像素点。可选的，所述根据每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线包括：选择所述拟合区域中的任意两个边缘像素点，连接成一直线；选择所述拟合区域中的第三个边缘像素点，作为数据点，计算所述数据点与所述直线的距离；判断所述距离是否小于距离阈值，若是，则将所述数据点作为局内点；判断是否遍历该拟合区域中所有像素点，若是，则计算所述局内点的个数与所述拟合区域中的数据点的个数的比例；判断所述比例是否大于比例阈值，若是，则判断所述数据点的选择次数是否小于阈值，若是，则采用最小二乘法对所述局内点进行直线拟合，得到拟合直线。根据本申请的第二方面，提供一种角点定位装置，包括边缘检测单元，用于对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点；划分单元，用于将所述边缘检测单元获取到的所述多个边缘像素点按照预设规则划分在两个拟合区域中；线性拟合单元，用于根据所述划分单元划分得到的每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线；角点确定单元，用于计算所述线性拟合单元得到的两个拟合区域的拟合直线的交点，得到角点坐标。可选的，还包括：粗匹配单元，用于在所述边缘检测单元进行检测前，将模板图像在目标图像上进行粗匹配，得到感兴趣区域。可选的，所述粗匹配单元具体包括：相似性计算模块，用于计算所述目标图像各像素点的归一化相关系数；排序模块，用于将所述目标图像的像素点按照与其对应的所述归一化相关系数，从大到小进行排序；选取模块，用于选取目标图像上排序在前的预设个数的像素点作为感兴趣区域。可选的，所述边缘检测单元具体包括：滤波处理模块，用于对所述目标图像上的感兴趣区域进行滤波处理；梯度值计算模块，用于计算所述感兴趣区域上各个像素点的灰度梯度值；非极大值抑制模块，用于将所述感兴趣区域上若干个相邻的像素点作为一个邻域，选取每个邻域中灰度梯度值最大的像素点，得到备选像素点；选择模块，用于从所述备选像素点中选择梯度值大于最小阈值同时小于最大阈值的像素点，作为边缘像素点。可选的，所述线性拟合单元具体包括：第一选择模块，用于选择所述拟合区域中的任意两个边缘像素点，连接成一直线；第二选择模块，用于选择所述拟合区域中的第三个边缘像素点，作为数据点；距离计算模块，用于计算所述数据点与所述直线的距离；距离判断模块，用于判断所述距离是否小于距离阈值；第三选择模块，用于在所述阈值判断模块判断结果为是时，选择所述数据点作为局内点；遍历判断模块，用于判断是否遍历该拟合区域中所有像素点；比例计算模块，用于在所述遍历判断模块判断结果为是时，计算所述局内点的个数与所述拟合区域中的数据点的个数的比例；比例判断模块，用于判断所述比例计算模块计算出的所述比例是否大于比例阈值；次数判断模块，用于在所述比例判断单元判断结果为是时，判断所述数据点的选择次数是否小于次数阈值；直线拟合模块，用于在所述次数判断模块的判断结果为是时，采用最小二乘法对所述局内点进行直线拟合，得到拟合直线。本申请提供的角点定位方法及装置，首先对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点，然后将多个边缘像素点按预设规则划分在两个拟合区域中，在每个拟合区域中对各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到两条拟合直线，最后计算两条拟合直线的交点，即可得到角点坐标，因此进行图像匹配时，能够精确定位出需要的角点位置，无需人工预先设置偏移量，不仅减少人工的操作，更大大提升了角点定位和图像匹配的准确度，从而提升机构的系统精度。附图说明图1为本专利技术实施例的方法流程图；图2为本专利技术实施例方法的边缘检测步骤的流程图；图3为本专利技术实施例方法的拟合区域划分步骤的流程图；图4a为本专利技术实施例方法的另一种拟合区域划分步骤的示意图；图4b为图4a的划分步骤的过程示意图；图5为本专利技术实施例方法的线性拟合步骤的流程图；图6本专利技术实施例方法的另一种流程图；图7本专利技术实施例方法的粗匹配步骤的流程图；图8为专利技术实施例的装置结构示意图；图9为专利技术实施例的另一种装置结构示意图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。在本申请实施例中，提供一种角点定位方法及装置，可以准确定位角点位置以及进行图像匹配。实施例一：请参考图1，图1为本专利技术实施例一的方法流程图。如图1所示，一种角点定位方法，可以包括以下步骤：101、对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点。一个实施例中，如图2所示，步骤101具体可以包括以下步骤：10本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种角点定位方法，其特征在于，包括：对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点；将所述多个边缘像素点按照预设规则划分在两个拟合区域中；根据每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线；计算所述两个拟合区域的拟合直线的交点，得到角点坐标。

【技术特征摘要】
1.一种角点定位方法，其特征在于，包括：对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点；将所述多个边缘像素点按照预设规则划分在两个拟合区域中；其中，所述预设规则，包括：在模板学习时，设置待匹配区域以及分割区域，并保存其相对位置关系，在模板匹配时，匹配出待匹配区域，然后根据预设的相对位置关系计算出分割区域的中心点，将所述中心点分别与待匹配区域的左上端点和右上端点连接作为分割线，计算对角线两侧所包含的边缘像素点的数目的比值，若比值等于或接近1，则沿该对角线方向分割，否则，沿另一对角线方向进行分割；或者，在模板学习时，设置模板待匹配区域、干扰去除区域以及靶标，并保存其相对位置关系，进行模板匹配时，匹配出待匹配区域位置，根据预设的相对位置关系去除干扰区域，连接靶标位置及干扰去除区域右下端点作为分割线；根据每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线；计算所述两个拟合区域的拟合直线的交点，得到角点坐标；所述根据每个所述拟合区域中的各个边缘像素点的坐标进行线性拟合，得到每个拟合区域的拟合直线，包括：选择所述拟合区域中的任意两个边缘像素点，连接成一直线；选择所述拟合区域中的第三个边缘像素点，作为数据点，计算所述数据点与所述直线的距离；判断所述距离是否小于距离阈值，若是，则将所述数据点作为局内点；判断是否遍历该拟合区域中所有像素点，若是，则计算所述局内点的个数与所述拟合区域中的数据点的个数的比例；判断所述比例是否大于比例阈值，若是，则判断所述数据点的选择次数是否小于阈值，若是，则采用最小二乘法对所述局内点进行直线拟合，得到拟合直线。2.如权利要求1所述的角点定位方法，其特征在于，所述对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测之前包括：将模板图像在目标图像上进行粗匹配，得到感兴趣区域。3.如权利要求2所述的角点定位方法，其特征在于，所述将模板图像在目标图像上进行粗匹配，得到感兴趣区域包括：计算所述目标图像各像素点的归一化相关系数；将所述目标图像的像素点按照与其对应的所述归一化相关系数，从大到小进行排序；选取目标图像上排序在前的预设个数的像素点作为感兴趣区域。4.如权利要求1-3中任意一项所述的角点定位方法，其特征在于，所述对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点包括：对所述目标图像上的感兴趣区域进行滤波处理；计算所述感兴趣区域上各个像素点的灰度梯度值；将所述感兴趣区域上若干个相邻的像素点作为一个邻域，选取每个邻域中灰度梯度值最大的像素点，得到备选像素点；从所述备选像素点中选择梯度值大于最小阈值同时小于最大阈值的像素点，作为边缘像素点。5.一种角点定位装置，其特征在于，包括：边缘检测单元，用于对目标图像上的感兴趣区域进行边缘检测，获取多个边缘像素点；划分单元，用于将所述边缘检测单元获取到的所述多个边缘像素点按照预设规则划分在两个拟合区域中；其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，康智远，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44