一种机器视觉识别系统及其实现方法技术方案

一种机器视觉识别系统的实现方法及系统，其用于定位一元件，该元件为一产品或产品上的特定区域，包括以下步骤：a)将符合精度要求的一相机芯片以及一镜头组合形成一相机模组；b)提供一光源，使得所述相机模组可识别到所述元件；c)获取位于基准位置时的所述元件的一注册图像R0中的一特征区域A0以及一特定点U0的坐标(x0,y0)；d)获取位于待定位置时的所述元件的一图像R1中的一特征区域A1以及一特定点U1的坐标(x1,y1)；e)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1坐标(x1,y1)，获得位于待定位置的所述元件相对于基准位置的偏差。

【技术实现步骤摘要】
一种机器视觉识别系统及其实现方法
本专利技术涉及机器视觉领域，尤其涉及一种机器视觉识别系统以及其实现方法。
技术介绍
随着自动化设备的快速发展，很多高精度的自动化设备需要用到机器视觉来辅助电机定位。对于手机摄像模组产业更是如此，其产品小，各个部件更小，如果需要自动化组装，并完成性能测试，单单靠机械轴和电机的精度无法达到要求，所以需要用到机器视觉的识别辅助。在自动设备中，要依赖机器视觉实现对产品的自动化操作，必须要实现对产品上特定位置的识别与定位，然后才能对产品进行相关的操作。以自动调焦机为例，在对摄像模组进行调焦时，需要将调焦手轮准确地插入到摄像模组端面的花瓣槽进行调焦。因此如何通过机器视觉识别到花瓣槽的准确位置是非常关键的。通过机器视觉的执行机构，可以确定调焦手轮的位置，接下来的就是如何准确确定花瓣槽的中心坐标。另外，定位摄像机模组端面上的通光孔也是及其重要的，虽然一般情况下通光孔与花瓣槽之间的相对位置的固定的，但是也不能避免在实际生产中，通光孔与花瓣槽之间的位置发生微小的偏移，这时就需要利用机器视觉识别通光孔的准确位置。目前实现识别的方法如下：首先是获得到相对较好的图像，从中找到需要的特征，并经过一定的换算即可以得到需要的结果。所以能拍摄到相对较好的图片是很重要的一步，目前市场上的整套智能相机普遍是通用性视觉，在某些特定的场合时，无法直接应用，需要首先进行调试。但是试调比较复杂而且价格昂贵。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于提供一种机器视觉识别系统的实现方法，该方法可以根据实际的需要自主选择符合要求的相机芯片与镜头，使得机器视觉识别系统的成本比使用整套智能相机时的成本降低了。本专利技术的另一个目的在于提供一种机器视觉识别系统的实现方法，该方法用于识别位于一设备上具有特定形状的一产品或者该产品上某一具有特定形状的区域，并且获得识别到的该产品或该特定区域的具体坐标信息，得以使设备对该产品或该特定区域进行相应的操作。本专利技术的另一个目的在于提供一种机器视觉识别系统的实现方法，该方法通过一相机模块获取图像，并通过相应的视觉软件完成对产品或特定区域的识别与定位。本专利技术的另一个目的在于提供一种机器视觉识别系统的实现方法，该方法通过确定一基准位置，来获取待定位的产品或特定区域相对于该基准位置的偏差，从而实现对批量产品的快速定位，在放置产品时，产品通常会相对于基准位置发生微小的偏差，因此只需要相对于该基准位置进行微调即可以实现对产品的准确操作。本专利技术的另一个目的在于提供一种机器视觉识别系统的实现方法，该方法可用于自动调焦机中，实现对摄像模组的花瓣槽和/或通光孔的识别与定位，得以使调焦手轮根据花瓣槽的位置定位并插入到花瓣槽中，对摄像模组进行调焦。本专利技术的另一个目的在于提供一种机器视觉识别系统，该系统包括一相机模块，一光源以及一计算机控制系统，通过计算机控制系统的一识别软件处理相机模块获得的图像，从而实现对产品的定位以及对产品上特征区域的定位。本专利技术的另一个目的在于提供一种利用上述机器视觉识别系统对一产品或产品上的一特定区域进行定位的方法。为达到以上目的，本专利技术提供一种机器视觉识别系统的实现方法，所述方法用于定位一元件，所述元件为一产品或所述产品上的一特定区域，所述方法包括以下步骤：a)将符合精度要求的一相机芯片以及一镜头组合形成一相机模组，所述相机模组用于获取图像；b)提供一光源，使得所述相机模组可识别到所述元件；c)获取位于基准位置时的所述元件的一注册图像R0中的一特征区域A0以及一特定点U0的坐标(x0,y0)；d)获取位于待定位置时的所述元件的图像R1中的一特征区域A1以及一特定点U1的坐标(x1,y1)；e)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1坐标(x1,y1)，获得位于待定位置的所述元件相对于基准位置的偏差。优选地，在步骤a)中，根据(H/C)×(V/C)计算出需要的相机芯片的像素，其中V为景物垂向尺寸，H为景物的横向尺寸，C为所述机器视觉识别系统需要的精度，根据计算出的像素选出像素相近的相机芯片，得到相机芯片的尺寸h×v，其中v为相机芯片的垂直尺寸，h为相机芯片的横向尺寸，然后根据公式f＝v·D/V，f＝h·D/H进行镜头的选型，其中f为镜头焦距，D为镜头至景物的距离即物距。优选地，在步骤c)中，首先通过所述相机模组获取所述注册图像R0，然后将所述注册图像R0的信息输入一计算机控制系统，所述计算机控制系统提供一识别软件，利用所述识别软件从所述注册图像R0中提取所述特征区域A0以及所述特定点U0的坐标(x0,y0)。优选地，在步骤c)中，所述识别软件利用blob技术或模板匹配的方法提取所述特征区域A0。优选地，当所述元件的形状接近圆形时，在步骤c)中，所述识别软件利用blob技术提取所述特征区域A0以及特定点U0时，首先分割搜索范围ROI；然后对所述范围ROI进行阈值分割，分割出若干的连通区域；对这些连通域进行搜索，当面积和特征与所述元件的形状具有一定的相似度时，将此连通区域Region提取出来；对所述连通区域Region进行亚像素点的边缘检测，得到若干边缘Edges；对所述边缘Edges进行最小二乘法的圆拟合，得到一个圆，计算该圆的半径和圆心坐标(x0,y0)，得到的圆心坐标即为所述特定点U0的坐标。优选地，在步骤d)中，首先通过所述相机模组获取所述图像R1，然后将所述图像R1的信息输入计算机控制系统，所述计算机控制系统提供一识别软件，利用所述识别软件从所述图像R1中提取所述特征区域A1以及所述特定点U1的坐标(x1,y1)。优选地，在步骤d)中，所述识别软件利用blob技术或模板匹配的方法提取所述特征区域A1。优选地，当所述元件的形状接近圆形时，在步骤d)中，所述识别软件利用blob技术提取所述特征区域A1以及特定点U1时，首先分割搜索范围ROI；然后对所述范围ROI进行阈值分割，分割出若干的连通区域；对这些连通域进行搜索，当面积和特征与所述元件的形状具有一定的相似度时，将此连通区域Region提取出来；对所述连通区域Region进行亚像素点的边缘检测，得到若干边缘Edges；对所述边缘Edges进行最小二乘法的圆拟合，得到一个圆，计算该圆的半径和圆心坐标(x1,y1)，得到的圆心坐标即为所述特定点U1的坐标。优选地，在步骤e)中，根据公式：计算所述元件的偏差。本专利技术还提供一种机器视觉识别系统的实现方法，所述方法用于定位一元件，所述元件为一产品或所述产品上的一特定区域，所述方法包括以下步骤：A)提供一相机模块用于获取图像，一光源用于对所述相机的拍摄区域进行照明，以及一计算机控制系统用于接收所述相机模块获取的图像；B)将一注册图像R0中的所述元件的区域即一特征区域A0，以及所述特征区域A0内的一特定点U0的坐标(x0,y0)储存于所述计算机控制系统中；C)通过所述相机模块获取位于待定位置的所述元件的一图像R1，将所述图像R1信息输入所述计算机控制系统，利用所述计算机控制系统的一识别软件从所述图像R1中提取所述元件的区域即一特征区域A1，并获得所述特征区域A1内的一特定点U1坐标(x1,y1)；D)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1坐标(x1,y1)，获得位于待定位本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器视觉识别系统的实现方法，所述方法用于定位一元件，所述元件为一产品或所述产品上的一特定区域，其特征在于，所述方法包括以下步骤：a)将符合精度要求的一相机芯片以及一镜头组合形成一相机模组；b)提供一光源，使得所述相机模组可识别到所述元件；c)获取位于基准位置时的所述元件的一注册图像R0中的一特征区域A0以及一特定点U0的坐标(x0,y0)；d)获取位于待定位置时的所述元件的一图像R1中的一特征区域A1以及一特定点U1的坐标(x1,y1)；e)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1的坐标(x1,y1)，获得位于待定位置的所述元件相对于基准位置的偏差。

【技术特征摘要】
1.一种机器视觉识别系统的实现方法，所述方法用于定位一元件，所述元件为一产品或所述产品上的一特定区域，其特征在于，所述方法包括以下步骤：a)将符合精度要求的一相机芯片以及一镜头组合形成一相机模组；b)提供一光源，使得所述相机模组可识别到所述元件；c)获取位于基准位置时的所述元件的一注册图像R0中的一特征区域A0以及一特定点U0的坐标(x0,y0)；d)获取位于待定位置时的所述元件的一图像R1中的一特征区域A1以及一特定点U1的坐标(x1,y1)；e)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1的坐标(x1,y1)，获得位于待定位置的所述元件相对于基准位置的偏差。2.如权利要求1所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤a)中，根据(H/C)×(V/C)计算出需要的相机芯片的像素，其中V为景物垂向尺寸，H为景物的横向尺寸，C为所述机器视觉识别系统需要的精度，根据计算出的像素选出像素相近的相机芯片，得到相机芯片的尺寸h×v，其中v为相机芯片的垂直尺寸，h为相机芯片的横向尺寸，然后根据公式f＝v·D/V，f＝h·D/H进行镜头的选型，其中f为镜头焦距，D为镜头至景物的距离即物距。3.如权利要求1所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤c)中，首先通过所述相机模组获取所述注册图像R0，然后将所述注册图像R0的信息输入一计算机控制系统，所述计算机控制系统提供一识别软件，利用所述识别软件从所述注册图像R0中提取所述特征区域A0以及所述特定点U0的坐标(x0,y0)。4.如权利要求3所述的机器视觉识别系统的实现方法，在步骤c)中，所述识别软件利用blob技术或模板匹配的方法提取所述特征区域A0。5.如权利要求3所述的机器视觉识别系统的实现方法，在步骤c)中，当所述元件的形状接近圆形时，所述识别软件利用blob技术提取所述特征区域A0以及特定点U0时，首先分割搜索范围ROI；然后对所述范围ROI进行阈值分割，分割出若干的连通区域；对这些连通域进行搜索，当面积和特征与所述元件的形状具有一定的相似度时，将此连通区域Region提取出来；对所述连通区域Region进行亚像素点的边缘检测，得到若干边缘Edges；对所述边缘Edges进行最小二乘法的圆拟合，得到一个圆，计算该圆的半径和圆心坐标(x0,y0)，得到的圆心坐标即为所述特定点U0的坐标。6.如权利要求1或3所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中在步骤d)中，首先通过所述相机模组获取所述图像R1，然后将所述图像R1的信息输入计算机控制系统，所述计算机控制系统提供一识别软件，利用所述识别软件从所述图像R1中提取所述特征区域A1以及所述特定点U1的坐标(x1,y1)。7.如权利要求6所述的机器视觉识别系统的实现方法，在步骤d)中，所述识别软件利用blob技术或模板匹配的方法提取所述特征区域A1。8.如权利要求6所述的机器视觉识别系统的实现方法，在步骤d)中，当所述元件的形状接近圆形时，所述识别软件利用blob技术提取所述特征区域A1以及特定点U1时，首先分割搜索范围ROI；然后对所述范围ROI进行阈值分割，分割出若干的连通区域；对这些连通域进行搜索，当面积和特征与所述元件的形状具有一定的相似度时，将此连通区域Region提取出来；对所述连通区域Region进行亚像素点的边缘检测，得到若干边缘Edges；对所述边缘Edges进行最小二乘法的圆拟合，得到一个圆，计算该圆的半径r和圆心坐标(x1,y1)，得到的圆心坐标即为所述特定点U1的坐标。9.如权利要求1所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤e)中，根据公式：计算所述元件的偏差。10.一种机器视觉识别系统的实现方法，所述方法用于定位一元件，所述元件为一产品或所述产品上的一特定区域，所述方法包括以下步骤：A)提供一相机模块用于获取图像，一光源用于对所述相机的拍摄区域进行照明，以及一计算机控制系统用于接收所述相机模块获取的图像；B)将一注册图像R0中的所述元件的区域即一特征区域A0，以及所述特征区域A0内的一特定点U0的坐标(x0,y0)储存于所述计算机控制系统中；C)通过所述相机模块获取位于待定位置的所述元件的一图像R1，将所述图像R1信息输入所述计算机控制系统，利用所述计算机控制系统的一识别软件从所述图像R1中提取所述元件的区域即一特征区域A1，并获得所述特征区域A1内的一特定点U1坐标(x1,y1)；D)利用所述特定点U0的坐标(x0,y0)和所述特定点U1坐标(x1,y1)，获得位于待定位置的所述元件相对于基准位置的偏差。11.如权利要求10所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤A)中，所述相机模块根据所述元件的尺寸以及所述元件与相机之间的物距，选择符合精度要求的一相机芯片以及符合焦距要求的一镜头。12.如权利要求11所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤B)中，所述注册图像R0为所述元件位于基准位置时获取的图像，所述特征区域A0与所述特定点U0通过所述计算机控制系统的识别软件获取。13.如权利要求12所述的机器视觉识别系统的实现方法，其中，在步骤B)中，所述识别软件利...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴林哲，诸庆，
申请(专利权)人：宁波舜宇光电信息有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33