用于识别机器视觉系统的视野中的已知对象的方法技术方案

一种用于识别三维(3D)视觉系统的视野中的已知对象的方法，包括捕获视野的位图图像文件以及执行第一特征提取以产生包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征。基于包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征，识别缩减的搜索空间。执行位图图像文件的第二特征提取，以辨识几何特征，所述几何特征包括视角特征直方图和形状函数的集合。将外观特征和几何特征与缩减的搜索空间的内容融合。将融合的外观特征、几何特征和缩减的搜索空间的内容与多个已知对象的多个预定的局部视图比较，以识别已知对象中的一个。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及机器视觉系统和用于识别感兴趣的对象的方法。
技术介绍
计算机视觉是这样的科学学科，其制造能“看”的机器，从而机器可以从图像提取信息，并基于提取的信息执行某任务或解决某问题。图像数据可以采用多种形式，比如静态图像、视频、来自多个摄像头的视图、或来自医学扫描仪的多维度数据。已知的机器人感知系统通过构建特定的光照条件、构造观察条件和开发过程配置而实现期望的性能和可靠性。在较窄的条件范围下(仅在实际条件的子集中工作)他们是灵活的，且可能由于周围环境中的微小改变而发生故障。另外，已知系统和相关技术的处理速度不足以进行有效率的实时处理。当引入更宽的灵活性且通过严酷地构造域(domain)而被使得强健地(robustly)工作时，Turnkey商业机器视觉系统可能很慢。例如，进行在大的视野(FOV)下搜索占据FOV的5-10％的未知取向的对象会花费若干秒或更多。当搜索正/后/侧视图以精确地发现对象位置和姿态时，更加复杂。此外，与构造用于机器人材料传输的已知自动化方案的环境相关的、以及与处理应用(handling applications)相关联的费用可以是与机器人装置相关的费用的三倍至本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于识别机器视觉系统的视野中的已知对象的方法，包括：采用机器视觉系统，捕获视野的位图图像文件；执行位图图像文件的第一特征提取，以产生包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征；基于包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征，识别缩减的搜索空间；执行位图图像文件的第二特征提取，以辨识几何特征，所述几何特征包括视角特征直方图和与之相关联的形状函数的集合；将外观特征和几何特征与缩减的搜索空间的内容融合；将融合的外观特征、几何特征和缩减的搜索空间的内容与多个已知对象的多个预定的局部视图比较；和通过控制器，基于所述比较而识别已知对象中的一个。

【技术特征摘要】
2015.02.04 US 14/614,0141.一种用于识别机器视觉系统的视野中的已知对象的方法，包括：采用机器视觉系统，捕获视野的位图图像文件；执行位图图像文件的第一特征提取，以产生包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征；基于包括颜色直方图和边缘方向直方图的外观特征，识别缩减的搜索空间；执行位图图像文件的第二特征提取，以辨识几何特征，所述几何特征包括视角特征直方图和与之相关联的形状函数的集合；将外观特征和几何特征与缩减的搜索空间的内容融合；将融合的外观特征、几何特征和缩减的搜索空间的内容与多个已知对象的多个预定的局部视图比较；和通过控制器，基于所述比较而识别已知对象中的一个。2.如权利要求1所述的方法，其中将融合的外观特征、几何特征和缩减的搜索空间的内容与多个已知对象的多个预定的局部视图比较包括，执行自适应提高学习算法以实现该比较。3.如权利要求1所述的方法，其中执行位图图像文件的第一特征提取以产生包括颜色直方图的外观特征包括，产生针对位图图像文件的色调和颜色饱和度进行量化的直方图。4.如权利要求1所述的方法，其中执行位图图像文件的第一特征提取以产生包括边缘方向直方图的外观特征包括，产生表示位图图像文件中的被捕获对象的亮度变化的方向性和频率的直方图。5.如权利要求1所述的方法，其中执行位图图像文件的第二特征提取以辨识包括视角特征直方图的几何特征包括，通过积累与位图图像文件相关的输入点云的所有点对之间的几何关系而将其形状的统计数据编码。6.一种由机器执行的、基于视...

【专利技术属性】
技术研发人员：Z陈，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US