基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统，其中的方法包括：建立待测图像金字塔；获取待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图和梯度方向图；对顶层图像的边缘图进行距离变换，同时获取顶层图像的距离图与标记图，并根据梯度方向图与标记图建立顶层图像的梯度方向特征标记图；经过预先处理的顶层模板以第一预设步长，以及模板旋转和模板缩放的方式遍历顶层图像，获取目标在顶层图像中的匹配区域；顶层模板以第二预设步长遍历匹配区域，获取目标在顶层图像中的精确位置；将所获取的精确位置从顶层跟踪到底层，在待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取目标在待测图像中的位置。通过本发明专利技术能够快速准确的对目标进行定位。

Fast visual positioning method and system based on SCARA robot

The invention provides a quick visual positioning method and system based on SCARA robot, including one of the methods: to establish the image of Pyramid to be tested; obtaining the top image in Pyramid the edge map and gradient direction map to be measured; the distance transform of the top image edge map, distance map and image at the same time get top marks map according to the gradient direction features marked image gradient direction map and marker map established top image; after the top template pre-treatment in the first step and preset, rotation and zoom of the template template traversal of top layer image, obtains the matching region of the target in the image at the top; the top template with second preset traversal step matching region. The precise location of target acquisition in the top image; accurate position can be obtained from the top layer in the image tracking in the end, Pyramid tested In the bottom image, the location of the target in the image is obtained by the least square adjustment algorithm. The target can be positioned quickly and accurately by the invention.

【技术实现步骤摘要】
基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统
本专利技术涉及图像识别
，更为具体地，涉及一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统。
技术介绍
SCARA(SelectiveComplianceAssemblyRobotArm，平面关节型机器人)机器人是一种应用于装配作业的机器人手臂，也就是说，其是一种应用于生产的工业机器人(下称机器人)。目前应用于生产中的工业机器人大都是根据特定的任务使用离线编程或者示教的方法进行机器人运动轨迹的编程或轨迹的规划，对机器人的操作过程只是反复执行一系列已定义好的动作，一旦工作环境发生变化，或者操作对象的状态发生改变，都会致使机器人无法准确进行工作。随着工业的发展和机器人应用领域的不断扩大，现代化工业对机器人有了更高的要求，机器人在工业生产中需要对环境有更强的适应能力并且拥有更高的智能化，为满足这些要求，可以为机器人配备视觉系统，使机器人自行感知周围环境来进行信息采集、处理和理解并做出决策；而机器人视觉定位技术的引入可以提高工业机器人对现场环境的感知能力和适应能力，同时还可以提高工业生产的效率和工业机器人的应用范围。因此，如何使工业机器人快速准确地从工业现场或流水线上识别定位并抓取指定的物体是工业机器人视觉的主要研究内容之一，这将有助于提高工业机器人在码垛、装配、包装、焊接、搬运、涂装等领域的智能化水平，具有重大的意义。在目前的机器人视觉定位中，大多采用模板匹配方法对目标进行定位，例如有基于灰度的模板匹配方法、基于特征的模板匹配方法、基于边缘点距离的几何模板匹配方法等。现有的模板匹配方法的流程一般如下：1、加载模板与图像；2、提取模板与待搜索图的特征；3、遍历图像，计算图像上每一个位置的相似度量值；4、得出目标的位置。然而，在利用现有的模板匹配方法进行目标定位时，存在提取图像特征过程的时间长，在遍历图像时，需要在原始图像上逐一位置地进行搜索匹配，匹配时间长且目标位置精度不高的问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统，以解决现有的视觉定位方法存在匹配时间长且目标位置精度不高的问题。本专利技术提供一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，包括：对待测图像进行采样，建立待测图像金字塔；根据所建立的待测图像金字塔，获取待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图和梯度方向图；对所获取的顶层图像的边缘图进行距离变换，同时获取顶层图像的距离图与标记图，并根据顶层图像的梯度方向图与顶层图像的标记图建立顶层图像的梯度方向特征标记图；经过预先处理的顶层模板以第一预设步长，以及模板旋转和模板缩放的方式遍历顶层图像，获取目标在顶层图像中的匹配区域；其中，在顶层模板以第一预设步长遍历顶层图像的过程中，将顶层模板的模板特征与顶层模板的模板特征在顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域进行匹配；在匹配的过程中，获取模板特征与所述模板特征在顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域的相似度，获取相似度量值矩阵；对相似度量值矩阵进行局部极大值去重获取目标在顶层图像中的匹配区域；根据所获取的匹配区域，顶层模板以第二预设步长遍历匹配区域，获取目标在顶层图像中的精确位置；将所获取的目标在顶层图像中的精确位置从待测图像金字塔的顶层跟踪到待测图像金字塔的底层，在待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取目标在待测图像中的位置。另一方面，本专利技术提供一种基于SCARA机器人的快速视觉定位系统，包括：待测图像金字塔建立单元，用于对待测图像进行采样，建立待测图像金字塔；边缘图与梯度方向图获取单元，用于根据待测图像金字塔建立单元所建立的待测图像金字塔，获取待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图和梯度方向图；梯度方向特征标记图建立单元，用于对边缘图与梯度方向图获取单元所获取的顶层图像的边缘图进行距离变换，同时获取顶层图像的距离图与标记图，并根据顶层图像的梯度方向图与顶层图像的标记图建立顶层图像的梯度方向特征标记图；匹配区域获取单元，用于获取目标在顶层图像中的匹配区域；其中，经过预先处理的顶层模板以第一预设步长，以及模板旋转和模板缩放的方式遍历顶层图像，获取目标在顶层图像中的匹配区域；其中，在顶层模板以第一预设步长遍历顶层图像的过程中，将顶层模板的模板特征与顶层模板的模板特征在顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域进行匹配；在匹配的过程中，获取模板特征与模板特征在顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域的相似度，获取相似度量值矩阵；对相似度量值矩阵进行局部极大值去重获取目标在顶层图像中的匹配区域；目标顶层精确定位单元，用于根据匹配区域获取单元所获取的匹配区域，顶层模板以第二预设步长遍历匹配区域，获取目标在顶层图像中的精确位置；目标定位单元，用于将目标顶层精确定位单元所获取的目标在顶层图像中的精确位置从待测图像金字塔的顶层跟踪到待测图像金字塔的底层，在待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取目标在待测图像中的位置。利用上述根据本专利技术的基于SCARA机器人的快速视觉定位方法及系统，首先建立图像金字塔，然后通过顶层图像的梯度方向图和经对顶层图像的边缘图的距离变换所获取的标记图建立顶层图像的梯度方向特征标记图；在顶层模板以第一预设步长遍历顶层图像的过程中，将顶层模板的特征与顶层模板的模板特征在顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域进行匹配，在匹配的过程中获取相似度量矩阵，通过对相似度量矩阵进行局部极大值去重获取目标在顶层图像中的匹配区域(该匹配仅仅只是一个大概的匹配位置)，在获取目标在顶层图像中的匹配区域之后，顶层模板以第二预设步长遍历该匹配区域，从而获取目标在顶层图像中的精确位置，在获取目标在顶层图像中的精确位置之后，将该精确位置从待测图像金字塔的顶层跟踪到底层，在待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取目标在待测图像中的位置。在本专利技术中，通过建立的顶层图像的梯度方向特征标记图能够增强快速定位方法的稳定性；而通过预设步长对图像进行遍历，以及进行相似度计算能够加速对目标进行定位；通过图像金字塔跟踪和最小二乘平差算法能够保证目标定位的精度。为了实现上述以及相关目的，本专利技术的一个或多个方面包括后面将详细说明特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本专利技术的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本专利技术的原理的各种方式中的一些方式。此外，本专利技术旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。附图说明通过参考以下结合附图的说明内容，并且随着对本专利技术的更全面理解，本专利技术的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：图1为根据本专利技术实施例的基于SCARA机器人的快速视觉定位方法的流程图；图2为根据本专利技术实施例的基于SCARA机器人的快速视觉定位系统的逻辑结构框图。在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术的具体实施例进行详细描述。针对前述，现有的对机器人的视觉定位存在匹配时间长且目标位置精度不高的问题，本专利技术首先建立图像金字塔，然后通过顶层图像的梯度方向图和经对顶层图像的边缘图的距离变换所获取的标记图建立顶层图像的梯度方向特征标记图；在顶层模板以第一预设步长遍历顶层图像的过程中，将顶层模板的特征与顶层模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，包括：对待测图像进行采样，建立待测图像金字塔；根据所建立的待测图像金字塔，获取所述待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图和梯度方向图；对所获取的顶层图像的边缘图进行距离变换，同时获取所述顶层图像的距离图与标记图，并根据所述顶层图像的梯度方向图与所述顶层图像的标记图建立所述顶层图像的梯度方向特征标记图；经过预先处理的顶层模板以第一预设步长，以及模板旋转和模板缩放的方式遍历所述顶层图像，获取目标在所述顶层图像中的匹配区域；其中，在顶层模板以第一预设步长遍历所述顶层图像的过程中，将顶层模板的模板特征与顶层模板的模板特征在所述顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域进行匹配；在匹配的过程中，获取所述模板特征与所述模板特征在所述顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域的相似度，获取相似度量值矩阵；对所述相似度量值矩阵进行局部极大值去重获取目标在所述顶层图像中的匹配区域；根据所获取的匹配区域，所述顶层模板以第二预设步长遍历所述匹配区域，获取目标在所述顶层图像中的精确位置；将所获取的目标在所述顶层图像中的精确位置从所述待测图像金字塔的顶层跟踪到所述待测图像金字塔的底层，在所述待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取所述目标在所述待测图像中的位置。...

【技术特征摘要】
2017.05.19 CN 20171035901651.一种基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，包括：对待测图像进行采样，建立待测图像金字塔；根据所建立的待测图像金字塔，获取所述待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图和梯度方向图；对所获取的顶层图像的边缘图进行距离变换，同时获取所述顶层图像的距离图与标记图，并根据所述顶层图像的梯度方向图与所述顶层图像的标记图建立所述顶层图像的梯度方向特征标记图；经过预先处理的顶层模板以第一预设步长，以及模板旋转和模板缩放的方式遍历所述顶层图像，获取目标在所述顶层图像中的匹配区域；其中，在顶层模板以第一预设步长遍历所述顶层图像的过程中，将顶层模板的模板特征与顶层模板的模板特征在所述顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域进行匹配；在匹配的过程中，获取所述模板特征与所述模板特征在所述顶层图像的梯度方向特征标记图中的对应区域的相似度，获取相似度量值矩阵；对所述相似度量值矩阵进行局部极大值去重获取目标在所述顶层图像中的匹配区域；根据所获取的匹配区域，所述顶层模板以第二预设步长遍历所述匹配区域，获取目标在所述顶层图像中的精确位置；将所获取的目标在所述顶层图像中的精确位置从所述待测图像金字塔的顶层跟踪到所述待测图像金字塔的底层，在所述待测图像金字塔的底层图像中，通过最小二乘平差算法获取所述目标在所述待测图像中的位置。2.如权利要求1所述的基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，还包括：根据所获取的顶层图像的边缘图建立顶层边缘图的积分图；在顶层模板以第一预设步长遍历所述顶层图像的过程中，根据所述顶层边缘图的积分图确定所述顶层模板所遍历的当前位置是否需要进行相似度量计算；如果需要，则根据所述顶层图像的梯度方向特征标记图获取顶层模板边缘点与所遍历的当前位置的边缘点的相似度，获取相似度量值矩阵。3.如权利要求2所述的基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，其中，根据下述公式建立顶层边缘图的积分图：I(i,j)＝F(i,j)+I(i-1,j)+I(i,j-1)-I(i-1,j-1)其中，I(i，j)为顶层边缘图的积分图，F(i，j)为所述待测图像金字塔中的顶层图像的边缘图，i和j分别指所述积分图的横坐标和纵坐标。4.如权利要求2所述的基于SCARA机器人的快速视觉定位方法，其中，在根据所述顶层边缘图的积分图确定所述顶层模板所遍历的当前位置是否需要进行相似度量计算的过程中，如果当前位置的边缘点数与顶层模板边缘点数之差的绝对值低于所述顶层模板边缘点数的30％～50％，则对顶层模板所遍历的当前位置进行相似度量计算，所述相似度量是指所述顶层模板所遍历的当前位置与所述顶层模板的相似度。5.如权利要求1所述的基于SCARA机器人的快速视觉定...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶青川，
申请(专利权)人：重庆誉鸣科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50