The invention discloses a screw recognition and positioning device based on machine vision, which includes system calibration part, target screw recognition part and target screw positioning part. The system calibration part includes binocular camera calibration, binocular hand-eye camera calibration, laser system calibration and arm-binocular camera hand-eye relationship calibration. The image of the target area is captured by the camera, and the target is segmented and extracted from the background by image processing technology. Combined with the feature information of the screw head, the screw is effectively identified from the segmented target. The screw location part calculates the two-dimensional pixel coordinate information of the screw identified by the binocular camera, and calculates the three-dimensional space of the target screw through the pixel coordinate of the binocular camera. The three-dimensional position information of the target screw is determined by the interval position. According to the binocular hand-eye camera, the system recognizes the two-dimensional position information of the hexagonal screw in the target, takes it as the input of the manipulator mechanism, controls the end of the manipulator to aim at the target screw, and completes the determination of the three-dimensional position information of the target screw.
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置
本专利技术涉及一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置，可用于机器视觉领域。
技术介绍
随着科技的发展，人工智能受到了越来越多的关注，机器视觉可以说是人工智能的热门研究方向之一，机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过图像摄取装置，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉目的是使机器具有类似于人眼的感知能力和大脑的决策能力。但如今的大多数机器感知并不能保证足够的精准度，更不能保证机器能在获取的信息下做出正确的选择，通常来说，大部分设备只能依靠经验来识别分析物体，而没有形成系统的理论体系。因此,目前物体识别技术存在较大的不确定性，没有办法保证足够的稳定性，识别精度不高，存在有较大的误匹配率和漏匹配率等问题，比如目前的螺钉旋拧操作大多基于预设位置的，识别不稳定，不能适用于通用场合等缺陷...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置，其特征在于：该装置包括系统标定部分、目标螺钉识别部分以及目标螺钉定位部分，所述系统标定部分包括双目相机的标定、双目手眼相机、激光系统的标定以及机械臂与双目相机手眼关系标定；目标螺钉识别部分采用双目相机拍摄获取目标所在区域图像，通过图像处理技术从背景中分割并提取目标，结合螺钉头的特征信息，从分割的目标中有效地识别出所需螺钉；目标螺钉定位部分计算双目相机识别出的螺钉的二维像素坐标信息，通过双目相机的像素坐标计算出目标螺钉三维空间位置，完成目标螺钉三维位置信息的确定。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置，其特征在于：该装置包括系统标定部分、目标螺钉识别部分以及目标螺钉定位部分，所述系统标定部分包括双目相机的标定、双目手眼相机、激光系统的标定以及机械臂与双目相机手眼关系标定；目标螺钉识别部分采用双目相机拍摄获取目标所在区域图像，通过图像处理技术从背景中分割并提取目标，结合螺钉头的特征信息，从分割的目标中有效地识别出所需螺钉；目标螺钉定位部分计算双目相机识别出的螺钉的二维像素坐标信息，通过双目相机的像素坐标计算出目标螺钉三维空间位置，完成目标螺钉三维位置信息的确定。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置，其特征在于：在所述相机标定部分分为单目标定和双目立体标定，单目标定主要获得左右相机各自的焦距，光心坐标，以及畸变系数，双目立体标定是为了获得左右相机之间的位置关系，然后可以根据三角关系计算螺钉位置；投射激光点阵校准平面，当双目相机垂直平面时，相机对螺钉信息进行拍摄，通过激光点阵投影到平面，然后提取激光点的位置信息来校准平面，通过激光笔发射激光，经过正交光栅，并投射到待测平面上，在待测平面上形成激光点阵，用双目相机拍摄待测平面，分别提取左右相机中的激光点阵的像素点坐标信息，将中间最亮点的点设为参照点，根据各个激光点和参照点的位置关系来匹配激光点。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置，其特征在于：根据激光点的光斑大小来确定点阵中心点，即参照点，激光点阵的中间点最亮，并且在左右相机的成像中明显区别于其他激光点，参照点有较强的稳定性，然后将左相机的其他激光点的像素坐标分别于左相机的点阵中心点，即参考点的像素坐标做差，得到横轴和纵轴上的差，同理右相机上相同激光点到右相机参考点的差值会和左相机最接近，设置一个允许的误差范围，以此来作为激光点阵匹配的标准，当平面相机与平面的角度...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐荣青，韩永琪，叶亚龙，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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