一种基于边缘特征的模板匹配方法组成比例

本发明专利技术针对2D视觉任务中识别过程易受环境因素干扰的情况，发明专利技术一种基于边缘特征的模板匹配方法，包括：将多个尺度的高斯滤波器相乘得到新的滤波器；利用该滤波器对采集到的图片进行卷积，得到边缘特征图像；对边缘特征图像进行二值化，得到二值图像；对特征图像求取最小外接矩形，获取目标的偏转角度；依据获得的偏转角度和二值图像建立模板集；将集到的图像经过上述处理得到最终的二值图像后同模板集进行匹配，识别出特定的工件。本发明专利技术方法为基于边缘特征的模板匹配方法，克服了传统模板过程中光照变化、噪声以及目标物体的旋转对匹配过程造成的影响。实验结果表明，采用该方法的2D视觉任务能够准确的辨别目标，具有较高的识别成功率。

A template matching method based on edge feature

In view of the fact that the recognition process in 2D vision tasks is easily disturbed by environmental factors, the present invention invents a template matching method based on edge features, which includes: multiplying multi-scale Gauss filters to obtain new filters; convoluting the collected images to obtain edge feature images; binarizing edge feature images to obtain binary images; The minimum outer rectangle of the feature image is obtained to obtain the deflection angle of the target; the template set is established according to the deflection angle and the binary image obtained; the final binary image is obtained by the above processing, and then matched with the template set to identify the specific workpiece. The method of the invention is a template matching method based on edge features, which overcomes the influence of illumination change, noise and rotation of the target object in the traditional template process on the matching process. The experimental results show that the proposed method can identify the target accurately and has a high recognition success rate.

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘特征的模板匹配方法
本专利技术涉及工业机器人视觉识别领域，具体涉及一种基于边缘特征的模板匹配方法。
技术介绍
分拣作业在电子电器、汽车、食品和制药等领域中应用广泛，是大多数工业流水生产线的一个重要环节。传统的机器人分拣过程一般采用示教或离线编程的方法来控制机器人的运动，这很难适应当下工业生产中复杂多变的工作环境。近年来得益于国家大力发展机器人产业，机器视觉技术得以意蓬勃发展，结合视觉技术，机器人具有了更高的智能化程度和更强的环境适应能力。在一副图像中定位一个已知目标的最简单的方法就是搜索它的像素级的完美拷贝，这就需要严格的控制目标物体的姿态和光照条件，同时，要求目标物体没有尺度和旋转上的变换，这在现实世界中是很难实现的。Lowe在2004年提出的SIFT-尺度不变特征转换是解决这类问题的经典方法，Bay在后来又提出了它的加速版本SURF算子，它们需要建立图像的尺度空间，在三维重建、视觉跟踪等领域中有广泛的应用。一般基于视觉系统的工业流水线分拣系统大都是2D平面应用，相机的工作距离大多固定在一定的高度，采集到的图像信息在匹配过程中只受到旋转及光照的影响，图像并没有尺度上的缩本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将尺度大小不同的高斯滤波器相乘；利用相乘后的滤波器对图像进行卷积，得到图像的边缘特征图像；对边缘特征图像进行二值化，得到二值图像；2)通过步骤1)分别得到模板和采集图像的二值图像；3)对采集图像的二值图像求取最小外接矩形，获取目标相对于模板的偏转角度；利用偏转角度和模板的二值图像建立模板集；4)将采集图像的二值图像同模板集进行匹配，识别出工件。

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将尺度大小不同的高斯滤波器相乘；利用相乘后的滤波器对图像进行卷积，得到图像的边缘特征图像；对边缘特征图像进行二值化，得到二值图像；2)通过步骤1)分别得到模板和采集图像的二值图像；3)对采集图像的二值图像求取最小外接矩形，获取目标相对于模板的偏转角度；利用偏转角度和模板的二值图像建立模板集；4)将采集图像的二值图像同模板集进行匹配，识别出工件。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于，所述将尺度大小不同的高斯滤波器相乘，具体为：将小尺度滤波参数的高斯函数同大尺度滤波参数的高斯函数相乘，得到基于尺度相乘的新的高斯滤波器。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于，所述利用相乘后的滤波器对图像进行卷积，得到图像的边缘特征图像具体为：边缘位置对于滤波器的响应为局部区域的最大值，根据这些最大值点的一阶导数为零，获取到图像边缘。4.根据权利要求1所述的一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于，所述对边缘特征图像进行二值化，...

【专利技术属性】
技术研发人员：林浒，王诗宇，孙一兰，郑飂默，李伦兴，韩旭，
申请(专利权)人：沈阳高精数控智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21