The invention discloses an image processing method and system of battery box based on OpenCV, which includes a linear motion platform driven by a motor, an industrial camera, a PC and a position sensor set on the linear motion platform; a motor controls the speed of the linear motion platform, and a position sensor triggers the camera to take photos and transmit photo information to the PC terminal; and a method includes image preprocessing of battery box. Secondly, the improved Canny operator based on iteration threshold is used to extract the edge of the preprocessed image and redraw the contour to obtain the contour information of the image; then the camera calibration and distortion correction are carried out to calculate the size parameters, position coordinates and tilt angle of the battery box; the contour size parameters, position coordinates and tilt angle of the battery box can be obtained by the present invention. The improved Canny operator is widely used in edge detection.
【技术实现步骤摘要】
一种基于OpenCV的电池盒图像处理方法及系统
本专利技术属于激光焊接过程中智能焊接和实时图像处理领域，特别是一种基于OpenCV的电池盒图像处理方法及系统。
技术介绍
激光焊接一直是近几年研究的热点，传统激光焊接中由于工件都是固定焊接，并且很多还是手动操作机器人或者焊枪进行焊接，工作效率低，焊接精度不够高，对工作人员来说危险性系数也比较高，因此在激光焊接领域采用机器视觉，加入图像处理模块，进行工件智能焊接，对提高工作效率，增加焊接系统自动化程度和智能性具有非常重要的作用，也成为现阶段的研究热点。为了解决上述焊接问题，现有技术采用的方案主要有两种，一种是用焊缝跟踪的方法，焊枪跟随机器人运动，加入图像传感器，自动识别焊缝，进行焊缝自动跟踪，该方法能够自动焊接，多针对大型零件，缺点是焊枪需要配合机器人的运动，对机器人的运动精度要求很高，成本也较高；另一种方案是采用振镜激光扫描，也是本专利技术使用的方案，但现阶段成熟的振镜激光扫描系统焊接的是固定工件，效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于OpenCV的电池盒图像处理方法及系统，用于在激光焊接领域对移动电...
【技术保护点】
1.一种基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、搭建电池盒图像处理系统，图像处理系统主要包括电机驱动的直线运动平台、工业相机、PC、设置在直线运行平台上的位置传感器；电机控制着直线运动平台的速度，位置传感器触发相机拍照并传送照片信息到PC端；步骤2、进行电池盒图像预处理：对工业相机传输到PC端的图像进行预处理，得到图像边缘信息；步骤3、对图像进行边缘检测，采用改进后的基于迭代法选取阈值的canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，并进行轮廓重绘，获取图像的轮廓信息；步骤4、进行相机标定和畸变矫正，采用张正友标定的方法对相机的内外参数进行标定，...
【技术特征摘要】
1.一种基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、搭建电池盒图像处理系统，图像处理系统主要包括电机驱动的直线运动平台、工业相机、PC、设置在直线运行平台上的位置传感器；电机控制着直线运动平台的速度，位置传感器触发相机拍照并传送照片信息到PC端；步骤2、进行电池盒图像预处理：对工业相机传输到PC端的图像进行预处理，得到图像边缘信息；步骤3、对图像进行边缘检测，采用改进后的基于迭代法选取阈值的canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，并进行轮廓重绘，获取图像的轮廓信息；步骤4、进行相机标定和畸变矫正，采用张正友标定的方法对相机的内外参数进行标定，计算相机的内外参数，得到相机坐标系与世界坐标系之间的关系，并在图像径向方向上进行畸变矫正，减少图像失真；步骤5、计算电池盒的尺寸参数、位置坐标和倾斜角度：根据相机的像素个数来计算电池盒的尺寸参数，在一个方向上的轮廓长度等于该边长上的像素个数乘以像素大小；位置坐标由处理后的坐标与世界坐标系进行转化得到；电池盒与相机坐标轴倾斜角度根据相机四个角点坐标来计算。2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，采用canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，首先用一阶偏导有限差分计算灰度值的梯度幅值和方向，接着对梯度幅值进行非极大值抑制，最后进行双阈值检测和连接边缘；其中在双阈值检测过程中，采用迭代法进行自动阈值分割。3.根据权利要求1所述的基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，步骤3对图像进行边缘检测，具体步骤如下：步骤3.1、计算图像的初始阈值M0：其中k为迭代次数，hmax和hmin分别为一张图像中灰度值的最大最小值；Mk表示图像灰度值；步骤3.2、用图像灰度值Mk将图像分成两部分区域：区域H1＝{h(x,y)≥Mk},H2＝{h(x,y)＜Mk}，其中h(x,y)表示图像内任意一点(x,y)的灰度值；步骤3.3、分别计算区域H1和区域H2灰度均值L1和L2：其中h(i,j)为图像中(i，j)点的灰度值，GA、GB分别满足：步骤3.4、重新计算图像的阈值Mk+1：3.5、迭代计算：若Mk+1＝Mk，则结束，否则令k＝k+1，返回步骤3.2，直至满足Mk+1＝Mk,，取最终的L1和L2为图像的高低阈值大小。4.根据权利要求3所述的基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，步骤4进行相机标定和畸变矫正，只计算径向方向上的桶形失真，数学表达式为：其中(u,v)是理想无畸变的像素坐标，是实际畸变后的像素坐标；(u0,v0)代表主点，(x,y)是理想无畸变的连续图像坐标，k1和k2为分别为第一阶、第二阶的畸变参数；推导得：其中令记做：Dk＝d则可得：k＝[k1k2]T＝(DTD)-1DTd，计算即可得到畸变系数。5.根据权利要求4所述的基于OpenCV的电池盒图像处理方法，其特征在于，步骤5计算电池盒的尺寸参数，具体包括以下步骤：步骤5.1计算电池盒的尺寸参数，相机的每一个像素都有固定的大小，设单个像素边长为a，靶面上总的像素个数为b，则电池盒该边长L＝a*c；步骤5.2、计算电池盒的位置坐标，电池盒的位...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆宝春，许世文，刘仲成，汤旭东，翁朝阳，杨传雷，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。