基于激光清除异物装置的目标识别定位方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于激光清除异物装置的目标识别定位方法。针对线缆缠绕异物的特征，通过自定义的图像识别算法，得到图像中线缆直径宽度和异物缠绕点坐标；根据对应关系得到真实距离；根据真实距离解算出激光点的图像平面坐标；通过图像平面坐标系到角度坐标系转换得到激光点和异物点的角度坐标，进行定位。使用本发明专利技术的方法提高了激光清除异物装置作业过程中对目标的识别率，在目标晃动时也能准确跟踪，使激光能够准确切割异物，提高了激光切割效率。

Target recognition and location method based on laser foreign object removal device

The invention discloses a target recognition and positioning method based on a laser foreign object removal device. According to the characteristics of the foreign body entangled in the cable, through the self-defined image recognition algorithm, the diameter and width of the cable and the coordinates of the foreign body entangled point in the image are obtained; the real distance is obtained according to the corresponding relationship; the image plane coordinates of the laser point are calculated according to the real distance; the angle coordinates of the laser point and the foreign body point are obtained through the conversion of the image plane coordinate system to the angle coordinate system for positioning. The method of the invention improves the recognition rate of the target during the operation of the laser foreign matter removal device, and can accurately track when the target is shaking, so that the laser can accurately cut the foreign matter, and improves the laser cutting efficiency.

【技术实现步骤摘要】
基于激光清除异物装置的目标识别定位方法
本专利技术属于输电线缆异物清除跟踪领域，具体地说，是一种基于激光清除异物装置的目标识别定位方法。
技术介绍
对视频图像的研究主要包括目标的检测和跟踪两个方面。一般来说，一个完整的视频跟踪系统要经过视频图像采集、目标检测和自主跟踪这几个步骤，最后根据跟踪结果进行其他分析或控制等操作。近年来，随着计算机视觉等相关领域研究的逐步深入，图像处理与特征匹配等算法的精度和实时性得到不断改进。视觉伺服检测的目标就是为视觉伺服过程提供可靠而稳定的视觉反馈信息，因此，需要效率高、速度快的图像处理或分析算法。其中涉及了图像采集或视频捕捉、滤波去噪、图像分割、特征提取和特征描述等许多方面。复杂环境下的多种目标的特征提取与识别对于视觉伺服系统的性能尤为重要。特征提取与识别的方法较多，然而目前并没有一种适用于任何场景下的特征提取方法，并且也没有统一的识别方法，多数的特征提取与识别都是基于某种任务或者场景下的。在选择目标的特征时需要选择易于识别和提取、操作性强和重复率高的特征。视觉特征的数量对系统性能有重要影响，目标特征过多会导致计算量增加，影响视觉伺服系统的灵敏度；目标特征过少又会导致视觉伺服系统的计算不可靠，不能达到良好的精度。同时应选取适合的视觉特征，以保证图像雅可比矩阵的非奇异性。处理庞大的特征集合无法满足图像处理的实时性要求，因此需在保证特征集合灵敏可靠的前提下最小化特征的数量，而该最小特征集合依赖于视觉伺服系统控制闭环的自由度以及所使用的控制方法。局部特征应用广泛，且通常情况下可以得到满意的控制效果。然而局部图像特征主要针对具有已知规则形状的目标，造成其局限性，且当视觉特征超出摄像机视野，无法获得完整的特征信息时，系统将很难做出准确的操作。尤其真实环境中，光照条件、目标遮挡、环境噪声以及物体的形状、纹理等均会对视觉特征的数值精度造成影响，进而影响视觉伺服任务的执行性能。全局图像特征应用于视觉伺服可以弥补局部几何特征的不足。常用的全局特征有图像矩、傅里叶描述子、图像亮度特征等。目前应用最多的全局图像特征为图像矩特征。然而，全局图像特征的定位精度低于局部几何特征，且对图像背景噪声敏感。可见，视觉特征的选择不存在通用的方法，需要根据机器人的工作环境，在系统实时性、复杂性和稳定性之间进行综合考虑。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于激光清除异物装置的目标识别定位方法，针对线缆缠绕异物的特征，切实地提高激光清除异物装置作业过程中对目标的识别率，在目标晃动时也能准确跟踪，使激光能够准确切割异物，提高了激光切割效率。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于激光清除异物装置的目标识别定位方法，包括以下步骤：步骤一：视觉传感器采集包括异物目标在内的当前图像帧，并传给控制系统，在显示屏上实时显示图像；步骤二：控制系统接收到输入装置传入的跟踪指令后，进行图像识别；如果识别失败，返回步骤一；否则，通过图像识别得到线缆直径在视觉传感器平面中投影的宽度d和异物缠绕点的图像坐标；步骤三：根据宽度d求出异物距离装置的真实距离Zc；步骤四：根据距离Zc解算出激光点在图像平面中的坐标作为目标坐标(x0,y0)；步骤五：图像平面坐标系到角度坐标系的坐标解算；控制系统根据距离Zc下视觉传感器(8)平面坐标系中像素点和角度坐标系的对应关系，得到激光点的角度坐标(θx0,θy0)和异物点的角度坐标(θx1,θy1)，将异物点定位；步骤六：对激光点和异物点的角度坐标作差，得到转台应转动的角度Δθ＝(Δθx,Δθy)，控制系统发送命令给转台，使激光点和异物点重合。进一步的，对于步骤二，具体步骤为：步骤2.1：控制系统将视觉传感器捕捉到的像素值为n*m的图像灰度化。步骤2.2：将图像转化成byte数组的形式，可以得到一个n*m(此时为1920*1080)的图像矩阵，其中每一个元素Aij对应该像素点的灰度值。步骤2.3：获取图像中指定区域的图像信息，转换为图像识别矩阵，将矩阵表示的图像信息在视觉传感器平面的坐标系中分别进行x轴和y轴的投影；对于图像识别矩阵中每一行、每一列求∑Ai,j，对该结果作曲线图，得到在x轴和y轴上的投影。步骤2.4：通过分析投影得到的曲线，可以得到波谷值对应的图像坐标，即异物缠绕点坐标(x1,y1)。步骤2.5：求出y轴上波谷的像素宽，即可以得到线缆直径在视觉传感器平面中投影的宽度d，线缆真实直径为d0米，且已知。进一步的，对于步骤三，具体操作为：根据摄像机模型中的针孔模型和三角形相似原理得出公式：其中，f为视觉传感器焦距，d是线缆直径在视觉传感器平面中投影的宽度，d0是线缆真实直径，通过该公式求出异物距离装置的真实距离Zc。进一步的，对于步骤四，具体步骤为：步骤4.1：根据光路与视觉传感器成像轴心绝对平行，可知激光点在视觉传感器轴心对应点的相对固定位置处，此相对位置已知。现实坐标系中，设视觉传感器轴心对应点的坐标为(ac,bc)，则激光点位置为(ac+dx,bc+dy)。dx和dy分别为相同距离下，激光点与视觉传感器轴心对应点在现实坐标系下的固定位置差。步骤4.2：视觉传感器成像轴心对应的点在成像过程中，不论离视觉传感器的距离是多少，其在视觉传感器平面中的坐标始终不变，为(xc,yc)。设激光点在视觉传感器平面中的坐标为(x0,y0)。(x0,y0)＝(xc+dx’,yc+dy’)。dx’和dy’为激光点与视觉传感器轴心对应点在视觉传感器平面坐标系下的坐标差。则：解得(x0,y0)。进一步的，对于步骤五，具体步骤为：图像平面坐标系到角度坐标系的坐标解算。控制系统根据该距离下视觉传感器平面坐标系中像素点和角度坐标系的对应关系得到激光点和异物点的角度坐标，将异物点定位。步骤5.1：解算激光点相对角度坐标(θx0,θy0)。步骤5.2：解算异物点相对角度坐标(θx1,θy1)。使用上述方法的激光清除异物装置包括转台、激光部件、输入输出装置、控制系统、视觉传感器，其中，转台包括方位部件和俯仰部件，方位部件安装在底座上方，俯仰部件安装在方位部件上方，激光部件包括激光发射头，激光发射头和视觉传感器安装俯仰部件上；控制系统与视觉传感器连接，调整视觉传感器焦距和广角参数，视觉传感器用于捕获异物点，将图像传给控制系统进行图像识别；控制系统分别与方位部件、俯仰部件相连，控制系统对图像识别的结果进行处理，驱动方位部件、俯仰部件进行方位和俯仰两自由度的转动，从而带动激光部件和视觉传感器转动；输入输出装置与控制系统连接，用于显示控制系统的控制界面和输入操作信息。本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：(1)针对线缆缠绕异物的特征，切实地提高激光清除异物装置作业过程中对目标的识别率。(2)在目标晃动时也能准确跟踪，使激光能够准确切割异物，提高了激光切割效率。附图说明图1是本专利技术的激光本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光清除异物装置目标识别定位方法，其特征在于：该方法基于激光清除异物装置，该装置包括转台(1)、激光部件(2)、输入输出装置、控制系统、视觉传感器(8)；其中，转台(1)包括方位部件(9)和俯仰部件(10)，方位部件(9)安装在底座上方，俯仰部件(10)安装在方位部件(9)上方，激光部件(2)包括激光发射头(21)，激光发射头(21)和视觉传感器(8)安装俯仰部件(10)上；/n控制系统与视觉传感器(8)连接，调整视觉传感器(8)参数，视觉传感器(8)用于捕获异物点，将图像传给控制系统进行图像识别；控制系统分别与方位部件(9)、俯仰部件(10)相连，控制系统对图像识别的结果进行处理，驱动方位部件(9)、俯仰部件(10)进行方位和俯仰两自由度的转动，从而带动激光部件(2)和视觉传感器(8)转动；输入输出装置与控制系统连接，用于显示控制系统的控制界面和输入操作信息；/n该方法包括以下步骤：/n步骤一：采集包括异物目标在内的当前图像帧，并传给控制系统，在显示屏上实时显示图像；/n步骤二：控制系统接收到输入装置传入的跟踪指令后，进行图像识别；如果识别失败，返回步骤一；否则，通过图像识别得到线缆直径在相机平面中投影的宽度d和异物缠绕点的图像坐标；/n步骤三：根据宽度d求出异物距离装置的真实距离Zc；/n步骤四：根据距离Zc解算出激光点在图像平面中的坐标作为目标坐标(x...

【技术特征摘要】
1.一种基于激光清除异物装置目标识别定位方法，其特征在于：该方法基于激光清除异物装置，该装置包括转台(1)、激光部件(2)、输入输出装置、控制系统、视觉传感器(8)；其中，转台(1)包括方位部件(9)和俯仰部件(10)，方位部件(9)安装在底座上方，俯仰部件(10)安装在方位部件(9)上方，激光部件(2)包括激光发射头(21)，激光发射头(21)和视觉传感器(8)安装俯仰部件(10)上；
控制系统与视觉传感器(8)连接，调整视觉传感器(8)参数，视觉传感器(8)用于捕获异物点，将图像传给控制系统进行图像识别；控制系统分别与方位部件(9)、俯仰部件(10)相连，控制系统对图像识别的结果进行处理，驱动方位部件(9)、俯仰部件(10)进行方位和俯仰两自由度的转动，从而带动激光部件(2)和视觉传感器(8)转动；输入输出装置与控制系统连接，用于显示控制系统的控制界面和输入操作信息；
该方法包括以下步骤：
步骤一：采集包括异物目标在内的当前图像帧，并传给控制系统，在显示屏上实时显示图像；
步骤二：控制系统接收到输入装置传入的跟踪指令后，进行图像识别；如果识别失败，返回步骤一；否则，通过图像识别得到线缆直径在相机平面中投影的宽度d和异物缠绕点的图像坐标；
步骤三：根据宽度d求出异物距离装置的真实距离Zc；
步骤四：根据距离Zc解算出激光点在图像平面中的坐标作为目标坐标(x0,y0)；
步骤五：图像平面坐标系到角度坐标系的坐标解算；控制系统根据距离Zc下相机平面坐标系中像素点和角度坐标系的对应关系，得到激光点的角度坐标(θx0,θy0)和异物点的角度坐标(θx1,θy1)，将异物点定位；
步骤六：对激光点和异物点的角度坐标作差，得到转台应转动的角度Δθ＝(Δθx,Δθy)，控制系统发送命令给转台，使激光点和异物点重合。


2.根据权利要求1所述的目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤二的具体实现方法为：
步骤2.1：控制系统将相机捕捉到的像素值为n*m的图像灰度化；
步骤2....

【专利技术属性】
技术研发人员：郭健，文云，樊卫华，李胜，郭烨，姜珊，王艳琴，黄紫霄，韩宇，董晟，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32