【技术实现步骤摘要】
一种工件识别方法、装置及电子设备和存储介质
本申请涉及图像识别
，更具体地说，涉及一种工件识别方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科技的进步，越来越多的工业机器人被应用于生产领域，以替换人工进行重复性的生产活动。工业机器人是面向工业制造领域的多关节机械臂或多自由度的机器装置，可以根据编码的程序以及人工智能技术来自动执行相关的工作。实践表明，工业机器人能够显著提高工业生产效率，是工业自动化生产过程的核心部分，具有非常广阔的发展前景。在当前的工业产线中，工件的检测与识别是不可或缺的部分，是赋予机器感知外界环境的能力，主要是利用摄像头进行目标工件图像的采集，再由计算机对获取的图像进行智能化的分析，自动识别定位出工件，然后将识别得到的工件信息反馈给机器人控制系统，最后由控制系统操控机器人完成工件的抓取任务。目前的工件智能化识别方法主要有两种，一种是深度学习方法，这种方法需要人工标注较多的数据进行训练，检测过程也非常耗时，导致人力成本和时间成本较高；另一种是特征提取和匹配方法，这种方...
【技术保护点】
1.一种工件识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像，并对所述待识别图像进行初始粗定位，确定所述待识别图像中的候选感兴趣区域；/n获取针对所述候选感兴趣区域中特征点的划分条件，并基于所述划分条件确定各个层次对应的特征点；/n将第一层次的特征点确定为待匹配特征点，并利用预设模板数据对所述待匹配特征点进行匹配，得到目标匹配度；/n若所述目标匹配度小于第一预设阈值，则禁止执行后续匹配过程；/n若所述目标匹配度不小于所述第一预设阈值，则将下一层次的特征点确定为所述待匹配特征点，并返回执行所述利用预设模板数据对所述待匹配特征点进行匹配的步骤，直至所有层次的特征点均匹配完成，得到工件的位姿信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种工件识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像，并对所述待识别图像进行初始粗定位，确定所述待识别图像中的候选感兴趣区域；
获取针对所述候选感兴趣区域中特征点的划分条件，并基于所述划分条件确定各个层次对应的特征点；
将第一层次的特征点确定为待匹配特征点，并利用预设模板数据对所述待匹配特征点进行匹配，得到目标匹配度；
若所述目标匹配度小于第一预设阈值，则禁止执行后续匹配过程；
若所述目标匹配度不小于所述第一预设阈值，则将下一层次的特征点确定为所述待匹配特征点，并返回执行所述利用预设模板数据对所述待匹配特征点进行匹配的步骤，直至所有层次的特征点均匹配完成，得到工件的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的工件识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行初始粗定位，确定所述待识别图像中的候选感兴趣区域，包括：
对所述待识别图像进行特征提取，确定对应的特征积分图；
利用预设窗口在所述特征积分图上滑动，以便基于所述预设窗口内的特征数据与第二预设阈值的大小比较结果生成对应的二值化图像；
对所述二值化图像进行区域联通，得到所述候选感兴趣区域。
3.根据权利要求2所述的工件识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行特征提取，包括：
利用高斯滤波对所述待识别图像进行滤波处理，得到滤波后图像；
对所述滤波后图像进行梯度计算和角度计算，得到图中每一点对应的梯度幅值及角度值；
对所述梯度幅值和所述角度值执行滤波和量化操作，生成角度特征和梯度特征。
4.根据权利要求3所述的工件识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行特征提取，确定对应的特征积分图，包括：
提取所述待识别图像中的特征，生成特征图像；
基于第一公式对所述特征图像进行积分图计算，得到对应的特征积分图；所述第一公式为：
其中，(x,y)为图中横坐标为x，纵坐标为y的点；SAT(x,y)为点(x,y)对应的特征积分；I(x,y)为所述特征图像的特征数据，包含角度特征和梯度特征。
5.根据权利要求4所述的工件识别方法，其特征在于，所述第二预设阈值为根据所有所述梯度...
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