铣床刀头视觉定位方法技术

本发明专利技术涉及一种铣床刀头视觉定位方法，该方法首先对待定位铣床刀具的彩色图像数据进行灰度化预处理，提取高光细节和阴影细节，并对高光细节图像和阴影细节图像求均值得到融合后的灰度图像；然后通过基于深度卷积神经网络UNet重新生成特征，并经过对数据进行后处理和进行关键点位置回归得到高精度的刀头位置；该方法仅需使用环境光或普通的点光源，克服了金属的高光对光源的要求及对刀具定位精度的影响，缩减了检测系统的体积，相对机器视觉算法对图像的处理速度更快，系统稳定性更好，检测成本低，定位时间短，效率高。

Visual positioning method of milling cutter head

【技术实现步骤摘要】
铣床刀头视觉定位方法(一)、
：本专利技术涉及一种刀头定位方法，特别涉及一种铣床刀头视觉定位方法。(二)、
技术介绍
：目前，铣床刀头位置检测主要使用机器视觉检测技术，常用的检测方法有二值化分割及基于边缘的模型拟合等方法。使用视觉检测技术检测铣床刀头的位置时可以省去探针而仅使用视觉检测技术就可以校准主轴与基准之间的位置关系，对于传统的铣床或雕刻机而言，能够在手工换刀之后自动校准刀轴偏移量。上述位置检测方法中铣床刀头定位需要进行特征提取和分割操作，所对应的检测参数和特征位置及相关的滤波方法需要人工设计，对于多种刀具而言每种刀具都需要单独设计相应的检测程序。同时，检测环境需要专用光源，若检测光源出现了变化，部分基于边缘检测的方法可能无法在新的光照下检测出刀具特征，从而无法对刀具进行定位。此外，这些传统视觉检测系统需要单独集成至机床的一个固定位置，增大了机床的体积，占用了更多的空间。(三)、
技术实现思路
：本专利技术要解决的技术问题是：提供一种铣床刀头视觉定位方法，该方法可实现铣床刀头高精度定位，系统稳定性好，缩本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种铣床刀头视觉定位方法，其特征是：含有以下步骤：/n步骤一、使彩色面阵相机面向待定位铣床刀具，使用长焦镜头，待定位铣床刀具末端位于面阵相机视野中央，当待定位铣床刀具与面阵相机画面平行时，通过系数缩放的方式得到尺度关系；当待定位铣床刀具与面阵相机画面不平行时，通过采用投影矩阵计算得到尺度关系；用彩色面阵相机进行拍照，捕捉到一帧待定位铣床刀具的图像数据；/n步骤二、对步骤一中得到的图像数据进行灰度化预处理，分别得到分量最大值图像I

【技术特征摘要】
1.一种铣床刀头视觉定位方法，其特征是：含有以下步骤：
步骤一、使彩色面阵相机面向待定位铣床刀具，使用长焦镜头，待定位铣床刀具末端位于面阵相机视野中央，当待定位铣床刀具与面阵相机画面平行时，通过系数缩放的方式得到尺度关系；当待定位铣床刀具与面阵相机画面不平行时，通过采用投影矩阵计算得到尺度关系；用彩色面阵相机进行拍照，捕捉到一帧待定位铣床刀具的图像数据；
步骤二、对步骤一中得到的图像数据进行灰度化预处理，分别得到分量最大值图像IH和分量最小值图像IL；
步骤三、对分量最大值图像IH和分量最小值图像IL进行求均值，得到融合后的灰度图像
步骤四、将灰度图像IM输入已训练好的深度卷积神经网络UNet，输出三通道数据：通道1数据、通道2数据和通道0数据；
深度卷积神经网络UNet的输出通道为三通道：通道0，通道1和通道2；通道0为空标注，负责接收网络的随机输出，加速网络收敛；通道1为刀具整体的语义分割结果；通道2为刀具末端语义分割结果；
步骤五、对步骤四中输出的三通道数据进行处理：
取通道1数据为Seg，取通道2数据为Kp，将通道0数据舍弃，
使用最大值滤波器对Seg进行处理，得到孔洞修补后的分割结果Seg(i,j)：
Seg(i,j)＝Max(K(i,j,Seg))，
其中K为最大值滤波器的滑动窗口，(i,j)代表灰度图像IM的像素位置：



得到概率联合后的估计结果H：
H(i,j)＝Seg(i,j)*Kp(i,j)，
步骤六、对H(i,j)进行二维Softargmax处理，得到二维坐标，即刀具末端的位置：
x＝∑alleH(i,j)*α*i，
y＝∑alleH(i,j)*α*...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘咏晨，毕成，
申请(专利权)人：郑州迈拓信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41