【技术实现步骤摘要】
机器视觉系统光源优选位置的确定方法及装置
本申请涉及机器视觉系统
，具体而言，涉及一种机器视觉系统光源优选位置的确定方法及装置。
技术介绍
在机器视觉系统中，视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像，原始图像的质量影响了图像处理的难度。目前，大多视觉传感器和光源的相对位置都是固定的，通过此种方式，视觉传感器拍摄得到的原始图像的质量通常不高，视觉传感器拍摄得到的原始图像容易存在有暗边、暗角、图像质量不均匀或一致性差等问题，使得图像处理的难度增加，影响了机器视觉系统的稳定性及可靠性。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种机器视觉系统光源优选位置的确定方法及装置，通过视觉传感器在同一光源处于不同位置下拍摄得到的图像的图像特性，确定光源的优选位置信息，光源的优选位置信息能用于对光源位置的调整，提高视觉传感器拍摄得到的图像的质量，从而可以降低图像处理的难度，提高机器视觉系统的稳定性及可靠性。第一方面，本申请实施例提供了一种...
【技术保护点】
1.一种机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，包括：/n获取第一光源在至少两个不同位置的第一位置信息；/n获取至少两个第一拍摄图像，所述第一拍摄图像为视觉传感器在所述第一光源分别在对应的不同位置下拍摄得到的图像；/n根据各个所述第一拍摄图像的图像特性，确定所述第一光源的第一优选位置信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，包括：
获取第一光源在至少两个不同位置的第一位置信息；
获取至少两个第一拍摄图像，所述第一拍摄图像为视觉传感器在所述第一光源分别在对应的不同位置下拍摄得到的图像；
根据各个所述第一拍摄图像的图像特性，确定所述第一光源的第一优选位置信息。
2.根据权利要求1所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，在所述根据各个所述第一拍摄图像的图像特性，确定所述第一光源的第一优选位置信息之后，所述方法还包括：
获取比对光源在至少两个不同位置的第二位置信息，所述比对光源的类型与所述第一光源的类型不同；
获取至少两个第二拍摄图像，所述第二拍摄图像为视觉传感器在所述比对光源分别在对应的不同位置下拍摄得到的图像；
根据各个所述第二拍摄图像的图像特性，确定所述比对光源的第二优选位置信息；
根据对应所述第一光源在第一优选位置下的第一拍摄图像及对应所述比对光源在第二优选位置下的第二拍摄图像的图像特性，确定优选光源及所述优选光源对应的优选位置信息。
3.根据权利要求1或2所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像特性包括图像平均亮度及图像均匀性中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像平均亮度通过计算图像亮度的平均值得到，所述图像平均亮度的计算公式如下：
其中，为图像平均亮度，n*m为图像分辨率。
5.根据权利要求4所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像均匀性通过全图判断方式、全图快速判断方式或局部快速判断方式计算得到。
6.根据权利要求5所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像均匀性通过全图判断方式计算得到时，所述图像均匀性以第一方差表示，所述第一方差为图像各个像素点的亮度与图像平均亮度的方差，所述第一方差的计算公式如下：
其中，MSE1为所述第一方差。
7.根据权利要求6所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像均匀性通过全图快速判断方式计算得到时，所述图像均匀性以第二方差表示，所述第二方差为图像四角的平均亮度与图像正中位置的平均亮度的方差，所述第二方差的计算公式如下：
其中，MSE2为所述第二方差，为图像左上角的平均亮度，为图像右上角的平均亮度，为图像左下角的平均亮度，为图像右下角的平均亮度，为图像正中位置的平均亮度。
8.根据权利要求7所述的机器视觉系统光源优选位置的确定方法，其特征在于，所述图像均匀性通过局部快速判断方式计算得到时，所述图像均匀性以第三方差表示，所述第三方差为图像左中位置的平均亮度、图像右中位置的平均亮度与图像正中位置的平均亮度的方差，所述第三方差的计算公式如下：
其中，MSE3为所述第三方差，为图像左中位置的平均亮度，为图像右中位置的平均亮度，为图像正中位置的平均亮度。
9.根据权利要求8所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗远彦，何志华，刘豫章，刘兆伟，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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