基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统，所述方法包括：S1.对相机进行标定处理得到标定文件；S2.采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像；S3.对蚕蛹蛹体图像进行处理，得到蚕蛹蛹体ROI图像区域；S4.计算蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；S5.根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标。所述系统包括图像采集单元以及图像处理单元；本发明专利技术能够在蛹体转移过程中同步测量蚕蛹蛹体的位姿，精确度高，可靠性强。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统
本专利技术涉及生物图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统。
技术介绍
相对于射线或光谱类识别蚕蛹雌雄的方法，机器视觉通过识别蚕蛹尾部性腺特征来实现区分蚕蛹雌雄，具有更好的可靠性和经济可行性。工业相机均只有有限的景深且造价昂贵，所以为了尽可能使用最少数量的工业相机来实现识别任务，在蚕蛹性腺识别时，会对蚕蛹蛹体位姿(方向和位置)的一致性有比较高的要求；即在识别工位，每个蚕蛹首尾方向应保持一致且蛹体位置精准，这就需要在蛹体转移过程中同步实现蛹体位姿精确纠正。因此，在拾取和转移前，精确测量输送平台上的蛹体位姿具有重要意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统，本专利技术能够在蛹体转移过程中同步测量蚕蛹蛹体的位姿，精确度高，可靠性强。本专利技术的基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，包括如下步骤：S1.对相机进行标定处理得到标定文件；S2.采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像；S3.对蚕蛹蛹体图像进行处理，得到蚕蛹蛹体ROI图像区域；S4.计算蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；S5.根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标。进一步，所述步骤S3，具体包括：S31.对蚕蛹蛹体图像进行二值化和归一化处理，得到处理后的蚕蛹蛹体图像；S32.对处理后的蚕蛹蛹体图像进行开操作处理，得到无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像；S33.对无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像进行距离变换，并设置门限阈值进行分离处理，得到分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域；S34.对分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域进行连通区域检索，得到互不粘连的独立连通的蚕蛹蛹体ROI图像区域。进一步，根据如下公式进行距离变换：其中，D((x1,y1),(x2,y2))为图像坐标点(x1,y1)与图像坐标点(x2,y2)之间的距离。进一步，根据如下公式确定蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标：其中，xpi为蚕蛹蛹体i的ROI图像区域的重心像素横坐标；ypi为蚕蛹蛹体i的ROI图像区域的重心像素纵坐标；fi(x,y)为蚕蛹蛹体i的灰度值；f(x,y)为任意蚕蛹蛹体的灰度值；i为蚕蛹蛹体编号；x为横坐标；y为纵坐标。进一步，根据如下公式确定蚕蛹蛹体旋转角：θi＝180-θni；其中，θi为相对于相机坐标系x轴正方向的蚕蛹蛹体i的旋转角；θni为相对于相机坐标系x轴负方向的蚕蛹蛹体i的旋转角；所述θni为：一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算系统，包括图像采集单元以及图像处理单元；所述图像采集单元用于采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像信息；所述图像采集单元包括工业相机、图像采集卡以及背光光源发生器；所述工业相机获取蚕蛹蛹体图像信息并输出至图像采集卡，所述图像采集卡用于控制工业相机拍摄，并将接收到的蚕蛹蛹体图像信息输出至图像处理单元；所述图像处理单元用于接收图像采集单元采集的所述蚕蛹蛹体图像信息，并对所述蚕蛹蛹体图像信息进行处理，输出蚕蛹蛹体的位姿坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；所述图像处理单元包括处理器以及显示器；所述处理器接收图像采集卡输出的蚕蛹蛹体图像信息，并对所述蚕蛹蛹体图像信息进行处理得到处理结果；所述显示器对所述处理结果进行显示。进一步，所述图像采集单元还包括背光控制器；所述背光控制器用于控制背光光源发生器的发光强度。本专利技术的有益效果是：本专利技术公开的一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法及系统，通过对输送平台上的蚕蛹蛹体图像进行计算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标以及蚕蛹蛹体旋转角，保证了在拾取和转移前，能够精确地得到蚕蛹蛹体位姿信息，有益于对蚕蛹性腺的准确识别。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步描述：图1为本专利技术的蚕蛹蛹体位姿测算方法流程示意图；图2为本专利技术的蛹体旋转角以及位姿坐标计算原理示意图；图3为本专利技术的蚕蛹蛹体位姿测算系统示意图。具体实施方式以下结合说明书附图对本专利技术做出进一步的说明，如图1所示：本专利技术的基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，包括如下步骤：S1.对相机进行标定处理得到标定文件；其中，所述相机采用工业相机；运用标定板采用张正友标定方法对工业相机进行标定，得到标定文件；所述标定文件的内容包括工业相机畸变修正参数信息以及单位像素对应的实际物理长度信息；S2.采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像；S3.对蚕蛹蛹体图像进行处理，得到蚕蛹蛹体ROI图像区域；S4.计算蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；S5.根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标。其中，根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理采用现有技术，在此不再赘述。本实施例中，所述步骤S3，具体包括：S31.对蚕蛹蛹体图像进行二值化和归一化处理，得到处理后的蚕蛹蛹体图像；进而消除光照不均匀带来的噪声；S32.对处理后的蚕蛹蛹体图像进行开操作处理，得到无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像；S33.对无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像进行距离变换，并设置门限阈值进行分离处理，得到分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域；其中，根据实际光照条件来设置门限阈值；S34.对分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域进行连通区域检索，得到互不粘连的独立连通的蚕蛹蛹体ROI图像区域。其中，所述连通区域检索采用4-连通区域检索。本实施例中，根据如下公式进行距离变换：其中，D((x1,y1),(x2,y2))为图像坐标点(x1,y1)与图像坐标点(x2,y2)之间的距离。本实施例中，根据如下公式确定蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标：其中，xpi为蚕蛹蛹体i的ROI图像区域的重心像素横坐标；ypi为蚕蛹蛹体i的ROI图像区域的重心像素纵坐标；fi(x,y)为蚕蛹蛹体i的灰度值；f(x,y)为任意蚕蛹蛹体的灰度值；i为蚕蛹蛹体编号；x为横坐标；y为纵坐标。本实施例中，根据如下公式确定蚕蛹蛹体旋转角：θi＝180-θni；其中，θi为相对于相机坐标系x轴正方向的蚕蛹蛹体i的旋转角，本实施例中，所述θi为蚕蛹蛹体i首尾的连线与相机坐标系x轴正方向的夹角；θni为相对于相机坐标系x轴负方向的蚕蛹蛹体i的旋转角，所述θni为蚕蛹蛹体i首尾的连线与相机坐标系x轴负方向的夹角；所述θni为：一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算系统，如图3所示，包括图像采集单元以及图像处理单元；所述图像采集单元用于采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像信息；所述图像采集单元包括工业相机、图像采集卡以及背光光源发生器；所述工业相机获取蚕蛹蛹体图像信息并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1.对相机进行标定处理得到标定文件；/nS2.采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像；/nS3.对蚕蛹蛹体图像进行处理，得到蚕蛹蛹体ROI图像区域；/nS4.计算蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；/nS5.根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.对相机进行标定处理得到标定文件；
S2.采集输送平台上的蚕蛹蛹体图像；
S3.对蚕蛹蛹体图像进行处理，得到蚕蛹蛹体ROI图像区域；
S4.计算蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标以及蚕蛹蛹体旋转角；
S5.根据所述标定文件对所述重心像素坐标进行换算处理，得到蚕蛹蛹体的位姿坐标。


2.根据权利要求1所述的基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，其特征在于：所述步骤S3，具体包括：
S31.对蚕蛹蛹体图像进行二值化和归一化处理，得到处理后的蚕蛹蛹体图像；
S32.对处理后的蚕蛹蛹体图像进行开操作处理，得到无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像；
S33.对无ROI图像区域粘连的蚕蛹蛹体图像进行距离变换，并设置门限阈值进行分离处理，得到分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域；
S34.对分离后的蚕蛹蛹体ROI图像区域进行连通区域检索，得到互不粘连的独立连通的蚕蛹蛹体ROI图像区域。


3.根据权利要求2所述的基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，其特征在于：根据如下公式进行距离变换：



其中，D((x1,y1),(x2,y2))为图像坐标点(x1,y1)与图像坐标点(x2,y2)之间的距离。


4.根据权利要求1所述的基于图像处理的蚕蛹蛹体位姿测算方法，其特征在于：根据如下公式确定蚕蛹蛹体ROI图像区域的重心像素坐标：



其中，xpi为蚕蛹蛹...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峥荣，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50