一种视觉检测定位系统和方法技术方案

本发明专利技术提供了一种视觉检测定位系统和方法，多光谱光源控制模块，根据产品CT时间和表面材质可编程控制对应的光谱同步和亮度一致的高速频闪光源；多光谱成像模块，根据产品CT时间和高速频闪光源保持一致，获取高速清晰的多光谱图像；姿态定位模块，基于状态算法对多光谱图像进行处理，得到多光谱图像中的姿态数据；姿态定位通信模块，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定；软件处理模块，控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互，发送控制数据并接收反馈数据。本发明专利技术具有通用性，无需开发人员重新开发，还可根据控制模块的格式进行编程设定。定。定。

【技术实现步骤摘要】
一种视觉检测定位系统和方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，特别是涉及一种视觉检测定位系统和方法。

技术介绍

[0002]随着科技发展，对各种工件和零件的制造工艺和效率要求越来越高，对产品的加工要求也是越来越苛刻。视觉定位系统将解决机械定位误差和机械磨损误差带来的影响，实时把误差值发送给加工或检测系统，是许多在线产品检测和高精度加工设备的首选。视觉定位系统具有高度智能化与自动化特点，让整个控制过程变得简单而轻松。通过简单的编程，视觉定位系统可以轻松让设计人员学会的所有实操过程，具有高效率和高自由度，大大地提高了高精度加工和检测效率,满足智能制造和快速定制实时在线检测的需要。
[0003]公开号为CN110648364A的中国专利技术专利公开了一种多维度空间固废视觉检测定位及识别方法，包括离线训练步骤、在线检测步骤；离线训练步骤，步骤如下：1.1)采集样本固体废物的高度图像、彩色图像；1.2)根据预定的高度阈值，将高度图像进行二值化处理，得到二值图像；1.3)将二值图像作为掩膜，对彩色图像进行掩膜处理，获取目标像素覆盖的目标区域；1.4)将步骤1.3)掩膜处理后的彩色图像的目标区域与其对应于高度图像的相应目标区域进行ROI提取，获得一个或多个ROI图像；1.5)制作ROI图像标签，将ROI图像作为输入，将ROI图像标签作为训练目标，进行全卷积神经网络训练，得到训练模型；在线检测步骤，步骤如下：2.1)采集待检测固体废物的高度图像、彩色图像；2.2)根据预定的高度阈值，将高度图像进行二值化处理，得到二值图像；2.3)将二值图像作为掩膜，对彩色图像进行掩膜处理，获取目标像素覆盖的目标区域；2.4)将步骤2.3)掩膜处理后的彩色图像的目标区域与其对应于高度图像的相应目标区域进行ROI提取，获得一个或多个ROI图像；2.5)将步骤2.4)获得ROI图像输入训练模型，进行图像检测，得到每个ROI图像的预测，重新组合获取高度图像或彩色图像的训练结果；2.6)根据训练结果进行轮廓检测，获取每个ROI图像对应的目标的轮廓；2.7)基于轮廓，对每个目标进行抓取姿态及位置计算，完成定位与识别。
[0004]公开号为CN107883875A的中国专利技术专利公开了一种自主式海参捕捞装置视觉检测定位装置的视觉检测定位方法，自主式海参捕捞装置视觉检测定位装置包括水上部分和水下部分，水上部分和水下部分通过数据线和电源线连接在一起，所述水下部分包括图像采集装置、照明系统和防水装置，所述水上部分包括工控机、显示屏、电源系统和光源亮度控制盒，工控机分别连接显示屏、电源系统、光源亮度控制盒及图像采集装置，所述电源系统分别连接图像采集装置、照明系统、工控机、显示屏和光源亮度控制盒，所述光源亮度控制盒连接照明系统，所述图像采集装置和照明系统外侧均设有防水装置。图像采集装置将采集到的水下视频图像信息发送给工控机，工控机中的软件首先对采集到的海参图像进行图像的预处理，所述预处理包括图像的灰度化、图像增强、图像滤波操作，所述图像增强包括自适应直方图增强，所述图像滤波包括中值滤波；之后使用预先训练好的卷积神经网络模型对图像中的海参目标进行检测，辨别出图像中是否存在海参，若存在海参目标，使用矩形框在图像上将海参目标框出，进行海参目标的二维图像上的定位；之后读取出已标定好
的双目相机的内外参数，选择相应的特征进行特征提取操作，使用的特征包括：Harris角点特征、SIFT特征、SURF特征，然后对双目相机得到的两幅处理后的图像进行立体匹配，匹配方法为FLANN方法，根据匹配结果进行视差的计算，再根据得出的视差计算出海参的深度信息，以此再计算出海参的X、Y坐标信息，由此确定出海参的三维地理坐标信息，输出海参的三维坐标位置。
[0005]上述视觉检测定位系统存在一些缺陷，需要针对被检测目标对功能模块进行重新设计，降低了开发效率。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种视觉检测定位系统和方法，解决了现有技术中需要针对被检测目标对功能模块进行重新设计，降低了开发效率的问题。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术所采用的具体技术方案如下：
[0008]一种视觉检测定位系统，包括
[0009]多光谱光源控制模块，根据产品CT时间和表面材质可编程控制对应的光谱同步和亮度一致的高速频闪光源；
[0010]多光谱成像模块，根据产品CT时间和高速频闪光源保持一致，获取高速清晰的多光谱图像；
[0011]姿态定位模块，基于状态算法对多光谱图像进行处理，得到多光谱图像中的姿态数据；
[0012]姿态定位通信模块，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定；
[0013]软件处理模块，控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互，向所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块发送控制数据并接收反馈数据。
[0014]优选的，还包括云端处理模块，所述云端处理模块与所述软件处理模块连接，为所述软件处理模块提供云计算和云存储支持。
[0015]优选的，所述软件处理模块控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互具体指的是
[0016]所述软件处理模块基于软件UI设计、参数设计和CNC编程操作模块设计控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互。
[0017]优选的，姿态定位通信模块，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定中的控制模块包括但不限于PLC、机械臂、工业机器人。
[0018]优选的，所述姿态数据包括坐标和角度偏移值。
[0019]优选的，多光谱光源控制模块还用于预先建立针对产品表面材质的光源数据库，首先利用不同波段的单色LED灯照射至产品表面，获取不同光谱下的产品图像，对各个产品图像的清晰度、图像对比度、边缘信息进行量化并记录；然后采用多光谱光源照射至产品表面，获取多光谱下的产品图像，对各个产品图像的清晰度、图像对比度、边缘信息进行量化
并记录；基于代数融合算法将单色LED灯获取的产品图像进行融合，得到融合的多光谱图像，对其清晰度、图像对比度、边缘信息进行量化并记录；将多光谱下的产品图像与融合的多光谱图像进行量化、对比并记录；统计并汇总得到针对产品表面材质的光源数据库。
[0020]一种视觉检测定位方法，包括以下步骤：
[0021]S1，根据产品CT时间和表面材质可编程控制对应的光谱同步和亮度一致的高速频闪光源；
[0022]S2，根据产品CT时间和高速频闪光源保持一致，获取高速清晰的多光谱图像；
[0023]S3，基于状态算法对多光谱图像进行处理，得到多光谱图像中的姿态数据；
[0024]S4，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定。
[0025]优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉检测定位系统，其特征在于，包括多光谱光源控制模块，根据产品CT时间和表面材质可编程控制对应的光谱同步和亮度一致的高速频闪光源；多光谱成像模块，根据产品CT时间和高速频闪光源保持一致，获取高速清晰的多光谱图像；姿态定位模块，基于状态算法对多光谱图像进行处理，得到多光谱图像中的姿态数据；姿态定位通信模块，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定；软件处理模块，控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互，向所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块发送控制数据并接收反馈数据。2.根据权利要求1所述的一种视觉检测定位系统，其特征在于，还包括云端处理模块，所述云端处理模块与所述软件处理模块连接，为所述软件处理模块提供云计算和云存储支持。3.根据权利要求1所述的一种视觉检测定位系统，其特征在于，所述软件处理模块控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互具体指的是所述软件处理模块基于软件UI设计、参数设计和CNC编程操作模块设计控制所述多光谱光源控制模块、多光谱成像模块、姿态定位模块和姿态定位通信模块之间进行数据交互。4.根据权利要求1所述的一种视觉检测定位系统，其特征在于，姿态定位通信模块，将姿态数据实时传输给控制模块以便根据控制模块的格式进行编程设定中的控制模块包括但不限于PLC、机械臂、工业机器人。5.根据权利要求1所述的一种视觉检测定位系统，其特征在于，所述姿态数...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢罗宗，马强，孙智宏，
申请(专利权)人：七海测量技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：