一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统技术方案

一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统，它涉及机械领域和人工智能制造领域，具体涉及一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统的改进。具体工作流程如下：图像识别系统首先通过投影仪在计算机的控制下对锯片投射，将锯片通过编码好的编码投射出光栅条纹；摄像机将投影在锯片上的光栅条纹和锯片的图像传回计算机，计算机对摄像机传回的图像进行处理后，通过软件的通讯接口与机器人控制系统的通讯接口进行锯片抓取位置的数据交换；机器人控制系统在数据交换后，将锯片抓取位置的数据通过ROS系统写入控制器；机器人控制检测端通过控制器，将锯片通过吸盘吸附起来，并将其放到指定的位置上。它通过对锯片自动识别和定位的研究，对待拾取的锯片进行人工智能处理，实时获得机器人拾取锯片时的点位，控制机器人准确抓取锯片；从而可以保证对于生产和检测过程中锯片质量的稳定，以满足当前对于锯片精度的要求。的要求。的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统


[0001]本专利技术涉及机械领域和人工智能制造领域，具体涉及一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统的改进。

技术介绍

[0002]工业生产随着机器人的参与，生产的效率得到了极大地提高。在最近的十年里，逐渐成为衡量一个国家制造业水平重要标志。欧美发达国家希望在技术、产业方面继续领先优势，抢占制造业高端。智能装备将是未来制造业发展的主要方向。
[0003]随着高精度智能制造的进一步需求，传统的锯片已经不能满足越来越高的需求，对锯片的要求越来越高，因此对于锯片从生产到检测的每个细节，对锯片各处细节检测要求也越来越高，为了保证生产、检测细节的稳定，这需要对锯片的每个细节进行拍照、分析，才能保证每个细节的稳定。
[0004]传统的锯片拾取机器人的局限性在于他们只能每次从完全相同的位置拾取锯片，缺乏应对不同拾取对象的能力。解决这个问题的方法就是将机器人与视觉系统结合，使其能够自动抓取。其在工业生产、质量检测领域有广泛应用。将机器视觉和工业机器人结合，通过相机采集的图像信息，使用计算机进行图像处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
阈值T的取值范围为0～256之间的整数，取T在该范围内的类间方差δ2最大时，T的值作为二值化的阈值。5.根据权利要求4所述的一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统，其特征在于：所述的滤波方法采用中值滤波高斯滤波和形态学处理；中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点；它采用的领域范围为一个3x3的方形领域；设一点在图像中的位置为I(x，y)，则该点在中值滤波后的取值应为G(x，y)＝med{I(x
±
1，y
±
1)}高斯滤波用于对图像进行高斯加权平均；使用一个3x3的高斯掩膜与图像矩阵进行二维卷积。6.根据权利要求5所述的一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统，其特征在于：所述的高斯掩膜的形成方式如下：首先确定掩膜大小为3x3的矩形掩膜；设掩膜中每个方格的坐标为(x，y)，锚点(μ1，μ2)为(0，0)；则根据高斯概率分布其中，是掩膜坐标，是锚点坐标，σ是权重；由于锚点选择(0，0)，因此上式可简化为最后再将掩膜进行归一化；形态学处理是对模糊后的图像进行开操作，即先腐蚀后膨胀。7.根据权利要求1所述的一种基于数字图像处理的锯片拾取方法及系统，其特征在于：摄像机11拍摄为为1秒钟一个锯片；采用压缩感知算法选取滤波数据来源；压缩感知数学模型为若将N维实信号x∈R
N
×1在某组正交基(Ψ
i
为N维列向量)下进行展开，即其中展开系数θ
i
≥x，ψ
i
≥ψ
Ti
x写成矩阵的形式可以得到：x＝ΨθΨ＝[ψ1，ψ2，...ψ
N
]∈R
N
×
N
为正交基字典矩阵(满足ΨΨ
T
＝Ψ
T
Ψ＝I),展开系数向...

【专利技术属性】
技术研发人员：于泽华，高兴宇，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：