【技术实现步骤摘要】
基于视觉的喷码定位方法和装置
[0001]本专利技术涉及自动控制领域,特别是涉及一种基于视觉的喷码定位技术。
技术介绍
[0002]在当前工业自动化和智能化的趋势下,对工业零件进行喷码,是工件标识、分类、跟踪必不可少的一个环节,常见的喷码方式可分为人工喷码和自动喷码,人工喷码能够应对不同种类、形状工件,但是工作效率较低,工人工作强度大,且长期置身于这种环境对工人存在较大的安全风险。相较于人工喷涂方式,自动喷涂一方面能够大幅度提高生产效率,降低产品的生产周期,进而利于企业和行业的发展,其次,自动喷码能够极大的减少喷码作业的人员以及作业人员与喷涂环境接触的机会,能够避免喷码作业对于人员健康的危害。但是目前主流的自动喷码方法主要应用于种类单一、外形特定、喷码区域固定、喷码类型单一的情况下,无法处理工业生产中,工件种类多、外形差异大等情况,其普适性和泛化性不强。
[0003]因此,如何提供一种不受限于工件摆放位置、类型数量、外形差异等的喷码技术,是目前喷码中亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]为解 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的喷码定位方法,其特征在于,包括:S1:采集喷码现场实时图像;S2:根据实时图像,采用神经网络算法,截取实时图像中的目标框图,以定位目标位置;S3:根据目标框图,确定目标信息;S4:根据目标位置和目标信息,确定实际喷码信息。2.根据权利要求1所述的喷码定位方法,其特征在于,步骤S2,包括:S21:获取训练样本集;S22:构建神经网络模型,并将训练样本集输入神经网络模型,得到训练后的神经网路模型;S23:将实时图像,输入训练后的神经网络模型,截取实时图像中的目标框图,以定位目标位置。3.根据权利要求2所述的喷码定位方法,其特征在于,步骤S21,包括:S211:获取喷码现场背景图像;S212:获取待喷码工件模板图像;S213:将模板图像根据不同摆放信息叠加到背景图像上,得到训练样本集。4.根据权利要求2所述的喷码定位方法,其特征在于,步骤S22中,神经网络模型,包括:输入模块、特征提取模块、特征融合模块和预测模块。5.根据权利要求1所述的喷码定位方法,其特征在于,步骤S3中,目标信息,包括目标种类;步骤S3,包括:S31:根据目标框图,提取待喷码工件的边缘特征;S32:根据待喷码工件的边缘特征,对待喷码工件的边缘点的梯度方向与模板工件的边缘点的梯度方向的余弦值进行相似性度量;S33:将待喷码工件匹配为相似性度量最大的边缘点所对应的模板工件,确定目标种类。6.根据权利要求5所述的喷码定位方法,其特征在于,步骤S3中,目标信息,还包括目标特征;步骤S3,还包括:S34:...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁鸿,冀春锟,刘欢,
申请(专利权)人:湖南视比特机器人有限公司,
类型:发明
国别省市:
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