用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统，对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，并进入下一步；否则，直接进入下一步；对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标，并进入下一步；否则，判断是否检测到圆孔标记，如是，则进入下一步，否则识别结束；将识别到的坐标值全部转换为机器人坐标，得到开槽目标识别结果；本发明专利技术实现了孔标记和槽标记的更快速和准确识别。了孔标记和槽标记的更快速和准确识别。了孔标记和槽标记的更快速和准确识别。

【技术实现步骤摘要】
用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及建筑机器人
，特别涉及一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]建筑开槽机器人是一种用于建筑工地中帮助建筑工人更方便快捷的进行开槽和打孔作业的机器人，机器人的应用大大提高工人作业的效率，并降低工人亲自操作时的安全事故概率，实现建筑作业的自动化与智能化。
[0004]HSV(Hue Saturation Value)是根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创建的一种颜色空间，也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，明度(V)。由HSV色彩空间其相对于RGB色彩空间更符合人类眼睛对颜色的直观认知，且拥有辨识度高、原理简单、检测速度快等特点，现已被广泛应用于机器视觉领域的目标检测、对象跟踪。
[0005]专利技术人发现，开槽机器人检测目标的难点在于克服复杂的工作环境和工控机的性能限制。目前很多专家对目标检测方法都有深入的研究，但是对应用在工控机上的高效目标检测方法的研究比较少；目前通过神经网络进行目标检测的方法能达到极高的检测精度并实现分类；然而基于神经网络的目标检测方法对机器性能的要求较高，尤其对于需要多线程运行的工控机来说更是天方夜谭；其次需要大量的训练数据和训练时间，大大增加了机器人开发周期，基于传统图像处理的目标检测方法占用内存少、检测速度快，但是检测特征单一，且在复杂的工作环境下检测效果不佳。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统，实现了孔标记和槽标记的更快速和准确识别。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]本专利技术第一方面提供了一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法。
[0009]一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法，包括以下过程：
[0010]获取待识别的图像；
[0011]对获取的图像进行预处理，得到二值掩码图像；
[0012]对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，并进入下一步；否则，直接进入下一步；
[0013]对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标，并进入下一步；否则，判断是否检测到圆孔标记，如
是，则进入下一步，否则识别结束；
[0014]将识别到的坐标值全部转换为机器人坐标，得到开槽目标识别结果。
[0015]作为可选的一种实现方式，对获取的图像进行预处理，得到二值掩码图像，包括：
[0016]对获取的图像依次进行旋转图像、图像增强、均值滤波、转换色彩空间、提取颜色特征和形态学处理。
[0017]进一步的，图像增强，包括：
[0018]采用增强对比度和亮度的方式对图像颜色进行增强处理，输出图像的像素为第一系数与源图像像素的乘积，再与第一常数的加和。
[0019]作为可选的一种实现方式，当存在轮廓半径在预设阈值范围内的圆时，判定识别到圆孔标记，包括：
[0020]若圆的轮廓半径符合阈值条件，且圆心横坐标位于图像视野横坐标范围的四分之一至四分之三之间，则检测到了圆孔标记。
[0021]作为可选的一种实现方式，获取最靠近视野中中心的圆心坐标，包括：
[0022]对检测到的所有圆心坐标进行位置判定，若圆心横坐标位于图像视野横坐标范围的四分之一至四分之三之间，且在检测到多个圆心时，选取最靠近视野中心的圆心坐标。
[0023]作为可选的一种实现方式，矩形框满足线段特征，包括：
[0024]当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，将矩形拟合为一条线段，得到线段的两端坐标值，判断两端坐标值的横坐标是否都位于图像视野横坐标范围的四分之一至四分之三之间，如果有，则判定矩形满足线段特征。
[0025]作为可选的一种实现方式，根据得到的线段两端坐标值判断该标记是否为直槽，即计算线段与x、y轴的夹角，当夹角小于预设角度阈值时，将该标记判定为直槽，坐标值重新拟合为水平线段或垂线段段，否则判定为斜槽，原线段两端坐标不变。
[0026]本专利技术第二方面提供了一种用于建筑机器人的开槽目标识别系统。
[0027]一种用于建筑机器人的开槽目标识别系统，包括以下过程：
[0028]图像获取模块，被配置为：获取待识别的图像；
[0029]图像预处理模块，对获取的图像进行预处理，得到二值掩码图像；
[0030]霍夫圆检测检测模块，被配置为：对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，并进入下一步；否则，直接进入下一步；
[0031]轮廓检测模块，被配置为：对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标，并进入下一步；否则，判断是否检测到圆孔标记，如是，则进入下一步，否则识别结束；
[0032]坐标转换模块，被配置为：将识别到的坐标值全部转换为机器人坐标，得到开槽目标识别结果。
[0033]本专利技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法中的步骤。
[0034]本专利技术第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术第一方面所述的用于
建筑机器人的开槽目标识别方法中的步骤。
[0035]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0036]1、本专利技术对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标；否则，判断是否检测到圆孔标记，实现了圆孔标记和槽标记的更全面和准确的识别。
[0037]2、本专利技术使用标记目标在图像中相对相机视野中心的距离对检测到的目标划分优先级，靠近视野中心的标记坐标被优先传出处理，保证了圆孔标记和槽标记的识别的准确性。
[0038]3、本专利技术提供的用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统，在进行图像采集时，对摄像头获取的图像顺时针旋转90
°
，同时将摄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：包括以下过程：获取待识别的图像；对获取的图像进行预处理，得到二值掩码图像；对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，并进入下一步；否则，直接进入下一步；对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标，并进入下一步；否则，判断是否检测到圆孔标记，如是，则进入下一步，否则识别结束；将识别到的坐标值全部转换为机器人坐标，得到开槽目标识别结果。2.如权利要求1所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：对获取的图像进行预处理，得到二值掩码图像，包括：对获取的图像依次进行旋转图像、图像增强、均值滤波、转换色彩空间、提取颜色特征和形态学处理。3.如权利要求2所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：图像增强，包括：采用增强对比度和亮度的方式对图像颜色进行增强处理，输出图像的像素为第一系数与源图像像素的乘积，再与第一常数的加和。4.如权利要求1所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：当存在轮廓半径在预设阈值范围内的圆时，判定识别到圆孔标记，包括：若圆的轮廓半径符合阈值条件，且圆心横坐标位于图像视野横坐标范围的四分之一至四分之三之间，则检测到了圆孔标记。5.如权利要求1所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：获取最靠近视野中中心的圆心坐标，包括：对检测到的所有圆心坐标进行位置判定，若圆心横坐标位于图像视野横坐标范围的四分之一至四分之三之间，且在检测到多个圆心时，选取最靠近视野中心的圆心坐标。6.如权利要求1所述的用于建筑机器人的开槽目标识别方法，其特征在于：矩形框满足线段特征，包括：当矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：皇攀凌，颜承壮，周军，叶丰，林乐彬，欧金顺，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：