配准方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种配准方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待匹配图像进行语义分割，得到该待匹配图像的感兴趣区域，确定待匹配图像中感兴趣区域所在的第一子图像，并在目标对应的模板图数据中，确定待匹配图像对应的目标模板图的第二子图像，进而根据第一子图像和第二子图像，得到待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵。即本申请通过语义分割可以准确分割出感兴趣区域，这样基于准确分割的感兴趣区域进行配准时，可以提高配准的准确性。另外，本申请实施例，根据待匹配图像中感兴趣区域所在的第一子图像和目标模板图中感兴趣区域所在的第二子图像进行配准，配准过程简单，进而降低了配准复杂度，提高了配准效率。提高了配准效率。提高了配准效率。

【技术实现步骤摘要】
配准方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种配准方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在工业零件的装配或质检过程中，需要将当前位点采集的工业零件图像与模板图进行配准，以得到该工业零件图像配准至模板图时的变换矩阵。这样根据该变换矩阵对工业零件图像进行变换时，可以将工业零件图像中的零件与模板图中的零件对齐，进而辅助工业零件的装配或质检。
[0003]目前的配准方法是，提取待匹配图像中零件的特征点，进而将待匹配图像中零件的特征点与模板图中零件的特征点进行对齐，得到待匹配图像的变换矩阵。但是，目前的配准方法，由于无法准确提取待匹配图像中零件的特征点，进而使得配准的准确性低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种配准方法、装置、设备及存储介质，以提高目标的配准准确性。
[0005]第一方面，本申请提供一种配准方法，包括：
[0006]对待匹配图像进行语义分割，得到所述待匹配图像的感兴趣区域，所述感兴趣区域为目标所在的区域；
[0007]确定所述待匹配图像中所述感兴趣区域所在的第一子图像；
[0008]在所述目标对应的模板图数据中，确定所述待匹配图像对应的目标模板图的第二子图像，所述第二子图像为所述目标模板图的感兴趣区域所在的图像区域；
[0009]根据所述第一子图像和所述第二子图像，得到所述待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵。
[0010]第二方面，提供了一种配准装置，包括：
[0011]分割单元，用于对待匹配图像进行语义分割，得到所述待匹配图像的感兴趣区域，所述感兴趣区域为目标所在的区域；
[0012]确定单元，用于确定所述待匹配图像中所述感兴趣区域所在的第一子图像；
[0013]查找单元，用于在所述目标对应的模板图数据中，确定所述待匹配图像对应的目标模板图的第二子图像，所述第二子图像为所述目标模板图的感兴趣区域所在的图像区域；
[0014]配准单元，用于根据所述第一子图像和所述第二子图像，得到所述待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵。
[0015]第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器。所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行上述第一方面或其各实现方式中的方法。
[0016]第四方面，提供了一种芯片，用于实现上述第一方面至第二方面中任一方面或其
各实现方式中的方法。具体地，所述芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上述第一方面中任一方面或其各实现方式中的方法。
[0017]第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行上述第一方面中任一方面或其各实现方式中的方法。
[0018]第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面中任一方面或其各实现方式中的方法。
[0019]第七方面，提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中任一方面或其各实现方式中的方法。
[0020]综上，本申请通过对待匹配图像进行语义分割，得到该待匹配图像的感兴趣区域，接着，确定待匹配图像中感兴趣区域所在的第一子图像，并在目标对应的模板图数据中，确定待匹配图像对应的目标模板图的第二子图像，进而根据第一子图像和第二子图像，得到待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵。即本申请，通过语义分割可以准确分割出感兴趣区域，这样基于准确分割的感兴趣区域进行配准时，可以提高配准的准确性。另外，本申请实施例，根据待匹配图像中感兴趣区域所在的第一子图像和目标模板图中感兴趣区域所在的第二子图像进行配准，配准过程简单，进而降低了配准复杂度，提高了配准效率。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请实施例涉及的一种应用场景示意图；
[0023]图2为本申请实施例涉及的感兴趣区域、无效区域和干扰区域的示意图；
[0024]图3为本申请一实施例提供的配准方法流程示意图；
[0025]图4为本申请实施例的语义分割方法得到的感兴趣区域示意图；
[0026]图5A为阈值分割方法得到的特征点示意图；
[0027]图5B为本申请一实施例得到的特征点示意图；
[0028]图6为本申请一实施例提供的配准方法流程示意图；
[0029]图7A和图7B为本申请一实施例提供的配准前后对比示意图；
[0030]图8是本申请一实施例提供的配准装置的示意性框图；
[0031]图9是本申请实施例提供的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
[0033]应理解，在本专利技术实施例中，“与A对应的B”表示B与A相关联。在一种实现方式中，可以根据A确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
[0034]在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个。
[0035]另外，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
[0036]为了便于理解本申请的实施例，首先对本申请实施例涉及到的相关概念进行如下简单介绍：
[0037]人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0038]人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0039]机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配准方法，其特征在于，包括：对待匹配图像进行语义分割，得到所述待匹配图像的感兴趣区域，所述感兴趣区域为目标所在的区域；确定所述待匹配图像中所述感兴趣区域所在的第一子图像；在所述目标对应的模板图数据中，确定所述待匹配图像对应的目标模板图的第二子图像，所述第二子图像为所述目标模板图的感兴趣区域所在的图像区域；根据所述第一子图像和所述第二子图像，得到所述待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子图像和所述第二子图像，得到所述待匹配图像配准至所述目标模板图时的变换矩阵，包括：将所述第一子图像和所述第二子图像进行匹配，得到第一匹配值；根据所述第一匹配值，确定所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵；根据所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵，确定所述待匹配图像的变换矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一子图像和所述第二子图像进行匹配，得到第一匹配值，包括：将所述第一子图像和所述第二子图像进行交并比IOU匹配，得到所述第一匹配值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配值，确定所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵，包括：若所述第一匹配值大于或等于预设阈值时，则确定所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵为单位矩阵。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配值，确定所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵，包括：若所述第一匹配值小于预设阈值时，则将所述第一子图像中除所述感兴趣区域外的其他图像区域进行掩膜屏蔽，得到屏蔽后的第一子图像；对所述屏蔽后的第一子图像进行特征点提取，得到所述第一子图像的感兴趣特征点；将所述第一子图像的感兴趣特征点与所述第二子图像的感兴趣特征点进行匹配，得到所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一子图像中除所述感兴趣区域外的其他图像区域进行掩膜屏蔽，得到屏蔽后的第一子图像，包括：将所述第一子图像中除所述感兴趣区域外的其他图像区域的像素值赋为第一数值，得到所述屏蔽后的第一子图像。7.根据权利要求2
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵，确定所述待匹配图像的变换矩阵，包括：获得所述待匹配图像的尺度和偏移量，以及所述目标模板图的尺度和偏移量；根据所述待匹配图像的尺度和偏移量，以及所述目标模板图的尺度和偏移量，将所述第一子图像和所述第二子图像之间的变换矩阵投射至原始图像的坐标系中，得到所述待匹配图像的变换矩阵。8....

【专利技术属性】
技术研发人员：付威福，李嘉麟，陈颖，刘永，汪铖杰，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：