基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法技术

本公开提供了一种基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法，包括：S1，采用单相机对模板上的标记进行图像采集，预处理后得到二值化图像；S2，对二值化图像进行边缘锯齿角点检测，得到边缘锯齿角点集合；S3，对二值化图像依次进行边缘检测、直线检测，得到粗检测边缘线段集合；S4，遍历粗检测边缘线段集合，判断并保留其中共线的线段，得到粗检测共线线段集合；S5，遍历边缘锯齿角点集合，与粗检测共线线段集合中的线段进行点、线共线判断，得到精检测点线集合；S6，对精检测点线集合进行直线拟合，再利用反正切函数计算得到各条直线的倾斜角度，完成对标记的检测。进一步地，对模板的位置进行矫正。位置进行矫正。位置进行矫正。

【技术实现步骤摘要】
基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法


[0001]本公开涉及光学检测
，具体涉及一种基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法。

技术介绍

[0002]机械手传输模板过程中需要进行位置的矫正，一般采用2个PSD进行光学矫正或者采用两个相机进行图像矫正，但对于模板吸盘上方和下方的空间有限的情况，并没有足够的空间进行PSD和相机的安装。采用光学方法对位置标记进行直线检测时，因为单条直线斜率已经固定，难以对其斜率进行修正，因此直线检测得出的标记斜率精度低。另外，由于灰度图相邻像素点的像素值差别较小，因此基于灰度图的角点检测得到的角点数量较少，故无法利用获得的角点来确定标记的位置信息。

技术实现思路

[0003](一)要解决的技术问题
[0004]针对上述问题，本公开提供了一种基于单相机的模板标记检测方法及模板位置矫正方法，用于解决传统方法中检测装置安装受限、得到标记的倾斜角度精度低等技术问题。
[0005](二)技术方案
[0006]本公开一方面提供了一种基于单相机的模板标记检测方法，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单相机的模板标记检测方法，其特征在于，包括：S1，采用单相机对模板上的标记进行图像采集，预处理后得到二值化图像；S2，对所述二值化图像进行边缘锯齿角点检测，得到边缘锯齿角点集合；S3，对所述二值化图像依次进行边缘检测、直线检测，得到粗检测边缘线段集合；S4，遍历所述粗检测边缘线段集合，判断并保留其中共线的线段，得到粗检测共线线段集合；S5，遍历所述边缘锯齿角点集合，与所述粗检测共线线段集合中的线段进行点、线共线判断，得到精检测点线集合；S6，对所述精检测点线集合进行直线拟合，再利用反正切函数计算得到各条所述直线的倾斜角度，完成对所述标记的检测。2.根据权利要求1所述的基于单相机的模板标记检测方法，其特征在于，所述S1包括：S11，采用单相机对模板上的标记进行图像采集，得到初始图像；S12，将所述初始图像转化为灰度图并进行滤波；S13，对所述S12所得的图像进行二值化处理，得到二值化图像。3.根据权利要求1所述的基于单相机的模板标记检测方法，其特征在于，所述S2包括：对所述二值化图像中的像素点进行Shi
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Tomasi角点响应函数检测，得到边缘锯齿角点集合。4.根据权利要求1所述的基于单相机的模板标记检测方法，其特征在于，所述S3包括：对所述二值化图像进行Canny边缘检测，得到边缘图形；根据所述边缘图形利用累计概率霍夫变换得到所述标记中的多条边缘线段，所述多条边缘线段组成所述粗检测边缘线段集合。5.根据权利要求1所述的基于单相机的模板标记检测方法，其特征在于，所述S4包括：S41，在所述粗检测边缘线段集合中任选两条线段，得到四个端点；S42，计算由所述四个端点组成的四边形的面积，计算其中一条线段的斜率、一条线段的两个端点分别与另一条线段的两个端点连接成的线段的斜率；S43，若所述四边形的面积小于第一预设阈值，且所述斜率的差值均小于第二预设阈值，则所述两条线段共...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗先刚，李成文利，刘明刚，闫剑，王长涛，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：