一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法技术

本发明专利技术提供一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法，涉及基于图像的物品识别技术领域，包括：获取液压车架的原始图像，对原始图像进行预处理；提取原始图像的边缘，获得边缘图像，基于Hough变换检测边缘图像中的直线；对边缘图像中检测到的直线进行去重复筛选和延长操作；对延长后的直线指定分组规则，进行两两分组，使每组为同一液压车架的两直线，并求取两直线的交点坐标；根据交点坐标及液压车架的尺寸获取液压车架的中心点像素坐标，完成液压车架的定位。本发明专利技术克服了生产现场复杂的环境，克服了液压车架光照、颜色不均匀等自身的不良条件，提高了液压车架识别的准确度，达到对液压车架中心点的精确定位。对液压车架中心点的精确定位。对液压车架中心点的精确定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法


[0001]本专利技术涉及基于图像的物品识别
，尤其是涉及一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法。

技术介绍

[0002]在液压车架生产和喷砂上料的过程中，一方面，这些工作大多重复性高，精度要求高，负载大；另一方面，工作需要面临噪声大、有害气体等复杂环境。相比于人工，机器人能够表现出更高的精度、效率以及安全性能。
[0003]液压车架的识别定位是机器人控制系统实现控制机械臂完成对液压车架自动抓取并进行上料的基础。在图像识别的过程中，由于液压车架堆叠放置，且放置于架框中，在识别上层架框时，下层车架特征暴露易造成干扰(如图2所示)，在识别下层车架时，液压车架特征最明显凸起部分易被架框遮挡(如图3所示)，导致无法成为识别特征；同时，上、下层车架表面都存在氧化生锈、光照不均匀、反光、堆叠不整齐等情况，增加了边缘识别与分割难度。
[0004]基于图像处理的识别定位技术在工业自动化的检测中用的越来越广泛，而针对液压车架的应用较少，在复杂的实际场景难以实现自动化识别定位，因此，选择一个合理的识别特征和检测方法就尤为重要。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术提供了一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法，实现在复杂条件下对不同型号的堆叠液压车架进行识别与定位，进而实现液压车架的自动抓取。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法，包括：
[0007]获取液压车架的原始图像，对所述原始图像进行预处理；
[0008]提取所述原始图像的边缘，获得边缘图像，基于Hough变换检测所述边缘图像中的直线；
[0009]对所述边缘图像中检测到的直线进行去重复筛选和延长操作；
[0010]对延长后的直线制定分组规则，进行两两分组，使每组为同一所述液压车架的两直线，并求取两直线的交点坐标；
[0011]根据所述交点坐标及所述液压车架的尺寸获取液压车架的中心点像素坐标，完成所述液压车架的定位。
[0012]作为本专利技术的进一步改进，
[0013]开始时，通过相机获取液压车架的原始图像；
[0014]获得中心点像素坐标后，根据相机参数将所述中心点像素坐标转换成相机坐标；
[0015]再将相机坐标转换为机器人坐标，机器人根据所述机器人坐标控制机械臂末端移
动，完成对所述液压车架的抓取，将所述液压车架送至喷砂设备的滚棒线上。
[0016]作为本专利技术的进一步改进，对所述原始图像进行预处理，包括：依次进行灰度处理、图像增强处理及滤波处理。
[0017]作为本专利技术的进一步改进，采用canny边缘检测方法提取所述原始图像的边缘，获得边缘图像；
[0018]其中，所述canny边缘检测方法采用高斯平滑滤波器与所述原始图像卷积进行降噪。
[0019]作为本专利技术的进一步改进，所述基于Hough变换检测所述边缘图像中的直线，包括：
[0020]根据Hough变换的极坐标方程ρ＝xcos(θ)+ysin(θ)计算所述边缘图像上所有像素点(x
I
,y
i
)的ρ值；
[0021]累加该ρ值出现的次数，设定阈值T；
[0022]当ρ值出现的次数大于设定阈值T时，获取该对ρ和θ的值，得到所述边缘图像中的一条线段。
[0023]作为本专利技术的进一步改进，对所述边缘图像中检测到的直线进行去重复筛选和延长操作，包括：
[0024]检测所有直线两端点的横纵坐标，计算倾斜角；
[0025]筛选所有直线，获取倾斜角符合预设倾斜角范围的直线；
[0026]对符合预设倾斜角范围的直线按倾斜角大小降序排列，两两直线倾斜角差值小于3
°
判定为同一条直线，去除倾斜角大的一条，完成去重复筛选；
[0027]将去重筛选后的所有直线补充延长。
[0028]作为本专利技术的进一步改进，
[0029]根据每条直线两端点的横纵坐标计算直线的斜率k和截距b；
[0030]根据反正切公式α＝arctan(
‑
k)*π得到直线倾斜角α。
[0031]作为本专利技术的进一步改进，所述对延长后的直线进行两两分组，使每组为同一所述液压车架的两直线，并求取两直线的交点坐标；包括：
[0032]根据直线斜率k>0和k<0将延长后的所述直线分为液压车架左侧和右侧直线；
[0033]根据左侧直线右端点纵坐标和右侧直线左端点纵坐标，将最接近的两条直线作为一组，每组为同一所述液压车架的两直线；
[0034]求取同组两直线的交点坐标。
[0035]作为本专利技术的进一步改进，根据所述交点坐标及所述液压车架固定的长、宽，得到同组两直线交点到液压车架纵向中心点距离为Δy；
[0036]计算液压车架的中心点像素坐标，公式为：
[0037]x
′0＝x0[0038]y
′0＝y0+Δy
[0039]其中，
[0040]x0,y0表示同组两直线的交点坐标；
[0041]x
′0,y
′0表示液压车架的中心点像素坐标。
[0042]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0043]本专利技术基于Hough变换的液压车架识别定位方法，通过计算机对采集图像进行预处理，基于改进的Hough变换进行直线检测，再进行直线筛选和去重复、制定直线分组规则，求取各液压车架中直线交点，最终获得液压车架中心点，实现对液压车架高精度的直线检测和中心定位，适用于液压车架生产和喷砂上料过程，实现机器人对液压车架由架框到滚棒线的转运，节约人力成本，提高工作效率和安全性能。
[0044]本专利技术克服了生产现场复杂的环境，克服了液压车架光照、颜色不均匀等再生的不良条件，提高了液压车架识别的准确度，达到对液压车架中心点的精确定位。
附图说明
[0045]图1为本专利技术一种实施例公开的基于Hough变换的液压车架识别定位方法流程图；
[0046]图2为本专利技术
技术介绍
公开的生产车间架框中上层液压车架堆叠情况示意图；
[0047]图3为本专利技术
技术介绍
公开的生产车间架框中下层液压车架堆叠情况示意图；
[0048]图4为本专利技术一种实施例公开的液压车架的俯视图；
[0049]图5为本专利技术一种实施例公开的相机拍摄的架框内液压车架的示意图；
[0050]图6为本专利技术一种实施例公开的视觉算法中基于Hough变换的液压车架识别定位流程；
[0051]图7为本专利技术一种实施例公开的预处理后的边缘图像；
[0052]图8为本专利技术一种实施例公开的采用高斯滤波器对边缘图像降噪后的图像；
[0053]图9为本专利技术一种实施例公开的液压车架直线坐标系分析模型示意图；
[0054]图10为本专利技术一种实施例公开的基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Hough变换的液压车架识别定位方法，其特征在于，包括：获取液压车架的原始图像，对所述原始图像进行预处理；提取所述原始图像的边缘，获得边缘图像，基于Hough变换检测所述边缘图像中的直线；对所述边缘图像中检测到的直线进行去重复筛选和延长操作；对延长后的直线制定分组规则，进行两两分组，使每组为同一所述液压车架的两直线，并求取两直线的交点坐标；根据所述交点坐标及所述液压车架的尺寸获取液压车架的中心点像素坐标，完成所述液压车架的定位。2.根据权利要求1所述的液压车架识别定位方法，其特征在于：开始时，通过相机获取液压车架的原始图像；获得中心点像素坐标后，根据相机参数将所述中心点像素坐标转换成相机坐标；再将相机坐标转换为机器人坐标，机器人根据所述机器人坐标控制机械臂末端移动，完成对所述液压车架的抓取，将所述液压车架送至喷砂设备的滚棒线上。3.根据权利要求1所述的液压车架识别定位方法，其特征在于，对所述原始图像进行预处理，包括：依次进行灰度处理、图像增强处理及滤波处理。4.根据权利要求1所述的液压车架识别定位方法，其特征在于：采用canny边缘检测方法提取所述原始图像的边缘，获得边缘图像；其中，所述canny边缘检测方法采用高斯平滑滤波器与所述原始图像卷积进行降噪。5.根据权利要求1所述的液压车架识别定位方法，其特征在于：所述基于Hough变换检测所述边缘图像中的直线，包括：根据Hough变换的极坐标方程ρ＝xcos(θ)+ysin(θ)计算所述边缘图像上所有像素点(x
I
,y
i
)的ρ值；累加该ρ值出现的次数，设定阈值T；当ρ值出现的次数大于设定阈值T...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁嫣红，韦丽桦，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：