【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体公开了一种基于视觉体积检测的点胶阀自动控制方法及系统。
技术介绍
1、点胶阀作为电子制造、医疗器械和光电器件等领域的重要设备，其精度和效率至关重要。
2、在微电子封装领域，由于电路集成度不断提高，点胶操作需要在小空间、高密度的元器件排布下进行，这就要求出胶量必须既小又精确。同时，在受限的作业空间或有干扰的环境下，也需要能迅速而精准地完成预设的三维点胶作业。此外，在各种生产环境中，点胶操作需要能实现各种预期复杂图案的精确作业。在所有这些条件下，我们都需要保证多次点胶过程中的点胶效果高一致性，对控制技术的要求越来越严格。
3、然而，传统的点胶技术依赖于人工或半自动操作，常见的问题包括操作员注意力分散、视觉疲劳，以及由于控制精度不足造成的工业材料浪费和生产成本增加等等，这不仅提高了成本和时间消耗，也影响了产品质量和生产效率。
4、因此，现代点胶技术迫切地需求一种能够向微量化、立体化、高精度和高一致性迭代的改进方案。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，用于提高点胶技术的鲁棒性、降低生产厂家的制造成本。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案。
3、基于视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，包括如下步骤：
4、s1-伺服驱动点胶阀喷射胶体，对目标进行点胶；
5、s2-通过双目相机对步骤s1中目标上点胶的胶体进行高清拍摄，生成胶体
6、s3-对步骤s2生成的胶体图像进行计算处理，获取胶体体积；
7、s4-将步骤s3获取的胶体体积与期望值进行对比，获取目标上点胶的胶体到达期望值所需的余量；
8、s5-余量大于预设容差时循环至步骤s1，否则关闭点胶阀。
9、进一步的，步骤s2首次运行前，对拍摄时使用的双目相机进行标定，以确定双目相机的世界坐标系到图像在计算机上的坐标系之间的投影关系，该关系通过以下公式描述；
10、内参矩阵a，用于描述相机的内部参数，其形式为
11、
12、其中，fx,、fy分别是沿x轴和y轴的焦距，u0、v0是成像中心的像素坐标；
13、外参矩阵m，用于描述双目相机的运动关系，包括旋转矩阵r和平移矩阵t，其形式为：
14、m＝[r t]
15、r＝rz·ry·rx
16、
17、其中，r是右相机相对左相机的旋转矩阵，由绕x、y、z轴的旋转角度rx，ry，rz组成；t是右相机相对左相机的平移矩阵，由在x、y、z轴上的平移量tx，ty，tz组成；
18、世界坐标系到像素坐标系的映射：通过结合内参矩阵和外参矩阵，可以将世界坐标系中的点(xw,yw,zw)映射到像素坐标系中的点(u,v)，其中世界坐标系中的点(xw,yw,zw)即为目标在真实世界中的位置坐标，映射关系为：
19、
20、进一步的，步骤s3包括如下步骤：
21、s31-图像预处理；
22、包括畸变修正、立体匹配、噪声去除、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制的上下文增强、双阈值检测、边缘跟踪的融合策略、边缘跟踪与连接、边缘一致性处理；
23、s32-三维重构；
24、包括双目边缘图像匹配、计算视差、计算深度、计算三维坐标、生成点云、生成模型、体积计算。
25、进一步的，畸变修正包括径向畸变修正、切向畸变修正；
26、径向畸变修正公式如下：
27、xcorrected＝x·(1+k1r2+k2r4+k3r6)
28、ycorrected＝y·(1+k1r2+k2r4+k3r6)
29、切向畸变修正公式如下：
30、xcorrected＝x+[2p1xy+p2(r2+2x2)]
31、ycorrected＝y+[p1(r2+2y2)+2p2xy]
32、k1、k2、k3：摄像头的切向畸变系数；
33、p1、p2：摄像头的径向畸变系数；
34、摄像机外参反映的是摄像机坐标系和世界坐标系之间的旋转r和平移t关系。若两个相机的内参均已知，并且知道各自与世界坐标系之间的r1、t1和r2，t2，就可以算出这两个相机之间的r和t，也就找到了从一个相机坐标系到另一个相机坐标系之间的位置转换关系。相对旋转r和相对平移t的公式如下：
35、r＝r2·r1t
36、t＝-r·t1+t2
37、径向和切向畸变修正用于校正每个相机捕获的图像中的畸变，相对旋转r和相对平移t在这个过程中的作用是建立两个相机之间的几何关系。
38、进一步的，噪声去除的方式具体是使用高斯滤波器滤波的方法平滑图像；
39、一维高斯滤波器公式为：
40、
41、其中x-x0表示距离中心点的距离，σ是标准差，控制着高斯函数的宽度；
42、并且根据高斯函数的可分离性得出g(x,y)＝g(x)·g(y)；
43、二维高斯滤波器公式为：
44、
45、其中，σ是标准差，x和y是像素距离滤波器中心的距离。
46、进一步的，计算梯度幅值和方向的方式具体是通过计算图像的梯度来找到可能的边缘，使用sobel算子卷积核来实现；
47、以下为sobel算子的水平和垂直分量
48、
49、
50、gx和gy是图像在x方向和y方向的梯度，给定两个摄像头的梯度结果g1x，g1y和g2x，g2y，以及权重ω1和ω2(其中ω1+ω2＝1)，融合后的水平梯度gfx以及垂直梯度gfy可以表示为：
51、gfx＝ω1×g1x+ω2×g2x
52、gfy＝ω1×g1y+ω2×g2y
53、根据sobel算子的x分量和y分量，通过以下公式计算梯度的幅值g和方向θ：
54、
55、θ＝atan2(gfy，gfx)。
56、进一步的，非极大值抑制的上下文增强的方式具体是将每个像素的梯度幅值与其邻域内沿着梯度方向的两个像素进行比较，如果该像素的梯度幅值不是其邻域内最大的，则将该像素的梯度幅值设为0；上下文增强则通过考虑双目图像的深度信息来实现，若一个像素在一个视图中是边缘，但在另一个视图中非边缘，但两个视图的深度信息相似，则可以增强这个像素的边缘属性；
57、在非极大值抑制过程中，对于图像中的每个像素点(x,y)，首先计算其梯度幅值gf(x,y)，随后比较该像素点在其梯度方向上的邻域像素的梯度幅值；如果gf(x,y)是该邻域内沿梯度方向的最大值，则保留gf(x,y)；否则，将其设为0；可以表示为以下公式：
58、
59、gnms(x,y)是经过非极大值抑制处理后本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，步骤S2首次运行前，对拍摄时使用的双目相机进行标定，以确定双目相机的世界坐标系到图像在计算机上的坐标系之间的投影关系，该关系通过以下公式描述；
3.根据权利要求1所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，步骤S3包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，畸变修正包括径向畸变修正、切向畸变修正；
5.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，噪声去除的方式具体是使用高斯滤波器滤波的方法平滑图像；
6.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，计算梯度幅值和方向的方式具体是通过计算图像的梯度来找到可能的边缘，使用Sobel算子卷积核来实现；
7.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，非极大值抑制的上下文增强的方式具体是将每个像素的梯度幅值与其邻域内
8.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，双阈值检测的方式具体是设置高阈值和低阈值，高于高阈值的梯度被认为是真实的边缘，低于低阈值的梯度被认为是非边缘，而介于两者之间的被认为是潜在的边缘；
9.根据权利要求8所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，边缘一致性处理的方式是识别并对齐两个视图中的相同边缘，通过将双目图像的边缘图进行比较，找出在两个视图中都被检测到的边缘，在比较边缘后进行一致性检查，以确保识别的边缘在所有视图中都是一致的；比较识别的边缘与原始边缘图的差异，如果差异小于预定的阈值，则该边缘就可以被认为是一致的。
10.基于视觉体积检测的点胶阀自动控制系统，用于实现权利要求1到9任一项所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于：
...【技术特征摘要】
1.基于视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，步骤s2首次运行前，对拍摄时使用的双目相机进行标定，以确定双目相机的世界坐标系到图像在计算机上的坐标系之间的投影关系，该关系通过以下公式描述；
3.根据权利要求1所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，步骤s3包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，畸变修正包括径向畸变修正、切向畸变修正；
5.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，噪声去除的方式具体是使用高斯滤波器滤波的方法平滑图像；
6.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，计算梯度幅值和方向的方式具体是通过计算图像的梯度来找到可能的边缘，使用sobel算子卷积核来实现；
7.根据权利要求3所述的视觉体积检测的点胶阀自动控制方法，其特征在于，非极大值抑制的上下文增强的方式具体是将每个像素的梯度幅值与其邻...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨永宽，廖彬荣，张昊，朱璁，孔祥松，赵晶，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。