【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种视觉检测，尤其涉及一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法。
技术介绍
1、在生产制造型企业的工业背景环境下，料框或固定区域内随意放置的堆叠零件存在堆叠、倾斜、遮挡且光照不均等现象，难以应对多样性目标的识别和跟踪需求。
2、例如现有的申请公开号为cn113019988a的中国专利公开了一种视觉检测设备本专利技术涉及视觉检测设备，包括机架、安装于机架上的上料装置、承接上料装置传送而来的待检测工件的检测平台、对检测平台上的待检测工件进行视觉检测的检测装置、安装于机架上以在检测装置检测完成将合格工件和不合格工件进行区分下料的下料装置、以及安装于机架上并供检测装置安装且可调整检测装置与待检测工件相对位置的调整装置。该视觉检测设备通过上料装置将待检测工件传输至检测平台，再通过检测装置对检测平台上的待检测工件进行视觉检测，并通过调整装置调整检测装置与工件的相对位置，且通过下料装置将检测完成的合格工件和不合格工件进行区分下料，从而可实现自动化检测工件，进而可提高检测效率，节约人力成本。但是该检测装置鲁棒性不高，检测范围不全面，检测结果准确性不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，通过建立在视差的基础上，再采集多幅图经过分析获取目标物体三维信息的方式，达到提升检测设备鲁棒性，拓展检测区域范围，提升检测结果准确性的效果。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用
4、s1：对双目识别检测设备采集到的rgb图像运用加权平均法进行灰度化处理得到灰度图；
5、s2：通过图像滤波和直方图均衡化对灰度图进行图像预处理；
6、s3：将预处理得到的灰度图用gamma进行校正处理；
7、s4：利用canny算子对校正处理后的灰度图进行边缘检测；
8、s41：采用直线拟合连接技术将canny算子生成的灰度图边缘中断裂的部分连接起来；
9、s5：选取直线拟合后的灰度图中的roi区域，对灰度图的roi区域采用canny算子梯度化方法进行分割；
10、s6：将采用canny算子梯度化方法进行分割roi区域进行边缘检测并拟合出零件的外圆边缘轮廓，转化到三维坐标系中，对转化到三维坐标系的外圆边缘轮廓进行空间圆拟合，从而得到目标零件的空间位姿。
11、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：对双目识别检检测设备采集到的rgb图像运用加权平均法进行灰度化处理步骤包括：根据r、g、b的重要性给r、g、b赋予不同的权值，并运用加权平均如公式：
12、rgb＝ωr+υg+μb
13、ω、ν、μ分别表示r、g、b权重，其中ω+ν+μ＝1；其中赋值ω＝0.29，ν＝0.59，μ＝0.12；运用公式将r、g、b三个通道相加计算得到的灰度值来构建灰度图。
14、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：
15、s21：用图像滤波中的混合滤波算法的滤波器对所述灰度图进行过滤操作；
16、s22：遍历灰度图中的每个像素，统计每个像素灰度级出现的频次，形成灰度直方图；
17、s23：将灰度直方图进行累积求和，得到累积分布函数cdf；
18、s24：根据累积分布函数cdf进行像素映射，生成均衡化后的图像；由均衡化后的图像，
19、得到分布更均匀的图像灰度值。
20、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：
21、所述将预处理得到的灰度图用gamma进行校正处理，其中gamma进行校正处理的数学表达式为：
22、f＝cf(i，j)γ
23、式中：f表示gamma校正后输出图像像素点(i，j)的灰度值；c表示转换比例系数；γ表示gamma系数；当γ＜1时，灰度值较低的区域对比度高，灰度值高的区域对比度低；当γ＞1时，灰度值较低区域对比度低，灰度值较高的区域对比度高。
24、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：
25、a1：对校正后的灰度图采用高斯滤波器进行平滑处理；
26、a2：使用sobel和prewitt梯度算子计算校正后的图的梯度幅值和梯度方向；
27、a3：在梯度方向上进行非极大值抑制，保留具有最大边缘强度的像素；
28、a4：设定高阈值和低阈值，高阈值用于将候选边缘点中的明显强边缘与其他像素区分开来，低阈值用于检测较弱的边缘，高阈值标记强边缘像素，低阈值标记弱边缘像素，通过阈值处理，检查弱边缘像素与强边缘像素的连通。
29、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：
30、canny算子生成的边缘包含不连续的断裂的边缘段，采用直线拟合连接技术将断裂的边缘段连接起来得到连续的边缘线段，并采用ransac算法得到最佳直线拟合结果；使用ransac算法进行最佳直线拟合的步骤如下：
31、b1：在进行边缘检测后的灰度图所有点集中随机选择一个样本子集作为内点集，该子集
32、包含的样本点用于确定模型；
33、b2：使用选定的样本子集拟合模型，使用最小二乘法进行模型拟合；预设阈值，计算未被选择的样本点到拟合模型的距离，将距离小于阈值的样本点划分为内点，距离大于该
34、阈值的样本点划分为外点或异常点；
35、b3：如果当前内点数目大于预设阈值且拟合模型质量满足预设条件，则终止算法，返回最佳拟合模型；如果当前内点数目小于等于阈值或者拟合模型质量不满足要求，则重新随机选择一组样本子集，回到b2步骤，并进行新一轮的迭代；
36、迭代之后，选择具有最大内点数目的模型作为最佳拟合模型。
37、作为本专利技术所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的一种优选方案，其中：
38、所述选取直线拟合后的灰度图中的roi区域，对灰度图的roi区域采用canny算子梯度化方法进行分割具体包括：灰度图分割之后需将分割开的区域进行roi区域选取并采用命中或命不中变换的方法来标记，在分割后的灰度图取任意方形或圆形区域为结构元素，标记的具体方法包括：结构元素a被结构元素b命中或命不中时，用符号表示，则命中与命不中变换公式为：
39、
40、式中：b1、b2分别表示探测图像内部结构元素、外部结构元素；ac表示灰度图结构元素a的补集；
41、取分割后的目标图像，将识别出的零件，标记为1，将目标图像中除零件之外的部分，标记为0，在标记过程中，将识别分割的零件局部标红。
42、作为本专利技术所述的一种用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述对双目识别检测设备采集到的RGB图像运用加权平均法进行灰度化处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述通过图像滤波和直方图均衡化对灰度图进行预处理的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述将预处理得到的灰度图用Gamma进行校正处理，其中Gamma进行校正处理的数学表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述利用Canny算子对校正处理后的灰度图进行边缘检测，具体步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：Canny算子生成的边缘包含不连续的断裂的边缘段，采用直线拟合连接技术将断裂的边缘段连接起来得到连续的边缘线段，并采用R
7.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述选取直线拟合后的灰度图中的ROI区域，对灰度图的ROI区域采用Canny算子梯度化方法进行分割具体包括：灰度图分割之后需将分割开的区域进行ROI区域选取并采用命中或命不中变换的方法来标记，在分割后的灰度图取任意方形或圆形区域为结构元素，标记的具体方法包括：结构元素A被结构元素B命中或命不中时，用符号表示，则命中与命不中变换公式为：
8.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：采用Canny算子梯度化方法进行分割ROI区域进行边缘检测并拟合出零件的外圆边缘轮廓，转化到三维坐标系中，对转化到三维坐标系的外圆边缘轮廓进行空间圆拟合，从而得到目标零件的空间位姿，具体包括：以相机位置作为坐标原点建立三维坐标系，相机拍摄零件后获取空间点Pw(X，Y，Z)，左视角拍摄的像素坐标为PL(UL，VL)，经过立体匹配计算得到右视角对应的预期像素坐标为PR(UR，VR)，其中，左视角像素坐标与像素坐标的投影矩阵用ML表示；右视角像素坐标与像素坐标的投影矩阵用MR表示；空间点PW在左右相机坐标系下的坐标分别为(xCL,yCL,zCL)和(xCR,yCR,zCR)；设通过相机标定得到的相机的基线为B，左右视角视差为d；
...【技术特征摘要】
1.一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述对双目识别检测设备采集到的rgb图像运用加权平均法进行灰度化处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述通过图像滤波和直方图均衡化对灰度图进行预处理的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述将预处理得到的灰度图用gamma进行校正处理，其中gamma进行校正处理的数学表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：所述利用canny算子对校正处理后的灰度图进行边缘检测，具体步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于智能制造产线的双目识别的视觉检测的方法，其特征在于：canny算子生成的边缘包含不连续的断裂的边缘段，采用直线拟合连接技术将断裂的边缘段连接起来得到连续的边缘线段，并采用ransac算法得到最佳直线拟合结果；使用ransac算法进行最佳直线拟合的步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘琳，孙壮壮，
申请(专利权)人：昆山联星业智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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