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1、第6期(总第199期)机械工程与自动化No.62016年12月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONDec.文章编号:1672-6413(2016)06-0040-02基于改进形状上下文特征的工件识别与定位﹡卜琰1,朱世强2,王志2,郭振民1(1.杭州自动化技术研究院有限公司,浙江杭州310030;2.浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310027)摘要:为了满足自动化装配线中工件自动上料作业的需求,提出了一种基于改进形状上下文特征的工件识别和定位算法。首先对图像进行预处理,然后进行阀值分割
2、提取轮廓图像,利用改进的形状上下文特征检测算法在已检测出的轮廓中识别工件轮廓。与传统形状上下文特征算法不同的是改进形状上下文特征检测算法采用直方图结合Harris角点进行特征生成与匹配,加快了匹配速度。实验结果表明,本方法具有较高的精度,对环境变化有一定的适应能力,能较精准地对工件进行定位。关键词:形状上下文;工件识别;工件定位;3D重构中图分类号:TP391.4文献标识码:A0引言θ分别划分成M和N个栅格(此处的r和θ为点的极机器视觉技术由于其简单、易用等特点在工业中坐标),然后生成直方图来表示其余采样点的分布情得到了广泛的应用,
3、对提高生产效率和智能化水平起况。设hi(k)为形状正下文特征(SC),则:[1]着至关重要的作用。如今,机器视觉技术已被广泛hi(k)={q≠pi∶(q-pi)∈bk}.(1)[2-3]其中:q为剩余的采样点;b为第k个栅格,1≤k≤M×应用于检测、生产自动化等各个领域。双目立体k视觉技术是机器技术研究中的难点与重点,主要包括N。为了更好地描述采样点的分布情况,采用模糊规特征提取、立体匹配和三维重建等。则生成直方图。定义两个固定点集合Sr和Sθ分别为:立体匹配技术根据匹配基元的不同可分为区域匹Sr={lgRm,1≤m≤M}.(2)[
4、4]配、相位匹配和特征匹配。区域匹配通常以特征匹2πnSθ={,1≤n≤N}.(3)配点为中心在左右图像上创建一个固定大小的邻域窗N口,然后建立匹配代价函数,选取代价最小的窗口对应其中:Rm为直方图第m个栅格的范围。假设直方图的点为匹配点,但是该方法难以选择合适的窗口大小,的每个栅格中点坐标为(lgrm,θn),则有:同时计算量较大,对噪声敏感[5]。相位匹配在频域图lgrm=(lgRm+lgRm-1)／2.(4)像中进行计算,通过提取不同频段的相位信息进行匹θn=π(2n-1)／N.(5)[6]由于传统的SC不具备旋转不变性,因此
5、本文中配,该方法鲁棒性高,适用于并行处理,但是容易产将目标进行T次旋转,取最小的匹配损失函数作为最生相位奇点及相位缠绕等问题。特征匹配通过选取特优匹配结果。则旋转后的角度隶属度函数为:征点或轮廓等特征信息,然后在左右图像中进行匹配,(θ)1≤n≤N-t,t≠T该方法具有描述简单、定位准确以及计算量小等优点。(θ+2πt)=μn+t.(6)μn本文提出了一种基于改进形状上下文特征的工件T{μn+t-N(θ)N+1-t≤n≤N其中:t=1,2,…,T,T为旋转次数。则旋转后的直方识别与定位算法。首先利用基于Harris角点的形状图可表示
6、为:上下文的形状识别方法检测出工件外形轮廓;然后针h(m,n+t)1≤n≤N-t,t≠T对复杂背景下的多工件匹配采用基于仿射变换的立体h(m,n)=ii{h(m,n+t-N)N+1-t≤n≤N.(7)匹配方法进行匹配;最后进行三维重建获取抓取点的i利用χ2检验来表征匹配损失函数:三维信息。MN21[hi(m,n)-hj(m,n)]1形状识别d(pi,qj)=∑∑h.(8)本文在典型形状上下文特征的基础上,采用Har-2m=1n=1i(m,n)+hj(m,n)其中:pi和qj为不同目标上的两个采样点。为了实现risi角点作为采样点,利
7、用模糊规则生成直方图,然后快速形状识别,在采样点中随机选取v个点作为代表进行匹配。假设有λ个轮廓采样点组成的集合P=点集合Pv={pi∶i∈V},V为代表点的索引集合。假{p1,…,pλ},以第i个采样点pi为坐标原点,将lgr和设P为模板形状,{Qs∶1≤s≤S}为未知形状集合,S﹡杭州市创新链产业链重大科技创新项目(20132111A04);杭州市重大科技创新项目(20142013A56)收稿日期:2016-03-15;修订日期:2016-09-10作者简介:卜琰(1966-),男,浙江台州人,高级工程师,本科,主要从事双目立体
8、视觉方面的研究。2016年第6期卜琰,等:基于改进形状上下文特征的工件识别与定位·41·为未知形状数目,则形状P与Qs的匹配损失函数可实验所用图像的采集是在实验室环境下进行的,表示为:两摄像头规格型号相同,均为basleracA640
