一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统

技术领域

本发明涉及图像识别和处理领域，具体涉及一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统。

背景技术

点胶机的发展最早源于美国和德国等工业体系相对发达的国家，随着日本制造业的兴起，对点胶机的需求也大规模增加，促进了日本研发出自主创新的点胶机，打破了美国、欧洲的垄断。在全球的点胶机厂商中，根据点胶机的智能化、精度和速度等特性，目前最受欢迎的点胶机供应商主要是美国的PVA、EFD，日本的武藏、仲式液控等企业。中国点胶机行业发展较为缓慢，直到2005年才开始以引进日本企业的方式进入中国市场，经过不断的学习，国内的企业开始进行自主研发，但是由于缺乏长时间的技术积累，所以生产出来的点胶机设备与国外相比依旧存在差距。

经过多年发展，我国的点胶机技术已经较为成熟，研制单组分点胶机对于许多国内点胶机厂商难度不大，目前都在朝着系统更加智能化、技术更加高精尖的方向发展，在研制双组份点胶机方面有了一定的进步，但绝大部分还是靠国外进口，且设备十分昂贵。

发明内容

为解决以上卡脖子问题，本发明提供了一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，通过在点胶机中加入机器视觉系统，研究并设计了一种高精度、高鲁棒性、实时性的目标定位方法，实现对目标工件的实时定位，获取工件的位置和旋转角度等信息，为后续的点胶过程提供更加精准的位置信息，提高生产的效率。

一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于：首先对图像进行预处理，包括灰度化处理、图像滤波、图像边缘检测、构造图像金字塔；其次用改进的模板匹配算法对目标进行匹配，从而实现对目标的识别和定位；最后对所述算法进行实验验证。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像灰度化处理，，根据重要性和其他指标，需要对图像的RGB三个分量进行加权后平均。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像滤波采用高斯滤波算法，可以使平滑效果最佳，背景中的噪点基本清除，同时目标工件的边缘细节保存完整。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像边缘检测采用Canny边缘检测作为主要的边缘提取方法，对噪声有明显的抑制，目标工件的边缘细节保存完整，而边缘梯度的求取使用Sobel算子来计算。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的构造图像金字塔使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对图像进行采样和重构，利用了高斯核对图像进行卷积平滑操作并进行下采样，依次迭代最后形成多分辨率的高斯金字塔。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的改进的模板匹配算法使用了改进的PSO-GA-SA算法进行智能搜索，可以借助SA算法中局部跳出思想摆脱局部最优，结合遗传算法的交叉与突变，丰富了种群的多样性，会提高全局搜索能力，使得最终得到的结果更加精确；采用了改进的广义霍夫变换算法进行末班匹配。

改进的广义霍夫变换算法具有最快的匹配速度，比传统的GHT方法快近60倍。

一种基于机器视觉的点胶机视觉定位算法，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、数据传输模块、图像显示模块等。图像采集模块包括了透镜光学系统的设计和照明系统的设计两个部分，照明系统是通过研究待测目标的物体尺寸、相隔距离、光学特性等特征，来提供合理的光照环境，从而凸显待测目标的颜色、尺寸、结构等信息。透镜光学系统通过设计透镜的焦距、孔径范围等固定成像大小。采用图像传感器执行信号的转换，提供给计算机需要的数据信号。图像处理模块主要使用计算机执行图像信息的处理，通过设计完整的算法和决策方案使得最终的处理结果达到需求。数据传输模块负责输出点胶机视觉系统的数据和运算结果，图像显示模块提供显示界面给用户观察视觉定位的处理结果。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像采集模块采用大恒DH-HV5051UM-ML型号的CMOS工业相机和LED环形光源。

附图说明

图1为本发明的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统的系统框图。

具体实施方式

一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于：首先对图像进行预处理，包括灰度化处理、图像滤波、图像边缘检测、构造图像金字塔；其次用改进的模板匹配算法对目标进行匹配，从而实现对目标的识别和定位；最后对所述算法进行实验验证。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像灰度化处理，，根据重要性和其他指标，需要对图像的RGB三个分量进行加权后平均。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像滤波采用高斯滤波算法，可以使平滑效果最佳，背景中的噪点基本清除，同时目标工件的边缘细节保存完整。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的图像边缘检测采用Canny边缘检测作为主要的边缘提取方法，对噪声有明显的抑制，目标工件的边缘细节保存完整，而边缘梯度的求取使用Sobel算子来计算。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的构造图像金字塔使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对图像进行采样和重构，利用了高斯核对图像进行卷积平滑操作并进行下采样，依次迭代最后形成多分辨率的高斯金字塔。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位算法和系统，其特征在于，所述的改进的模板匹配算法使用了改进的PSO-GA-SA算法进行智能搜索，可以借助SA算法中局部跳出思想摆脱局部最优，结合遗传算法的交叉与突变，丰富了种群的多样性，会提高全局搜索能力，使得最终得到的结果更加精确；采用了改进的广义霍夫变换算法进行末班匹配，。改进的广义霍夫变换算法具有最快的匹配速度，比传统的GHT方法快近60倍。

一种基于半监督的机器视觉定位算法，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、数据传输模块、图像显示模块等。图像采集模块包括了透镜光学系统的设计和照明系统的设计两个部分，照明系统是通过研究待测目标的物体尺寸、相隔距离、光学特性等特征，来提供合理的光照环境，从而凸显待测目标的颜色、尺寸、结构等信息。透镜光学系统通过设计透镜的焦距、孔径范围等固定成像大小。采用图像传感器执行信号的转换，提供给计算机需要的数据信号。图像处理模块主要使用计算机执行图像信息的处理，通过设计完整的算法和决策方案使得最终的处理结果达到需求。数据传输模块负责输出点胶机视觉系统的数据和运算结果，图像显示模块提供显示界面给用户观察视觉定位的处理结果。

根据权利要求1所述的一种基于半监督的机器视觉定位系统，其特征在于，所述的图像采集模块采用大恒DH-HV5051UM-ML型号的CMOS工业相机和LED环形光源。