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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108010074A(43)申请公布日2018.05.08(21)申请号201710976665.XG01N21/88(2006.01)(22)申请日2017.10.19(71)申请人宁波蓝圣智能科技有限公司地址315800浙江省宁波市宁波经济技术开发区大港六路8号(72)发明人彭成斌杨景翔徐显兵潘江锋王少剑康齐正吴宝国(74)专利代理机构宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(普通合伙)33243代理人龙洋(51)Int.Cl.G06T7/564(2017.01)G06T7/30(2017.01)G06T7/00(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称一种基于机器视觉的工件检测方法及系统(57)摘要本发明公开一种基于机器视觉的工件检测方法及系统,涉及机器视觉技术领域,所述基于机器视觉的工件检测方法包括:确定目标图像中工件的轮廓;确定所述轮廓的最小外接矩形;根据所述最小外接矩形和目标图像,调整所述目标图像中工件的方向,以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致;提取样本图像中的HOG特征,并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练;通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测,以对所述目标图像中工件进行分类。本发明解决了传统工业机器人无法智能识别和定位工件的问题,通过机器视觉算法对工件进行分类和定位。本发明提供的方法对工件的姿态角度没有要求,并且在遮挡的情况下也能进行检测。CN108010074ACN108010074A权利要求书1/2页1.一种基于机器视觉的工件检测方法,其特征在于,包括:确定目标图像中工件的轮廓;确定所述轮廓的最小外接矩形;根据所述最小外接矩形和目标图像,调整所述目标图像中工件的方向,以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致;提取样本图像中的HOG特征,并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练;通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测,以对所述目标图像中工件进行分类。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工件检测方法,其特征在于,在通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测之后,还包括:通过检测结果,获取工件在目标图像坐标系中的坐标信息;根据所述坐标信息,通过相机标定方法,确定工件在世界坐标系中的坐标。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的工件检测方法,其特征在于,所述根据所述坐标信息,通过相机标定方法,确定工件在世界坐标系中的坐标,具体包括:根据张正友标定法,确定工件的深度信息;根据所述坐标信息和所述深度信息,确定工件在世界坐标系中的坐标。4.根据权利要求1,2或3所述的基于机器视觉的工件检测方法,其特征在于,所述根据所述最小外接矩形和目标图像,调整所述目标图像中工件的方向,以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致,具体包括:调整所述目标图像中工件的方向,以使目标图像中的工件轮廓的最小外接矩形与样本图形中工件的最小外接矩形方向一致;通过将图像尺寸进行归一化并采用相关系数匹配法,调整所述目标图像中的工件的方向至样本图像的工件方向。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的工件检测方法,其特征在于,所述确定目标图像中工件的轮廓,具体包括:去除所述目标图像的噪点;预定义轮廓提取的参数,并提取目标图像中工件的轮廓。6.一种基于机器视觉的工件检测系统,其特征在于,包括:轮廓确定模块,用于确定目标图像中工件的轮廓;矩形确定模块,用于确定所述轮廓的最小外接矩形;工件方向调整模块,用于根据所述最小外接矩形和目标图像,调整所述目标图像中工件的方向,以使所述目标图像中的工件的方向与样本图像的工件方向一致;样本训练模块,用于提取样本图像中的HOG特征,并使用所述HOG特征对SVM分类器进行训练;检测模块,用于通过训练过的SVM分类器对目标图像进行检测,以对所述目标图像中工件进行分类。7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的工件检测系统,其特征在于,还包括:坐标信息获取模块,用于通过检测结果,获取工件在目标图像坐标系中的坐标信息;坐标信息确定模块,用于根据所述坐标信息,通过相机标定方法,确定工件在世界坐标系中的坐标。2CN108010074A权利要求书2/2页8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的工件检测系统,其特征在于,所述坐标信息确定模块,具体包括:深度信息确定子模块,用于根据张正友标定法,确定工件的深度信息;坐标信息确定子模块,用于根据所述坐标信息和所述深度信息,确定工件在世界坐标系中的坐标。9.根据权利要求6,7或8所述的基于机器视觉的工件检测系统,其特征在于,所述工件方向调整模块,具体包括:第一调整子模块,用于调整所述目标图像中工件的方向,以使目标图像中的工