机器人视觉定位方法和装置、视觉标定方法和装置.pdf

(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CN105528789A(43)申请公布日2016.04.27(21)申请号201510900027.0(22)申请日2015.12.08(71)申请人深圳市恒科通多维视觉有限公司地址518000广东省深圳市宝安区西乡街道三围航空路7号索佳商务大厦12层A1203-A1204号(72)发明人王晓东(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人谢曲曲(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图10页(54)发明名称机器人视觉定位方法和装置、视觉标定方法和装置(57)摘要本发明提出了一种机器人视觉定位方法和装置，该方法包括：获取目标图像，对所述目标图像进行预处理；根据预设的分割参数对图像进行特征分割，对分割后的图像进行滤波处理，对滤波后的图像进行连通域检测提取组成特征标志的亮斑，对提取的亮斑进行过滤处理，判断过滤后的亮斑数目是否符合预设的数目，若否，则重新调整分割参数，进行重新检测，若是，则识别亮斑轮廓线，判断识别出的亮斑轮廓线与预设的模板轮廓线是否匹配，若是，则输出识别出的特征标志。该方法通过自动调整分割参数，使得分割后的轮廓符合初始设置条件，适应光照条件不同的图像检测。此外，还提出了一种视觉标定方法和装置。CN105528789ACN105528789A权利要求书1/3页1.一种机器人视觉定位方法，所述方法包括：S1：获取目标图像，并对所述目标图像进行预处理；S2：根据预设的分割参数对步骤S1处理过的图像进行特征分割；S3：对步骤S2处理过的图像进行滤波处理；S4：对步骤S3处理过的图像进行连通域检测提取组成特征标志的亮斑；S5：对所述亮斑进行过滤处理；S6：判断过滤后的亮斑数目是否符合预设的数目，若是，则进入步骤S7，若否，则按预设规则调整步骤S2中的分割参数，重复上述步骤S2-S6；S7：识别所述亮斑轮廓线；S8：判断所述识别出的亮斑轮廓线与预设的模板轮廓线是否匹配；若匹配，则进入步骤S9；S9：输出识别出的特征标志。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S1之前还包括：S01：读入模板图像；S02：根据所述读入的模板图像创建模板参数，所述模板参数包括提取的斑点数目和模板轮廓线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1为获取目标图像，对所述目标图像进行亚采样。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤S8之后还包括：S90：再次读取目标图像，提取所述目标图像的轮廓线；S91：根据步骤S7识别的亮斑轮廓线的参数对提取的所述目标图像的轮廓线进行拟合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S7包括：S71：确定所述连通域的中心；S72：将所述连通域的中心作为极坐标的极点，以预设的角度间隔在所述连通域边缘进行坐标采集；S73：将采集到的坐标数据以逆时针极坐标转角顺序存储到线性数组中。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S8包括：S81：判断检测到的亮斑轮廓线极坐标半径的平均值与所述模板轮廓线极坐标半径的平均值之差是否小于预设的距离，若是，则进入步骤S9；若否，则进入步骤S82；S82：根据比较结果重新确定所述连通域的极坐标中心；S83：根据重新确定的所述极坐标中心重新确定轮廓线的极坐标数据；S84：将重新确定的极坐标数据和模板极坐标数据进行差分计算得到差分值，判断所述差分值是否小于预设的值，若是，则进入步骤S9。7.一种视觉标定方法，所述方法包括：识别工件上的特征标志；通过机械手带动摄像头移动到所述特征标志上方，记录移动的物理坐标；对所述物理坐标对应的图像进行处理，识别出特征标志在图像中的坐标；根据记录的所述物理坐标和对应的图像坐标，确定特征标志的图像坐标与物理坐标之间的映射关系。2CN105528789A权利要求书2/3页8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过差分定位算法计算理想特征标志与实际工件特征标志的坐标差；将计算得到的坐标差转换成机器人末端执行器物理坐标的补偿修正值。9.一种机器人视觉定位装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取目标图像，并对所述目标图像进行预处理；分割模块，用于根据预设的分割参数对预处理过的图像进行特征分割；滤波模块，用于对分割模块处理过的图像进行滤波处理；检测模块，用于对滤波模块处理过的图像进行连通域检测提取组成特征标志的亮斑；过滤模块，用于对所述亮斑进行过滤处理；判断模块，用于判断过滤后的斑点数目是否符合预设的数目，若否，则通知分割模块根据预设的规则调整分割参数；识别模块，用于若过滤后的斑点数目符合预设的数目则识别所述亮斑轮廓线；匹配模块，用于判断所述识别出的亮斑轮廓