基于多維識別技術(shù)的3d機(jī)器視覺系統(tǒng)的制作方法
【專利說明】
所屬技術(shù)領(lǐng)域
[0001]采用3D視覺定位，結(jié)合基于PC的軟件建立的一個3D壞境模型，代替人工作業(yè)提高工作效率和生產(chǎn)自動化。
【背景技術(shù)】
[0002]3D機(jī)器視覺系統(tǒng)可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其中在容器中揀取零件、機(jī)床上的工件裝卸以及包裝和焊接領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)取得了理想的成效。
[0003]機(jī)器視覺產(chǎn)生至今已有30余年歷史，隨著電子科技與芯片技術(shù)、圖像處理和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺具有非接觸、處理時間快、精度高、安全高效以及節(jié)省人力成本等特點(diǎn)，同時，機(jī)器視覺產(chǎn)品越來越豐富，產(chǎn)品功能越來越強(qiáng)大，得到了越來越廣泛的應(yīng)用，也被越來越多用戶所接受。
[0004]除了成品檢測外，機(jī)器視覺在產(chǎn)品質(zhì)量管控以及自動化生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，建立起越來越多成功的應(yīng)用。在食品飲料安全生產(chǎn)中，機(jī)器視覺用來記錄生產(chǎn)過程的序列號缺損程度、外觀完好性等信息，幫助我們建立起可以追溯的質(zhì)量管理體系；在醫(yī)藥的生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺用來檢查泡罩中藥片的完整性和完好性，也同時被應(yīng)用在需要對藥劑的液位高度進(jìn)行管控的環(huán)節(jié)；在物流分揀系統(tǒng)中，機(jī)器視覺能夠輕松地識別出外包裝是否存在缺陷，對標(biāo)簽的位置和輪廓進(jìn)行識別以幫助區(qū)分不同類型的物品等。
[0005]在自動化生產(chǎn)和質(zhì)量監(jiān)控的過程中，機(jī)器視覺可以把人從高度重復(fù)性的工作中解脫出來，快速可靠地執(zhí)行檢查與監(jiān)控的任務(wù)，提升產(chǎn)品合格率。如今機(jī)器視覺正逐步替代一些傳統(tǒng)的檢測方式，不斷為廣大用戶提供新的解決方式。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明主要是應(yīng)用工業(yè)流水線智能化控制領(lǐng)域，特別是在人工作業(yè)效率較低或人工視覺無法達(dá)到的環(huán)境，代替人工作業(yè)，以提高工作效率和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化。采用3D視覺機(jī)器系統(tǒng)，包括圖像獲取、預(yù)處理、子圖像、特征提取和匹配等部分。通過預(yù)圖像處理技術(shù)能夠顯著提高圖像的質(zhì)量，增強(qiáng)被測物體的有用信息，抑制無用的干擾信息。利用子像素定位技術(shù)可以顯著提高目標(biāo)的定位精度?？蓽y量許多使用傳統(tǒng)方法無法測量的物理量，肉眼無法無法分辨的物理量。例如連續(xù)變化的亮度場，條紋方位場等。自動化程度高，使用硬件實(shí)現(xiàn)獨(dú)立于環(huán)境的處理算法，如邊緣檢測、特征提取等，這樣可以大大提高處理數(shù)度。發(fā)展彩色圖像、灰度圖像和多譜圖像處理算法，使之適用于各種視覺測量系統(tǒng)。
[0007]本發(fā)明提供的技術(shù)方案是，結(jié)合基于PC的軟件建立的一個3D壞境模型，通過激光三角測量、基于虛擬器的三維測量獲得距離的數(shù)據(jù)，將一點(diǎn)轉(zhuǎn)化成XYZ坐標(biāo)，輸入到3D模型中，應(yīng)用基于人體模型對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，根據(jù)可見光傳感器獲取的二維圖像信息與紅外傳感器獲取的深度信息，利用旋轉(zhuǎn)矩陣處理相關(guān)聯(lián)接點(diǎn)動作實(shí)現(xiàn)人體動作識別，集成圖像。圖像處理-模塊匹配及輪廓識別；數(shù)字信號處理-利用數(shù)字圖像處理的基本理論和圖像跟蹤的基本方法，實(shí)現(xiàn)圖像分割、圖像匹配、質(zhì)心跟蹤、波門跟蹤、相關(guān)算法等內(nèi)容。
[0008]本發(fā)明的有益效果是:基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)作為主要處理控制中心代替典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)由計算機(jī)的控制，采用模式識別、人工智能技術(shù)相結(jié)合，一幅或多幅圖像的計算機(jī)分析，實(shí)現(xiàn)工業(yè)流行線智能化控制。自動獲取、分析特定的圖像有效降低了系統(tǒng)成本，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。
[0009]基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)，包括圖像獲取，預(yù)處理，特征提取和匹配等部分。采用被測量目標(biāo)一特征提取一反求一目標(biāo)識別，在圖像獲取中，考慮到實(shí)際工業(yè)流水線自動化控制的工業(yè)成本控制問題，擬采用激光三角測量圖像。對于圖像的預(yù)處理，我們擬采用小波變換等方法根據(jù)圖像中出現(xiàn)的不同的噪音類別來進(jìn)行降噪。而對于預(yù)處理后的圖像，擬基于一點(diǎn)轉(zhuǎn)化成XYZ坐標(biāo)算法進(jìn)行特征提取從而得到我們所需要的特征點(diǎn)準(zhǔn)確信息。
[0010]基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)具有非接觸、處理時間快、精度高、安全高效以及節(jié)省人力成本等特點(diǎn)。系統(tǒng)設(shè)計包括:圖像處理模塊、算法設(shè)計模塊、檢測分析模塊。系統(tǒng)的圖像預(yù)處理包括圖像平滑和噪聲濾波，采用方法有時域和頻域?yàn)V波。由于中值濾波法在過濾噪聲的同時還能很好地保護(hù)邊緣輪廓的信息，計算時可先采用中值濾波函數(shù)NthOder進(jìn)行濾波處理，再把圖像導(dǎo)入算法進(jìn)行重建。算法設(shè)計模塊圖像重建部分是三維數(shù)據(jù)獲取的主要步驟，為了加速算法運(yùn)行和簡化G語言算法編寫的不便，通過利用CLF節(jié)點(diǎn)調(diào)用在VC++610環(huán)境下編譯生成的動態(tài)鏈接庫dll文件的方法大大提高了內(nèi)存開銷和運(yùn)算效率。檢測分析模塊設(shè)計為了精確地評價和分析物體表面形貌，系統(tǒng)采用全像素不確定度評價方法，可保證對每個像素所對應(yīng)檢測點(diǎn)均進(jìn)行不確定度分析，從而全面地獲取物體各點(diǎn)合格性信息，避免物體不合格而關(guān)鍵檢測部位合格引起的誤判斷。
[0011]基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)采用3D視覺定位，通過分析單幅實(shí)時拍攝的產(chǎn)品圖像，實(shí)現(xiàn)了對物體三維形貌的恢復(fù)。采用基于明暗恢復(fù)形狀方法來實(shí)現(xiàn)表面三維數(shù)據(jù)測量。把采集處理后的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法程序計算得到三維坐標(biāo)尺寸XYZ坐標(biāo)算法可以提供Z軸方向的信息；避免了 2D視覺基于景深原理性的應(yīng)用瓶頸；采用激光光源，屏蔽了周圍環(huán)境光的影響。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.本發(fā)明是一種廣泛應(yīng)用于工業(yè)在線視覺檢測和數(shù)字化自動加工，采用3D視覺定位，結(jié)合基于PC的軟件建立的一個3D壞境模型，采用模式識別、人工智能技術(shù)相結(jié)合，一幅或多幅圖像的計算機(jī)分析，實(shí)現(xiàn)工業(yè)流行線智能化控制。設(shè)計系統(tǒng)設(shè)計包括:圖像處理模塊、算法設(shè)計模塊、檢測分析模塊。自動獲取、分析特定的圖像有效降低了系統(tǒng)成本，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)，采用激光激光三角測量獲得距離的數(shù)據(jù)，將一點(diǎn)轉(zhuǎn)化成XYZ坐標(biāo)，輸入到3D模型中，利用旋轉(zhuǎn)矩陣處理相關(guān)聯(lián)接點(diǎn)動作實(shí)現(xiàn)人體動作識別，集成圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)，采用虛擬儀器技術(shù)，非接觸式多維測量，便于自動控制。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)采用基于明暗恢復(fù)形狀方法來實(shí)現(xiàn)表面三維數(shù)據(jù)測量，其特征是:能進(jìn)行實(shí)時在線非接觸測量，便于自動控制。設(shè)備簡單，易于實(shí)現(xiàn)，成本低，并對物體表面無任何要求。測量系統(tǒng)不僅能對產(chǎn)品零件進(jìn)行二維尺寸檢測，還可對單幅圖像表面進(jìn)行三維形貌恢復(fù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)三維測量。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)，采用被測目標(biāo)一特征提取一反求一目標(biāo)識別，其特征是:目標(biāo)標(biāo)定，自動獲取，分析特定的圖像，圖像處理-模塊匹配及輪廓識別。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的3D視覺定位，其特征是:結(jié)合基于PC的軟件建立的一個3D壞境模型，通過激光三角測量獲得距離的數(shù)據(jù)，將一點(diǎn)轉(zhuǎn)化成XYZ坐標(biāo)，輸入到3D模型中，應(yīng)用基于人體模型對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，根據(jù)可見光傳感器獲取的二維圖像信息與紅外傳感器獲取的深度信息，利用旋轉(zhuǎn)矩陣處理相關(guān)聯(lián)接點(diǎn)動作實(shí)現(xiàn)人體動作識別，集成圖像。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理模塊，其特征:圖像預(yù)處理包括圖像平滑和噪聲濾波，采用時域和頻域?yàn)V波。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的算法設(shè)計模塊，其圖像重建部分是三維數(shù)據(jù)獲取的主要步驟，通過利用CLF節(jié)點(diǎn)調(diào)用編譯生成的動態(tài)鏈接庫的方法，提高內(nèi)存開銷和運(yùn)算效率。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測分析模塊，其特征:采用全像素不確定度評價方法，精確地評價和分析物體表面形貌。
【專利摘要】本發(fā)明主要是應(yīng)用應(yīng)用于工業(yè)在線視覺檢測和數(shù)字化自動加工領(lǐng)域，特別是在人工作業(yè)效率較低或人工視覺無法達(dá)到的環(huán)境，代替人工作業(yè)，以提高工作效率和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化。包括圖像處理模塊、算法設(shè)計模塊、檢測分析模塊等部分?；诙嗑S識別技術(shù)的3D機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)明目的是提供一種用于是應(yīng)用工業(yè)流水線智能化控制。其技術(shù)特點(diǎn)是采用采用3D視覺定位，結(jié)合基于PC的軟件通過激光三角測量、基于虛擬器的三維測量獲得距離的數(shù)據(jù)，集成圖像。自動獲取、分析特定的圖像有效降低了系統(tǒng)成本，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。采用模式識別、人工智能技術(shù)相結(jié)合，一幅或多幅圖像的計算機(jī)分析，實(shí)現(xiàn)工業(yè)流行線智能化控制。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN104881859
【申請?zhí)枴緾N201410072168
【發(fā)明人】熊輝
【申請人】上海輝珺信息科技有限公司
【公開日】2015年9月2日
【申請日】2014年2月28日