基于视觉的工件外轮廓识别与描述方法与流程

本发明涉及工件喷涂，具体为基于视觉的工件外轮廓识别与描述方法。

背景技术：

1、随着机器视觉的不断发展，越来越多的工业领域已将其引入并应用。在机器人自动化作业领域，存在着一些对工件外轮廓的加工场景，如喷涂领域里工件外轮廓的喷涂，焊接领域工件的外轮廓的弧焊等，这些场景通常需要知道工件外轮廓的形状，然后才能执行后续的操作。传统的方需要对工件进行建模与离线编程，针对一些柔性多变，或工件形状不规则形状的场景，传统方法较为繁琐，因此，采用一种方便快捷方法获取其轮廓信息并进行描述成为关键所在.

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了基于视觉的工件外轮廓识别与描述方法。采用视觉的方法获取工件，通过一系列图像处理与数学计算描述，将工件的外轮廓识别出来，并采用直线-圆弧的描述方法对其进行描述，以便后续机器人的自主作业。

2、本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

3、基于视觉的工件外轮廓识别与描述方法，包括以下步骤：

4、步骤(一)图像预处理：

5、根据采集的工件图片质量进行图像滤波、去噪操作，提升工件图片质量；

6、步骤(二)图像分割：

7、采用otsu的方法对图像进行二值化分割操作，将工件作为前景单独分割出来；

8、步骤(三)图像亚像素边缘检测：

9、采用基于devernay的亚像素边缘检测算法进行处理，得到目标工件密集、有序的离散轮廓点的集合{p}；

10、步骤(四)基于曲率的轮廓点分割：

11、依据每个离散点的曲率大小，对轮廓点集进行分割，经过分割后的点集{p}由若干个轮廓点子集{p1}{p2}……{pn}所组成；

12、步骤(五)模型描述与构造：依据分割的点集，采用数学的方式进行描述与构造；

13、步骤(五)描述与构造的具体过程如下：

14、(a)直线模型：

15、若当前段点集的曲率为零，则根据起点与终点构造直线模型；

16、(b)圆弧模型：

17、若当前段点集的曲率不为零，则根据起点，终点以及中间点构造圆弧模型；

18、步骤(六)基于误差约束与合并规则的模型合并：

19、经过点集分割与模型描述构造后，得到的是由很多微小直线或弧线所构成的工件轮廓模型，在此基础上通过误差约束与合并规则对微小段进行合并，经过合并后即可得到最终的轮廓结果。

20、作为本发明的进一步改进，步骤(四)中具体的分割步骤如下：

21、(a)曲率计算

22、依次计算除起点与终点外所有点的曲率，以第i个点pi的曲率计算为例，通过该点pi以及该点前后的点pi-1、pi+1，构造圆，圆心即线段pi-1pi与pi+1pi垂直平分线的交点，半径ri即圆心到点pi的距离，pi点的曲率ci即该点所构造圆的半径的倒数，设定一个曲率阈值cδ,当曲率ci小于cδ时，令ci为0；

23、(b)分割点计算

24、依据各点的曲率进行分割点计算，用于将曲率点集分割为多个子集，计算时遵循两个原则；

25、(c)点集分割

26、依据步骤(b)中的两个原则，计算分割点1与分割点2，从起点开始，依据分割点将点集分割，保证当前段子集的终点，作为下一段子集的起点。

27、作为本发明的进一步改进，步骤(b)中分割点计算遵循以下两个原则：

28、(b1)曲率为零与曲率非零的衔接点，曲率为零与非零点可以看作是微小的直线段与非直线段的衔接点；

29、(b2)曲率的极值点，曲率极值点可以看作是两段微小的非直线段方向发生变化的过渡点。

30、作为本发明的进一步改进，步骤(a)直线模型的参数包括：直线方程系数、直线的起点坐标与终点坐标、直线对应的每个轮廓点的拟合误差{εl}。

31、作为本发明的进一步改进，步骤(b)圆弧模型的参数包括：圆弧的起点、中点、终点、圆心坐标、半径、圆弧对应的每个轮廓点的拟合误差{εl}。

32、作为本发明的进一步改进，步骤(六)包括：

33、(s1)合并步骤：

34、首先设定前一段为合并段，被合并段设为后一段，若满足合并规则，与误差约束合并前一段与后一段，然后继续判断下一段是否与新合并的前一段满足合并规则，若不满足合并规则，则判断这两段后续段是否满足合并规则，以此循环直至判断至最后一段，当完成一轮合并后，递归重新从第一段开始执行新的一轮合并，每一轮合并时内部循环的终止条件为判断至最后一段，递归的终止条件为上一轮合并没有发生合并或模型仅剩余两段；

35、(s2)误差约束：

36、设定一个直线误差阈值εφl，若直线模型中对应各轮廓点的误差的最大值εlmax小于εφl，则认为直线模型满足误差约束；设定一个圆弧误差阈值εφc，若圆弧模型中对应各轮廓点的误差的最大值εcmax小于εcl，则认为圆弧模型满足误差约束；

37、(s3)合并规则：

38、依据合并时前后段的模型类型，设定三种合并规则：

39、合并规则一：当前段为直线模型，下一段也为直线模型；

40、合并规则二：其中一段为直线，另一段为圆弧；

41、合并规则三：当前段为圆弧模型，下一段也为圆弧模型。

42、作为本发明的进一步改进，合并规则一的满足条件如下：

43、条件(1)计算两直线夹角θ1，并判段θ1是否小于所设定的夹角阈值θξ；

44、条件(2)计算两直线长度比值l1，并判段l1是否小于所设定的长度阈值lξ；

45、条件(3)合并规则一的条件(1)和条件(2)所描述的条件中的任意一条，是两段直线模型合并为一个直线模型的充分不必要条件，若满足其中一条，则尝试合并构造新的直线模型，构造方式同步骤(五)中的直线模型；若两条均不满足则不予构造，不予合并；

46、条件(4)若合并规则一的条件(3)满足构造条件并成功构造，则计算新模型的拟合误差，若新模型误差的最大值εmaxl小于εξl，则认为新模型满足误差约束，合并成功并失败；若不满足误差约束则认定合并失败。

47、作为本发明的进一步改进，合并规则二的满足条件如下：

48、条件(1)计算直线长度与圆弧长度的比值l2；

49、条件(2)设定两个阈值lmax、lmin，当l2大于lmax时，认为直线长度远大于圆弧长度；当l2小于lmin时，认为直线长度远小于圆弧长度；当l2介于lmax与lmin之间时，认定两者长度接近；

50、条件(3)依据合并规则二的条件(2)结果，当l2大于lmax时尝试构造新的直线模型，起点选择前一段的起点，终点选择后一段的终点，构造方式同步骤(五)中的直线模型，构造后计算新直线模型的拟合误差，若满足直线误差约束则认定合并成功，否则合并失败；当l2小于lmin时尝试构造新的圆弧模型，起点选择前一段的起点，终点选择后一段的终点，中点选择这两段轮廓点的中间点，构造方式同步骤(五)中的圆弧模型，构造后计算新圆弧模型的拟合误差，若满足直线误差约束则认定合并成功，否则合并失败；当l2介于lmax与lmin之间时，同时构造直线模型与圆弧模型，构造后分别计算新直线模型与新圆弧模型的拟合误差，只要两个模型其中一个满足误差约束，则认定合并成功，若两个均满足则取误差较小的模型，若均不满足则合并失败。

51、作为本发明的进一步改进，合并规则三的满足条件如下：

52、条件(1)计算两段圆弧中心距与半径较小圆弧的比值，d/min{r1,r2}，并判段比值是否小于所设定的阈值lξc1；

53、条件(2)计算两段圆弧半径差与半径较小圆弧的比值，(r1-r2)/min{r1,r2}，并判段比值是否小于所设定的阈值lξc2；

54、条件(3)若同时满足规则三的条件(1)、条件(2)，则构造新的圆弧，起点选择前一段的起点，终点选择后一段的终点，中点选择这两段轮廓点的中间点，构造方式同步骤(五)中的圆弧模型；

55、条件(4)若合并规则三的条件三满足构造条件并成功构造，则计算新圆弧模型的拟合误差，若新模型误差的最大值εmaxc小于εξc，则认为新模型满足误差约束，合并成功并失败；若不满足误差约束则认定合并失败。

56、本发明的有益效果是：

57、本发明优化了工业机器人在工件外轮廓作业场景中，因工件复杂或者不规则，场景多变的情况下，需人工提前准备、参与过多繁琐的问题。通过视觉的方法实现对任意形状工件的外轮廓识别与描述，方便了后续的机器人自主作业。同时由于该方法不针对具体的工件、场景有过多的要求，有较好的柔性。