伊力亞爾·達(dá)吾提

（新疆建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，烏魯木齊 830026）

1 引言

工業(yè)零件制造行業(yè)，在進(jìn)行零件的分解以及甄別時(shí)，就將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)引入其中，大大提高了實(shí)際的分類(lèi)效率以及甄別效率。而在進(jìn)行分裂的過(guò)程中，需要進(jìn)行甄別的零件數(shù)目非常多，所以也就需要應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)來(lái)對(duì)各零件的位姿數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)。

2 機(jī)器視覺(jué)在物體位姿檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 采樣圖像處理

2.1.1 圖像背景處理

對(duì)于目標(biāo)圖像進(jìn)行采集作業(yè)時(shí)要確保采集位置的光照是充足的，并且相機(jī)在采集過(guò)程中不會(huì)出現(xiàn)移動(dòng)。當(dāng)采集到相關(guān)圖像之后，需要在目標(biāo)圖像和背景圖像之間做差，最終得到目標(biāo)區(qū)域。但所得到的目標(biāo)區(qū)域，仍然存在高光區(qū)域，需要在形態(tài)學(xué)運(yùn)算過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行去除。

2.1.2 形態(tài)學(xué)的計(jì)算

采用以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)為基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)算法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行提取，可以降低由噪聲所帶來(lái)的影響，確保在提取過(guò)程中，邊緣處于平滑狀態(tài)[1]。在進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算的過(guò)程中，膨脹以及腐蝕屬于該算法的最基礎(chǔ)運(yùn)算，其中，前者能夠?qū)υ谔崛∵^(guò)程中所出現(xiàn)的小空洞進(jìn)行填補(bǔ)，后者則能夠?qū)υ谔崛∵^(guò)程中所出現(xiàn)的一些連線和小點(diǎn)進(jìn)行去除。

2.2 圖像的邊緣檢測(cè)和匹配

2.2.1 圖像邊緣檢測(cè)

圖像擁有諸多特征，在對(duì)這些特征進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，圖像的邊緣以及角點(diǎn)是最主要的特征之一，在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，檢測(cè)方法以及檢測(cè)技術(shù)有許多種，本文論述過(guò)程中所選擇的方法是Hough變換法，通過(guò)該方法對(duì)圖像的直線邊緣實(shí)現(xiàn)檢測(cè)處理。該方法在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中是將皮卡爾坐標(biāo)系當(dāng)中采用斜率和截距來(lái)進(jìn)行反應(yīng)的直線，在極坐標(biāo)系當(dāng)中，通過(guò)極徑以及極角對(duì)該直線進(jìn)行表示，同時(shí)還對(duì)該直線的相關(guān)參數(shù)實(shí)現(xiàn)了累加，從而達(dá)到對(duì)該直線進(jìn)行檢測(cè)的目的。因?yàn)樵摍z測(cè)屬于局部檢測(cè)，并且想通過(guò)局部檢測(cè)對(duì)全面的數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，所以采用此方法能夠?qū)⒁蛟肼暫捅黄渌繕?biāo)覆蓋所引起的影響因素降低到最低，具有較高的容錯(cuò)性以及魯棒性。

2.2.2 直線匹配

為了得出直線所在三維空間的相關(guān)坐標(biāo)，需要對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行匹配。對(duì)于機(jī)器視覺(jué)來(lái)講，角點(diǎn)匹配操作難度非常高，但也同時(shí)是機(jī)器視覺(jué)相關(guān)功能實(shí)現(xiàn)中最重要的步驟。在實(shí)際匹配的過(guò)程中，為了能夠使匹配的效果達(dá)到最優(yōu)，需要增加以下三個(gè)約束條件，分別是極限約束，灰度相似性約束以及直線約束[2]。

2.3 物體坐標(biāo)計(jì)算

本文所描述的機(jī)器視覺(jué)主要用于工廠生產(chǎn)過(guò)程中，進(jìn)行批量零件制作檢測(cè)與識(shí)別，所以其所面對(duì)的目標(biāo)大多數(shù)都是相同的工件，雖然背景不同，但是物體的樣式卻都是相同的，所以在進(jìn)行圖像采集的過(guò)程中，若出現(xiàn)了遮擋會(huì)導(dǎo)致某一個(gè)物體或者是工件全部信息不能夠得到反饋。但采用已知的物體模板信息，還是能夠?qū)ο嚓P(guān)的物體進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別。例如，在進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中，檢測(cè)目標(biāo)為立方體，但工作人員對(duì)于立方體的相關(guān)信息僅僅知道其邊長(zhǎng)，并且邊長(zhǎng)的數(shù)值為100mm。對(duì)于該物件的位姿確定，能夠通過(guò)多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。第1種方法，確定立方體的質(zhì)心以及角點(diǎn)；第2種方法則是將立方體的質(zhì)心以及一條邊進(jìn)行準(zhǔn)確定位；第3種是通過(guò)立方體相互垂直的三條邊來(lái)進(jìn)行位姿確定；第4種是通過(guò)立方體的三個(gè)角點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行確定，除此之外還有很多種方法。在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，可能在檢測(cè)過(guò)程中所得到的并不是完整邊界，所以可以通過(guò)計(jì)算立方體的質(zhì)心以及角點(diǎn)，來(lái)進(jìn)行位姿確定。

在進(jìn)行具體計(jì)算之前，還需要尋找到能夠符合以下條件的線段，線段數(shù)量為三條。①兩線段之間的間距不會(huì)比立方體邊長(zhǎng)的根號(hào)2倍要大；②所尋找到的三條線段，處于相互垂直的關(guān)系；③在三條線段空間位置中至少有一個(gè)交點(diǎn)。

在后續(xù)的計(jì)算過(guò)程中，為了能夠準(zhǔn)確得到線段的坐標(biāo)，需要將圖像像素與實(shí)際坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而得到所尋找的三條線段的端點(diǎn)。然后對(duì)已經(jīng)確定好坐標(biāo)的三條線段進(jìn)行單位方向向量的計(jì)算，同時(shí)對(duì)于三條線段的交點(diǎn)坐標(biāo)也需要進(jìn)行計(jì)算，從而求出長(zhǎng)方體質(zhì)心坐標(biāo)。

3 結(jié)語(yǔ)

機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)能夠很好地對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中相關(guān)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)以及定位。所以需要對(duì)機(jī)器視覺(jué)在位姿確定過(guò)程中的實(shí)際應(yīng)用原理進(jìn)行深入分析，并且基于此原理不斷對(duì)其進(jìn)行改善，提高機(jī)器視覺(jué)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中對(duì)各種影響因素的排除效率，增加位姿定位的準(zhǔn)確率。通過(guò)提高機(jī)器視覺(jué)的實(shí)際使用效率，提升其在工業(yè)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用效果，為工業(yè)生產(chǎn)改革提供更強(qiáng)的助力。