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      汽車座椅蛇簧掛鉤四種放置狀態(tài)圖像識別的研究

      2017-01-20 00:30:27潘宇林筠爍
      青年時代 2016年32期

      潘宇+林筠爍

      摘 要:以識別汽車座椅蛇簧掛鉤的四種典型放置狀態(tài)為背景,提出一種基于二值圖像求解對象區(qū)域頂點坐標與中值線來識別放置狀態(tài)的一種算法。

      關(guān)鍵詞:蛇簧掛鉤;識別放置狀態(tài);頂點坐標;中值線

      一、引言

      汽車座椅框架焊接的生產(chǎn)現(xiàn)場是以人工遞送蛇簧掛鉤放到座椅框架的固定位置上,電阻焊到一起,這種生產(chǎn)有安全風(fēng)險,放置位置不準確,工作效率低下等問題。若采用工業(yè)攝像頭抓取蛇簧掛鉤圖像識別其放置狀態(tài),以便機械手抓取進給遞送,作業(yè)快速準確安全。本文基于MATLAB平臺,設(shè)計了一種識別蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)的處理算法,以實現(xiàn)汽車座椅框架的焊接流水線作業(yè)的自動化生產(chǎn)。

      二、蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)識別的總體方案

      如圖1所示,蛇簧掛鉤的四種典型放置狀態(tài)有【鉤口向下且在左】、【鉤口向下且在右】、【鉤口向上且在左】和【鉤口向上且在右】四種。經(jīng)觀察,這四種放置狀態(tài)相同的是圖像都具有頂點,不同的是頂點在對象區(qū)域的位置不同;若在對象區(qū)域中部畫一條豎線,則該豎線的長度也不同。因此,將利用這四種放置狀態(tài)的頂點P(Xfeature,Ymin)與x坐標中值Xmed,研究識別這四種放置狀態(tài)的一種算法。

      三、蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)的圖像識別前期處理

      采集20組(共80幅圖像)四種典型放置狀態(tài)的圖像樣本,把RGB圖像進行灰度化處理,采用中值濾波去燥,利用最大類間方差法分割圖像,選最佳閾值h-0.025,將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖,如圖2。最后,采用區(qū)域填充的圖像分割形態(tài)學(xué)處理,以利于圖像的識別。

      四、蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)的識別

      (一)find函數(shù)介紹

      find函數(shù)是用于二值圖中查詢滿足要求的特征點(像素值不為0)在圖像中位置的函數(shù)。其調(diào)用格式為:[m,n]=find(BW==1), m,n需說明:圖像處理中通常以矩陣表示圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而矩陣中元素的坐標一般是按照(row, col)(即縱坐標,橫坐標)表示。這與笛卡爾坐標系相左。

      (二)蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)識別的算法編程思路

      首先,將蛇簧掛鉤所有點的索引找出,轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標,即找出二值圖中所有像素值不為0(灰度級為白色)的點,對其索引矩陣進行轉(zhuǎn)置。其次,調(diào)用median函數(shù)計算出橫坐標x的中值Xmed,再用find函數(shù)找出對應(yīng)橫坐標為Xmed的所有特征點,組合成Xmed線。最后,調(diào)用min函數(shù)計算出縱坐標y的最小值Ymin(因為索引圖像原點O位于矩陣左上角,蛇簧掛鉤頂點的row值為最小值),再用find函數(shù)找出對應(yīng)縱坐標為Ymin的所有特征點,取出所有特征點的橫坐標x的中值Xfeature,頂點即P(Xfeature,Ymin)。至此,由Xmed線長識別【鉤口向下】和【鉤口向上】兩種狀態(tài),將Xmed與Xfeature比較識別【鉤口在左】和【鉤口在右】兩種狀態(tài),二者綜合,如圖3所示,最終識別出蛇簧掛鉤四種典型狀態(tài)。

      (三)蛇簧掛鉤鉤口朝向的狀態(tài)判定

      由圖3可得,【鉤口向下】的Xmed線長度明顯大于【鉤口向上】。因此,求出蛇簧掛鉤對象區(qū)域的Xmed線,利用該線上最高點和最低點縱坐標的差得出線長,以Xmed線的長短區(qū)分【鉤口向下】和【鉤口向上】兩種狀態(tài)。為找到能明顯區(qū)分這兩種狀態(tài)Xmed線長度的可靠中間值,對80幅樣本圖像的Xmed線長度進行求解運算,并找出了【鉤口向下】的長度最小值272和【鉤口向上】的長度最大值107,由此,將快速識別【鉤口向下】和【鉤口向上】兩種狀態(tài)的Xmed線長度取為:190。

      圖1四種放置狀態(tài)圖

      圖2閾值分割(例:a、c)

      圖3填充后加中值線(例:a、c)

      (四)蛇簧掛鉤鉤口位置的狀態(tài)判定

      由圖3可得,【鉤口在左】的頂點坐標P(Xfeature,Ymin)在Xmed線左側(cè),【鉤口在右】的頂點坐標P在Xmed線右側(cè)。因此,求出蛇簧掛鉤對象區(qū)域的頂點坐標P和Xmed線,將P點的橫坐標Xfeature與Xmed進行比較,以此區(qū)分【鉤口在左】和【鉤口在右】兩種狀態(tài)。對80幅樣本圖像對象區(qū)域的頂點坐標P和x中值進行求解并進行比較,當(dāng)XfeaturexieXmed,蛇簧掛鉤的放置狀態(tài)是【鉤口在右】,由此,識別出【鉤口在左】和【鉤口在右】兩種狀態(tài)。

      五、結(jié)論

      對蛇簧掛鉤四種典型放置狀態(tài)的識別,是通過求區(qū)域圖像的頂點坐標P(Xfeature,Ymin)和圖像x中值Xmed綜合比較實現(xiàn)的。測試結(jié)果表明,該算法準確可靠,具有應(yīng)用價值,可使自動化生產(chǎn)快速準確安全。

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