基于MATLAB圖像特征提取的零件位置識(shí)別

張?zhí)鞇? 安琳 王宇茹

摘? ?要：本文針對(duì)機(jī)械加工零件在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線中零件位置識(shí)別問題，首先利用獲取的數(shù)據(jù)，菱形的四個(gè)角點(diǎn)特征明顯，建立直角坐標(biāo)系角點(diǎn)匹配模型，坐標(biāo)系的原點(diǎn)為左上角頂點(diǎn)，然后利用MATLAB的corner函數(shù)計(jì)算散亂零件的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)和標(biāo)注位置的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)，在機(jī)械手通過四個(gè)角點(diǎn)位置抓取零件，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)位置與散亂位置四個(gè)角點(diǎn)的隨機(jī)一一對(duì)應(yīng)，將散亂位置的角點(diǎn)放到標(biāo)準(zhǔn)位置的對(duì)應(yīng)角點(diǎn)處。

關(guān)鍵詞：圖像特征識(shí)別? 特征提取? 角點(diǎn)? 形心

中圖分類號(hào)：TP39? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）04（c）-0133-02

在自動(dòng)化生產(chǎn)線中，裝夾，包裝，分揀等均需要機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別出對(duì)象物體。機(jī)器人視覺就是這其中的核心技術(shù)，機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。機(jī)器視覺技術(shù)最大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。圖像識(shí)別技術(shù)的精、準(zhǔn)、快尤為重要，識(shí)別出圖像后，對(duì)位置的計(jì)算也很重要，使機(jī)器人可以高效快速的對(duì)物體執(zhí)行操作[2]。

1? 模型介紹

本文獲取了部分零件數(shù)據(jù)，零件形狀為接近菱形（正方形），在零件中央位置有三個(gè)圓。對(duì)零件進(jìn)行特征提取，菱形的四個(gè)角點(diǎn)特征明顯，且確定四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)即可令機(jī)械手得知此零件的精準(zhǔn)位置實(shí)施抓取。假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)零件的坐標(biāo)位置對(duì)于以圖片左上角為原點(diǎn)建立的坐標(biāo)系而言是一致的。所以在本模型中我們以拍攝圖片的左上角即第一矩陣點(diǎn)坐標(biāo)為原點(diǎn)，以矩陣的第一行為x軸，以矩陣的第一列為y軸建立直角坐標(biāo)系。利用MATLAB自帶corner函數(shù)計(jì)算菱形四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)A（a1，a2），B（b1，b2），C（c1，c2），D（d1，d2），機(jī)械手可以根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)抓取零件，將未在標(biāo)準(zhǔn)位置上的零件移動(dòng)到與標(biāo)準(zhǔn)位置角點(diǎn)一致的位置上。

2? 模型求解

在本模型中我們利用了MATLAB中自帶的corner函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行角點(diǎn)的求解。計(jì)算圖像中的角點(diǎn)首先要計(jì)算出它的灰度變化率。其函數(shù)及展開式如下：

把W（x，y）和矩陣結(jié)合起來，用一個(gè)新的符號(hào)Z來表示，便可將原始公式轉(zhuǎn)化成如下形式：

矩陣Z的兩個(gè)特征向量l1和l2與矩陣Z的主曲率成正比。它利用l1、l2來表征變化最快和最慢的兩個(gè)方向。若兩個(gè)都很大就是角點(diǎn)，一個(gè)大一個(gè)小就是邊緣，兩個(gè)都小就是在變化緩慢的圖像區(qū)域[3]。

但是解特征向量需要比較多的計(jì)算量，且兩個(gè)特征值的和等于矩陣Z的跡，兩個(gè)特征值的積等于矩陣Z的行列式。所以用如下式子來判定角點(diǎn)質(zhì)量（k常取0.04-0.06）。

具體算法實(shí)現(xiàn)如下：

第一步：對(duì)每一像素點(diǎn)計(jì)算相關(guān)矩陣。

第二步：計(jì)算每像素點(diǎn)的Harris 角點(diǎn)響應(yīng)。

第三步：在W×W范圍內(nèi)尋找極大值點(diǎn)，若它的角點(diǎn)響應(yīng)大于閥值，則視為角點(diǎn)：根據(jù)以上算法，分別求出的標(biāo)準(zhǔn)零件與待抓取零件角點(diǎn)以及其坐標(biāo)。

3? 結(jié)語

可得到帶抓取零件角點(diǎn)坐標(biāo)A1（25，87），B1（42，49），C1（54，105），D1（70，76）以及標(biāo)準(zhǔn)位置角點(diǎn)坐標(biāo)為A（38，35），B（66，18），C（55，64），D（83，46），再根據(jù)得到的待抓取零件角點(diǎn)的四個(gè)坐標(biāo)，機(jī)械手即可移動(dòng)到指定位置抓取。為了在運(yùn)算過程中減少時(shí)間，我們對(duì)原有圖進(jìn)行了縮放，因此待抓取零件和標(biāo)準(zhǔn)零件角點(diǎn)位置應(yīng)擴(kuò)大為原來的5倍。機(jī)械手可以根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)抓取零件，將其放置標(biāo)準(zhǔn)位置零件的角點(diǎn)相同的位置上。

參考文獻(xiàn)

[1] 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)《中國制造2025》的通知[A].中國農(nóng)機(jī)工業(yè)協(xié)會(huì)風(fēng)能設(shè)備分會(huì)《風(fēng)能產(chǎn)業(yè)》（2015年第8期）[C].2015：14.

[2] 百度百科.“機(jī)器視覺技術(shù)”詞條[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/機(jī)器視覺技術(shù)/5685545.

[3] 張麗鵬，顧寄南，丁衛(wèi).基于MATLAB圖像處理的齒輪中心定位[J].工具技術(shù)，2016，50（12）：86-88.