一种基于机器视觉的工件定位与识别方法

摘要

一种基于机器视觉的工件定位与识别方法,包括：步骤1，创建SVM分类器，计算训练集图像的灰度共生矩阵，训练分类器；步骤2，工业相机采集流水线上工件的实时影像，并校正畸变；步骤3，通过OTSU阈值分割法将校正后的图像二值化，并用canny算法检测边缘，将目标与背景分割开来；步骤4，旋转矩形拟合过滤后的轮廓，得到旋转矩形的中心坐标和旋转角度，将每个工件分离出来；步骤5，求解图像坐标系与机器人坐标系的映射关系矩阵；步骤6,对每个工件中心坐标进行变换，实现对工件的定位；步骤7，计算分离出的工件区域图像的灰度共生矩阵，将矩阵相应统计量输入分类器进行预测，得到工件的类型；步骤8，将工件坐标，旋转角度和类型发送给机器人。