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自動裝箱機如何識別目標物體和目標角度?

更新時間:2022-06-16

下面介紹自動裝箱機如何通過計算機視覺算法的技術方案來識別未包裝產品的位置和角度,并控制帶轉軸的機械手完成目標產品的包裝。

二、算法實現

這里以常見零食的透視識別為例,介紹涉及的具體算法:

1、主題細分

為了便于對被攝對象目標和背景信息進行分割,一般來說,我們會選擇與被攝對象目標顏色差異較大的顏色作為背景色。

然后采用手動閾值分割或自適應閾值分割的方法將目標物體從背景中分離出來。圖像中的背景色為黑色,黑色的RGB值處于較低范圍內。也就是說,如果圖像中某個點的像素值高于我們設置的閾值,則該點將被視為主要目標并設置為白色。相反,如果圖像中某個點的像素值低于我們設置的閾值,則該點將被視為背景并設置為黑色。經過這樣的處理,可以獲得一步中的初始對象分割圖像。

2、去除圖像中的噪聲和小孔

從被攝體背景分離后的圖像可以看出,圖像中仍然存在一些白點,并且在目標被攝體中也存在一些孔隙。現在的目標是研究如何在不影響目標身體外觀輪廓的情況下去除這些毛孔。

(1)腐蝕與膨脹

從數學上講,膨脹或腐蝕操作是將圖像(或圖像的一部分,我們稱之為a)與核心(我們稱之為b)纏繞在一起。核心可以是任何形狀和大小。它有一個單獨定義的參考點,我們稱之為錨定點。在大多數情況下,芯是一個小的方形或圓盤,中間有一個參考點和一個固體。事實上,我們可以將核心視為模板或掩碼。

(2)展開是找到局部大值的操作。內核B與圖形進行卷積,即計算內核B覆蓋區域內像素點的大值(反映局部),并將該大值分配給參考點指定的像素。這將逐漸增加圖像中的高亮區域。

3、角度計算

(1)獲取輪廓

在獲取所有被攝對象目標的主要形態后,可以得到主要的外觀輪廓信息。現在主目標與背景信息完全分離,根據色差可以很容易地得到主目標的輪廓信息。

(2)得到小外切矩形

獲取可以包裹目標實體的小外部矩形,并標記四個角的位置。邊AB和CD是長邊,AD和BC是短邊。

(3)獲取角度值

計算長邊與主目標水平方向之間的角度信息。

關鍵詞:

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