基于机器视觉的基准点定位方法

摘要

基于机器视觉的基准点定位方法，属于图像处理领域，为了解决表面贴装设备基准点定位精度差、成本高的问题。包括步骤：调整视觉获取装置获取基准点区域图像；对图像进行预处理，设定阈值建立二值图像；对二值图像进行连通域标记，找出最大连通区域作为基准点的目标区域；对原始图像进行Canny边缘检测，初步确定粗边缘点；将粗边缘点进行霍夫变换处理，并找到图像中最优存在的圆形；计算各边缘点与圆心的距离；获得边缘点的亚像素级位置；将亚像素级位置的边缘点进行圆形最小二乘拟合获得基准点的精确圆心和半径并发送给控制系统。本发明可广泛应用于对基准点的精确定位过程。

主权项

基于机器视觉的基准点定位方法，其特征在于它包括如下步骤：步骤一：调整视觉获取装置获取基准点区域图像；步骤二：对步骤一中获得的基准点区域图像进行预处理，设定阈值建立所述基准点区域图像的二值图像；步骤三：对步骤二所述二值图像进行连通域标记，找出最大连通区域作为基准点的目标区域；步骤四：对步骤三中所述目标区域对应的原始图像中进行Canny边缘检测，初步确定粗边缘点；步骤五：将步骤四获得的粗边缘点进行霍夫变换处理，并找到图像中最优存在的圆形；步骤六：用步骤五所述的最优存在的圆形的半径和圆心处理步骤三获得的边缘点，计算各边缘点与圆心的距离，当所述距离与半径差值超过三个像素值即排除该边缘点；步骤七：对步骤六排除的边缘点进行亚像素边缘定位，获得这些边缘点的亚像素级位置；步骤八：将步骤七获得亚像素级位置的边缘点进行圆形最小二乘拟合获得基准点的精确圆心和半径并发送给控制系统。