CN110720983B - 一种视觉识别方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了视觉识别方法和***，识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内标志点颜色对应的部分形成坐标集合；获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差；根据比对结果获取第三标志点坐标，将第三标志点坐标与坐标集合进行对比。本发明有益效果：不仅能够降低成本，而且达到高精度识别定位。

Description

一种视觉识别方法和***
技术领域
本发明涉及视觉识别技术领域，具体来说，涉及一种视觉识别方法和***。
背景技术
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法，但是，现在视觉识别***的精度与价格是成正比的，识别精度越高，那么价格越贵。在图像采集***条件一定的情况下，提高图像识别精度所需算法相对复杂。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种视觉识别方法和***，能够解决在较低成本的情况下，达到高精度识别定位。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种视觉识别方法，包括以下步骤：
识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分形成坐标集合；
获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，所述比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差包括：当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别标志点坐标进行优化；
根据比对结果获取第三标志点坐标，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比。
进一步地，所述采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标中所述机械臂结合灯光投影法包括：
在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度；
将机械臂末端的穿刺针移动至接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端形成一个三角形区域；
移动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取机械臂工具中心坐标。
进一步地，该方法还包括在识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
进一步地，构建不同的HSV模型中HSV模型包括采集9种不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白。
本发明的另一方面，提供一种视觉识别***，包括：
标志点颜色识别模块，用于识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分形成坐标集合；
坐标转化模块，用于获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
比对模块，用于采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，所述比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差包括：当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别标志点坐标进行优化；
对比模块，用于根据比对结果获取第三标志点坐标，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比。
进一步地，所述比对模块包括：
发光元件模块，用于在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度；
第一移动模块，用于将机械臂末端的穿刺针移动至接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端形成一个三角形区域；
第二移动模块，用于移动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取机械臂工具中心坐标。
进一步地，该***还包括构建模块，用于在机器视觉识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
进一步地，构建模块包括采集模块，用于采集9种不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白。
本发明的有益效果：不仅能够降低成本，而且达到高精度识别定位。还可以在硬件设备条件一定的情况下，采用相对简单的识别算法获取标志点表面精确坐标。且这种方法在用机械臂校验点时更为直观，方便，同时可以节约时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的视觉识别方法的流程图；
图2是根据本发明实施例机械臂结合灯光投影的结构示意图；
图3是根据本发明实施例所述的标志点之一；
图4是根据本发明实施例所述的标志点之二；
图5是根据本发明实施例所述的标志点之三；
图6是根据本发明实施例所述的标志点之四；
图7是根据本发明实施例所述的标志点之五；
图8是根据本发明实施例所述的标志点之六；
图9是根据本发明实施例所述的标志点之七；
图10是根据本发明实施例所述的标志点之八；
图11是根据本发明实施例所述的标志点之九；
图12是根据本发明实施例所述的视觉识别***的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1和2所示，根据本发明实施例所述的一种视觉识别方法，包括以下步骤：
当机器视觉识别的相应区间的标志点颜色，则会对图像进行二值化，选中区间内的图像，然后对其标号，机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分就会形成一个坐标集合，包括标志点中心点坐标；可视范围内为机器视觉在能够视察的范围，当标志点序号确定之后，就要准确识别标识点中心点坐标。
获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，即当机器视觉识别到现实空间标志点坐标，通过双目视觉装置与高精度机械臂之间的坐标系转化关系，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
为了避免受到摄像头精度、双目视觉装置本身结构尺寸的精度误差以及双目视觉***坐标系与机械臂***坐标系之间转化误差等因素的影响，最终获取的标志点中心在机械臂***中的坐标也会有相应的误差，则采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别的标志点坐标进行优化；
根据比对结果获取第三标志点坐标后，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比，得出的标志点坐标属于哪个坐标集合，则该坐标集合的序号为该标志点坐标的序号，其中，坐标集合为颜色识别选中的标志点坐标集合。
在本发明的一个具体实施例中，所述采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标中所述机械臂结合灯光投影法包括：
在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度，使得当机械臂末端穿刺针接近某一平面时，穿刺针在该平面有三个明显投影，其中，发光元件为小灯；
将机械臂末端的穿刺针运动到接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端则形成一个三角形区域，此时保证标志点中心在该三角形区域内；
运动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取的机械臂工具中心坐标即为第二标志点中心坐标。
在本发明的一个具体实施例中，该方法还包括在识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
如图3-11所示，在本发明的一个具体实施例中，构建不同的HSV模型中HSV模型包括采集9种不同形状不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白，9标志点的外观均为厚度1mm，直径为10mm的小圆片，其中，从图3-图11标志点的相应的编号为1-9。
根据视觉识别在实际中的应用需求，涉及的视觉识别***包括两方面识别：标志点颜色识别和标志点坐标识别，其中，标志点颜色识别的目的是为了采用一种简单的方法对标志点进行编号。
如图2-12所示，本发明的另一方面，提供一种视觉识别***，包括：
标志点颜色识别模块，用于识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分形成坐标集合；
坐标转化模块，用于获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
比对模块，用于采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别标志点坐标进行优化；
对比模块，用于根据比对结果获取第三标志点坐标，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比。
在本发明的一个具体实施例中，所述比对模块包括：
发光元件模块，用于在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度；
第一移动模块，用于将机械臂末端的穿刺针移动至接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端形成一个三角形区域；
第二移动模块，用于移动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取机械臂工具中心坐标。
在本发明的一个具体实施例中，该***还包括构建模块，用于在机器视觉识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
在本发明的一个具体实施例中，构建模块包括采集模块，用于采集9种不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白，将9种不同颜色的标志点粘贴在患者头皮表面，每个标志点仅贴一个。
为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时，根据本发明所述的视觉识别方法，在一次手术过程中，第一，将患者头部粘贴有“红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑、白”九种不同颜色的标志点，分布在患者头部不同位置，保证双目视觉装置在任意位置均可清晰识别到患者头部四个点，当视觉识别***清晰观测到患者头部的有四个标志点，“红、绿、蓝、紫”四个标志点，同时识别到四个标志点中心坐标及选中上述四个标志点表面在其HSV模型范围内点，形成四个坐标集合；第二，对比标志点中心坐标与选中的标志点表面点坐标集合，确定“红、绿、蓝、紫”这四个标志点中心坐标，且其对应序号为1、4、6、7，第三，移动机械臂末端至1号标志点上表面中心位置，读取机械臂TCP坐标，即为1号标志点坐标，并计算与视觉识别到的1号标志点坐标之间的误差，若在误差允许范围内，则采用改组坐标点坐标；若超出误差允许范围，则通过最小二乘法对视觉***获取的标志点坐标进行优化。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，不仅能够降低成本，而且达到高精度识别定位。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分形成坐标集合；
获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别标志点坐标进行优化；
根据比对结果获取第三标志点坐标，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比；匹配出坐标集合中与所述第三标志点坐标相对应的标志点序号，该标志点序号为第三标志点坐标的序号；
其中，所述第一标志点中心坐标、第二标志点中心坐标、第三标志点坐标分别对应同一标志点用不同方法所取得的不同坐标值，第一标志点中心坐标为通过机器视觉获得的标志点坐标；第二标志点中心坐标为通过灯光投影结合机械臂所获得的标志点坐标；第三坐标点则是经过误差分析及修正之后最终确定的标志点坐标。
2.根据权利要求1所述的视觉识别方法，其特征在于，所述采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标中所述机械臂结合灯光投影法包括：
在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度；
将机械臂末端的穿刺针移动至接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端形成一个三角形区域；
移动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取机械臂工具中心坐标。
3.根据权利要求1或2所述的视觉识别方法，其特征在于，该方法还包括在识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
4.根据权利要求3所述的视觉识别方法，其特征在于，构建不同的HSV模型中HSV模型包括采集9种不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白。
5.一种视觉识别***，其特征在于，包括：
标志点颜色识别模块，用于识别相应区间的标志点颜色，且机器视觉在可视范围内所述标志点颜色对应的部分形成坐标集合；
坐标转化模块，用于获取机器视觉坐标系中标志点坐标后，将第一标志点中心在机器视觉中的坐标转化为机械臂***中的坐标；
比对模块，用于采用机械臂结合灯光投影法重新获取第二标志点中心坐标，比对第一标志点中心坐标和第二标志点中心坐标之间的误差，其中，当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标在误差允许范围内则默认机器视觉识别的标志点坐标；当第一标志点中心坐标与第二标志点中心坐标超出误差允许范围则需通过最小二乘法对机器视觉识别标志点坐标进行优化；
对比模块，用于根据比对结果获取第三标志点坐标，将所述第三标志点坐标与所述坐标集合进行对比；匹配出坐标集合中与所述第三标志点坐标相对应的标志点序号，该标志点序号为第三标志点坐标的序号；
其中，所述第一标志点中心坐标、第二标志点中心坐标、第三标志点坐标分别对应同一标志点用不同方法所取得的不同坐标值，第一标志点中心坐标为通过机器视觉获得的标志点坐标；第二标志点中心坐标为通过灯光投影结合机械臂所获得的标志点坐标；第三坐标点则是经过误差分析及修正之后最终确定的标志点坐标。
6.根据权利要求5所述的视觉识别***，其特征在于，所述比对模块包括：
发光元件模块，用于在所述机械臂末端安装有三个发光元件，调节三个发光元件的位置及光照强度；
第一移动模块，用于将机械臂末端的穿刺针移动至接近标志点上表面时，穿刺针的三个影子尖端形成一个三角形区域；
第二移动模块，用于移动机械臂将所述穿刺针靠近标志点中心，直到穿刺针针尖与其影子针尖以及标志点中心重合时获取机械臂工具中心坐标。
7.根据权利要求5或6所述的视觉识别***，其特征在于，该***还包括构建模块，用于在机器视觉识别相应区间的标志点颜色之前构建不同的HSV模型，每个HSV模型对应一种颜色H、S、V区间值，且每个HSV模型对应一个标志点编号。
8.根据权利要求7所述的视觉识别***，其特征在于，构建模块包括采集模块，用于采集9种不同颜色的标志点，计算9种不同颜色的H、S、V值，建立相应的HSV模型，其中，不同颜色包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑和白。
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Legal Events

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PB01 Publication
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Liu Wenjie

Inventor after: Cui Shaofei

Inventor after: Yang Shirun

Inventor after: Li Yu

Inventor after: Zhao Zhizeng

Inventor after: Li Yuanwei

Inventor after: Tang Zhouping

Inventor after: Wu Guofeng

Inventor after: Li Qi

Inventor before: Liu Wenjie

Inventor before: Feng Hua

Inventor before: Li Qi

Inventor before: Cui Shaofei

Inventor before: Yang Shirun

Inventor before: Li Yu

Inventor before: Zhao Zhizeng

Inventor before: Li Yuanwei

Inventor before: Tang Zhouping

Inventor before: Yang Qingwu

Inventor before: Wu Guofeng