CN112734782A - 一种激光路径规划视觉算法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种激光路径规划视觉算法,包括步骤如下:先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;进行膨胀操作,放大边缘区域;阈值分割,突出边缘;找出最大面积的原型;找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。在激光切割头加装工业相机,用于孔识别以及切割点的查找和定位计算,可以快速的进行圆形补齐和切割路径规划。通过视觉算法,可以在0.5秒内完成路径规划,可以快速实现拟切割点的定位和识别。
Description
技术领域
本发明涉及激光切割视觉技术领域,尤其涉及一种激光路径规划视觉算法。
背景技术
在传统铁塔作业过程中,塔材螺孔因加工原因导致打孔不全或者空位对齐不到位等情况时有发生;激光切割过程中人工去找出错孔需要的补偿切割位置是非常危险和效率低下的。
发明内容
本发明旨在解决现有技术的不足,而提供一种激光路径规划视觉算法。
本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:一种激光路径规划视觉算法,其特征在于,包括步骤如下:
步骤①,先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;
步骤②,对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;
步骤③,进行膨胀操作,放大边缘区域;
步骤④,阈值分割,突出边缘;
步骤⑤,找出最大面积的原型,即现实中的上层钢板的孔位,此处得出的原型标记为圆R01;
步骤⑥,根据步骤⑤找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;
步骤⑦,找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;
步骤⑧,通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。
特别的,步骤①中的镜头为200W像素工业相机的镜头,且配备定制光源。
特别的,步骤④阈值分割形成二值化图像。
特别的,根据二值化图像得出掩膜范围。
特别的,步骤⑦中通过连通域找到轮廓,并判断轮廓是否满足设定的面积和圆度阈值,满足要求进行步骤⑧,否则进行步骤①。
特别的,步骤⑧中通过轮廓拟合得到上圆,再进行动态阈值分割,后圆连通域,之后得到前圆后圆轮廓,前圆轮廓和后圆轮廓的交点为A和B,几何求解后圆圆心,即圆弧中心C。
本发明的有益效果是:在激光切割头加装工业相机,用于孔识别以及切割点的查找和定位计算,可以快速的进行圆形补齐和切割路径规划。通过视觉算法,可以在0.5秒内完成路径规划,可以快速实现拟切割点的定位和识别。
附图说明
图1为本发明的算法流程图;
图2为处理效果图;
图3为实际切割效果图;
以下将结合本发明的实施例参照附图进行详细叙述。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
如图1至图3所示,一种激光路径规划视觉算法,其特征在于,包括步骤如下:
步骤①,先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;
步骤②,对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;
步骤③,进行膨胀操作,放大边缘区域;
步骤④,阈值分割,突出边缘;
步骤⑤,找出最大面积的原型,即现实中的上层钢板的孔位,此处得出的原型标记为圆R01;
步骤⑥,根据步骤⑤找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;
步骤⑦,找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;
步骤⑧,通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。
特别的,步骤①中的镜头为200W像素工业相机的镜头,且配备定制光源。
特别的,步骤④阈值分割形成二值化图像。
特别的,根据二值化图像得出掩膜范围。
特别的,步骤⑦中通过连通域找到轮廓,并判断轮廓是否满足设定的面积和圆度阈值,满足要求进行步骤⑧,否则进行步骤①。
特别的,步骤⑧中通过轮廓拟合得到上圆,再进行动态阈值分割,后圆连通域,之后得到前圆后圆轮廓,前圆轮廓和后圆轮廓的交点为A和B,几何求解后圆圆心,即圆弧中心C。
实施例1
一种激光路径规划视觉算法,其特征在于,包括步骤如下:
步骤①,先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;
步骤②,对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;
步骤③,进行膨胀操作,放大边缘区域;
步骤④,阈值分割,突出边缘;
步骤⑤,找出最大面积的原型,即现实中的上层钢板的孔位,此处得出的原型标记为圆R01;
步骤⑥,根据步骤⑤找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;
步骤⑦,找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;
步骤⑧,通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。
特别的,步骤①中的镜头为200W像素工业相机的镜头,且配备定制光源。
特别的,步骤④阈值分割形成二值化图像。
特别的,根据二值化图像得出掩膜范围。
特别的,步骤⑦中通过连通域找到轮廓,并判断轮廓是否满足设定的面积和圆度阈值,满足要求进行步骤⑧,否则进行步骤①。
特别的,步骤⑧中通过轮廓拟合得到上圆,再进行动态阈值分割,后圆连通域,之后得到前圆后圆轮廓,前圆轮廓和后圆轮廓的交点为A和B,几何求解后圆圆心,即圆弧中心C。
图像采用200W像素工业相机拍摄,配备定制光源,算法有限采用图像灰度化、膨胀腐蚀、阈值分割等图像处理方式;利用识别出来的信息,对拍照的塔材进行分层处理,确定上层待切割塔材的螺孔位置,最后运用几何学知识进行圆形路径拟合,并校验规划路径的合理性,确保0.5s以内得出结果,保证时效性。利用机器视觉方法规划切割路径,并控制执行***进行运动和激光出光,能够达到自动切割的目的,提高了精准度。
在实际实验中,下部圆直径实际测量值为21.02mm,视觉***识别的下部圆,即虚线圆的直径为20.96mm,切割完成后,实际直径为21.04mm。可见,加工误差较小,可使螺栓穿过后锁紧角钢。由此可见,本发明的实现可以快速、精确的进行切割路径规划,辅助激光切割作业,相较于人工寻找切割点,视觉的方式更加迅速、准确,而且可以实现无人化作业,更加的安全。
在激光切割头加装工业相机,用于孔识别以及切割点的查找和定位计算,可以快速的进行圆形补齐和切割路径规划。通过视觉算法,可以在0.5秒内完成路径规划,可以快速实现拟切割点的定位和识别。
实施例2
一种激光路径规划视觉算法,其特征在于,包括步骤如下:
步骤①,先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;
步骤②,对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;
步骤③,进行膨胀操作,放大边缘区域;
步骤④,阈值分割,突出边缘;
步骤⑤,找出最大面积的原型,即现实中的上层钢板的孔位,此处得出的原型标记为圆R01;
步骤⑥,根据步骤⑤找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;
步骤⑦,找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;
步骤⑧,通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。
特别的,步骤④阈值分割形成二值化图像。
特别的,根据二值化图像得出掩膜范围。
特别的,步骤⑦中通过连通域找到轮廓,并判断轮廓是否满足设定的面积和圆度阈值,满足要求进行步骤⑧,否则进行步骤①。
特别的,步骤⑧中通过轮廓拟合得到上圆,再进行动态阈值分割,后圆连通域,之后得到前圆后圆轮廓,前圆轮廓和后圆轮廓的交点为A和B,几何求解后圆圆心,即圆弧中心C。
图像采用200W像素工业相机拍摄,配备定制光源,算法有限采用图像灰度化、膨胀腐蚀、阈值分割等图像处理方式;利用识别出来的信息,对拍照的塔材进行分层处理,确定上层待切割塔材的螺孔位置,最后运用几何学知识进行圆形路径拟合,并校验规划路径的合理性,确保0.5s以内得出结果,保证时效性。利用机器视觉方法规划切割路径,并控制执行***进行运动和激光出光,能够达到自动切割的目的,提高了精准度。
在激光切割头加装工业相机,用于孔识别以及切割点的查找和定位计算,可以快速的进行圆形补齐和切割路径规划。通过视觉算法,可以在0.5秒内完成路径规划,可以快速实现拟切割点的定位和识别。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进,或未经改进直接应用于其它场合的,均在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种激光路径规划视觉算法,其特征在于,包括步骤如下:
步骤①,先移动镜头,确保待切割孔位在区域之内;拍照,获取原图;
步骤②,对原图进行拉普拉斯变换,增强图像边缘差异;
步骤③,进行膨胀操作,放大边缘区域;
步骤④,阈值分割,突出边缘;
步骤⑤,找出最大面积的原型,即现实中的上层钢板的孔位,此处得出的原型标记为圆R01;
步骤⑥,根据步骤⑤找出的孔位,在拉普拉斯变换图像基础上,进行阈值分割;
步骤⑦,找出轮廓,并合并相近的轮廓,最后提取出最大的轮廓;
步骤⑧,通过轮廓得出拟合圆,拟合出来的弧即为带切割弧,也是切割路径。
2.根据权利要求1所述的激光路径规划视觉算法,其特征在于,步骤①中的镜头为200W像素工业相机的镜头,且配备定制光源。
3.根据权利要求1所述的激光路径规划视觉算法,其特征在于,步骤④阈值分割形成二值化图像。
4.根据权利要求3所述的激光路径规划视觉算法,其特征在于,根据二值化图像得出掩膜范围。
5.根据权利要求1所述的激光路径规划视觉算法,其特征在于,步骤⑦中通过连通域找到轮廓,并判断轮廓是否满足设定的面积和圆度阈值,满足要求进行步骤⑧,否则进行步骤①。
6.根据权利要求1所述的激光路径规划视觉算法,其特征在于,步骤⑧中通过轮廓拟合得到上圆,再进行动态阈值分割,后圆连通域,之后得到前圆后圆轮廓,前圆轮廓和后圆轮廓的交点为A和B,几何求解后圆圆心,即圆弧中心C。
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