基于圖像處理的零件位置識別

余函 馬浩 楊渺 重慶郵電大學計算機科學與技術學院

引言：隨著社會的發展，工業4.0時代的到來，智能制造已經成為了引發制造業變革的關鍵點，我國也緊跟時代潮流，提出了中國制造2025戰略規劃，力爭從工業大國轉型為工業強國。而如今工廠實現智能化的關鍵一步就是零件位置的識別，只有先確定零件的位置，才能夠進行后續的處理工作。

本文建立了基于圖像處理的零件位置識別的數學模型，通過將閉運算，去連通域等方法相結合，準確的識別出零件塊，并將有效部分提取出來，實現零件位置的準確識別，并結合零件分離后的圖形特點和幾何特征，提出了較為高效的找圓算法。

1 零件位置識別流程

本文以常見的多孔零件為例，假設所采用的零件中心有三個孔洞，大致呈品字形分布。當機械臂工作時，需先采集和傳輸目標零件圖像，由于外界環境和信道傳輸的影響，造成圖像質量的下降，為了后續目標零件的精確識別和定位，首先需要對圖像作預處理，其作用在于減少噪聲的影響，同時保護邊緣輪廓信息，突出目標零件的特征，有利于零件的定位。于是根據采集的目標零件圖像，進行去噪處理，通過比較常用的幾種濾波算法，包括均值濾波，中值濾波以及高斯濾波等。不難發現，對噪聲的去除效果最好，同時能夠較好的保留圖像的連續性和總體灰度分布特征的是高斯濾波，考慮到獲取的圖像質量本來就不太好，該濾波有著較好的適應性。

接著利用圖像閉運算，主要是通過圖像膨脹和圖像腐蝕操作，填充物體細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時而不改變面積，這是為了后面圖像的去連通度處理做預備工作。在獲取了只含目標零件的二值圖像后，由于已經做過平滑處理，就可以通過設置合理的閾值，分離出孔洞和零件輪廓，達到去噪并提取目標零件輪廓的效果。

在分離出孔洞輪廓部分后，可在圖像坐標系中通過特定的找圓算法確定底面三個孔洞中心的位置坐標。該算法的原理是，對圖像的每一行從上到下進行遍歷，當某一行的和不為零的時候，確定該行，然后對該行的每一列從左到右進行遍歷，找到不為零的點，確定該列，獲得該點的坐標。由于圖形的邊界具有寬度，所以從該點起下一定的安全像素距離開始遍歷，找到不為零的點，確定該點的坐標。對這兩個點的縱坐標進行做差，得到兩個點的距離，設距離為d，將這兩點的距離除2可求得兩點連線的中點的坐標，若距離中點 d/2位置的像素點有95%以上的值不為零，則可假定該圖形是一個圓。當圓確定后，可以該圓圓心為中心，以直徑加上一定的安全像素距離為消除區域的正方形的邊長，然后通過循環置0即可消除該圓區域。根據該算法我們可確定三個孔洞的圓心位置，獲得圓心坐標。

在得到圓心坐標后，將三個圓心的像素點連接成一個三角形，通過計算確定這個三角形的重心。考慮到工廠的實際情況較為復雜，為了簡化所述問題，我們假設所獲得的三角形為等腰三角形。機械臂最長的一根手指定位到等腰三角形里離重心坐標距離最遠的那個圓心坐標。機械臂以這根手指為中心旋轉，就可以使得其它兩圓心的坐標對齊。在抓取過程中，三根手指同時以確定的三角形重心方向為拉力方向抓取零件，將零件移動到目標位置即可。

該算法的流程圖大致如下：

圖1 零件定位的算法流程圖

2 零件位置識別方法的優勢

2.1 識別準確率高

本模型是基于計算機視覺相關知識，利用圖像處理的方法，對工業里面常見的多孔零件進行識別。該方法在識別時具有較好的魯棒性，有一定的抗干擾能力。

2.2 定位方法的普適性較好

該定位方法具有一定的通用性，不僅適用于單個零件，而且也適用于多個零件。它們之間的區別僅在于分離出單個零件的過程，而分離單個零件的方法可以利用輪廓分離算法，先將各個連通域分離出來再進行后續處理。

2.3 識別的效率較高

該零件位置識別方法利用幾何特征降低了時間復雜度，節省了大量的程序運行時間。在實際工程應用里面，對于提高機器運轉的效率，有著極其為重要的作用。

3 結束語

在如今工廠越來越趨向于智能化的時代，零件位置識別已經成為了工業發展中的關鍵性問題。本模型基于圖像處理的相關知識，以常見的多孔零件為例，對零件位置進行識別分析，具有良好的可擴展性和推廣性。該方法可以應用于機器視覺技術在物質輪廓特性分析方面的研究，同時在工業零件加工識別等領域也有著廣泛的應用。