搬运机器人如何提高目标识别速度的方法

在确定目标识别的方法以后，为提高模板匹配的速度，减小计算量，本文提出了一种可用于对旋转图像进行图像匹配的模板匹配方法，该方法由以下两部分组成: 第一步，用模板来对待匹配图像中可能侯准点粗筛选，选取数学过程较为简单的方法来求取，为提高以后的目标识别速度做准备; 第二步，以Zernike矩对筛选出得侯准点进行再次匹配，用于识别。 匹配点的选取 本文研究的是将匹配点对相机获取的图像中的所有像素点进行粗匹配，选取那些可以达到某一相似程度的点为候选点。通常，我们在对待匹配图像进行搜索时，选取待匹配图像中和模板图像具有相同像素大小的子图，并以子图和模板的圆投影值作为对比，来确定两者之间的相似度来。 圆投影 为了达到获取待搜索图像中子图圆投影值的目的，先要把图像中为方块形状的子图转换成圆状的子图，也可以理解为，此时需要寻找到一种方法来对数字圆进行定义。 如图4.16示，圆形的圆心定义为子图的中心点，此时可以用欧式几何距离来表示圆形子图中的任意点到圆心的距离。 所以，我们把数字圆的定义确定为相距圆心长度是r的点所构成的几何图形，其半径是r。 设模板为g(x,y)，子图为f(x,y)，则半径为r的模板和子图上圆投影值各自表示为Cg（r），Cf(r)。所以模板的圆投影数据定义为 图4.26中把半径为r的圆上所有像素的灰度值求和然后求出其平均值，nr表示的是投影圆中的像素个数，求取所有像素平均值的目的是为了减少噪声对后续图像处理的干扰。 通过这种方法，我们把一副二维图像转化为一维的圆投影的矢量来表示，其主要特征在于转换后图像中的子图具备了旋转不变的特性，为后续的模板匹配提供了条件。 图4.27中，和各自代表的是模板图片和待搜索图片上子圆的圆投影的均值。上式中的相似性系数的波动范围是0~1，当模板和待匹配图像中的子图完全一致的时候，取值1。 选用圆投影值来对待匹配图像中的子图进行粗匹配，可以简化后期的计算过程，提高软件对目标工件的识别速度。 搬运机器人

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