自动识别方法以及基于该自动识别方法的定位方法与流程

技术特征：
1.一种自动识别方法，其特征在于：该自动识别方法包括：s10：获取螺丝帽的目标图像以及目标图像的位置信息、大小和螺丝帽类型信息；s20：在螺丝帽的目标图像进行角点提取，得到初始角点集合；s30：将该初始角点集合与对应类型的螺丝帽的预设角点位置模板匹配，得到目标图像的最终角点集合；s40：对最终角点集合进行最小外接圆拟合，得到所述外接圆的中心坐标。2.根据权利要求1所述的自动识别方法，其特征在于：步骤s10包括：s101：获取拍摄的目标视频；s102：通过预训练的检测模型对目标视频进行检测，获取螺丝帽的目标图像、目标图像的位置信息、大小以及螺丝帽类型。3.根据权利要求2所述的自动识别方法，其特征在于：步骤s10还包括s103：对目标图像按照预定比例外扩，以使目标图像包含整个螺丝帽。4.根据权利要求1所述的自动识别方法，其特征在于：角点提取的方法为：选取一个固定窗口在目标图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后，窗口中的像素灰度变化程度，根据像素灰度变化程度判断该窗口内是否存在角点。5.根据权利要求1所述的自动识别方法，其特征在于：角点提取公式为：其中，是对应的进行角点检测的图像，是窗口内所对应的像素坐标位置；是窗口函数，u是窗口在横坐标方向的偏移量，v是窗口在纵坐标方向的偏移量，是窗口在横坐标方向偏移量为u，在纵坐标方向偏移量为v时的灰度值。6.根据权利要求1所述的自动识别方法，其特征在于：初始角点集合与对应类型的螺丝帽的预设角点位置模板匹配过程为：s301：从初始角点集合中找到与对应类型的螺丝帽的预设角点位置模板匹配的最终角点集合；s302：计算出目标图像的最终角点集合与预设角点位置模板中角点之间的旋转角度。7.根据权利要求6所述的自动识别方法，其特征在于：最终角点集合中角点位置的数量小于等于预设角点位置模板中角点位置的数量。8.一种基于权利要求1至7中任意一项所述的自动识别方法的定位方法，其特征在于：包括：通过权利要求1至7中任意一项所述的自动识别方法对螺丝帽进行识别，得到目标螺丝帽的中心以及最终角点集合与预设角点位置模板中角点之间的旋转角度，并根据目标螺丝帽的中心以及最终角点集合与预设角点位置模板中角点之间的旋转角度驱动机械臂。9.根据权利要求8所述的定位方法，其特征在于：驱动机械臂的过程为计算机械臂控制的螺丝刀的中心与目标螺丝帽的中心之间的位置偏移量，根据该位置偏移量移动机械臂。

技术总结
本发明提供一种自动识别方法以及基于该自动识别方法的定位方法，该自动识别的方法包括：S10：获取螺丝帽的目标图像以及目标图像的位置信息、大小和螺丝帽类型信息；S20：在螺丝帽的目标图像进行角点提取，得到初始角点集合；S30：将该初始角点集合与对应类型的螺丝帽的预设角点位置模板匹配，得到目标图像的最终角点集合；S40：对最终角点集合进行最小外接圆拟合，得到所述外接圆的中心坐标。本发明通过对不同类型的螺丝的螺丝帽的特征进行识别，从而确定目标螺丝的螺丝帽位置以及类型，并且进一步地对目标螺丝的螺丝帽的角点进行识别，并且与预设角点位置模板匹配，最终得到目标螺丝的中心位置，完成对目标螺丝的位置的识别。完成对目标螺丝的位置的识别。完成对目标螺丝的位置的识别。


技术研发人员：陈敏杰 盛长永 高超
受保护的技术使用者：天津聚芯光禾科技有限公司
技术研发日：2022.02.08
技术公布日：2022/3/8