一种自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法与流程

1.本发明涉及剥虾机物料定位技术领域，具体而言，涉及一种自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。


背景技术：

2.随着人工智能和图像处理技术的发展，人们可以依赖计算机去处理海量的繁琐工作和数据，图像数据的处理技术也在不断地更新发展，而目标的检测和跟踪作为图像处理、计算机视觉的重要分支，成为近些年来的研究热点。
3.对于在自动剥虾机中的物料移动，现有技术中动态背景下的运动目标定位中，一般用到的二帧帧差法提取运动目标的过程中存在空洞问题，并且现有算法在跟踪的过程中存在运动目标和目标框漂移问题，如果不能够及时调整的话，可能会导致目标框的继续漂移，从而导致运动目标的定位不准确。
4.基于以上问题，亟需提供一种新的移动背景下的运动目标跟踪与定位方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于解决背景技术中自动剥虾机运动目标定位不准确，导致加工机构操作存在故障的技术问题，从而提供一种自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。
6.为解决上述问题，本发明提供一种自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法，包括以下步骤：
7.s1：获取待追踪龙虾上标定点的第t-1帧图像和t帧图像；
8.s2：分别提取所述第t-1帧图像和t帧图像中标定点相对应的特征点和轮廓线；
9.s3：基于传送带的移动速度与所述标定点相对应的特征点和轮廓线，建立目标坐标系，并计算目标坐标系与世界坐标系之间的转换关系，基于所述转换关系对所述待追踪龙虾进行坐标补偿；
10.s4：对经数字化转换后的第t-1帧图像和t帧图像信号进行数据处理；
11.s5：利用kcf算法对待追踪龙虾进行跟踪，通过待追踪龙虾的外接框，计算得到龙虾的质心位置；
12.s6：动作执行机构按照确定的龙虾的质心位置进行移动，抓取龙虾并执行加工工作。
13.可选地，所述基于所述转换关系对所述待追踪龙虾进行坐标补偿，具体包括：根据第t-1帧图像和t帧图像中标定点相对应的特征点的偏移量，结合传送带的移动速度和移动时间，对第t-1帧图像和t帧图像进行一次补偿。
14.可选地，在步骤s4中，所述数据处理具体包括图像灰度处理、平滑处理、图像分割、canny边缘检测。
15.可选地，所述计算目标坐标系与世界坐标系之间的转换关系，基于所述转换关系对所述待追踪龙虾进行坐标补偿，具体为：
16.获取特征点在世界坐标系下的世界坐标，获取特征点在目标坐标系下的局部坐标，结合所述世界坐标以及局部坐标计算所述目标坐标系与所述世界坐标系之间的旋转矩阵以及平移向量，得到所述转换关系；
17.获取特征点与待追踪目标的工作点之间的相对位置关系，根据结合所述局部坐标以及所述相对位置关系计算所述工作点的坐标；
18.结合所述转换关系以及所述工作点的坐标对所述工作点进行追踪。
19.可选地，在步骤s5中，所述利用kcf算法对待追踪龙虾进行跟踪，通过待追踪龙虾的外接框，计算得到龙虾的质心位置，具体包括：
20.利用多帧帧差法进行龙虾检测，利用连续的多帧图像，尽可能的捕捉到龙虾目标，并对检测到的运动龙虾进行图像灰度化、图像二值化、图像滤波、图像增强及形态学处理后，得到完整的龙虾运动目标图像，最后通过opencv中的函数检测运动龙虾的轮廓，获取最小外接矩形框，从而获得运动龙虾的位置。
21.本发明的第二目的在于提供一种自动剥虾机的龙虾定位装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。
22.本发明的第三目的在于一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一所述的自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。
23.本发明与现有技术相比，至少具有以下有益效果：
24.1、本发明提供的移动背景下的运动龙虾跟踪定位方法，采用surf算法进行特征点检测并匹配，能够使匹配过程更快更准确；实现动态背景的静态转化；针对kcf算法在跟踪过程中存在的运动目标和目标框漂移问题，通过kcf算法的跟踪算法，能够明显减少运动目标和目标框之间的漂移，完善对运动目标的跟踪。
25.2、本发明提供的移动背景下的运动龙虾跟踪与定位方法，具有检测判别能力强、检测过程快速准确、定位效果好的特点。
附图说明
26.图1为本发明实施例中自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法的流程示意图。
具体实施方式
27.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.请参阅图1所示，本发明实施例中提供了一种自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法，包括以下步骤：
29.s1：获取待追踪龙虾上标定点的第t-1帧图像和t帧图像；
30.s2：分别提取所述第t-1帧图像和t帧图像中标定点相对应的特征点和轮廓线；
31.s3：基于传送带的移动速度与所述标定点相对应的特征点和轮廓线，建立目标坐标系，并计算目标坐标系与世界坐标系之间的转换关系，基于所述转换关系对所述待追踪
龙虾进行坐标补偿；
32.s4：对经数字化转换后的第t-1帧图像和t帧图像信号进行数据处理；
33.s5：利用kcf算法对待追踪龙虾进行跟踪，通过待追踪龙虾的外接框，计算得到龙虾的质心位置；
34.s6：动作执行机构按照确定的龙虾的质心位置进行移动，抓取龙虾并执行加工工作。
35.具体地，在本发明的实施例当中，所述基于所述转换关系对所述待追踪龙虾进行坐标补偿，具体包括：根据第t-1帧图像和t帧图像中标定点相对应的特征点的偏移量，结合传送带的移动速度和移动时间，对第t-1帧图像和t帧图像进行一次补偿。
36.具体地，在本发明的实施例当中，在步骤s4中，所述数据处理具体包括图像灰度处理、平滑处理、图像分割、canny边缘检测。
37.具体地，在本发明的实施例当中，所述计算目标坐标系与世界坐标系之间的转换关系，基于所述转换关系对所述待追踪龙虾进行坐标补偿，具体为：
38.获取特征点在世界坐标系下的世界坐标，获取特征点在目标坐标系下的局部坐标，结合所述世界坐标以及局部坐标计算所述目标坐标系与所述世界坐标系之间的旋转矩阵以及平移向量，得到所述转换关系；
39.获取特征点与待追踪目标的工作点之间的相对位置关系，根据结合所述局部坐标以及所述相对位置关系计算所述工作点的坐标；
40.结合所述转换关系以及所述工作点的坐标对所述工作点进行追踪。
41.具体地，在本发明的试试例当中，在步骤s5中，所述利用kcf算法对待追踪龙虾进行跟踪，通过待追踪龙虾的外接框，计算得到龙虾的质心位置，具体包括：
42.利用多帧帧差法进行龙虾检测，利用连续的多帧图像，尽可能的捕捉到龙虾目标，并对检测到的运动龙虾进行图像灰度化、图像二值化、图像滤波、图像增强及形态学处理后，得到完整的龙虾运动目标图像，最后通过opencv中的函数检测运动龙虾的轮廓，获取最小外接矩形框，从而获得运动龙虾的位置。
43.本发明还提供了一种自动剥虾机的龙虾定位装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。
44.本发明还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上述所述的自动剥虾机的龙虾定位坐标补偿方法。
45.虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。