一种基于机器视觉的图像采集系统及方法与流程

本技术涉及计算机视觉，尤其是涉及一种基于机器视觉的图像采集系统及方法。

背景技术：

1、机器视觉即通过利用机器来代替人眼对产品目标进行测量和判断等处理，机器视觉在电子、汽车、食品饮料等制造业有着广泛的应用，通过将待采集的目标转换为图像信号，再对图像信号进行处理，以达到目标要求。

2、相关技术中，通过摄像设备对产品目标进行图像数据采集，并将采集到的图像数据与数据库中的标准图像数据进行比较，以确定产品目标是否与标准产品数据相符合，进而确定产品目标的合格性。

3、针对上述中的相关技术，仅通过采集到的数据与标准的图像数据进行比较，虽能在一定程度上精确的判断出产品目标的合格性，但未考虑到在设备运行过程中，由于机械设备的震动、磨损等外在因素对摄像设备的影响，导致采集到的图像数据存在偏差，故存在改进之处。

技术实现思路

1、为了提高设备的适应性，本技术提供了一种基于机器视觉的图像采集系统及方法。

2、第一方面，本技术提供了一种基于机器视觉的图像采集方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于机器视觉的图像采集方法，包括：

4、获取产品目标的标准图像数据，并存储至标准对比库；

5、采集待摄产品的图像数据，并与标准图像数据进行比对，以得到比对结果；所述比对结果包括比对成功和比对失败；

6、若比对结果成功，则将采集到的图像数据存储至标准对比库，并作为对之后采集到的图像数据的比对原数据；

7、若比对结果失败，则对图像数据进行维护图像分析，并根据分析结果，对设备进行维护，并得到维护数据；

8、重新采集待摄产品的图像数据，以得到新图像数据，并与标准图像数据进行比对，若比对结果失败，则将新图像数据存储至错误比对库，以得到错误图像数据；

9、对标准比对库和错误比对库中的图像数据进行图像分析，以得到相同图像数据，并根据相同图像数据组合成组合图像数据，并对组合图像数据中的特征性进行提取以得到图像特征数据；

10、将新图像数据、组合图像数据和图像特征数据相结合，以匹配分析确定待摄产品的目标图像数据的位置坐标，并进行再采集。

11、优选的，图像采集模块采集待摄产品的图像数据，以得到图像数据；

12、将图像数据与标准图像数据进行数据匹配，以匹配得到相同图像数据；

13、获取图像数据和标准图像数据的对应的相同图像数据的位置坐标，并进行相互匹配，若匹配失败，则根据位置坐标关系获得位移矢量；

14、基于位移矢量，对图像数据进行位移，以得到矫正后的图像数据，即矫正图像数据；

15、将矫正图像数据与标准图像数据进行图像比对，以得到比对结果。

16、优选的，提取图像数据的亮度信息进行提取，以得到高光数据信息、暗光数据信息；

17、对高光数据信息、暗光数据信息的位置坐标信息进行判断；

18、若高光数据信息较为集中且亮度呈渐变趋势，则对灯光的亮度进行降低；

19、若暗光数据信息较为集中，则对灯光的亮度进行提高，同时对所述待摄产品进行不同位移方向的采集，以确定拍摄错误原因，若暗光区域在采集到的图像中的位置关系不变，则为图像采集模块错误，并加以报警；

20、若采集到的图像数据较为模糊，则对图像采集模块的拍摄距离进行调节；所述维护数据包括对亮度的调节、采集位置的调节和拍摄距离的调节。

21、优选的，基于维护数据对调整后的待摄产品图像数据进行再采集，以得到新图像数据；

22、将新图像数据与标准图像数据进行比对，若比对结果成功，则录入至标准比对库；

23、若比对结果失败，则将新图像数据进行维护图像分析，以得到另一个新图像数据；重复上述步骤，直至采集到的新图像数据在进行维护图像分析时的分析结果为正常图像时结束；其中，所述正常图像为通过维护图像分析后未进行维护的图像数据；

24、将比对结果失败的图像数据进行存储，以得到错误图像数据。

25、优选的，获取标准比对库和错误比对库中的标准图像数据和错误图像数据，以得到待组合数据；

26、将待组合数据进行数据匹配，以得到相同图像数据和区别图像数据，并根据相同图像数据对待组合数据进行图像矫正，以得到矫正图像数据；

27、基于矫正图像数据和相同图像数据，将相同图像数据加以叠加，以确定区别图像数据的位置关系；

28、根据区别图像数据的位置关系，判断矫正图像数据之间的相互关联关系，若区别图像数据在矫正图像数据的外部，则对两个矫正图像数据进行组合，以得到组合图像数据；

29、基于组合图像数据，对组合图像数据进行图像特征提取，以得到图像特征数据。

30、优选的，提取组合图像数据中的亮度数据、色彩数据以及对应的位置坐标数据；

31、通过位置坐标数据对亮度数据和色彩数据的分布关系进行确定，并根据位置坐标数据统计筛选出同一区域内的高光区域或暗光区域，以及对色彩纹理区域进行筛选；

32、基于筛选出的结果，对高光区域、暗光区域、色彩纹理区域进行规则化图像识别；所述规则化图像识别为对区域内所表现出的图形形状是否规则化进行识别判断；

33、若高光区域、暗光区域、色彩纹理区域中存在规则的图形形状，则将所述规则的图形形状记为特征图像，所对应的图像数据信息为图像特征数据。

34、优选的，获取错误图像数据的图像大小，对组合图像数据进行划分，以得到多区域组合图像数据；

35、将错误图像数据与多区域组合图像数据进行图像匹配，以得到匹配结果；所述图像匹配包括数据匹配和位置坐标匹配；

36、若匹配成功，则获取匹配到的多区域组合图像数据中的图像特征数据，并根据图像特征数据的位置坐标与组合图像数据中标准图像数据区域的图像特征数据的位置坐标，同时基于位置坐标对图像采集模块的位置信息进行调节，并获得对应的新图像数据。

37、优选的，基于时间数据，对同一时间段内的错误图像数据进行数据统计，以判断出错误图像数据产生的原因，以得到图像错误原因；

38、若同一时间段内的错误图像数据较为集中且连续，则判定为内在原因；

39、若同一时间段内的错误图像数据较为分散，则判定为外在原因；所述内在原因包括亮度、设备震动、图像采集距离；所述外在原因包括灰尘影响、待摄产品的摆放位置；

40、若为内在原因，则根据维护数据，使图像采集模块进行自调节；

41、若为外在原因，则输出报警。

42、第二方面，本技术提供了一种基于机器视觉的图像采集系统，采用如下的技术方案：

43、一种基于机器视觉的图像采集系统，包括：

44、存储模块，包括标准对比库和错误比对库，用于对产品目标的标准图像数据、错误图像数据和维护数据进行存储；

45、图像采集模块，用于对待摄产品进行图像采集并输出图像数据；

46、图像匹配模块，配置为与所述图像采集模块和存储模块信号连接，用于接收所述图像数据并将所述图像数据与标准图像数据进行图像比对，以输出比对结果；

47、图像分析模块，配置为与所述图像匹配模块和所述存储模块信号连接，用于接收所述比对结果，并根据所述比对结果对所述图像数据进行图像分析，以判断出图像错误，并对所述图像采集模块进行调节，以及将所述图像数据存储至所述存储模块；以及，

48、图像处理模块，配置为与所述存储模块信号连接，用于读取所述标准图像数据和错误图像数据，并对所述标准图像数据和错误图像数据进行图像处理，以生成组合图像数据。

49、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

50、1.通过将采集到图像数据与标准图像数据进行比对，以得到比对结果，对比对结果成功的图像数据进行存储，对比对结果是被的图像进行维护图像分析，以得到分析结果并根据分析结果对设备进行维护，并得到维护数据；以达到设备根据采集到的图像数据对设备自身进行自调节，以增加设备在不同情况下的适应性；同时对待摄产品进行图像信息再次采集，以得到新图像数据，并将新图像数据与标准图像数据进行比对，并根据比对结果对比对失败的新图像数据进行存储，以得到错误图像信号，将标准比对库和错误比对库中的图像数据进行图像分析，以得到相同图像数据，并根据相同图像数据生成组合图像数据，同时对组合图像数据的特征图像进行提取，以得到图像特征数据，在获得新图像数据后将新图像数据与组合图像数据和图像特征数据相结合，以确定待摄产品的目标图像数据的位置坐标，从而对再采集到的新图像数据进行精准的位置判定，加快图像的抓取速率，以及简化了对采集到的图像的比对步骤，增加了比对的精确性，进而增加了设备在不同环境下的适用性。

51、2.借助对图像数据的亮度信息的提取，以判断出图像数据中的高光区域和暗光区域，在通过对高光区域内的亮度变化趋势的判断，以确定该高光区域为亮斑区域，对暗光区域内的亮度分布以及通过对待摄产品进行不同位移方向的采集，以确定光线问题还是采集设备问题，若为光线问题则对光照设备的亮度进行调节，若为采集设备问题则进行报警，以提醒维护人员进行维护，加强了采集设备的自调节与自判断过程，增加了检测的精确性，从而提高了设备的适应性；

52、3.综合利用图像处理模块对标准比对库和错误比对库内的所有图像数据进行图像分析，以使得将存储的所有图像数据组合成一个组合图像数据，并对组合图像数据进行全特征图像分析，以得到图像特征数据，在通过组合图像数据对采集到的图像数据进行图像匹配，以确定采集到的图像数据在组合图像数据中的位置坐标，再将图像数据的位置坐标与标准图像数据的位置坐标相互关联以得到设备的调节数据，进而再进行图像数据采集时，采集到的图像数为目标图像数据的所在位置，从而加快了对目标图像数据的采集精度和速率，进而提高了设备的适应性。

技术特征：

1.一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的采集待摄产品的图像数据并与标准图像数据进行比对，以得到比对结果的步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的若比对结果失败，则对图像数据进行维护图像分析，并根据分析结果，对设备进行维护，并得到维护数据的步骤，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的重新采集待摄产品的图像数据，以得到新图像数据，并与标准图像数据进行比对，若比对结果失败，则将新图像数据存储至错误比对库，以得到错误图像数据的步骤，具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的对标准比对库和错误比对库中的图像数据进行图像分析，以得到相同图像数据，并根据相同图像数据组合成组合图像数据，并对组合图像数据中的特征性进行提取以得到图像特征数据的步骤，具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的基于组合图像数据，对组合图像数据进行图像特征提取，以得到图像特征数据的步骤，具体包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：所述的将新图像数据、组合图像数据和图像特征数据相结合，以匹配分析确定待摄产品的目标图像数据的位置坐标，并进行再采集的步骤，具体包括：

8.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像采集方法，其特征在于：还包括：

9.一种基于机器视觉的图像采集系统，应用于上述1-8中任一所述方法，其特征在于，包括：

技术总结
本申请公开了一种基于机器视觉的图像采集系统及方法，包括采集待摄产品的图像数据，并与标准图像数据进行比对以得到比对结果；若比对结果成功，则将采集到的图像数据进行存储；若比对结果失败则对图像数据进行维护图像分析，并根据分析结果对设备进行维护并得到维护数据；重新采集待摄产品的图像数据，以得到新图像数据并与标准图像数据进行比对，若比对结果失败，则将新图像数据进行存储；对图像数据进行图像分析以得到相同图像数据，并根据相同图像数据组合成组合图像数据，并进行特征性提取以得到图像特征数据；将新图像数据、组合图像数据和图像特征数据相结合，以确定待摄产品的位置坐标并进行再采集。本申请具有提高设备的适用性的效果。

技术研发人员：刘运俄
受保护的技术使用者：佛山市心盟医疗投资有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23