一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统及方法

1.本发明涉及图像信息处理技术领域，具体而言，涉及一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统及方法。


背景技术：

2.胶合板的组坯难以实现全自动化的其中一个原因就在于单板需要以一个直角边为基准的进行叠层，而单板在运输到组坯台的过程中会因为震动等因素会产生一定的偏差，造成单板出现偏移状态。偏差主要包括：(1)相对于基准边方向的偏移角度；(2)单板进行旋转后单板角与基准边的水平偏差；(3)单板进行旋转后单板角与基准边的垂直偏差。
3.现有的胶合板组胚依靠技术人员对涂胶单板进行纠偏，容易出现失误，降低了工作效率，有待改进。


技术实现要素：

4.基于此，为了解决现有的胶合板组胚依靠技术人员对涂胶单板进行纠偏，容易出现失误，降低了工作效率的问题，本发明提供了一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统及方法，其具体技术方案如下：
5.一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统，其包括预处理模块、轮廓提取模块、旋转角度提取模块以及偏差提取模块。
6.预处理模块用于对采集到的涂胶单板图像进行预处理，轮廓提取模块用于提取预处理后的涂胶单板图像的轮廓。
7.旋转角度获取模块用于提取所述涂胶单板图像的轮廓的两条直角边，根据两条直角边的交点获取旋转角度，偏差提取模块用于根据所述旋转角度获取旋转后的交点的坐标并根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，再根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏。
8.其中，所述位置偏差为{δx＝xe＝x
rc-l
×
cosa，δy＝ye＝y
rc-l
×
sina}，(x
rc
，y
rc
)为旋转中心坐标，(xs，ys)为两条直角边的起始交点坐标，θ为旋转角度，(xe，ye)为旋转后的交点的坐标，l为旋转中心坐标与两条直角边的起始交点坐标之间的距离。
9.所述涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统通过机器视觉技术对涂胶单板进行轮廓提取，根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，可以自动根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏，可以减少人工判断的失误，提高涂胶单板组胚的准确度以及效率。
10.进一步地，所述预处理模块包括：
11.第一预处理单元，用于对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理；
12.第二预处理单元，用于对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理；
13.第三预处理单元，用于对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理。
14.一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法，其特包括如下步骤：
15.对采集到的涂胶单板图像进行预处理；
16.提取预处理后的涂胶单板图像轮廓；
17.提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边，根据两条直角边的交点获取旋转角度；
18.根据所述旋转角度获取旋转后的交点的坐标并根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，再根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏；
19.其中，所述位置偏差为{δx＝xe＝x
rc-l
×
cosa，δy＝ye＝y
rc-l
×
sina}，(x
rc
，y
rc
)为旋转中心坐标，(xs，ys)为两条直角边的起始交点坐标，θ为旋转角度，(xe，ye)为旋转后的交点的坐标，l为旋转中心坐标与两条直角边的起始交点坐标之间的距离。
20.进一步地，对采集到的涂胶单板图像进行预处理的具体方法包括如下步骤：
21.对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理；
22.对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理；
23.对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理。
24.进一步地，提取预处理后的涂胶单板图像轮廓的具体方法包括如下步骤：
25.利用findcontours函数获取预处理后的涂胶单板图像的所有轮廓；
26.对所述所有轮廓进行遍历，利用boundingrect函数获取包裹所述轮廓的最小外接矩形；
27.遍历所有轮廓的最小外接矩形，找出面积最大的最小外接矩形并以所述面积最大的最小外接矩形作为涂胶单板图像轮廓。
28.进一步地，提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边的具体方法包括如下步骤：
29.用houghlinesp函数检测涂胶单板图像轮廓的所有线段，并将所有线段分为垂直方向和水平方向两类；
30.用最小二乘法分别对垂直方向和水平方向的线段进行拟合，得到单板图像轮廓的两条直角边。
31.进一步地，所述直角边根据公式y＝kx+b确定；其中，a＝sum(xi×
xi)，b＝sum(xi)，c＝sum(xi×
yi)，d＝sum(yi)，(xi×
yi)为线段上的点集，n为线段上点的数量。
32.进一步地，通过公式r＝r/(r+g+b)、g＝g/(r+g+b)以及b＝b/(r+g+b)对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理；其中，r、g、b分别是图像中的红、绿以及蓝的三色分量，r、g、b分别是归一化后的红、绿以及蓝三色分量。
33.进一步地，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法。
附图说明
34.从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
35.图1是本发明一实施例中涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法的整体流程示意图一；
36.图2是本发明一实施例中对图像进行填充的流程示意图；
37.图3是本发明一实施例中涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法的整体流程示意图二；
38.图4是本发明一实施例中涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法的整体流程示意图三。
具体实施方式
39.为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
40.需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
41.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
42.本发明中所述“第一”、“第二”不代表具体的数量及顺序，仅仅是用于名称的区分。
43.实施例一：
44.一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统，其包括预处理模块、轮廓提取模块、旋转角度提取模块以及偏差提取模块。
45.预处理模块用于对采集到的涂胶单板图像进行预处理，轮廓提取模块用于提取预处理后的涂胶单板图像的轮廓。
46.一般而言，通过机器视觉技术对涂胶单板进行图像采集。具体来说，可以通过ccd相机采集涂胶单板图像。
47.更具体地，所述预处理模块包括第一预处理单元、第二预处理单元以及第三预处理单元。
48.第一预处理单元用于对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理。在彩色图像中，每个像素点的颜色由r、g、b三个通道的分量决定。灰度化处理则是将三个通道的分量平均赋予，得出三个通道分量相同的灰度图像。
49.第二预处理单元，用于对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理，以将处于阈值区间内的像素点的像素值灰度值设为255以及将阈值区间之外的像素点的像素灰度值设为0。
50.第三预处理单元，用于对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理。
51.旋转角度获取模块用于提取所述涂胶单板图像的轮廓的两条直角边，根据两条直角边的交点获取旋转角度，偏差提取模块用于根据所述旋转角度获取旋转后的交点的坐标
并根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，再根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏。
52.其中，所述位置偏差为{δx＝xe＝x
rc-l
×
cosa，δy＝ye＝y
rc-l
×
sina}，(x
rc
，y
rc
)为旋转中心坐标，(xs，ys)为两条直角边的起始交点坐标，θ为旋转角度，(xe，ye)为旋转后的交点的坐标，l为旋转中心坐标与两条直角边的起始交点坐标之间的距离。
53.所述涂胶单板的轮廓提取和纠偏系统通过机器视觉技术对涂胶单板进行轮廓提取，根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，可以自动根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏，可以减少人工判断的失误，提高涂胶单板组胚的准确度以及效率。
54.实施例二；
55.如图1、图3以及图4所示，一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法，其特包括如下步骤：
56.s1，对采集到的涂胶单板图像进行预处理。
57.s2，提取预处理后的涂胶单板图像轮廓。
58.s3，提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边，根据两条直角边的交点获取旋转角度。
59.s4，根据所述旋转角度获取旋转后的交点的坐标并根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，再根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏。
60.其中，所述位置偏差为{δx＝xe＝x
rc-l
×
cosa，δy＝ye＝y
rc-l
×
sina}，(x
rc
，y
rc
)为旋转中心坐标，(xs，ys)为两条直角边的起始交点坐标，θ为旋转角度，(xe，ye)为旋转后的交点的坐标，l为旋转中心坐标与两条直角边的起始交点坐标之间的距离，标准点为原点(0，0)。
61.在本实施例中，步骤s1中的对采集到的涂胶单板图像进行预处理的具体方法包括如下步骤：
62.s10，对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理。
63.具体地，通过公式r＝r/(r+g+b)、g＝g/(r+g+b)以及b＝b/(r+g+b)对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理。其中，r、g、b分别是图像中的红、绿以及蓝的三色分量，r、g、b分别是归一化后的红、绿以及蓝三色分量。
64.s11，对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理。
65.具体地，通过公式对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理。其中，src(x,y)为灰度化后处理后的涂胶单板的原始像素点灰度值，dst(x,y)为二值化处理后的涂胶单板的像素点灰度值。
66.即是说，将像素点灰度值位于(150，255)区间内的像素点灰度值设为255，将像素点灰度值位于(150，255)区间外的像素点灰度值设为0，从而得到二值化处理后的涂胶单板图像。
67.s12，对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理。具体地，对涂胶单板图像先腐蚀后膨胀，即本公式使用结构元b对图像a进行开操作，该结构元设为7*7的矩形结构元素。
68.通过对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理，可以断开和消除二值化处理后的涂胶单板图像中较窄的狭颈和细的突出物。
69.本发明所述的涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法，通过机器视觉技术对涂胶单板进行轮廓提取，根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，可以自动根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏，可以减少人工判断的失误，提高涂胶单板组胚的准确度以及效率。
70.实施例三：
71.如图1所示，一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法，其特包括如下步骤：
72.s1，对采集到的涂胶单板图像进行预处理。
73.s2，提取预处理后的涂胶单板图像轮廓。
74.s3，提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边，根据两条直角边的交点获取旋转角度。
75.s4，根据所述旋转角度获取旋转后的交点的坐标并根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，再根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏。
76.其中，所述位置偏差为{δx＝xe＝x
rc-l
×
cosa，δy＝ye＝y
rc-l
×
sina}，(x
rc
，y
rc
)为旋转中心坐标，(xs，ys)为两条直角边的起始交点坐标，θ为旋转角度，(xe，ye)为旋转后的交点的坐标，l为旋转中心坐标与两条直角边的起始交点坐标之间的距离。
77.具体而言，假设涂胶单板为逆时针旋转，两条直角边分别为l
x
和ly，任取l
x
上的两点(x1，y1)以及(x2，y2)，可以得出旋转角度直角边l
x
的斜率和常数b
x
＝y
1-k
x
×
x1。
78.任取ly上的两点(x3，y3)以及(x4，y4)，可以得出直角边ly的斜率和常数by＝y
3-ky×
x3。
79.根据两条直角边l
x
和ly的方程，即可以得到两条直角边的起始交点坐标(xs，ys)。其中，
80.旋转中心点与两条直角边的起始交点的距离
81.在本实施例中，步骤s1中的对采集到的涂胶单板图像进行预处理的具体方法包括如下步骤：
82.s10，对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理。
83.具体地，通过公式r＝r/(r+g+b)、g＝g/(r+g+b)以及b＝b/(r+g+b)对采集到的涂胶单板图像进行灰度化处理。其中，r、g、b分别是图像中的红、绿以及蓝的三色分量，r、g、b分别是归一化后的红、绿以及蓝三色分量。
84.s11，对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理。
85.具体地，通过公式对灰度化处理后的涂胶单板图像进行二值化处理。其中，src(x,y)为灰度化后处理后的涂胶单板的原始像素点灰度值，dst(x,y)为二值化处理后的涂胶单板的像素点灰度值。
86.即是说，将像素点灰度值位于(150，255)区间内的像素点灰度值设为255，将像素点灰度值位于(150，255)区间外的像素点灰度值设为0，从而得到二值化处理后的涂胶单板图像。
87.s12，对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理。具体地，对涂胶单板图像先腐蚀后膨胀，即本公式使用结构元b对图像a进行开操作，该结构元设为7*7的矩形结构元素。
88.通过对二值化处理后的涂胶单板图像进行开操作处理，可以断开和消除二值化处理后的涂胶单板图像中较窄的狭颈和细的突出物。
89.本发明所述的涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法，通过机器视觉技术对涂胶单板进行轮廓提取，根据旋转后的交点的坐标与标准点的坐标提取位置偏差，可以自动根据所述位置偏差对涂胶单板进行纠偏，可以减少人工判断的失误，提高涂胶单板组胚的准确度以及效率。。
90.作为一种优选的技术方案，步骤s2中的提取预处理后的涂胶单板图像轮廓的具体方法包括如下步骤：
91.s20，利用findcontours函数获取预处理后的涂胶单板图像的所有轮廓。
92.s21，对所述所有轮廓进行遍历，利用boundingrect函数获取包裹所述轮廓的最小外接矩形。
93.s22，遍历所有轮廓的最小外接矩形，找出面积最大的最小外接矩形并以所述面积最大的最小外接矩形作为涂胶单板图像轮廓。
94.在步骤s22后，对面积最大的最小外接矩形以外的其它最小外接矩形进行填充(即将其它最小外接矩形内的像素值设为0)，以方便提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边，从而进一步提高涂胶单板位置纠偏的准确度。
95.具体而言，如图2所示，填充的具体方法包括如下步骤：
96.第一步，输入图像。
97.第二步，遍历图像的所有矩形。
98.第三步，判断所有矩形是否检测完毕，若是，则直接跳到第七步，否则跳到第四步。
99.第四步，遍历矩形内像素。
100.第五步，判断矩形内像素是否为0，若是，则像素值不变，否则，像素值设为0。
101.第六步，判断所有像素是否检测完毕，若是，则返回第三步，否者返回第四步。
102.第七步，结束。
103.作为一种优选的技术方案，在步骤s3中，提取所述涂胶单板图像轮廓的两条直角边的具体方法包括如下步骤：
104.s30，用houghlinesp函数检测涂胶单板图像轮廓的所有线段，并将所有线段分为垂直方向和水平方向两类。
105.s31，用最小二乘法分别对垂直方向和水平方向的线段进行拟合，得到单板图像轮廓的两条直角边。
106.所述直角边根据公式y＝kx+b确定；其中，所述直角边根据公式y＝kx+b确定；其中，a＝sum(xi×
xi)，b＝sum(xi)，c＝sum(xi×
yi)，d＝sum(yi)，(xi×
yi)为线段上的点集，n为线段上点的数量。
107.在本实施例中，findcontours函数、boundingrect函数以及houghlinesp函数均为opencv软件库中的函数。在使用findcontours函数、boundingrect函数以及houghlinesp函数时，直接从opencv软件库中调用即可，在此不再赘述。
108.作为一种优选的技术方案，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种涂胶单板的轮廓提取和纠偏方法。
109.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
110.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。