本发明涉及一种机器人涂胶在线检测系统，具体而言，涉及一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教方法及系统。
背景技术：
随着科学技术的快速发展，涂胶工艺被广泛应用于工业生产的各个领域，广泛应用于汽车、电子、轻工、医药、食品等价格生产过程，涂胶技术也在不断革新，由于传统的手动涂胶机存在涂胶不均且效率低下的问题，机器人技术的兴起，使得机器人涂胶逐渐取代了传统的手动涂胶机，大大提高了生产效率，对涂胶质量的检测也逐步实现了自动化和智能化，利用机器视觉原理采用对胶条图像进行图像处理的方法，是一种行之有效的涂胶检测方法，现有的机器人涂胶视觉检测方法，存在步骤繁多、计算复杂的问题，特别是在对图像中胶条区域的定位上，现有方法采用人工标取，费事费力。
技术实现要素：
为了解决上述问题，为了提高检测的效率，本发明提出了一种机器人涂胶的胶条骨架线自动示教方法，实现了对胶条的快速定位，由于机器人对同一型号的工件的涂胶轨迹具有高度重复性和相似性，所以示教方法只需要进行一次，对示教获取的胶条骨架线信息进行存储，能够直接应用于之后的检测过程，便捷省时，采取的技术方案是：
一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教方法，通过对被涂胶条图像进行处理，得到内部无孔洞且轮廓完整的胶条图像，配合胶枪头的位置信息，快速定位胶条轮廓，依据细化算法自动进行骨架点的生成，完成对机器人预定轨迹被涂胶条的全部骨架线获取，本方法具体包括以下步骤：
a.相机采集胶条图像，对图像进行预处理，具体而言，包括：图像二值化、开闭运算、反值运算，经过上述图像预处理算法，能够得到轮廓完整的胶条图像；
b.经过相机标定获取胶枪头的图像坐标，根据胶枪头图像坐标能够快速定位胶条所在位置；
c.设置面积阈值，遍历所有胶条区域，识别轮廓面积大于面积阈值的胶条区域，计算轮廓与胶枪头像素点之间的距离，寻找到距离最短的轮廓区域，认定该区域即胶条所在区域，若该区域存在孔洞缺陷还需填补缺陷，形成完整的胶条连通域；
其中填补缺陷，将连通域轮廓填补成凸包，和孔洞填充算法，再利用轮廓凸包性，能够降低胶条反光带来的图像干扰；
d.利用骨架线细化算法，将胶条区域二值化的轮廓细化成骨架线。
所述步骤d中的骨架线细化算法计算过程如下：
利用二值化轮廓进行细化，要求区域内的点值为1，区域外的背景点值为0，遍历区域内的所有点，寻找每个点九宫格连通域如下：
分别逐点判断以下两个条件：
条件1：
其中，
条件2：
遍历所有区域内的点，标记满足条件1的点，再次遍历，标记满足条件2的点，去除所有标记点，剩余点即为骨架线。
一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教系统，包括采集单元用于获取胶枪头与所涂胶条图像；
示教单元用于对图像进行处理分析及骨架线提取；
存储单元用于保存示教完成的胶条骨架线信息，由于机器人对同一型号的工件的涂胶轨迹具有高度重复性和相似性，所以示教方法只需要进行一次，对示教获取的胶条骨架线信息进行存储，能够直接应用于之后的检测过程，便捷省时；显示单元用于显示胶条及示教结果，便于观察。
综上所述，本发明与现有技术中相比，具有的优点和积极效果是：
在机器人涂胶过程中，本示教过程只需要进行一次，对示教获取的胶条骨架线信息进行存储，能够直接应用于之后的检测过程，简化检测步骤和计算过程，便捷省时。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2是本发明方法详细步骤流程图；
图3是本发明骨架线细化算法流程图；
图4是本实施例中胶条区域存在孔洞缺陷图；
图5是胶条骨架线提取示意图。
具体实施方式
本发明提出了一种机器人涂胶的胶条骨架线自动示教方法，实现了对胶条的快速定位，由于机器人对同一型号的工件的涂胶轨迹具有高度重复性和相似性，所以示教方法只需要进行一次，对示教获取的胶条骨架线信息进行存储，能够直接应用于之后的检测过程，便捷省时，本发明公开的技术方案是：
一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教方法，其特征在于通过对被涂胶条图像进行处理，得到内部无孔洞且轮廓完整的胶条图像，配合胶枪头的位置信息，快速定位胶条轮廓，依据细化算法自动进行骨架点的生成，完成对机器人预定轨迹被涂胶条的全部骨架线获取，如图1-2所示，本方法具体包括以下步骤：
a.相机采集胶条图像，对图像进行预处理，具体而言，包括：图像二值化、开闭运算、反值运算，经过上述图像预处理算法，能够得到轮廓完整的胶条图像；
b.经过相机标定获取胶枪头的图像坐标，根据胶枪头图像坐标能够快速定位胶条所在位置；
c.设置面积阈值，遍历所有胶条区域，识别轮廓面积大于面积阈值的胶条区域，计算轮廓与胶枪头像素点之间的距离，寻找到距离最短的轮廓区域，认定该区域即胶条所在区域，若该区域存在孔洞缺陷还需填补缺陷，形成完整的胶条连通域；
其中填补缺陷，将连通域轮廓填补成凸包，和孔洞填充算法，再利用轮廓凸包性，能够降低胶条反光带来的图像干扰；
d.利用骨架线细化算法，将胶条区域二值化的轮廓细化成骨架线。
如图3所示，上述步骤d中的骨架线细化算法计算过程如下：
利用二值化轮廓进行细化，要求区域内的点值为1，区域外的背景点值为0，遍历区域内的所有点，寻找每个点九宫格连通域如下：
分别逐点判断以下两个条件：
条件1：
其中，
条件2：
遍历所有区域内的点，标记满足条件1的点，再次遍历，标记满足条件2的点，去除所有标记点，剩余点即为骨架线。
同时，本发明公开一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教系统，包括采集单元：用于获取胶枪头与胶条的图像；
示教单元用于对图像进行处理分析及骨架线提取；
存储单元用于保存示教完成的胶条骨架线信息，由于机器人对同一型号的工件的涂胶轨迹具有高度重复性和相似性，所以示教方法只需要进行一次，对示教获取的胶条骨架线信息进行存储，能够直接应用于之后的检测过程，便捷省时；
显示单元用于显示胶条及示教结果，便于观察。
具体而言，本发明具体流程可以描述为：经过相机标定过程，获取胶枪头图像坐标，通过采集单元获取被涂胶条图像；
示教单元对采集到的图像进行图像二值化、开闭运算、反值运算的一系列图像预处理过程，得到轮廓鲜明的二值化图像；搜索图像中的连通域，计算连通域面积，选取轮廓面积大于设定的面积阈值的连通区域，计算连通区域与胶枪头像素点之间的距离，寻找距离最短的连通区域，认定该区域为胶条所在区域；检测胶条区域的凸包缺陷，若存在缺陷，如图4所示，使用直线连接起点和终点，使有缺陷轮廓封闭，利用孔洞填充算法将连具有缺陷的通域填补成凸包，再利用轮廓凸包性，降低胶条反光带来的图像干扰；此时，得到了内部无孔洞且轮廓完整的胶条轮廓图像，利用骨架线细化算法对该图像进行计算，得到胶条轮廓的骨架线，如图5所示；
显示单元能够实时显现示教骨架线图像，同时存储单元保存示教结果，由于机器人对同一型号的工件的涂胶轨迹具有高度重复性和相似性，上述示教过程只需要进行一次，存储的示教信息能够直接应用于之后的机器人涂胶检测过程，从而实现对胶条位置的准确定位及快速查找，便捷省时。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。