基于模糊度算法的机器视觉定位方法及系统与流程

1.本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种基于模糊度算法的机器视觉定位方法及系统。


背景技术：

2.随着移动信息技术的高速发展，手机厂商向市场提供了越来越多的智能手机，这也进一步扩大了智能手机的生产规模，在对智能手机进行生产的过程中，需要对液晶屏进行定位，以方便机器根据定位信息对智能手机进行液晶屏的装配工作。
3.现有的液晶屏定位技术多为基于光电探测器对液晶屏中的标记点位进行测量的定位方法，例如，利用激光定位器向液晶屏发射定位激光，根据定位激光的反射光波强度进行定位，实际应用中，基于光电探测器的定位方式在液晶屏反射率较高的场景中的误差较大，可能导致对液晶屏进行定位时的精确度较低。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于模糊度算法的机器视觉定位方法及系统，其主要目的在于解决对液晶屏进行定位时的精确度较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种基于模糊度算法的机器视觉定位方法，包括：
6.利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦；
7.利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦；
8.利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片；
9.利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片；
10.利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
11.可选地，所述利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，包括：
12.利用所述测距组件的光波发射组件向所述摄像组件发送第一测距光波，利用所述测距组件的光波接收组件接收所述第一测距光波的第一反射光波，并记录从发送所述第一测距光波至接收到所述第一反射光波之间的第一传播时间；
13.利用所述光波发射组件向所述液晶屏发送第二测距光波，利用所述光波接收组件接收所述第二测距光波的第二反射光波，并记录从发送所述第二测距光波至接收到所述第二反射光波之间的第二传播时间；
14.根据所述第一传播时间计算出所述测距组件至所述摄像组件之间的第一传播距
离，根据所述第二传播时间计算出所述测距组件至所述液晶屏之间的第二传播距离；
15.获取所述第一测距光波与所述第二测距光波之间的光波夹角，根据所述光波夹角、所述第一传播距离和所述第二传播距离计算出所述摄像距离。
16.可选地，所述利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片，包括：
17.逐一选取所述次级定焦图片中的像素点作为目标像素点，将所述目标像素点在所述次级定焦图片中的横坐标作为目标横坐标，将所述目标像素点在所述次级定焦图片中的纵坐标作为目标纵坐标；
18.利用如下的定焦校正算法计算出所述目标横坐标对应的校正横坐标以及所述目标纵坐标对应的校正纵坐标：
[0019][0020][0021]
其中，是指所述校正横坐标，是指所述校正纵坐标，x是指所述目标横坐标，y是指所述目标纵坐标，h1是泰勒级数展开式的第一项，h2是泰勒级数展开式的第二项，d是指所述摄像组件的畸变内参，k1是所述定焦校正算法的第一矫正参数，k2是指所述定焦校正算法的第二矫正参数；
[0022]
根据所述校正横坐标以及所述校正纵坐标确定出校正坐标，直至所述目标像素点为所述次级定焦图片中的最后一个像素点时，根据所有的所述目标像素点以及所述校正坐标生成所述标准定焦图片。
[0023]
可选地，所述利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片，包括：
[0024]
对所述标准定焦图片进行图片去噪，得到标准除噪图片；
[0025]
对所述标准除噪图片进行边缘检测，得到初始屏幕边缘；
[0026]
将所述初始屏幕边缘拆分为横向边缘段、竖向边缘段以及曲形边缘段；
[0027]
利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段；
[0028]
利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述竖向边缘段进行直线拟合，得到竖向拟合段；
[0029]
利用所述迭代拟合模型的第二迭代拟合算法对所述曲形边缘段进行曲线拟合，得到曲线拟合段；
[0030]
将所述横向拟合段，所述竖向拟合段以及所述曲线拟合段拼接成标准屏幕边缘，并利用所述标准屏幕边缘对所述标准定焦图片中的初始屏幕边缘进行替换，得到标准拟合图片。
[0031]
可选地，所述利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段，包括：
[0032]
将预设的计数器的数值加一，从所述所述横向边缘段中分别选取两个像素点作为
第一坐标点和第二坐标点；
[0033]
根据所述第一坐标点以及所述第二坐标点确定初始横向直线；
[0034]
计算所述横向边缘段中其余像素点到所述初始横向直线的绝对值距离，并统计所述绝对值距离小于预设的距离阈值的像素点占比；
[0035]
返回所述将预设的计数器的数值加一的步骤，直至所述计数器的数值大于预设的迭代阈值时，选取所述像素点占比最大的所述初始横向直线作为目标横向直线；
[0036]
从所述目标横向直线中截取出与所述横向边缘段相对应的线段作为所述横向拟合段。
[0037]
可选地，所述利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，包括：
[0038]
对所述标准拟合图片进行图片分割，得到标准液晶屏图片；
[0039]
利用所述定位标识模型从标准液晶屏图片中提取出第一标识特征；
[0040]
根据所述第一标识特征对所述标准液晶屏图片中的定位线段进行图像标注，得到液晶屏标注图片；
[0041]
利用所述液晶屏标注图片对所述标准拟合图片中的标准液晶屏图片进行替换，得到定位标注图片。
[0042]
可选地，所述根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，包括：
[0043]
对所述定位标注图片中预设的基准轴进行标注，得到基准标注图片；
[0044]
根据所述基准标注图片中的基准轴生成基准像素坐标系，计算出所述定位线段与所述基准轴的偏差角度，计算出所述定位线段在所述基准轴中的像素坐标；
[0045]
获取所述定位线段的像素长度以及真实长度，根据所述像素长度和所述真实长度计算出所述定位标注图片的比例尺；
[0046]
利用所述比例尺对所述像素坐标进行放大，得到真实坐标，并将所述真实坐标与所述偏差角度作为所述相对坐标。
[0047]
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于模糊度算法的机器视觉定位系统，所述系统包括：
[0048]
初级调焦模块，用于利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦；
[0049]
精准调焦模块，用于利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦；
[0050]
畸变校正模块，用于利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片；
[0051]
边缘拟合模块，用于利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片；
[0052]
标注定位模块，用于利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
[0053]
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0054]
至少一个处理器；以及，
[0055]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0056]
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于模糊度算法的机器视觉定位方法。
[0057]
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于模糊度算法的机器视觉定位方法。
[0058]
本发明实施例通过利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦，能够使得所述摄像组件拍摄的液晶屏图片相对清晰，确定了调焦的整体调焦范围，减少了后续精准调焦的工作量，通过利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦，能够进一步得到更加清晰的液晶屏图片，从而提高了液晶屏定位的准确性，通过利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片，能够确保进行液晶屏定位所采用的图片能够更加精准地反映实际液晶屏的物理位置，从而提高后续液晶屏定位的精确度，通过利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片，能够对所述标准定焦图片中所述液晶屏因为灯光造成的边缘反光畸形的现象进行优化，进一步的提升了液晶屏定位的准确性，通过利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，能够进一步确定所述液晶屏的偏差角度以及所述定位标注图片的比例尺，通过根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，能够将真实的液晶屏坐标以及偏移角度传递给计算机，保证了定位的精确度。因此本发明提出的基于模糊度算法的机器视觉定位方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决对液晶屏进行定位时的精确度较低的问题。
附图说明
[0059]
图1为本发明一实施例提供的基于模糊度算法的机器视觉定位方法的步骤流程示意图；
[0060]
图2为本发明一实施例提供的计算模糊度的流程示意图；
[0061]
图3为本发明一实施例提供的进行边缘拟合的流程示意图；
[0062]
图4为本发明一实施例提供的基于模糊度算法的机器视觉定位系统的功能模块图；
[0063]
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于模糊度算法的机器视觉定位方法的电子设备的结构示意图。
[0064]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0065]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0066]
本技术实施例提供一种基于模糊度算法的机器视觉定位方法。所述基于模糊度算法的机器视觉定位方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术
实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于模糊度算法的机器视觉定位方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0067]
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于模糊度算法的机器视觉定位方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于模糊度算法的机器视觉定位方法包括：
[0068]
s1、利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦。
[0069]
本发明实施例中，所述测距组件包括光波发送组件以及光波接收组件，所述光波发送组件可以是glm80激光测距仪或者是sz922-sl-2000激光测距仪。
[0070]
具体地，所述摄像组件是固定在机台的固定位置上的用于摄像的组件，其中，所述摄像组件可以是fcb-9500摄像组件或fcb-ev9500l摄像组件。
[0071]
具体地，所述液晶屏是操作人员预先固定在机台上的待定位贴合的液晶屏。
[0072]
本发明实施例中，所述利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，包括：
[0073]
利用所述测距组件的光波发射组件向所述摄像组件发送第一测距光波，利用所述测距组件的光波接收组件接收所述第一测距光波的第一反射光波，并记录从发送所述第一测距光波至接收到所述第一反射光波之间的第一传播时间；
[0074]
利用所述光波发射组件向所述液晶屏发送第二测距光波，利用所述光波接收组件接收所述第二测距光波的第二反射光波，并记录从发送所述第二测距光波至接收到所述第二反射光波之间的第二传播时间；
[0075]
根据所述第一传播时间计算出所述测距组件至所述摄像组件之间的第一传播距离，根据所述第二传播时间计算出所述测距组件至所述液晶屏之间的第二传播距离；
[0076]
获取所述第一测距光波与所述第二测距光波之间的光波夹角，根据所述光波夹角、所述第一传播距离和所述第二传播距离计算出所述摄像距离。
[0077]
具体地，可以利用蜗轮蜗杆改变所述测距组件的角度，从而实现从所述第一测距光波到所述第二测距光波的转角。
[0078]
详细地，所述根据所述第一传播时间计算出所述测距组件至所述摄像组件之间的第一传播距离，包括：
[0079]
将所述第一传播时间除以二，得到单次传播时间；
[0080]
将所述单次传播时间乘以所述第一测距光波的光波速度，得到所述第一传播距离。
[0081]
具体地，所述根据所述第二传播时间计算出所述测距组件至所述液晶屏之间的第二传播距离的方法与上述根据所述第一传播时间计算出所述测距组件至所述摄像组件之间的第一传播距离的方法一致，这里不再赘述。
[0082]
详细地，可以利用三角函数公式根据所述光波夹角、所述第一传播距离和所述第二传播距离计算出所述摄像距离。
[0083]
具体地，所述根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦，包括：
[0084]
获取所述摄像组件的默认焦距，利用如下的像距公式根据所述摄像距离和所述默认焦距计算出所述摄像组件的初级像距：
[0085][0086]
其中，v是指所述初级像距，f是指所述默认焦距，u是指所述摄像距离；
[0087]
根据所述初级像距调整所述摄像组件的像距参数，结束初级调焦。
[0088]
详细地，所述默认焦距是指所述摄像组件的摄像镜头从镜头中心到焦点位置的距离，所述默认焦距是摄像组件的固定参数。
[0089]
具体地，所述像距参数是指所述摄像组件成的物像到镜头中心之间的距离。
[0090]
本发明实施例中，通过利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦，能够使得所述摄像组件拍摄的液晶屏图片相对清晰，确定了调焦的整体调焦范围，减少了后续精准调焦的工作量。
[0091]
s2、利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦。
[0092]
本发明实施例中，所述模糊度是指所述初始定焦图片中所述液晶屏对应区域图像的模糊程度，模糊度越小说明所述初始定焦图片中的液晶屏图像越清晰。
[0093]
详细地，通过利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，能够确定所述初始定焦图片中所述液晶屏对应的图像是否清晰，从而方便后续的精准调焦。
[0094]
本发明实施例中，参照图2所示，所述利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，包括：
[0095]
s21、对所述初始定焦图片进行图片去噪，得到除噪定焦图片；
[0096]
s22、对所述除噪定焦图片进行边缘检测，得到液晶屏边缘；
[0097]
s23、根据所述液晶屏边缘对所述初始定焦图片进行图片分割，得到液晶屏定焦图片；
[0098]
s24、对所述液晶屏定焦图片进行灰度化操作，得到液晶屏灰度图片；
[0099]
s25、利用如下的模糊度算法计算出所述液晶屏灰度图片的模糊度：
[0100][0101]
其中，b是指所述模糊度，m是指所述液晶屏灰度图片的横向像素点总数，n是指所述液晶屏灰度图片的纵向像素点总数，i是指第i个横向像素点，j是指第j个纵向像素点，α是预设的横向取样长度，β是预设的纵向取样长度，|
·
|是绝对值函数，g()是灰度值函数，g(i+α,j+β)是指所述液晶屏灰度图片中坐标为(i+α,j+β)的像素点的灰度值，g(i,j)是指所述液晶屏灰度图片中坐标为(i,j)的像素点的灰度值。
[0102]
具体地，可以利用高斯滤波或均值滤波等方法对所述初始定焦图片进行图片去噪，得到除噪定焦图片，通过对所述初始定焦图片进行图片去噪，能够提高后续边缘检测的
精确度。
[0103]
详细地，可以利用sobel算子或laplacian算子对所述除噪定焦图片进行边缘检测，得到液晶屏边缘。
[0104]
具体地，可以利用浮点算法或平均值法对所述液晶屏定焦图片进行灰度化操作，得到液晶屏灰度图片。
[0105]
本发明实施例中，通过利用上述模糊度算法计算出所述液晶屏灰度图片的模糊度，能够将所述初始定焦图片中液晶屏对应的图像区域的模糊程度数值化，从而方便机器判断是否需要进一步调焦，确保后续定位时能够获得最为清晰的液晶屏图片，从而提高定位的准确性。
[0106]
详细地，所述根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦是指对所述摄像组件的物距进行微调，并计算微调后的所述模糊度，直至所述模糊度小于预设的模糊度阈值时，结束对所述摄像组件的精准调焦。
[0107]
本发明实施例中，通过利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦，能够进一步得到更加清晰的液晶屏图片，从而提高了液晶屏定位的准确性。
[0108]
s3、利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片。
[0109]
本发明实施例中，所述镜头畸变校正是指对所述摄像组件拍摄时由于镜面曲率造成的画面形变进行校正，进而提高对液晶屏进行定位的精确度。
[0110]
本发明实施例中，所述利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片，包括：
[0111]
逐一选取所述次级定焦图片中的像素点作为目标像素点，将所述目标像素点在所述次级定焦图片中的横坐标作为目标横坐标，将所述目标像素点在所述次级定焦图片中的纵坐标作为目标纵坐标；
[0112]
利用如下的定焦校正算法计算出所述目标横坐标对应的校正横坐标以及所述目标纵坐标对应的校正纵坐标：
[0113][0114][0115]
其中，是指所述校正横坐标，是指所述校正纵坐标，x是指所述目标横坐标，y是指所述目标纵坐标，h1是泰勒级数展开式的第一项，h2是泰勒级数展开式的第二项，d是指所述摄像组件的畸变内参，k1是所述定焦校正算法的第一矫正参数，k2是指所述定焦校正算法的第二矫正参数；
[0116]
根据所述校正横坐标以及所述校正纵坐标确定出校正坐标，直至所述目标像素点为所述次级定焦图片中的最后一个像素点时，根据所有的所述目标像素点以及所述校正坐标生成所述标准定焦图片。
[0117]
具体地，通过利用所述定焦校正算法计算出所述目标横坐标对应的校正横坐标以
及所述目标纵坐标对应的校正纵坐标，能够结合所述摄像组件的镜头畸变参数进行畸变校正，从而得到更加符合实际位置的液晶屏图片，提高了后续液晶屏定位的准确性。
[0118]
详细地，所述畸变内参是所述摄像组件的镜头额定参数。
[0119]
具体地，所述第一矫正参数以及所述第二矫正参数是由所述定焦校正算法提前根据大量的标定坐标的图片训练计算得到的。
[0120]
本发明实施例中，通过利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片，能够确保进行液晶屏定位所采用的图片能够更加精准地反映实际液晶屏的物理位置，从而提高后续液晶屏定位的精确度。
[0121]
s4、利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片。
[0122]
本发明实施例中，参照图3所示，所述利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片，包括：
[0123]
s31、对所述标准定焦图片进行图片去噪，得到标准除噪图片；
[0124]
s32、对所述标准除噪图片进行边缘检测，得到初始屏幕边缘；
[0125]
s33、将所述初始屏幕边缘拆分为横向边缘段、竖向边缘段以及曲形边缘段；
[0126]
s34、利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段；
[0127]
s35、利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述竖向边缘段进行直线拟合，得到竖向拟合段；
[0128]
s36、利用所述迭代拟合模型的第二迭代拟合算法对所述曲形边缘段进行曲线拟合，得到曲线拟合段；
[0129]
s37、将所述横向拟合段，所述竖向拟合段以及所述曲线拟合段拼接成标准屏幕边缘，并利用所述标准屏幕边缘对所述标准定焦图片中的初始屏幕边缘进行替换，得到标准拟合图片。
[0130]
具体地，所述对所述标准定焦图片进行图片去噪，得到标准除噪图片的方法与上述步骤s2中的所述对所述初始定焦图片进行图片去噪，得到除噪定焦图片的方法一致，这里不再赘述。
[0131]
具体地，所述对所述标准除噪图片进行边缘检测，得到初始屏幕边缘的方法与上述步骤s2中的所述对所述除噪定焦图片进行边缘检测，得到液晶屏边缘的方法一致，这里不再赘述。
[0132]
详细地，所述将所述初始屏幕边缘拆分为横向边缘段、竖向边缘段以及曲形边缘段，包括：
[0133]
利用水平卷积核对所述初始屏幕边缘进行横向卷积，得到横向边缘段；
[0134]
利用垂直卷积核对所述初始屏幕边缘进行竖向卷积，得到竖向边缘段；
[0135]
从所述初始屏幕边缘中删除所有的所述横向边缘段与所述竖向边缘段，得到曲形边缘段。
[0136]
本发明实施例中，通过将所述初始屏幕边缘拆分为横向边缘段、竖向边缘段以及曲形边缘段，方便根据所述初始屏幕边缘的不同边缘形状进行不同的拟合，从而减少因拍摄产生的液晶屏边缘亮边现象，更大程度的拟合所述液晶屏的真实物理位置。
[0137]
具体地，所述利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段，包括：
[0138]
将预设的计数器的数值加一，从所述所述横向边缘段中分别选取两个像素点作为第一坐标点和第二坐标点；
[0139]
根据所述第一坐标点以及所述第二坐标点确定初始横向直线；
[0140]
计算所述横向边缘段中其余像素点到所述初始横向直线的绝对值距离，并统计所述绝对值距离小于预设的距离阈值的像素点占比；
[0141]
返回所述将预设的计数器的数值加一的步骤，直至所述计数器的数值大于预设的迭代阈值时，选取所述像素点占比最大的所述初始横向直线作为目标横向直线；
[0142]
从所述目标横向直线中截取出与所述横向边缘段相对应的线段作为所述横向拟合段。
[0143]
本发明实施例中，通过利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段，能够确定出最符合实际可能性的液晶屏边缘直线，方便了后续的液晶屏定位。
[0144]
详细地，所述利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述竖向边缘段进行直线拟合，得到竖向拟合段的方法与上述步骤s4中的所述利用所述迭代拟合模型的第一迭代拟合算法对所述横向边缘段进行直线拟合，得到横向拟合段的方法一致，这里不再赘述。
[0145]
详细地，所述利用所述迭代拟合模型的第二迭代拟合算法对所述曲形边缘段进行曲线拟合，得到曲线拟合段，包括：
[0146]
将预设的第二计数器的数值加一，从所述所述横向边缘段中分别选取三个像素点作为第一拟合点、第二拟合点以及第三拟合点；
[0147]
根据所述第一拟合点、所述第二拟合点以及所述第三拟合点确定初始边缘曲线；
[0148]
计算所述曲形边缘段中其余像素点到所述初始边缘曲线的绝对值距离，并统计所述绝对值距离小于预设的距离阈值的像素点占比；
[0149]
返回所述将预设的第二计数器的数值加一的步骤，直至所述第二计数器的数值大于所述迭代阈值时，选取所述像素点占比最大的所述初始边缘曲线作为目标边缘曲线；
[0150]
从所述目标边缘曲线中截取出与所述曲形边缘段相对应的曲线段作为所述曲线拟合段。
[0151]
本发明实施例中，通过利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片，能够对所述标准定焦图片中所述液晶屏因为灯光造成的边缘反光畸形的现象进行优化，进一步的提升了液晶屏定位的准确性。
[0152]
s5、利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
[0153]
本发明实施例中，所述定位线段是指预先标记在所述液晶屏特定位置上，用于方便计算机进行液晶屏定位的标记线段，具体地，所述定位线段可以是位于所述液晶屏中间部分的横向线段。
[0154]
本发明实施例中，所述利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，包括：
[0155]
对所述标准拟合图片进行图片分割，得到标准液晶屏图片；
[0156]
利用所述定位标识模型从标准液晶屏图片中提取出第一标识特征；
[0157]
根据所述第一标识特征对所述标准液晶屏图片中的定位线段进行图像标注，得到液晶屏标注图片；
[0158]
利用所述液晶屏标注图片对所述标准拟合图片中的标准液晶屏图片进行替换，得到定位标注图片。
[0159]
详细地，所述对所述标准拟合图片进行图片分割，得到标准液晶屏图片的方法与上述步骤s2中的所述根据所述液晶屏边缘对所述初始定焦图片进行图片分割，得到液晶屏定焦图片的方法一致，这里不再赘述。
[0160]
具体地，所述定位标识模型可以是利用大量包含定位线段的液晶屏图片训练出的卷积神经网络。
[0161]
具体地，所述根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，包括：
[0162]
对所述定位标注图片中预设的基准轴进行标注，得到基准标注图片；
[0163]
根据所述基准标注图片中的基准轴生成基准像素坐标系，计算出所述定位线段与所述基准轴的偏差角度，计算出所述定位线段在所述基准轴中的像素坐标；
[0164]
获取所述定位线段的像素长度以及真实长度，根据所述像素长度和所述真实长度计算出所述定位标注图片的比例尺；
[0165]
利用所述比例尺对所述像素坐标进行放大，得到真实坐标，并将所述真实坐标与所述偏差角度作为所述相对坐标。
[0166]
详细地，所述基准轴是指预先标定在固定所述液晶屏的工作台的坐标轴。
[0167]
具体地，所述像素坐标可以是标准坐标或极坐标。
[0168]
详细地，可以利用距离公式计算出所述定位线段在所述基准轴中的像素坐标。
[0169]
具体地，可以将所述真实长度除以所述像素长度得到所述比例尺。
[0170]
本发明实施例中，通过利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，能够进一步确定所述液晶屏的偏差角度以及所述定位标注图片的比例尺，通过根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，能够将真实的液晶屏坐标以及偏移角度传递给计算机，保证了定位的精确度。
[0171]
本发明实施例通过利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦，能够使得所述摄像组件拍摄的液晶屏图片相对清晰，确定了调焦的整体调焦范围，减少了后续精准调焦的工作量，通过利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦，能够进一步得到更加清晰的液晶屏图片，从而提高了液晶屏定位的准确性，通过利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片，能够确保进行液晶屏定位所采用的图片能够更加精准地反映实际液晶屏的物理位置，从而提高后续液晶屏定位的精确度，通过利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片，能够对所述标准定焦图片中所述液晶屏因为灯光造成的边缘反光畸形的现象进行优化，进一步的提升了液晶屏定位的准确性，通过利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，能够进一步确定所述液晶屏的偏差角度以及所述定位标注图片的比例尺，通过根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，能够将真实的液晶屏坐标以及偏移角度传递给计算机，保证了定位的精确度。因此
本发明提出的基于模糊度算法的机器视觉定位方法，可以解决对液晶屏进行定位时的精确度较低的问题。
[0172]
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于模糊度算法的机器视觉定位系统的功能模块图，具体地，在一实施例中，基于模糊度算法的机器视觉定位系统可以为一种基于模糊度算法的机器视觉定位装置，更具体地，可以为一种基于机器视觉的液晶屏定位装置100。
[0173]
本发明所述基于模糊度算法的机器视觉定位系统可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于模糊度算法的机器视觉定位系统/基于机器视觉的液晶屏定位装置100可以包括初级调焦模块101、精准调焦模块102、畸变校正模块103、边缘拟合模块104及标注定位模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0174]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0175]
所述初级调焦模块101，用于利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦；
[0176]
所述精准调焦模块102，用于利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦；
[0177]
所述畸变校正模块103，用于利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片；
[0178]
所述边缘拟合模块104，用于利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片；
[0179]
所述标注定位模块105，用于利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
[0180]
详细地，本发明实施例中所述基于模糊度算法的机器视觉定位系统中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于模糊度算法的机器视觉定位方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
[0181]
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于模糊度算法的机器视觉定位方法的电子设备的结构示意图。
[0182]
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于机器视觉的液晶屏定位程序。
[0183]
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于机器视觉的液晶屏定位程序等)，以及调用存储在
所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0184]
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于机器视觉的液晶屏定位程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0185]
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
[0186]
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0187]
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0188]
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理系统与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理系统实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0189]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0190]
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于机器视觉的液晶屏定位程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
[0191]
利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦；
[0192]
利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦；
[0193]
利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片；
[0194]
利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片；
[0195]
利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
[0196]
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0197]
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或系统、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
[0198]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
[0199]
利用预设的测距组件获取摄像组件与液晶屏之间的摄像距离，根据所述摄像距离对摄像组件进行初级调焦；
[0200]
利用初级调焦后的摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到初始定焦图片，利用预设的模糊度算法计算所述初始定焦图片的模糊度，并根据所述模糊度对所述摄像组件进行精准调焦；
[0201]
利用精准调焦后的所述摄像组件对所述液晶屏进行拍摄，得到次级定焦图片，利用预设的定焦校正算法对所述次级定焦图片进行镜头畸变校正，得到标准定焦图片；
[0202]
利用预设的迭代拟合模型对所述标准定焦图片进行边缘拟合，得到标准拟合图片；
[0203]
利用定位标识模型对所述标准拟合图片中的定位线段进行标注，得到定位标注图片，并根据所述定位标注图片确定所述液晶屏的相对坐标，结束定位。
[0204]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0205]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0206]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0207]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0208]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本
发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0209]
本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0210]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或系统也可以由一个单元或系统通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0211]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。