上午开题答辩,被机电系的毕设主任批的昏头晃脑的,不过貌似说的都是大实话,让我的毕设有了阶段性的突破性认知,我现在是个什么状况呢?计算机老师不愿意管我的毕设,昨天去找他签字,说了句:"你快做完,暑假早点过来!",听这个意思,就是,我不管你的毕设了,你快点做完速度过来。不过也没辙,工业大数据确实我们实验室没这个方向。机电系这边我挂个名义上的老师,结果人都不知道在哪儿,根本不存在指导的问题。so 我现在是姥姥不疼,奶奶不爱。今天被胡老师点评一番反而让我坚定了一些想法,美哉!不过,还是先做完机器视觉的作业吧!
对产品中心的检测:设置好路径之后,包含关系是在 main(相关代码见我以前的一篇文章 【机器视觉与图像处理】基于 MATLAB+Hough 的圆检测 )中调用 hough_circle.m
示例如下:
- >> main
- ---------------圆统计----------------
- 检测出1个圆
- 圆心 半径
- 1 (528,728) 509
- Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67%
- > In images.internal.initSize (line 71)
- In imshow (line 332)
- In main (line 55)
- >>
对于闷头的中心的检测、颜色识别,以及数字的识别设置好路径后,包含关系是:MenTou_Color_Number_Detection 调用 Color_Depart.m 和 Tiao.m,
示例如下:
- >>MenTou_Color_Number_Detection
- ---------------圆统计----------------
- 检测出1个圆
- 圆心 半径
- 1 (72,72) 60
- 检测出的颜色R:255
- 检测出的颜色G:227
- 检测出的颜色B:61
- 数字是:11
- >>
在本次课程设计中,因为数字识别较为困难,所以改为条形码识别。分别设置 1 到 15 条长间隔相同宽度相同的条形码(示例如下):
在程序中将其转化为二值化图像之后具有良好的识别效果。以上图的 11 条形码来进行检测迅速得出结果是 11。
当然这种用法,我们需要满足一定的假设。首先是闷头上面不应该有杂质或者是别的会影响检测误差的因素。这一点需要工作人员手工实现。另外,我们对照片的要求质量比较高,所以可以采用一个光电门检测产品是否到来。当闷头中心正对镜头的时候拍照最好。
另外就是我们识别出来的颜色是以 RGB 三原色来表示,所以在设计过程中需要首先录入 15 种预设颜色的 RGB 参数。然后获得当前参数后进行比对即可获得产品颜色数据。
下面是 MenTou_Color_Number_Detection.m 的代码:
- % 文件1 MenTou_Color_Number_Detection.m
- clc;
- clear;
- S = imread('/Users/zhangzhaobo/program/MATLAB/Machine_vision/mentou.jpg');
- circleParaXYR=[];
- %取整张图的三维尺寸
- [m,n,l] = size(S);
- % 通过判断对象类型来决定是否转化为灰度图
- if l>1
- I = rgb2gray(S);
- else
- I=S
- end
- %采用sobel算子来进行边缘检测
- BW = edge(I,'sobel');
- [m,n]=size(BW);
- % 步长为1,即每次检测的时候增加的半径长度
- step_r = 1;
- %检测的时候每次转过的角度
- step_angle = 0.1;
- % 对检测的圆的大小范围预估,在实际项目中因为产品大小固定,所以可以给定较小范围,提高运行速度
- minr = 55;
- maxr = 70;
- % 自动取最优的灰度阈值
- thresh = graythresh(I);
- % 调用hough_circle函数进行霍夫变换检测圆
- [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,minr,maxr,thresh);
- figure(1),imshow(I),title('原图')
- figure(2),imshow(BW),title('边缘')
- figure(3),imshow(hough_circle),title('检测结果')
- circleParaXYR=para;
- %输出
- fprintf(1,'\n---------------圆统计----------------\n');
- [r,c]=size(circleParaXYR); % r=size(circleParaXYR,1);
- fprintf(1,' 检测出%d个圆\n',r); % 圆的个数
- fprintf(1,' 圆心 半径\n'); % 圆的个数
- for n=1:r
- % x0=floor(circleParaXYR(n,1));
- % y0=floor(circleParaXYR(n,2));
- % if x0>0.25*m && x0<0.75*m && y0>0.25*n && y0<0.75*n
- fprintf(1,'%d (%d,%d) %d\n',n,floor(circleParaXYR(n,1)),floor(circleParaXYR(n,2)),floor(circleParaXYR(n,3)));
- % end
- end
- %标出圆
- figure(4),imshow(I),title('检测出图中的圆')
- %figure(1),imshow(I),title('检测出图中的圆')
- hold on;
- plot(circleParaXYR(:,2), circleParaXYR(:,1), 'r+');
- for k = 1 : r %size(circleParaXYR, 1)
- t=0:0.01*pi:2*pi;
- x=cos(t).*circleParaXYR(k,3)+circleParaXYR(k,2);
- y=sin(t).*circleParaXYR(k,3)+circleParaXYR(k,1);
- plot(x,y,'r');
- end
- x0=circleParaXYR(1,1);
- y0=circleParaXYR(1,2);
- r=circleParaXYR(1,3);
- [Rr,Gg,Bb]=Color_Depart(S,x0,y0,r);
- fprintf('\n检测出的颜色R:%d\n',int32(Rr)); %
- fprintf(' \n检测出的颜色G:%d\n',Gg); %
- fprintf(' \n检测出的颜色B:%d\n',Bb); %
- num=[];
- for k=1:11
- num(k)=Tiao(S,x0+5-k,y0,r);
- end
- fprintf('\n数字是:%d',mode(num));
- % 条纹的个数
- fprintf('\n');
下面是 Color_Depart.m 的代码:
- function [R,G,B]=Color_Depart(I,x0,y0,r)
- % I=imread('Alan_Walker.jpg');
- n=r-10;
- for k=1:1000
- a = round(x0+(cos(pi/1000*k))*n);
- b = round(y0+(sin(pi/1000*k))*n);
- A(k)=I(a,b,1);
- X(k)=I(a,b,2);
- C(k)=I(a,b,3);
- end
- R=mode(A);
- G=mode(X);
- B=mode(C);
下面是 Tiao.m 的代码:
- function [number]=Tiao(bw,x0,y0,r)
- bw=im2bw(bw);
- % [m,n]=size(bw);
- number=0;
- count=0;
- for s=y0-r*0.8:y0+r*0.8
- if bw(x0,s)==0
- count=count+1;
- end
- if count>2 && bw(x0,s)==1 && bw(x0,s+2)==1
- count=0;
- number=number+1;
- end
- end
- % return number
说明:Tiao.m 与 Color_Depart.m 都是在 MenTou_Color_Number_Detection.m 中调用,所以把这些文件全部建立丢到一个文件夹下,设置为工作路径即可按照开头的说明直接用了。
既然都到这儿了,顺手把图贴出来吧!!
记得把这个保存为 bmp 格式,或者你把前一篇文章中的代码改一下读取文件的名字哈!
顺便放点我们组另外的大腿做的三维动画的设计(13 个人一组,我做了算法,另一个大腿做了建模和动画,其他 11 个,都是挂件~ 沃日)
打包车间
SCARA 机器手
AGV 物流机器人
好吧,之所把程序说明写上来,是因为,我在等上传!太多了东西!!!
来源: http://www.jianshu.com/p/d9cc8358b634