基于视觉传感技术的工业机器人轮廓曲线角点识别系统设计

唐建林

(南昌职业大学 工程技术学院，江西 南昌 330500)

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伴随机器人快速发展的同时也产生了维护困难等问题，因此准确地掌握机器人的实时运行状态，获取机器人故障信息，能够有效地避免因其操作失败而导致的经济损失。而作为机器人形态确定的一种手段，机器人轮廓曲线角点识别逐渐成为了热门研究问题。角点是一种具有高曲率的点，相比图像的整体像素，角点数量较小，但是所包含的信息却极为重要，也就是说角点能够有效降低待处理信息量，并且不会减少物体的关键特征信息。角点识别在图像视觉处理方面具有基础性意义，例如物体形状分析、运动估计、图像匹配、视觉定位等方面。目前，基于角点识别的研究较多，董立红等[1]提出了一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法。该方法通过Sobel边缘检测对图像中角点进行筛选，提高检测效率。使用圆周窗口模板对所得角点做非极大值抑制处理。为避免角点簇的情况发生，使用临近点剔除法，并将剔除后所保留的非极值最大点作为角点,该方法具有一定的可行性，但是计算效率较低，且仍然存在较少伪角点。李云红等[2]提出了一种利用点弦距离递归的图像角点检测算法。该方法采用Canny边缘检测器完成轮廓线的提取，随后采用3种不同尺度高斯核对图像边缘进行平滑处理，使平滑后的边缘线首尾连接组成一条弦。计算出轮廓上每个边缘像素点与弦之间的距离，采用多尺度技术判决候选点，获得最终角点。……