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申请/专利权人：宁夏巨能机器人股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于边缘特征的模板匹配方法，制作模板过程中，通过边缘提取算法提取出零件的边缘特征，匹配过程中，通过边缘提取算法，将整张图像的边缘特征突显出来，使用模板优化算法将原模板逐个像素对比、逐个角度对比，找到最合适的匹配点和角度，再将该位置乘以标定参数矩阵，获得机器人坐标系下的坐标。本方法通过自加工与采购搭建的视觉测量系统较为廉价，具有非接触式、速度快、精度高等优点。

主权项：1.一种基于边缘特征的模板匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、提取模板：使用边缘特征算法处理凸显零件特征的照片，确定特征区域，然后手动屏蔽不需要的边缘特征，得到初步模板；S2、训练模板：使用模板优化算法提取所述初步模板中有代表性的特征点，并制作成粗模板和精模板，通过训练得到边缘特征和数组索引；模板优化算法包括以下内容：对分辨率为M*N的二值化图像数组每k行k列截取k行k列的数组Ai，得到Mk*Nk个k*k个数组，当不能整除时，剩余部分按照M％k或者N％k截取；提取数组Ai中像素为1的索引值，并按照行的大小进行排序，提取索引中值；将所述索引中值设定为所述特征点，重新放到图像中，继续其他数组的所述索引中值提取，直至全部数组的索引值提取完成；S3、图像预处理：使用边缘特征算法处理待测图像，获得具有边缘特征的图像，降低所述具有边缘特征的图像分辨率得到粗图像；S4、粗定位：将所述粗模板与所述粗图像进行逐点匹配，获得每个像素位置的得分值，得分最高的位置为粗定位获取的位置；S5、精定位：根据所述粗定位获取的位置，将所述精模板与所述粗图像进行匹配，得到所述精模板区域内各像素位置的得分，得分最高位置为精定位获取的位置，再将所述精定位获取的位置乘以标定参数矩阵得到机器人坐标下的待测图像坐标；所述粗模板、所述精模板与所述粗图像进行匹配的方法为：设所述粗模板或所述精模板旋转θ角度之后，所述粗模板或所述精模板的宽*高＝n*m，所述粗模板或所述精模板的矩阵为： 当模板矩阵起始点在源矩阵Xi,Yj点处做对比时，提取到的待对比矩阵 A1矩阵中，特征点为1，其他为0，B1矩阵中，像素值为255时，对应矩阵值为1，否则为0；构建新的一个矩阵C1，C1矩阵为n*m的矩阵，矩阵中的每个值为A1矩阵并B1矩阵中的值，获得每个像素位置的得分值。

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