基于機(jī)器視覺的裝配動作自動分割與識別
【圖文】:
法同時提取人手和工件的SIFT特征點(diǎn),應(yīng)用特征點(diǎn)之間的位移向量表示人與環(huán)境的聯(lián)系。通過使用上述方法可以有效地完成裝配環(huán)境下連續(xù)動作的自動觀察、分解與記錄。1方法在進(jìn)行動作識別之前,應(yīng)首先對連續(xù)的動作進(jìn)行分割,然后基于動作的靜態(tài)特征、動態(tài)特征、時空特征或描述性特征對各個動作進(jìn)行分類。動作的動態(tài)特征、時空特征以及描述性特征需從連續(xù)的圖像幀中提取,而靜態(tài)特征可從單幀圖像中直接獲齲由于本文是基于靜態(tài)特征進(jìn)行動作識別的,因此將單幀圖像作為處理對象。本文的動作分割與識別過程如圖1所示。首先,利用基于內(nèi)容的動態(tài)關(guān)鍵幀提取算法提取視頻流中的關(guān)鍵幀,其作用是減少后續(xù)處理對象的數(shù)量,實(shí)現(xiàn)連續(xù)動作的自動分割;然后,提取關(guān)鍵幀中的感興趣區(qū)域(regionofinterest,ROIs)(包括人手和工件兩類區(qū)域)以及ROIs的SIFT特征點(diǎn),并依據(jù)特征點(diǎn)計(jì)算ROIs之間的位移向量集,該位移向量集即為關(guān)鍵幀的特征向量;最后,基于支持向量機(jī)對樣本圖像的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,得到特征向量分類器,接著將關(guān)鍵幀的特征向量輸入到分類器中識別出特征向量種類,并結(jié)合關(guān)鍵幀的時序特征以及特定場景下的判斷規(guī)則識別出動作所屬的動素類型。圖1動作識別的算法流程Fig.1Algorithmflowofmotionrecognition1.1關(guān)鍵幀提取關(guān)鍵幀提取的準(zhǔn)則是考慮幀之間的不相似性[15];趦(nèi)容的關(guān)鍵幀提取是依據(jù)每一幀的顏色、紋理等視覺信息的改變來提取關(guān)鍵幀[16],當(dāng)這些信息有顯著變化時,當(dāng)前幀即可為關(guān)鍵鄭關(guān)鍵幀提取技術(shù)減少了后續(xù)圖像處理計(jì)算幀的數(shù)量,,從而確保了動作識別算法的時效性。
(a)原始圖片(b)膚色區(qū)域(c)人手區(qū)域圖3人手區(qū)域提取流程Fig.3Theprocessofhanddetection還要經(jīng)過進(jìn)一步的檢驗(yàn)才能精確定位為特征點(diǎn)[20]。(2)生成模板圖像SIFT特征點(diǎn)的描述子。首先在特征點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)采樣,并計(jì)算鄰域像素的梯度直方圖(直方圖的峰值位置即為該特征點(diǎn)梯度的主方向),使算子具備旋轉(zhuǎn)不變性[21]。為了增強(qiáng)匹配的穩(wěn)健性,用4×4×8共128維向量表征特征點(diǎn)的描述子。(3)通過特征點(diǎn)匹配得到關(guān)鍵幀中的特征點(diǎn)集。通過計(jì)算模板圖像目標(biāo)特征點(diǎn)與關(guān)鍵幀目標(biāo)特征點(diǎn)的SIFT描述子之間的歐氏距離作為SIFT特征點(diǎn)的相似度度量,在關(guān)鍵幀目標(biāo)區(qū)域內(nèi)SIFT特征點(diǎn)中,找出與模板圖像目標(biāo)中某個特征點(diǎn)描述子歐氏距離最近和次近的兩個特征點(diǎn)。若最近的距離E與次近的距離F的比值d(E,F)小于閾值TE,F,則模板圖像目標(biāo)特征點(diǎn)與關(guān)鍵幀目標(biāo)特征點(diǎn)匹配,從而得到關(guān)鍵幀中目標(biāo)特征點(diǎn)的點(diǎn)集[22]。1.4動作識別1.4.1獲取圖像的特征向量機(jī)械產(chǎn)品裝配作業(yè)中的動作識別實(shí)質(zhì)上就是識別該動作所屬的動素類型。一個簡單的裝配作業(yè)通常包含以下4類動素:伸手、握娶移物、裝配。在需要雙手同時操作的機(jī)械產(chǎn)品裝配作業(yè)中,ROIs一般由人的左右手和2個工件組成。通過SIFT特征點(diǎn)匹配可得到左手的特征點(diǎn)集M1(含有m1個特征點(diǎn))、右手的特征點(diǎn)集M2(含有m2個特征點(diǎn))、工件1的特征點(diǎn)集N1(含有n1個特征點(diǎn))、工件2的特征點(diǎn)集N2(含有n2個特征點(diǎn))。若
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