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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111062287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911251829.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法是由许东来;李明飞;孙国芹;杨巨辉;卢超伟;李文豪设计研发完成，并于2019-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法，其步骤为：预先获取该类型旋帽的图像，进行图像处理建立模板，使模板图像焦点中心即为旋帽中心，建立模板数据库；采集需定位旋帽的待识别图像；进行图像处理后，与模板图像进行匹配。对匹配结果进行处理，得到多个旋帽圆心坐标X01,Y01,X02,Y02，…；根据得到的旋帽中心建立相对坐标系，再次建立新模板，存至模板数据库；在相对坐标系下建立直线识别区域，进行一字槽直线的识别，得到多个直线的起始点和终止点；计算直线的斜率并反求角度，取各个直线角度的中值为此时一字槽的与水平坐标的夹角。本发明对工业自动化有着重大意义。

本发明授权一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的旋帽定心及其一字槽角度识别的方法，其特征在于步骤1：预先获取该类型一字旋帽的图像，对图像灰度化后进行截图处理，使其焦点中心即为旋帽中心，并建立包含该一字旋帽图像的数据库，设置为模板，具体步骤如下：1.1先将待识别旋帽进行Saturation饱和度面的灰度化处理，进行旋帽的截图，使其图片的焦点中心为旋帽的中心，为后续的匹配结果中心即为旋帽的中心作为基础依据，建立初始模板1；1.2将旋帽在进行二值化处理，进行旋帽的截图，使其图片的焦点中心为旋帽的中心，为后续的匹配结果中心即为旋帽的中心作为基础依据，建立初始模板2；1.3将初始模板1和初始模板2存储至模板数据库中；步骤2：通过基于CCD器件的摄像头采集需定位环境内旋帽的待识别图像；步骤3：将待识别图像进行灰度化、二值化、傅里叶滤波后，与数据库中的模板图像进行匹配，根据匹配得到结果，具体步骤如下：3.1将待识别图像进行Saturation饱和度面的灰度化处理，使其变为灰度图像，与模板数据库中的初始模板1进行匹配，将匹配度设置为满分的百分之80，匹配个数最多为4个,将匹配后得到的所有结果存贮至数组1中；3.2对原图进行抽取Red红色面进行灰度化处理，再进行二值化处理，，寻找黑色部分，上限值为75，得到二值化图像，然后进行傅里叶滤波，滤去边缘间断点，使图像更加的圆滑.将处理后的二值图像与模板数据库中的模板进行二次匹配，匹配度设置为满分的百分之80，即认定其为所需寻找旋帽，将匹配后得到的所有结果存贮至数组1中；步骤4：对匹配结果得到焦点中心进行计算处理得到4个旋帽圆心坐标X01,Y01,X02,Y02，X03,Y03，X04,Y04，具体步骤如下：4.1将步骤3中的多组匹配结果整合为一个数组；该数组格式为[X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3,…，Xn,Yn]；4.2将4.1中的整合数组减去其第一个元素后得到一个新的数组，在新的数组中的元素中，满足X≤10，Y≤10的元素认定为一类元素，X,Y为数组中的元素；追溯至原结果数组，将其提取出来为数组3，进行取均值，认定为其中一个旋帽的圆心坐标；4.3将整合后的数组去除数组3以后，构成另一个新的数组，在此新的数组中减去其第一个元素后重复4.2，依次类推找出所有旋帽的圆心坐标，根据各个旋帽圆心到坐标原点的距离，从小到大依次排序，将旋帽坐标命名为1号坐标X01,Y01、2号坐标X02,Y02…；步骤5：对图片进行截图，建立新的模板存至模板数据库，用于下次的识别，以下步骤中R为旋帽外切圆半径，具体步骤如下：5.1根据步骤4中求出的圆心坐标建立截图感兴趣区域即ROI；坐标系以图片左上顶点为原点，向右为X轴正向，向下为Y轴正向；5.2以X01-R,Y01-R为矩形左上顶点，X01+R,Y01+R为矩形右下顶点截图，并进行相应的模板学习后，另存为新的模板；5.3以X02-R,Y02-R为矩形左上顶点，X02+R,Y02+R为矩形右下顶点截图，并进行相应的模板学习后，另存为新的模板；依次类推，找出所有旋帽的矩形感兴趣区域即ROI，建立新的模板；步骤6：进行一字槽直线的识别，得到多个直线的起始点和终止点；具体步骤如下：6.1对原始图片进行抽取Red红色平面进行灰度化处理；6.2以步骤4求出的圆心坐标为根据，以X0i-R,Y0i-R为矩形左上顶点，X0i+R,Y0i+R为矩形右下顶点，建立直线识别的矩形感兴趣区域即ROI；6.3识别参数的设值，设值识别的直线长度最短为一字槽长度的三分之一，边缘阈值设置为75；6.4对于一字槽的边缘进行直线识别输出识别后得到的所有直线的起始点，终止点坐标；步骤7：根据直线的起始点和终止点计算识别得到的直线的斜率并反求角度，取各个直线角度的中值认定为此时一字槽与像素坐标X轴的夹角，具体步骤如下：7.1根据步骤6得到的所有直线的起始点和终止点坐标，利用两点法求各个直线的斜率K； 根据计算得到的K值，利用反三角函数求出直线角度值β，计算公式如下：β＝arctanK7.2将各个直线的β值进行排序，并求各个直线的β值的中值α；7.3利用分段法计算一字槽的角度θ，由于两点公式中x2≠x1的情况，所造成的无法检测出90°情况，当一字槽角度89.498≤θ≤-89.498时，K≥114或K≤-114，此时认定一字槽角度为90°；故特构造以下分段函数：

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