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申请/专利权人：东南大学;东南大学深圳研究院

摘要：本发明提出一种输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄方法及装置，将带有视觉传感器和位置传感器的二自由度运动模组部署在输送线的适当位置，运动模组可驱动视觉传感器执行水平和竖直方向的直线移动；当位置传感器检测到目标物体时，开启视觉传感器采集图像；在采集的图像中识别目标物体，获取目标物体的位置和速度，将其作为反馈信号，控制水平运动模组对目标追及并实现同速拍摄；根据目标识别结果，确定最佳拍摄距离，控制竖直运动模组驱动视觉传感器调节拍摄高度，采集图像并完成目标的检测或测量；运动模组复位，等待下一次拍摄；本发明采用非高速视觉传感器，并在不干扰原有生产节律的条件下，实现输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄。

主权项：1.一种输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄方法，其特征在于，利用相对运动的原理，由二自由度运动模组驱动的视觉传感器做加速直线移动追赶输送线上匀速传输的目标，追及目标后，保持与目标同速状态下进行相对静止的拍摄，完成在线检测或测量任务，该方法具体包括如下步骤：步骤S1：将安装有视觉传感器的二自由度运动模组部署在输送线的适当位置，避免运动模组与输送线存在运动干涉，保证视觉传感器能够完整地拍摄到下方到达的目标物体；步骤S2：将位置传感器固定在输送线的适当位置，以便检测目标物体是否运动到视觉传感器视野范围内，当位置传感器检测到目标物体时，触发启动信号，运动模组开始进行水平方向上的运动，追赶运动目标，并开启视觉传感器采集目标物体图像；步骤S3：在视觉传感器采集的图像中识别目标物体，并获取目标物体的位置和速度，将其作为反馈信号，控制运动模组驱动视觉传感器水平运动，实现对目标追及和同速拍摄；步骤S3具体包括如下步骤：步骤3-1：利用目标识别算法，对所采集图像中的目标物体进行识别，所述的目标识别算法包括YOLO、FasterRCNN的基于深度学习的算法和模板匹配、特征识别的基于图像处理的算法；所识别目标物体的中心位置在图像中的坐标为xO,yO，所采集图像的中心位置坐标为xI,yI，xI＝W2,yI＝H2，其中W,H分别表示采集图像的宽和高；步骤3-2：计算目标物体的中心位置和图像中心位置之间X坐标差值e＝xO-xI，并利用预先标定得到的比例系数sx；所述比例系数sx的单位为毫米像素，将以像素为单位的相对坐标差值e转换为以毫米为单位的相对位置差值E＝e×sx；步骤3-3：利用差分方法计算，在当前时刻k，视觉传感器和运动目标之间的相对速度差值vk： 其中，Ek和Ek-1分别为当前时刻k和上一时刻k-1的相对位置差值，T为采样时间间隔；步骤3-4：利用PID算法控制运动模组在水平方向上的运动，第k时刻的水平运动速度控制量uk计算过程如下式： 其中，vk和vk-1分别为当前时刻k和上一时刻k-1的相对速度差值，Kp、Ki、Kd分别为比例增益、积分、微分增益，三个增益系数可以通过试凑法、响应曲线法、临界比例度法、模糊自适应法、强化学习法的方法获取；将控制量uk循环输入运动模组的电机控制器，以驱动视觉传感器追赶运动的目标物体；步骤3-5：重复执行上述步骤3-1至步骤3-4，直至相对位置差值E小于阈值M，且维持达到一定时间N，此时视觉传感器与目标物体已同速，即相对静止状态；步骤S4：根据目标识别结果和预设的目标规格数据，匹配、判断目标物体的规格，然后根据预设的标定数据，确定当前规格下目标物体所对应的最佳拍摄距离，控制竖直运动模组驱动视觉传感器调节拍摄高度，接着，采集符合检测、测量要求的图像，完成目标的检测或测量，最后，运动模组带动视觉传感器复位，等待下一个目标物体到达，重复执行步骤S3、S4。

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