Caracteristicile de detectare vizuală ale imaginilor procesate cnc includ caracteristici de culoare, caracteristici de textură, caracteristici de relație spațială și caracteristici de formă. Caracteristicile de culoare se bazează pe toate caracteristicile aparținând pixelilor imaginii. Caracteristicile texturii sunt calculate statistic într-o zonă care conține mai mulți pixeli. Relația spațială se referă la poziția spațială sau relația de orientare relativă dintre mai multe obiecte dintr-o imagine. Caracteristica de formă se referă la o formă specifică compusă dintr-un set de elemente geometrice (puncte, linii, suprafețe) cu o anumită relație de topologie pe piesa de prelucrat. Ca informații vizuale importante ale obiectelor, caracteristicile de formă sunt reprezentări stabile ale atributelor obiectelor.
Conform comparației dintre diferitele caracteristici vizuale și a analizei benchmark-ului dinamic de mai sus, caracteristica de formă este conformă cu caracteristicile benchmark-ului dinamic, astfel încât caracteristica de formă este selectată ca caracteristică vizuală. În general, caracteristicile de formă pot fi reprezentate ca caracteristici de contur bazate pe formă și caracteristici ale regiunii bazate pe formă, inclusiv colțuri, margini, linii drepte, curbe și regiuni. Dacă există interferență în margine, va fi generat un număr mare de puncte de margine false, ceea ce va afecta extragerea caracteristicii marginii. În acest moment, este foarte important să găsiți un algoritm adecvat de procesare a imaginii.
Analiza corespondenței și metoda de extragere a caracteristicilor În procesul de prelucrare CNC, atunci când referința de prelucrare este colțul piesei de prelucrat, aceasta apare sub forma unor puncte de colț în imaginea vizuală. Dintre algoritmii de detectare vizuală a colțului imaginii, metoda bazată pe șablon este cea mai utilizată, inclusiv algoritmul Harris, algoritmul Susan, algoritmul FAST și algoritmul SURF.
Printre acestea, algoritmul Susan are o bună robustețe la zgomot și are, de asemenea, invarianța schimbării intensității luminii și invarianța rotației. Utilizează foarte puțini parametri, deci necesită mai puține calcule și stocare. Prin urmare, algoritmul Susan este utilizat pentru a extrage coordonatele colțului, adică poziția referinței dinamice.
Când referința de prelucrare este axa sau linia centrală a suprafeței de rotație, aceasta apare ca centru al cercului în imaginea vizuală, dar centrul cercului nu este real, deci extragerea caracteristicilor sale vizuale implică extragerea muchiei. a potrivirii cercului și curbei. Obținerea coordonatelor centrale este poziția de referință dinamică de prelucrare. Printre operatorii de extracție a marginilor utilizați în mod obișnuit, operatorul Canny are o precizie de poziționare mai mare pentru marginea cu un singur pixel decât alți operatori de detectare a marginilor și are o capacitate mai bună anti-zgomot.
