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龙图腾网获悉贵州航天计量测试技术研究所申请的专利一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位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：CN115760721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211370564.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位方法是由孙毅;吕翔;王伟伟;杨玉龙;王文玺;赵中泽设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位方法，基础工作包括建立像素坐标系到机械手坐标系的转换关系，基于尺度不变特征变换SIFT构建匹配模板，进行旋转标定以计算角度识别误差。正式的目标识别和定位包括预处理预处理包括转换颜色空间、双边滤波、增强对比度、进行形态学开闭运算、使用Canny算子检测轮廓，利用OpenCV提供的匹配算法进行目标匹配，实现片式元器件的识别，然后通过计算已识别片式元器件在机械手坐标系的坐标和角度，达到定位已识别片式元器件的目的。本发明具有更强的通用性、更宽的使用范围，且能更好的保护待测片式元器件。此外，本发明也适用于非极性片式元器件，仅需更换对应模板即可。

本发明授权一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的片式元器件自动识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、流程编辑：建立像素坐标系到机械手坐标系的转换关系； S2、构建模板：构建用于识别目标片式元器件的匹配模板； S3、旋转标定：通过标定，计算出角度识别误差，以便更准确地识别目标片式元器件的角度； S4、目标识别与定位：经过前三步的基础工作后，正式识别目标片式元器件，然后进行定位并计算其在机械手坐标系内的坐标和角度； 所述步骤S1中，假设像素坐标系为pixel坐标系，机械手坐标系为robot坐标系，建立pixel坐标系与robot坐标系的映射关系后，计算出robot坐标系和pixel坐标系的比例系数k以及偏转角θ； 步骤S1流程编辑具体步骤为： C1、转换图片方向，使得pixel坐标系的X轴方向与robot坐标系的X轴方向一致，且pixel坐标系的Y轴方向与robot坐标系的Y轴方向一致； C2、调整原点位置，使pixel坐标系的原点位置和robot坐标系的原点位置一致； C3、手眼标定，通过手眼标定，计算出robot坐标系和pixel坐标系的比例系数k以及偏转角θ； 比例系数k的计算见公式1、2： 1； 2； 其中，ROij.x和ROij.y分别为robot坐标系下以点ROi为基准到点ROj的向量的横坐标和纵坐标，PIij.x和PIij.y分别为pixel坐标系下以点PIi为基准到点PIj的向量的横坐标和纵坐标； 偏转角θ的计算见公式3、4、5、6、7： 3； 4； 5； 6； 7； 其中，i∈{1,2,3,4,5,6,7,8,9}，θir为向量相对于robot坐标系中X轴的偏转角，θip为向量相对于pixel坐标系中X轴的偏转角；ROj.x和ROj.y为robot坐标系下点ROj的横坐标和纵坐标，ROi.x和ROi.y为robot坐标系下点ROi的横坐标和纵坐标，PIj.x和PIj.y为pixel坐标系下点PIj的横坐标和纵坐标,PIi.x和PIi.y为pixel坐标系下点PIi的横坐标和纵坐标； 在pixel坐标系任意取一点Pt，均可根据k和θ求得该点在robot坐标系内的坐标，计算见公式8： 8； 其中，θn=atan2PI1t.y,PI1t.x； PI1t.x和PI1t.y为pixel坐标系下以点PI1为基准到点PIt的向量的横坐标和纵坐标，RO1.x和RO1.y为robot坐标系下点RO1的横坐标和纵坐标，Pit1.x和Pit1.y为pixel坐标系下以点PIt为基准到点PI1的向量的横坐标和纵坐标； 所述步骤S3，旋转标定包括：每次通过机械手将模板旋转一定的角度后，识别旋转后的模板相对旋转前旋转了多少角度，通过机械手多次旋转和多次识别后，计算出角度识别误差； 具体做法如下： 1点位设置后，得到模板在robot坐标系内的初始角度为U0； 2第i次控制机械手原地旋转模板10°,通过识别和计算，得到模板在robot坐标系内的角度为Ui，而模板的真实角度为； 3计算每次识别误差； 4得到平均误差，其中，j为不小于15的整数； 所述步骤S4包括四个子步骤： Z1、预处理，预处理包括5步，设拍摄的待识别图片为image0；第1步，转换image0的颜色空间，得到image1；第2步，对image1进行双边滤波，得到image2；第3步，增强image2的对比度，得到image3；第4步，对image3进行形态学开闭运算，得到image4；第5步，对image4使用Canny算子检测轮廓，得到image5，图片image5中会绘制出待测片式元器件的轮廓； Z2、目标匹配，采用OpenCV提供的匹配算法MatchTemplate做目标匹配，具体做法如下： a设置旋转步进SF值，该值可调； b使用匹配算法进行第一次匹配，获取本次最佳匹配结果BMR1，并令最终的最佳匹配结果BMR=BMR1，最佳旋转次数NR=0； c按照步进旋转模板，然后使用匹配算法进行第k次匹配，其中，1≤k≤360SF，然后获取本次最佳匹配结果BMRk，最后用MBRk与现有BMR比较并更新BMR和NR； d最终得到最佳匹配结果BMR和最佳旋转次数NR； Z3、计算坐标和角度，设最佳匹配点为Pc，利用OpenCV提供的方法，获取最佳匹配结果的坐标PIc，最佳匹配角度； Z4、转化坐标和角度，根据公式8，求得Pc在robot坐标系内的坐标ROc，根据旋转标定，求得Pc在robot坐标系内的角度U=BMA+ER%360,最终，实现待测片式元器件的识别和定位。

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