本发明涉及图像处理，具体涉及一种数控机床加工的精准定位方法。
背景技术：
1、数控机床对零件进行加工时需要重复进行定位零件中需要加工的位置，以保证加工零件的尺寸、形状和表面质量达到设计要求；但由于零件在加工过程中存在铁屑、反光以及冷却液等因素的干扰，导致部分不需要进行加工的位置被错误识别为需要进行加工的位置，使数控机床加工的定位精度降低，使加工后的零件质量降低，降低了数控机床的加工效率。
技术实现思路
1、本发明提供一种数控机床加工的精准定位方法，以解决现有的问题：零件在加工过程中存在铁屑、反光以及冷却液等因素的干扰，导致部分不需要进行加工的位置被错误识别为需要进行加工的位置。
2、本发明的一种数控机床加工的精准定位方法采用如下技术方案：
3、包括以下步骤：
4、采集数控机床上若干零件的数控零件灰度图像；
5、对每张数控零件灰度图像进行边缘检测得到若干零件边缘像素点；根据零件边缘像素点周围区域内若干零件边缘像素点的纹理分布连续情况，对所有零件边缘像素点进行筛选，得到若干零件定位边缘像素点；
6、根据零件定位边缘像素点周围区域内若干零件定位边缘像素点的方向趋势分布情况，得到每个零件定位边缘像素点的数控加工定位程度；
7、根据数控加工定位程度对所有零件定位边缘像素点进行筛选，得到若干数控加工定位像素点。
8、优选的，所述对每张数控零件灰度图像进行边缘检测得到若干零件边缘像素点，包括的具体方法为：
9、对于任意一张数控零件灰度图像，通过canny边缘检测算法对数控零件灰度图像进行边缘检测得到数控零件边缘图像；将数控零件边缘图像中每个灰度值不为0的像素点记为边缘像素点；在数控零件灰度图像中，将与每个边缘像素点位置相同的像素点记为零件边缘像素点。
10、优选的，所述根据零件边缘像素点周围区域内若干零件边缘像素点的纹理分布连续情况，对所有零件边缘像素点进行筛选，得到若干零件定位边缘像素点，包括的具体方法为：
11、对于任意一张数控零件灰度图像，根据数控零件灰度图像中若干零件边缘像素点的位置分布，得到若干零件待识别线；
12、预设一个窗口大小，将任意一条零件待识别线上任意一个零件边缘像素点记为目标零件边缘像素点，将目标零件边缘像素点为中心，将大小为的窗口区域记为目标零件边缘像素点的零件分析区域；
13、根据目标零件边缘像素点的零件分析区域，得到目标零件边缘像素点的若干同线零件边缘像素点；
14、根据目标零件边缘像素点的零件分析区域内所有像素点的灰度变化幅度以及若干同线零件边缘像素点的分布特征变化差异情况，得到目标零件边缘像素点的纹理因子；获取所有零件边缘像素点的纹理因子，对所有零件边缘像素点的纹理因子进行线性归一化，将归一化后的纹理因子记为纹理程度；
15、将任意一个零件边缘像素点记为第一目标零件边缘像素点，根据第一目标零件边缘像素点的纹理因子以及第一目标零件边缘像素点与其他零件边缘像素点的距离差异，得到第一目标零件边缘像素点的边缘选取因子；获取所有零件边缘像素点的边缘选取因子，将所有边缘选取因子进行线性归一化，将归一化后的边缘选取因子记为边缘选取程度；
16、预设一个边缘选取程度阈值，将边缘选取程度大于的零件边缘像素点记为零件定位边缘像素点。
17、优选的，所述根据数控零件灰度图像中若干零件边缘像素点的位置分布，得到若干零件待识别线，包括的具体方法为：
18、将数控零件灰度图像中所有连续零件边缘像素点构成的每个线段记为零件待识别线。
19、优选的，所述根据目标零件边缘像素点的零件分析区域，得到目标零件边缘像素点的若干同线零件边缘像素点，包括的具体方法为：
20、对于任意一条零件待识别线，将零件待识别线在目标零件边缘像素点的零件分析区域中的每个零件边缘像素点，记为目标零件边缘像素点的同线零件边缘像素点。
21、优选的，所述根据目标零件边缘像素点的零件分析区域内所有像素点的灰度变化幅度以及若干同线零件边缘像素点的分布特征变化差异情况，得到目标零件边缘像素点的纹理因子，包括的具体方法为：
22、
23、式中，表示目标零件边缘像素点的纹理因子；表示目标零件边缘像素点的零件分析区域中所有像素点的灰度值的方差；表示目标零件边缘像素点的所有同线零件边缘像素点的数量；表示目标零件边缘像素点的曲率；表示目标零件边缘像素点的第个同线零件边缘像素点的曲率；表示预设的超参数；表示取绝对值。
24、优选的，所述根据第一目标零件边缘像素点的纹理因子以及第一目标零件边缘像素点与其他零件边缘像素点的距离差异，得到第一目标零件边缘像素点的边缘选取因子，包括的具体方法为：
25、
26、式中，表示第一目标零件边缘像素点的边缘选取因子；表示第一目标零件边缘像素点的纹理程度；表示第一目标零件边缘像素点与所有零件边缘像素点的欧氏距离的最小值。
27、优选的，所述根据零件定位边缘像素点周围区域内若干零件定位边缘像素点的方向趋势分布情况，得到每个零件定位边缘像素点的数控加工定位程度，包括的具体方法为：
28、根据每个零件定位边缘像素点的零件分析区域中若干零件边缘像素点的方向趋势关联情况，得到每个零件定位边缘像素点的分布方向度数以及定位选取权重因子；
29、将任意一个零件定位边缘像素点记为目标零件定位边缘像素点，根据目标零件定位边缘像素点的分布方向度数、定位选取权重因子以及边缘选取程度，得到目标零件定位边缘像素点的数控加工定位程度，具体方法为：
30、
31、式中，表示目标零件定位边缘像素点的数控加工定位程度；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中所有零件定位边缘像素点的灰度值的方差；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中所有零件定位边缘像素点的数量；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中第个零件定位边缘像素点与目标零件定位边缘像素点的欧氏距离；表示目标零件定位边缘像素点的分布方向度数；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中第个零件定位边缘像素点的分布方向度数；表示预设的分母超参数；表示目标零件定位边缘像素点的定位选取权重因子；表示目标零件定位边缘像素点的边缘选取程度；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中第个零件定位边缘像素点的边缘选取程度；表示目标零件定位边缘像素点的零件分析区域中第个零件定位边缘像素点的定位选取权重因子；表示取绝对值；表示以自然常数为底的指数函数。
32、优选的，所述根据每个零件定位边缘像素点的零件分析区域中若干零件边缘像素点的方向趋势关联情况，得到每个零件定位边缘像素点的分布方向度数以及定位选取权重因子，包括的具体方法为：
33、利用sobel算子获取所有零件定位边缘点的梯度方向与梯度大小；对于任意一个零件定位边缘点，将零件定位边缘像素点梯度方向与水平线的夹角度数记为零件定位边缘像素点的分布方向度数；将零件定位边缘像素点的分布方向度数、梯度大小以及边缘选取程度这三者的乘积，记为零件定位边缘像素点的定位选取系数；
34、获取所有零件定位边缘像素点的定位选取系数，对所有零件定位边缘像素点的定位选取系数进行线性归一化，将归一化后的定位选取系数记为定位选取权重因子。
35、优选的，所述根据数控加工定位程度对所有零件定位边缘像素点进行筛选，得到若干数控加工定位像素点，包括的具体方法为：
36、预设一个数控加工定位程度阈值，将数控加工定位程度大于的零件定位边缘像素点记为数控加工定位像素点。
37、本发明的技术方案的有益效果是：通过分析零件边缘像素点周围区域内的纹理分布连续情况，得到若干零件定位边缘像素点；根据零件定位边缘像素点周围区域内的方向趋势分布情况，得到每个零件定位边缘像素点的数控加工定位程度，从而自适应筛选出若干数控加工定位像素点；首先零件边缘像素点周围区域内的纹理分布连续情况，得到若干零件定位边缘像素点，其中零件定位边缘像素点用于描述需要进行加工的程度，降低了其他像素点对定位结果的干扰；然后根据零件定位边缘像素点周围区域内的方向趋势分布情况，得到每个零件定位边缘像素点的数控加工定位程度，其中数控加工定位程度用于描述零件定位边缘像素点所处的位置越有可能属于实际需要加工的零件位置的可能性，提高了定位结果的准确性；本发明通过分析像素点周围纹理分布特征以及方向趋势分布特征之间的影响关系，自适应筛选出若干数控加工定位像素点，提高了数控机床加工的定位精度，提高了加工后的零件质量，提高了数控机床的加工效率。
1.一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述对每张数控零件灰度图像进行边缘检测得到若干零件边缘像素点，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据零件边缘像素点周围区域内若干零件边缘像素点的纹理分布连续情况，对所有零件边缘像素点进行筛选，得到若干零件定位边缘像素点，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据数控零件灰度图像中若干零件边缘像素点的位置分布，得到若干零件待识别线，包括的具体方法为：
5.根据权利要求3所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据目标零件边缘像素点的零件分析区域，得到目标零件边缘像素点的若干同线零件边缘像素点，包括的具体方法为：
6.根据权利要求3所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据目标零件边缘像素点的零件分析区域内所有像素点的灰度变化幅度以及若干同线零件边缘像素点的分布特征变化差异情况，得到目标零件边缘像素点的纹理因子，包括的具体方法为：
7.根据权利要求3所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据第一目标零件边缘像素点的纹理因子以及第一目标零件边缘像素点与其他零件边缘像素点的距离差异，得到第一目标零件边缘像素点的边缘选取因子，包括的具体方法为：
8.根据权利要求3所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据零件定位边缘像素点周围区域内若干零件定位边缘像素点的方向趋势分布情况，得到每个零件定位边缘像素点的数控加工定位程度，包括的具体方法为：
9.根据权利要求8所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据每个零件定位边缘像素点的零件分析区域中若干零件边缘像素点的方向趋势关联情况，得到每个零件定位边缘像素点的分布方向度数以及定位选取权重因子，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述一种数控机床加工的精准定位方法，其特征在于，所述根据数控加工定位程度对所有零件定位边缘像素点进行筛选，得到若干数控加工定位像素点，包括的具体方法为：
