[发明专利]一种成捆棒材识别计数方法和装置有效

专利信息
申请号: 201511003300.6 申请日: 2015-12-28
公开(公告)号: CN105513082B 公开(公告)日: 2018-07-24
发明(设计)人: 颜斌;裴紫艳;吴硕;吕建建;王兴华 申请(专利权)人: 中建三局第一建设工程有限责任公司
主分类号: G06T7/10 分类号: G06T7/10;G06M11/00
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 邬丽明
地址: 430040 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 成捆棒材 棒材 方法和装置 棒材端面 图像识别引擎 智能移动终端 端面图像 计数结果 建筑施工 图形识别 移动终端 黑头 触摸屏 识别率 缩进 标示 采集 工地 携带 培训
【权利要求书】:

1.一种成捆棒材识别计数方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)使用智能移动终端采集待计数成捆棒材端点处的端面图像;

2)通过移动终端的触摸屏圈定成捆棒材的待识别边界范围;

3)对待识别边界范围内的棒材端面进行图形识别并对棒材端面进行计数,具体识别算法步骤如下:

3.1)获取拍摄棒材的图片,并将RGB位图和相关的尺寸、配置信息传送给图像自动识别引擎;

3.2)图像识别引擎将不同直径的棒材端面图像归一化地缩放至每根棒材65个像素,同时根据处理任务的不同,缩放成多个预设分辨率的图像并放置于缓存中;

3.3)图像识别引擎对图像进行亮度分析,根据分析结果对图像使用不同的均衡和调节算法对图像进行分区域的调节和均衡时图像达到最优的对比度和亮度;

3.4)图像识别引擎获取均衡后的图像后,对原图的背景和前景进行分离处理;

3.5)根据图像的原始数据,对前后景分离处理后得到的前景图像信息进行补偿和修复;

3.6)采用形态学重建算法、区块面积尺寸过滤以及修补算法对图像中的杂点和非边缘部分干扰进行处理,降低该部分信息对后期识别的影响;

3.7)根据用户绘制的识别边界数据,对图像的mark图像进行剪裁处理;

3.8)使用具有图像形状识别能力的Haar分类器引擎对图像中的棒材端面进行识别;

3.9)利用由包括材料颜色、大小、位置和特征识别点在内的经验信息创建的逻辑判断规则,对被图像识别引擎识别为棒材端面的杂点进行进一步过滤,减少误识别、识别形状交叉和识别形状嵌套问题;同时在智能移动终端的触摸屏上显示拍摄的原始棒材端面图像,并标示出图像识别引擎识别出的每个棒材端面;

4)用户根据成捆棒材中包括缩进、黑头在内的异常情况以及图像识别引擎识别出的每个棒材端面的标示情况,增、减棒材计数数量,获得最终计数结果。

2.根据权利要求1所述的成捆棒材识别计数方法,其特征在于,所述步骤2)中的待识别边界范围为一个闭合的边界。

3.一种成捆棒材识别计数装置,包括:

采集模块,用于获得智能移动终端采集待计数成捆棒材的端面图像;

边界模块,用于获得用户通过移动终端的触摸屏圈定成捆棒材的待识别边界范围;

识别与计数模块,用于对待识别边界范围内的成捆棒材端点处的截面进行图形识别并对棒材端面进行计数,具体如下:

1)获取拍摄棒材的图片,并将RGB位图和相关的尺寸、配置信息传送给图像自动识别引擎;

2)图像识别引擎将不同直径的棒材端面图像归一化地缩放至每根棒材65个像素,同时根据处理任务的不同,缩放为多个不同分辨率的图像并放置于缓存中;

3)图像识别引擎对图像进行亮度分析,根据分析结果对图像使用不同的均衡和调节算法对图像进行分区域的调节和均衡时图像达到最优的对比度和亮度;

4)图像识别引擎获取均衡后的图像后,对原图的背景和前景进行分离处理;

5)根据图像的原始数据,对前后景分离处理后得到的前景图像信息进行补偿和修复,尽可能减少由前后景分离算法误差导致的部分图像信息丢失;

6)采用形态学重建算法、区块面积尺寸过滤以及修补算法对图像中的杂点和非边缘部分干扰进行处理,降低该部分信息对后期识别的影响;

7)根据用户绘制的识别边界数据,对图像的mark图像进行剪裁处理;

8)使用具有图像形状识别能力的Haar分类器引擎对图像中的棒材端面进行识别;

9)利用包括材料颜色、大小、位置、特征识别点在内的经验信息创建的逻辑判断规则,对被图像识别引擎识别为棒材端面的杂点进行进一步过滤,减少误识别、识别形状交叉和识别形状嵌套问题;同时在智能移动终端的触摸屏上显示拍摄的原始棒材端面图像,并标示出图像识别引擎识别出的每个棒材端面;

修正模块,用于根据成捆棒材中包括缩进、黑头在内的异常情况以及图像识别引擎识别出的每个棒材端面的标示情况,增、减棒材计数数量,获得修正后的计数结果。

4.根据权利要求3所述的成捆棒材识别计数装置,其特征在于,所述边界模块中的待识别边界范围为一个闭合的边界。

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