[发明专利]基于图像识别的异物检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于图像识别的异物检测方法，其特征在于，用于进行无线充电线圈的异物检测，包括：

采集待检测设备的图像并保存；

依据所述图像生成标准背景图；

将所述图像与所述标准背景图差分对比，得到对比图，若所述对比图为全零对比图，则检测结果为未检测到异物，若所述对比图为非全零对比图，则根据预设的分割规则，依据灰度与自适应阈值的相对大小关系分离出异物图像；所述自适应阈值为其中，P_max表示最高灰度值概率点的最大值，P_min表示最高灰度值概率点的最小值，G表示灰度值，G_th表示自适应阈值；α表示预设比重值；

依据所述异物图像提取异物在所述待检测设备表面的位置信息与面积信息；

依据所述位置信息判断对应位置处的异物是否为由于光影干扰产生的伪异物，若是伪异物，则检测结果为未检测到异物；若不是伪异物，则判断所述面积信息是否在预设的异物最少像素点范围内，若在，则检测结果为检测到异物，若不在，则检测结果为未检测到异物；

其中，所述光影干扰产生的伪异物的判断方法为：

对所述对应位置处以特定的范围进行动态框定比较，若在所述对应位置处均存在相似的异物图像，则所述异物不是伪异物，否则，所述异物为由于光影干扰产生的伪异物；其中，所述特定的范围为以异物图像的中心为圆心、以异物图像的直径为半径的圆。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述待检测设备的图像通过摄像头采集，所述摄像头的参数根据所述待检测设备的具体尺寸、基于图像识别的异物检测装置与所述待检测设备之间的水平距离、异物检测设备与所述待检测设备表面的相对高度差、异物检测设备控制芯片的图像处理能力进行设置。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述采集待检测设备的图像之后，生成标准背景图之前，进一步包括：

依据局部直方图均衡算法对所述图像进行灰度均衡处理，具体包括：依据灰度均衡关系式对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值。

4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述采集待检测设备的图像之后，生成标准背景图之前，进一步包括：

对所述图像进行多次形态学滤波，得到多次形态学滤波图像；其中，所述多次形态学滤波处理所述图像的具体过程为：

将结构元素的定位锚点与所述图像中待处理像素点的位置对齐，与所述定位锚点相交的像素点构成所述待处理像素点的周围像素集合；

将所述待处理像素点的像素值设为该待处理像素点的周围像素集合中的像素值最大值，得到膨胀滤波图片；

将所述待处理像素点的像素值设为该待处理像素点的周围像素集合中的像素值最小值，得到腐蚀滤波图片；所述膨胀滤波图片与所述腐蚀滤波图片即为所述多次形态学滤波图像；

对所述多次形态学滤波图像进行高斯滤波；其中，所述高斯滤波的具体过程为：

通过二维高斯分布公式，获得高斯核；

用所述高斯核计算所述多次形态学滤波图像中每个像素点的值。

5.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述依据待检测设备的图像生成标准背景图的具体过程为：

通过均值背景建模法确定标准背景图的像素灰度值；

通过坐标点标定法对待检测设备上预设的关键点进行定位，由关键点构成的多边形确定的感兴趣区域即为所述标准背景图；

其中，均值背景建模法的具体过程为：

连续取N张背景图像；

将N张所述背景图像上对应像素点的像素值代入像素均值关系式，得到像素均值，所述标准背景图上对应像素点的像素值即为所述像素均值。