[发明专利]一种分类方法、装置、设备和系统

权利要求书

1.一种分类方法，其特征在于，包括：

获取相机所拍摄的当前待测产品的图像；

根据预先设定的背景数据库确定所述图像中的背景区域，并确定所述图像中所述背景区域外的其它区域为前景区域；

当所述前景区域的形状符合预定产品图像形状时,提取出所述图像中的所述前景区域以作为所述待测产品图像；

获取所述待测产品图像的特征，通过预先训练的分类模型基于所述待测产品图像的特征判定当前待测产品所属的类型；其中，所述分类模型根据预设数量的样本产品图像预先训练得到。

2.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述背景数据库的获取方法包括：

采集预设数量的背景图像，将每一所述背景图像中的像素值存储为背景数据库；

则所述背景数据库的更新方法包括：

在预设时间内当若干待测产品的前景区域中的同一位置均出现相同的像素值时，将所述同一位置均出现的相同的像素值写入所述背景数据库。

3.如权利要求2所述的一种分类方法，其特征在于，所述根据预先设定的背景数据库确定所述图像中的背景区域，并确定所述图像中所述背景区域外的其它区域为前景区域具体包括：

根据所述背景数据库将所述图像中与所述背景数据库的对应位置具有相同像素值的位置设置为背景区域；

根据所述背景数据库将所述图像中与所述背景数据库的对应位置具有不同像素值的位置设置为前景区域。

4.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述分类模型根据预设数量的样本产品图像预先训练得到具体包括：

获取预设数量的样本产品图像，所述样本产品图像包括合格产品图像和不合格产品图像；

根据色域分割算法提取每一所述样本产品图像中色域的轮廓，并计算所述轮廓的特征数据；其中，所述特征数据包括但不限于所述轮廓的形状、所述轮廓的质心和所述轮廓的颜色；

利用支持向量机对所述特征数据进行训练，得到分类模型。

5.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述通过预先训练的分类模型基于所述待测产品图像的特征判定当前待测产品所属的类型后还包括：

当当前待测产品的类型符合特定类型时，在与所述特定类型对应的当前待测产品的图像上建立图像坐标系；

根据所述图像坐标系和流水线工作台的运行速度得到机械手的运动坐标；

启动所述机械手根据所述运动坐标对当前待测产品执行分拣操作。

6.一种分类装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取相机所拍摄的当前待测产品的图像；

前景提取单元，用于根据预先设定的背景数据库确定所述图像中的背景区域，并确定所述图像中所述背景区域外的其它区域为前景区域；

待测产品图像获取单元，用于当所述前景区域的形状符合预定产品图像形状时,提取出所述图像中的所述前景区域以作为所述待测产品图像；

分类单元，用于获取所述待测产品图像的特征，通过预先训练的分类模型基于所述待测产品图像的特征判定当前待测产品所属的类型；其中，所述分类模型根据预设数量的样本产品图像预先训练得到。

7.如权利要求6所述的分类装置，其特征在于，所述分类装置还包括背景数据库获取单元和背景数据库更新单元，所述背景数据库获取单元用于采集预设数量的背景图像，将每一所述背景图像中的像素值存储为背景数据库；

则所述背景数据库更新单元用于在预设时间内当若干待测产品的前景区域中的同一位置均出现相同的像素值时，将所述同一位置均出现的相同的像素值写入所述背景数据库。