[发明专利]基于机器视觉的SD卡形态识别系统和方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的SD卡形态识别系统，其特征在于，所述系统包括硬件系统和软件系统；

所述硬件系统包括光源、相机和机械装置；所述软件系统包括采用自适应阈值分割算法对SD卡图像进行分割与定位和基于多特征融合的算法对SD卡图像进行形态识别；其中，所述自适应阈值分割算法包括首先通过改进大津法对SD卡图像进行阈值分割，然后利用改进模板匹配算法对SD卡进行定位；

所述改进大津法对SD卡图像进行阈值分割为：在经典大津法计算公式中增加自适应变量系数k以进行明暗场的自适应判断；所述利用改进模板匹配算法对SD卡进行定位为：利用SD卡中金手指模板的区域特征进行先粗后精的模板匹配定位；

所述自适应变量系数k的计算方法如式(1)：

式(1)中，u为SD卡图像灰度均值；u＝w₀u₀+w₁u₁，w₀、u₀分别为SD卡图像中背景的概率与均值，w₁、u₁为SD卡图像中前景的概率与均值，则SD卡图像的灰度均值更新为：u’＝w₀u₀+k*w₁u₁。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述利用SD卡中金手指模板的区域特征进行先粗后精的模板匹配定位，包括：根据SD卡中金手指图像的行列投影特征进行多次模板匹配得到金手指精确坐标。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述基于多特征融合的算法，包括：

根据得到的金手指精确坐标获取金手指二值图像，进而得到金手指的多个特征，所述多个特征包括：金手指的位置特征、形状特征、面积特征、倾斜度特征，以及与模板的匹配度特征；对所述金手指的多个特征提取特征向量，对特征向量进行分类，得到SD卡在料盘中的形态。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述光源采用前向光源，所述前向光源采用条形光源。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述相机的镜头焦距为8±1.5mm。

6.一种基于机器视觉的SD卡形态识别方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1所述的基于机器视觉的SD卡形态识别系统中，所述方法包括：

采用条形的前向光源照射SD卡，并利用镜头焦距为8±1.5mm的相机获取SD卡图像，所述SD卡图像为SD卡处于打印料盘内的图像；

采用自适应阈值分割算法和基于多特征融合的形态识别算法对SD卡图像进行形态识别；所述自适应阈值分割算法包括改进大津法阈值分割算法、基于改进模板匹配的定位算法；

所述改进大津法阈值分割算法中增加自适应变量系数k以进行明暗场的自适应判断；所述基于改进模板匹配的定位算法利用SD卡中金手指模板的区域特征进行模板匹配定位；

所述自适应变量系数k的计算方法如式(1)：

式(1)中，u为SD卡图像灰度均值；u＝w₀u₀+w₁u₁，w₀、u₀分别为SD卡图像中背景的概率与均值，w₁、u₁为SD卡图像中前景的概率与均值，则SD卡图像的灰度均值更新为：u’＝w₀u₀+k*w₁u₁。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用SD卡中金手指模板的区域特征进行模板匹配定位，包括：根据SD卡中金手指图像的行列投影特征进行多次模板匹配得到金手指精确坐标。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用基于多特征融合的形态识别算法对SD卡图像进行形态识别，包括：

根据得到的金手指精确坐标获取金手指二值图像，进而得到金手指的多个特征，所述多个特征包括：金手指的位置特征、形状特征、面积特征、倾斜度特征，以及与模板的匹配度特征，对所述金手指的多个特征提取特征向量，对特征向量进行分类，得到SD卡在料盘中的形态。