[发明专利]基于机器学习的喷码识别方法

权利要求书

1.一种基于机器学习的喷码识别方法，包括从前向后依次连接的分页机操作台(17)、第一输送线(1)、第二输送线(18)和合格品存放台(19)，在所述分页机操作台(17)上设置有分页机(20)，所述分页机(20)能够将成摞的包装袋逐个分页至第一输送线(1)上，其特征在于，在所述第一输送线(1)上方沿输送方向从前向后依次设置有编码装置和喷码检测装置，所述喷码检测装置包括从前向后依次分布的喷码接近传感器(8)、喷码器(9)、检测接近传感器(14)和检测装置(15)，所述检测装置(15)包括工业相机(15a)，工业相机(15a)的图像信号输出端与控制器的图像信号输入端相连；

在所述第二输送线(18)的一侧设置有吸盘机械手(21)和不合格品存放框(22)，经所述分页机(20)分页后的包装袋依次通过编码装置编码、喷码器(9)喷码、工业相机(15a)识别后，再通过吸盘机械手(21)剔除不合格品，最终，合格品被输送至合格品存放台(19)；

其工业相机(15a)对包装袋上的喷码进行识别的方法包括以下步骤：

S1，控制器向工业相机(15a)发送拍摄命令，控制器将工业相机(15a)拍摄的图像作为待处理图像；

S2，控制器对获取的待处理图像进行图像处理，得到处理图像；

S3，控制器判断获得的处理图像是否与预设的图像一致：

若获得的处理图像与预设的图像一致，则该包装袋为合格品；执行下一张待处理图像；

若获得的处理图像与预设的图像不一致，则该包装袋为不合格品；执行下一张待处理图像。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的喷码识别方法，其特征在于，在步骤S1包括：

控制器判断是否接收到检测接近传感器(14)发送的包装袋接近工业相机(15a)的命令：

若控制器接收到检测接近传感器(14)发送的包装袋接近工业相机(15a)的命令，则控制器等待T时间后，控制器向工业相机(15a)发送拍摄命令；

T＝(S₁+S₀)/V₁，

其中，S₁表示工业相机(15a)与检测接近传感器(14)间的投影距离，S₀表示预设距离阈值；

若控制器未接收到检测接近传感器(14)发送的包装袋接近工业相机(15a)的命令，则控制器等待接收到检测接近传感器(14)发送的包装袋接近工业相机(15a)的命令。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的喷码识别方法，其特征在于，在步骤S2包括以下步骤：

S21，对待处理图像中的喷码区域进行标定，得到标定图像；

S22，对标定图像进行特征点识别，判定标定图像与预设的图像的相似度：

若标定图像与预设的图像的相似度大于或者等于预设图像阈值，则待处理图像为处理图像；执行步骤S3；

若标定图像与预设的图像的相似度小于预设图像阈值，则工业相机拍摄的包装袋为不合格品；执行下一张待处理图像。

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的喷码识别方法，其特征在于，在步骤S21中，对待处理图像中的喷码区域进行标定的方法为：将初始选定框移动到喷码区域，初始选定框的宽高分别为W和H，若初始选定框外的灰度值不在预设灰度值范围内，则增加选定框的高度或宽度；

在步骤S22中，相似度的计算方法为：

其中，a_ij表示在标定图像特征点(i,j)处的灰度值，I表示标定图像中每行像素点个数；J表示标定图像中每列像素点个数；表示标定图像系数；b_ij表示在预设图像特征点(i,j)处的灰度值，I′表示预设图像中每行像素点个数；J′表示预设图像中每列像素点个数；表示预设图像系数；PI₁、PI₂分别为标定图像和预设图像的像素值，W₁、W₂分别为标定图像和预设图像的宽度，H₁、H₂分别为标定图像和预设图像的高度；

若S≥S₀，S₀为预设图像阈值，则待处理图像为处理图像；

若S＜S₀，则包装袋为不合格品。