[发明专利]工程样品防伪检测方法、装置、计算机设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 202011629337.0 申请日: 2020-12-30
公开(公告)号: CN112633233B 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 黄俭;天尧;何日福;邓连根;黄杰;假露青;岑升 申请(专利权)人: 广州粤建三和软件股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06K17/00;G06Q30/00
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 樊倩
地址: 510665 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 工程 样品 防伪 检测 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种工程样品防伪检测方法,其特征在于,应用于检测单位节点,所述方法包括:

通过摄像装置获取养护后的工程样品的第一表面图片;所述第一表面图片中包含第一识别码标签;

获取样品数据库中的第二表面图片;所述第二表面图片中包含第二识别码标签;其中,所述第二表面图片为监理单位节点上传的针对养护前的工程样品的表面图片;

在判断所述第一识别码标签对应的第一识别码与所述第二识别码标签对应的第二识别码一致的情况下,将所述第一表面图片与所述第二表面图片输入预先构建的防伪检测模型,以使所述预先构建的防伪检测模型针对所述第一表面图片与所述第二表面图片进行检测,得到所述第一识别码标签和所述第二识别码标签之间的位置变化量以及所述第一表面图片中的所述养护后的工程样品与所述第二表面图片中的所述养护前的工程样品之间的纹路差异度;

根据所述位置变化量和所述纹路差异度,确定所述养护后的工程样品与所述养护前的工程样品是否为同一工程样品。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预先构建的防伪检测模型包括深度学习语义分割模型、直线检测算法模型和透视矩阵拟合算法模型;所述将所述第一表面图片与所述第二表面图片输入预先构建的防伪检测模型,以使所述预先构建的防伪检测模型针对所述第一表面图片与所述第二表面图片进行检测,得到所述第一识别码标签和所述第二识别码标签之间的位置变化量以及所述第一表面图片中的所述养护后的工程样品与所述第二表面图片中的所述养护前的工程样品之间的纹路差异度,包括:

通过所述深度学习语义分割模型分别针对所述第一表面图片和所述第二表面图片进行识别,得到第一掩模图和第二掩模图;所述第一掩模图中包含第一样品区域和第一标签区域;所述第二掩模图中包含第二样品区域和第二标签区域;

通过所述直线检测算法模型分别针对所述第一掩模图和所述第二掩模图进行拟合,得到第一拟合图片和第二拟合图片;所述第一拟合图片中包含第一拟合样品轮廓和第一拟合标签轮廓;所述第二拟合图片中包含第二拟合样品轮廓和第二拟合标签轮廓;

通过所述透视矩阵拟合算法模型针对所述第一拟合样品轮廓与所述第二拟合样品轮廓进行对齐,得到对齐后的融合图像;

针对所述融合图像,计算第一拟合标签轮廓的多个顶点与相应的所述第二拟合标签轮廓的多个顶点之间的距离,获取所述距离中的最大顶点距离;

计算所述第一拟合标签轮廓的多条边框与相应的所述第二拟合标签轮廓的多条边框之间的夹角,获取所述夹角中的最大夹角;

将所述最大顶点距离和所述最大夹角作为所述第一识别码标签和所述第二识别码标签之间的位置变化量;

所述根据所述位置变化量和所述纹路差异度,确定所述养护后的工程样品与所述养护前的工程样品是否为同一工程样品,包括:

设置顶点阈值和夹角阈值;

若所述最大顶点距离大于所述顶点阈值或者所述最大夹角大于所述夹角阈值,则判断所述养护后的工程样品与所述养护前的工程样品非同一工程样品。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一掩模图还包括第一模具区域;所述第二掩模图还包括第二模具区域,所述通过所述直线检测算法模型分别针对所述第一掩模图和所述第二掩模图进行拟合,得到第一拟合图片和第二拟合图片,还包括:

根据预设的比例分别针对所述第一掩模图和所述第二掩模图进行缩小,去除所述第一模具区域和所述第二模具区域,得到所述第一拟合图片和第二拟合图片。

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