[发明专利]一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法

权利要求书

1.一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，包括：

采集转椅木板图像，并对转椅木板图像进行图像预处理操作以及数据增强操作；

利用随机Hough变换算法，通过落在图像上的落点数对圆弧进行检测，并确定所检测到的圆弧的坐标以及圆弧的半径，以此确定圆弧的准确位置；

以圆心坐标为中心点，2R为半径提取图像，根据所提取的图像构造灰度共生矩阵，计算矩阵的特征参量，并对特征参量数据进行归一化处理；

并将归一化处理后的特征参量数据输入至粒子群优化算法中，利用粒子群优化算法得到生成的粒子群的全局最优解和局部最优解，并更新粒子的速度和位置；

通过粒子群优化算法得到的粒子群全局最优及局部最优解分成多个聚类中心，将其输入至模糊核聚类算法，迭代计算，利用拉格朗日乘子法寻找最优解，并得到相应的隶属度函数；

根据最大隶属度原则，求出隶属度函数的最大值作为模糊核聚类算法终止的条件，若达到终止条件，则根据隶属度函数得到的结果获取隶属度矩阵，将数据样本分类，根据聚类有效性指标函数的最大值所对应的聚类数作为最佳聚类数；

根据最佳聚类数构建梯度提升决策树分类模型，将采集的图像按标签分为“打孔位置”与“连接点”两类，并输入到梯度提升决策树分类模型中，得到类别置信度概率值，再计算分类器的分类结果置信度的平均值，对置信度高的类别确定为最终的分类类别。

2.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述对转椅木板图像进行图像预处理操作以及数据增强操作，具体包括：

图像预处理操作包括但不限于：图像灰度化处理、高斯滤波和图像锐化；

数据增强操作包括但不限于：图像翻转与旋转、图片亮度调整和图像正则化处理。

3.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述特征参量包括：能量值Eng，熵值Ent，惯性矩Mot，自相关Cor。

4.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述能量值Eng，具体计算为：

设一幅二维图像大小为M×N，其中m和n表示在这幅图像上的行和列位置上的像素坐标值，p(m,n)表示灰度共生矩阵在(m,n)位置的元素值。

5.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述熵值Ent，具体计算为：

设一幅二维图像大小为M×N，其中m和n表示在这幅图像上的行和列位置上的像素坐标值，p(m,n)表示灰度共生矩阵在(m,n)位置的元素值。

6.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述惯性矩Mot，具体计算为：

设一幅二维图像大小为M×N，其中m和n表示在这幅图像上的行和列位置上的像素坐标值，p(m,n)表示灰度共生矩阵在(m,n)位置的元素值。

7.根据权利要求1所述的一种办公转椅打孔位置与连接点识别方法，其特征在于，所述自相关Cor，具体计算为：

其中，设一幅二维图像大小为M×N，其中m和n表示在这幅图像上的行和列位置上的像素坐标值，p(m,n)表示灰度共生矩阵在(m,n)位置的元素值，μ_mμ_n为图像中水平和竖直方向上的像素均值、σ_mσ_n为图像中水平和竖直方向上的像素标准差。