[发明专利]含能材料药桶的桶口识别方法及系统

权利要求书

1.一种含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，包括：

基于神经网络模型识别出的含能材料药桶的目标检测框，提取目标检测框的中心坐标作为图像平面药桶桶口的中心坐标；

根据图像平面药桶桶口的中心坐标和单应矩阵，获取桶口平面药桶桶口的中心坐标，所述单应矩阵表征图像平面和桶口平面之间的变换关系；

基于药桶的实际尺寸和桶口平面药桶桶口的中心坐标，在桶口平面生成桶口圆；

基于生成的桶口平面的桶口圆和单应矩阵，获取桶口圆在图像平面中对应的桶口椭圆；

基于图像平面中对应的桶口椭圆，生成图像平面中的桶口椭圆模板；

基于桶口椭圆模板，在所述目标检测框中进行匹配，获取所述目标检测框中的桶口椭圆轮廓。

2.根据权利要求1所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，所述提取目标检测框的中心坐标作为图像平面药桶桶口的中心坐标包括：

获取所述目标检测框对应的深度图像，提取所述深度图像中目标检测框的中心坐标作为图像平面药桶桶口的中心坐标。

3.根据权利要求1所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，通过如下方式获取单应矩阵：

其中，定义X_W-Y_W平面为桶口平面，u，v为图像平面的横纵坐标，X_W和Y_W为桶口平面的横纵坐标；

其中，H为单应矩阵：

其中，图像平面坐标和桶口平面坐标均为齐次坐标，单应矩阵H的自由度为8，令h₃₃＝1，得：

建立图像平面和桶口平面之间的变换关系：

基于棋盘格标定方式，获取图像平面和桶口平面中的多组点对(u，v)和(X_w，Y_w)，基于多组点对和公式(4)，计算出单应矩阵H。

4.根据权利要求1所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，所述基于图像平面中对应的桶口椭圆，生成图像平面中的桶口椭圆模板之后还包括：

将图像平面中的桶口椭圆模板进行二值化处理，获取二值化桶口椭圆模板；

从所述二值化桶口椭圆模板中提取出椭圆前景图像，作为椭圆模板图像。

5.根据权利要求4所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，所述基于桶口椭圆模板，在所述目标检测框中进行匹配，获取所述目标检测框中的桶口椭圆轮廓，包括：

对所述目标检测框进行图像二值化处理，将图像二值化处理后的目标检测框作为目标图像；

基于二维交叉熵进行模板匹配，从所述目标图像中找到与所述椭圆模板图像匹配的桶口椭圆轮廓。

6.根据权利要求5所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，所述基于二维交叉熵进行模板匹配，从所述目标图像中找到与所述椭圆模板图像匹配的桶口椭圆轮廓，包括：

将所述椭圆模板图像在所述目标图像中滑动，得到在所述目标图像中的滑动窗口区域图像；

计算所述椭圆模板图像与每一个滑动窗口区域图像之间的二维交叉熵；

确定最小二维交叉熵对应的滑动窗口区域图像为与所述椭圆模板图像匹配的桶口椭圆轮廓。

7.根据权利要求6所述的含能材料药桶的桶口识别方法，其特征在于，所述计算所述椭圆模板图像与每一个滑动窗口区域图像之间的二维交叉熵，包括：

其中，P_i,j为椭圆模板图像中灰度值为i且指定邻域灰度均值为j的概率，Q_i,j为目标图像中灰度值为i且指定邻域灰度均值为j的概率。