[发明专利]一种基于概率程序推断的锤具识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于概率程序推断的锤具识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；

S2：分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序；

S3：针对所述数据点集分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终确定的形状。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中边缘检测方法提取锤具轮廓的步骤如下：

S1-1：对读入的图像进行压缩，并转换为单通道的灰度图；

S1-2：使用改进的Canny检测算法进行边缘检测，识别真实边缘；

S1-3：去除噪声：在边缘检测完成后，利用形态学“开”操作将小的噪声消除，再离用“闭”操作重建丢失边缘的部分，以填充目标物的内控，获得主要特征对象的轮廓；

S1-4：轮廓提取：图像中的每个轮廓均对应一个点集，首先根据判断轮廓的起始点是否闭合来决定是否保存，然后构建轮廓树；其中，使用 OpenCV 提供的函数findContours实现轮廓的构建，选择RETR_EXTERNAL 检索模式用于只检测外轮廓，选择 CHAIN_APPROX_NONE近似方法用于存储所有的外周轮廓点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中概率程序的构建方法如下：

设置锤头的控制点个数可变，锤柄的控制点个数固定，使用三次B样条(B-Spline)方法来描述样条曲线近似拟合，所述概率程序通过多个控制点的闭合样条曲线来描述。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中概率程序推断的步骤如下：

S3-1：根据当前参数值运行概率程序并得到对应的几何形状；

S3-2：利用平均测度方法计算该几何形状与图像数据点集的相似度；

S3-3：利用杜鹃搜索算法更新概率程序的参数值，并重复上述步骤S3-1、S3-2直至几何形状与图像数据点集的相似度基本不变。

5.一种基于概率程序推断的锤具识别装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于针对一个锤具图像，采用边缘检测方法来提取锤具的轮廓数据，并将其转换为数据点集；

程序设计模块，用于分别针对羊角锤、石工锤和钳工锤设计相应的概率程序；

识别模块，用于针对所述数据点集分别用羊角锤概率程序、石工锤概率程序和钳工锤概率程序进行推断，得到羊角锤候选形状、石工锤候选形状和钳工锤候选形状，再从候选形状中选择相似度最大的形状作为最终确定的形状。