[发明专利]一种基于机器视觉的标签检测方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的标签检测方法，包括以下步骤：建立标准数据库；获取产品图像；基于所述产品图像实现产品外形匹配；截取预设位置图像获得待检标签图像；判断所述待检标签图像是否满足预设标准。本发明解决了人工检查或扫描识别的准确率低、难以精准判断标签的位移和污染等状态的问题。

技术领域

本发明涉及计算机视觉图像检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的标签检测方法。

背景技术

在产品出厂入库前，一般会在固定位置粘贴特定的标签，承载着产品型号、生产厂商、注意事项、检验标准、标识二维码等重要信息。根据产品的标签，可以快速便捷的对相应产品进行识别和追溯，是提升生产信息化、智能化的重要部分。

对于合格规范的产品，标签需要粘贴在预先确定的位置，同时标签的表面需要保持干净无污染。而此类问题在生产线中，往往需要人工来确认，不仅需要额外的工作耗时，同时在流水线传送速度较快时，检查的准确度也较低，难以对标签的位置偏移进行较为精准的判断。

而一般的自动检测也仅能根据扫描场景中一维码或二维码的识别情况进行是否存在相应标签的存在，不能区分标签漏粘和表面污染的情况，同时也难以检测是否偏移了预先确定的位置，对产品的外观或规范产生影响。

因此，本专利申请针对的问题是：对于有固定外形和标签粘贴位置的产品，人工对标签位置和表面污垢的检测准确度低，同时采用扫描识别的方法难以对标签位置和不合格情况进行精准定位与分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的标签检测方法，以期解决背景技术中存在的技术问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于机器视觉的标签检测方法，包括以下步骤：

建立标准数据库；

获取产品图像；

基于所述产品图像实现产品外形匹配；

截取预设位置图像获得待检标签图像；

判断所述待检标签图像是否满足预设标准。

在一些实施例中，所述建立标准数据库，包括：

选取符合检测标准的产品进行图像采集获得标准图像数据；

基于标准图像数据，依次进行产品外型和标签信息的采集。

在一些实施例中，所述产品外型的采集包括：

通过边缘检测算法提取产品边缘并进行二值化；利用最大池化对边缘图像进行下采样处理，得到产品的边缘图像。

在一些实施例中，所述标签信息的采集包括：

对标签的轮廓外部进行定位，连线，截取并保留标签的图像，统计标签轮廓内像素点个数为标准标签面积S；

对于标签内部的图像，将其划分为同样大小的像素区间，依次统计区间内部的像素梯度值并形成直方图，连接并归一化得到整个标签图像的HOG描述符并进行存储。

在一些实施例中，基于所述产品图像实现产品外形匹配，包括：基于获取的待检产品图像，得到待检产品的边缘图像；将待检产品的边缘图像与标准产品的边缘图像相减，统计灰度值不为0的差异像素点数；设定阈值T₁，当差异像素点数大于阈值时，则认定当前产品与标准产品存在型号差异，否则，则视为外型匹配成功。

在一些实施例中，所述截取预设位置图像获得待检测目标，包括：在外型匹配成功后，根据预先定位的截取位置对待测产品图像进行图像裁剪，并保留为待检标签图像。

在一些实施例中，判断所述待检标签图像是否满足预设标准，包括：