[发明专利]一种基于图像信息的检测定位方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于图像信息的检测定位方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取待检测板卡图像的测试集；根据预设的卷积神经网络的电阻分割模型，对所述图像信息进行分割，得到分割后的待检测板卡的电阻图像信息；获取板卡的标准图像，基于所述板卡的标准图像，提取所述电阻图像信息中的电阻轮廓，并采用最小外接矩形算法对所述电阻轮廓进行定位，得到板卡的电阻轮廓信息；利用仿射变换方法对所述电阻轮廓信息进行校正，并通过高斯模板的滤波方法对电阻进行检测定位。本发明的有益效果为根据卷积神经网络获得的电阻分割图像，采用最小外接矩形算法对电阻进行定立，通过高斯莫板对色环电阻的色环进行定位，实现了板卡上电阻的检测与定位。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于图像信息的检测定位方法及系统。

背景技术

传统的基于图像信息的检测方法中对于简易背景下的板卡图像中的单个元器件的检测是有效的，但是对图像质量要求较高。

当图像中元器件种类多、排列紧密，且存在光照不均情况时，算法的准确度和鲁棒性不高。尤其是对于依赖色环颜色进行阻值区分的色环电阻，光照强度及打光方式给其图像分割带来了很大困难；并且图像也会呈现出各式各样的差异。因此有必要研究一种新的图像处理方法来解决不同光照条件下不同布局的多元器件板卡的电阻检测与定位问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像信息的检测定位方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本申请提供了一种基于图像信息的检测定位方法，包括：

获取待检测板卡图像的测试集，所述待检测板卡图像的测试集包括拍摄装置在不同的拍摄角度、不同的光照条件及不同的物距的情况下获取到的所述待检测板卡图像的测试集中的图像信息；

根据预设的卷积神经网络的电阻分割模型和所述测试集，对所述图像信息进行分割，得到分割后的待检测板卡的电阻图像信息，其中所述电阻分割模型由四层编码器、解码器和分类器组成；每个所述分割后的待检测板卡的电阻图像信息中至少包括一组等间距排列的电阻，所述电阻横向或纵向进行排列；

获取板卡的标准图像，基于所述板卡的标准图像，提取所述待检测板卡的电阻图像信息中的电阻轮廓，并采用最小外接矩形算法对所述电阻轮廓进行定位，得到板卡的电阻定位信息；

基于所述电阻轮廓信息，利用仿射变换方法对所述电阻定位信息进行校正，并通过高斯模板的滤波方法对电阻进行检测定位。

第二方面，本申请还提供了一种基于图像信息的检测定位装置，包括获取模块、分割模块、定位模块和校正模块，其中：

获取模块：用于获取待检测板卡图像的测试集，所述待检测板卡图像的测试集包括拍摄装置在不同的拍摄角度、不同的光照条件及不同的物距的情况下获取到的所述待检测板卡图像的测试集中的图像信息；

分割模块：用于根据预设的卷积神经网络的电阻分割模型和所述测试集，对所述图像信息进行分割，得到分割后的待检测板卡的电阻图像信息，其中所述电阻分割模型由四层编码器、解码器和分类器组成；每个所述分割后的待检测板卡的电阻图像信息中至少包括一组等间距排列的电阻，所述电阻横向或纵向进行排列；

定位模块：用于获取板卡的标准图像，基于所述板卡的标准图像，提取所述待检测板卡的电阻图像信息中的电阻轮廓，并采用最小外接矩形算法对所述电阻轮廓进行定位，得到板卡的电阻定位信息；

校正模块：用于基于基于所述电阻轮廓信息，利用仿射变换方法对所述电阻定位信息进行校正，并通过高斯模板的滤波方法对电阻进行检测定位。