[发明专利]基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法及系统，针对现有定位识别精度不足的问题，提供以下方案：获取图像的边缘像素点；计算边缘像素点属于噪声的可能性B；对边缘像素点的噪声可能性B进行校正，得到边缘像素点为噪声的真正可能性P；依据边缘像素点为噪声的真正可能性P，确定图像内各像素点所需滤波窗口的调整系数；基于调整系数确定图像内各像素点的滤波窗口，对图像内各像素点进行中值滤波去噪。本方案通过所采集到的图像先初步计算边缘像素点属于噪声的可能性，计算校正系数，获取各边缘像素点为噪声的真正可能性，之后基于真正可能性，自适应选取滤波窗口尺寸，提高去噪效果兼顾一定的图像细节，提升识别精度。

技术领域

本发明属于图像数据处理技术，更具体地说，它涉及一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法及系统。

背景技术

中国是啤酒饮品的生产和消费大国，随着啤酒行业的迅速发展，迫切的需要原有的啤酒生产线达到现代化工业生产线的高标准要求，其中啤酒瓶口定位的准确性直接影响啤酒自动化生产的效率和质量，现多通过计算机视觉技术快速、准确的实现啤酒瓶口实时定位。

例如，公告号为CN 103523491 B的专利公开了一种瓶口定位方法，其利用图像识别技术先对瓶口上的密封环进行粗定位，若粗定位失败，再进行细定位，可以一定程度上提升检测效率。

但是，由于图像采集现场环境嘈杂、光线干扰较大，且在图像传输过程中的信号干扰，采集的图像会存在大量的噪声，影响后续啤酒瓶口的定位准确性。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的第一目的在于提供一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法，图像数据经过处理后噪声减少，瓶口定位精准。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于计算机视觉的精酿啤酒瓶口实时定位方法，包括：

基于采集图像，获取图像的边缘像素点；

计算边缘像素点属于噪声的可能性B；

对边缘像素点的噪声可能性B进行校正，得到边缘像素点为噪声的真正可能性P；

依据边缘像素点为噪声的真正可能性P，确定图像内各像素点所需滤波窗口的调整系数；

基于调整系数确定图像内各像素点的滤波窗口，得到自适应滤波窗口，利用自适应滤波窗口对图像内各像素点进行中值滤波去噪；

将去噪处理过的数据利用霍夫圆检测方法，实现瓶口实时定位。

采用上述技术方案，利用所采集到的图像先初步计算边缘像素点属于噪声的可能性，利用金字塔下采样前后的变化和边缘像素点的灰度特征，计算校正系数，获取各边缘像素点为噪声的真正可能性，之后基于真正可能性，由此自适应选取滤波窗口尺寸，当局部邻域内噪声较多时，赋予较大的滤波窗口尺寸，提高去噪效果，当局部邻域内噪声较少时，赋予较小的滤波窗口尺寸，保护图像细节。

通过自适应滤除窗口尺寸的中值滤波对采集的啤酒瓶口图像进行去噪处理，获取高质量的啤酒瓶口图像，用以提高后续啤酒瓶口定位的准确性和稳定性。进而利用霍夫圆检测算法精准的检测出啤酒瓶口图像内符合条件的圆形区域，获取圆心坐标和半径信息，输出定位结果，实现啤酒瓶口精准的实时定位。

进一步，在计算边缘像素点属于噪声的可能性B时，正常边缘像素点的灰度梯度方向所处直线相交于圆心，否则边缘像素点为噪声。

进一步，计算边缘像素点属于噪声的可能性B的方式为：

统计边缘线上各边缘像素点与其它每一个边缘像素点灰度梯度方向所处直线的交点坐标，进而统计同一交点坐标上的交点数量，获得数量集合，其中n表示各交点坐标的种类数量；

各边缘像素点为噪声的可能性：