[发明专利]一种视频检测地板正反面的方法

摘要

本发明公开了一种视频检测地板正反面的方法，利用摄像机采集生产线上地板的图像信息，对采集到的地板图像信息进行分块，通过灰度化，颜色提取算法的处理，获取图像信息的红色分量平均值和灰度分布的最大值作为特征，利用监督学习算法识别获取图像中地板的正反面信息，之后利用摄像机持续采集生产线上地板的图像信息，并利用监督学习算法识别地板的正反面。本发明可以有效的识别生产线上地板的正反面，降低工人劳动强度，有助于提高生产效率。

主权项

一种视频检测地板正反面的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)利用摄像机分别采集地板的正面图像信息和反面图像信息；2)将采集到的地板正面图像信息和反面图像信息分别分为N个子图像，并从每个子图像中提取出灰度图像和红色分量图像，其中N为大于等于3的奇数，且N小于图像像素点的总个数；3)计算灰度图像的灰度分布概率并提取所述灰度分布概率的最大值，计算红色分量图像的平均值具体流程为：根据下式计算灰度图像g_i(x,y)的灰度分布概率：$p_i\left(k\right)=\frac{\underset{m=1}{\overset{H}{\Σ}}\underset{n=1}{\overset{W}{\Σ}}{h}_i(m,n)\·1\left(h_i\right(m,n)=k)}{W\·H},k=0,1,\mathrm{...},255,i=1,2,\mathrm{...},N$其中p_i(k)为灰度值为k的像素点的灰度分布概率，k代表灰度图像g_i(x,y)的灰度值，h_i(m,n)为灰度图像g_i(x,y)在坐标(m,n)处的值，W为子图像的宽度，H为子图像的高度，符号1(h_i(m,n)＝k)表示：如果h_i(m,n)等于k，则1(h_i(m,n)＝k)为1，否则为0；提取出灰度分布概率p_i(k)的最大值，记为maxP_i；根据下式计算红色分量图像r_i(x,y)的平均值：${\mathrm{meanR}}_i=\underset{m=1}{\overset{H}{\Σ}}\underset{n=1}{\overset{W}{\Σ}}\frac{l_i(m,n)}{H\·W},i=1,2,...,N$其中，meanR_i为红色分量图像r_i(x,y)的平均值，l_i(m,n)为红色分量图像r_i(x,y)在坐标(m,n)处的值；4)利用监督学习算法进行地板正反面图像信息的参数学习；5)利用摄像机持续采集生产线上地板的图像信息，然后利用监督学习算法识别地板的正反面。