[发明专利]面向包装行业的类圆对象智能识别计数检测方法

摘要

本发明公开了一种面向包装行业的类圆对象智能识别计数检测算法，通过工业相机采集的图像获得类圆对象所在的有效区域；图像预处理方法包含：采用中值滤波算法去除原始图像噪声，利用自适应局部二值算法获得图像去噪后的二值化图像；几何特征提取包含四次检测，第一次检测：检测二值化后面积正常的类圆对象；第二次检测：检测第一次检测后剩余有缺陷的类圆对象；第三次检测：检测凹凸不平区域的类圆对象；第四次检测：检测边界可能存在的类圆对象。利用此发明可以将类圆立体对象的计数准确度提高，并且对包装条件要求低、检测鲁棒性强，同时能够实现迅速、实时的快速在线监测，可以用于各种类圆对象检测。

主权项

1.一种面向包装行业的类圆对象智能识别计数检测方法，其特征在于：包括如下步骤：/n(1)利用工业相机采集所要统计的类圆对象的垂直截面图像；/n(2)从获取的垂直截面图像中利用固定阈值方法获得原始感兴趣区域，并利用原始感兴趣区域获取矩形感兴趣区域；其中垂直截面图像固定阈值θ通过大量实验获得，根据θ将垂直截面图像转换成二值化图像，对二值化图像的外轮廓搜索，提取面积最大的外轮廓图像，即为原始感兴趣区域；获取矩形感兴趣区域具体包括如下步骤：/n(A)以原始感兴趣区域的左上顶点为二维坐标系原点建立二维坐标系；/n(B)用投影法从左往右统计每列像素的横坐标，获得目标对象区域横轴方向的边缘坐标，最左点的横坐标min_x，最右点的横坐标max_x，通过两个坐标拟合两条平行于纵坐标轴的直线；/n(C)同理，获取纵轴方向的边缘坐标，最高点的纵坐标max_y，最低点的纵坐标min_y，拟合两条平行于横坐标轴的直线；/n(D)通过四个点拟合的直线得到一个矩形，该矩形映射到垂直截面图像即获得矩形感兴趣区域；/n(3)图像的预处理：对步骤(2)中的未二值化的矩形感兴趣区域进行预处理，包括去噪，对去噪后图像利用自适应局部二值法二值化图像，删除无效区域和无效点处理步骤；其中，对去噪后图像利用自适应局部二值法二值化图像是通过“局部邻域块的高斯加权和”方法对去噪后的图像进行自适应局部二值化处理：首先把去噪后的图像分成单个窗口的大小为(2×r+a)×(2×r+a)的n个窗口，再对每个窗口依次利用自适应阈值方法将图像二值化；其中a为像素点经验值，像素点经验值根据工业相机的镜头型号和类圆对象大小确定，且为奇数；r为类圆对象半径，n为去噪后图像的有效区域面积/单个窗口面积；/n(4)类圆统计计数的方法：包括正常类圆检测、缺陷类圆检测、凹凸区域检测、边缘漏检处理步骤，正常类圆检测包括起始点定位和寻找第一个有效圆心以及正常类圆检测方法处理步骤，其中起始点定位和寻找第一个有效圆心包括如下步骤：/n1)在步骤(3)的基础上，选定点