CN2019107879972一种基于机器视觉的条烟在线识别方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN110569753A
(43)申请公布日2019.12.13
(21)申请号201910787997.2G06K9/46(2006.01)
(22)申请日2019.08.26G06K9/62(2006.01)
G06T5/30(2006.01)
(71)申请人湖南航天天麓新材料检测有限责任G06T5/50(2006.01)
公司G06T7/11(2017.01)
地址410600湖南省长沙市宁乡市高新技G06T7/194(2017.01)
术产业园区金州北路001号G06T7/62(2017.01)

(72)发明人宋继湘胡兴李志娟谭芳芳
刘泉谭淳效曹鹏
(74)专利代理机构长沙正奇专利事务所有限责
任公司43113
代理人郭立中
(51)Int.Cl.
G06K9/00(2006.01)
G06K9/20(2006.01)
G06K9/38(2006.01)
权利要求书2页说明书8页附图3页
(54)发明名称
一种基于机器视觉的条烟在线识别方法及
系统
(57)摘要
本发明公开了一种基于机器视觉的条烟在
线识别方法及系统，涉及物流配送技术领域。所
述条烟在线识别方法，通过对图像中条烟区域的
边缘轮廓周长、条烟区域的面积以及每个区域R/
G/B三个通道颜色特征来判别条烟的品牌，确认
输送的条烟是否正确，对输送正确的条烟进行计
数统计，实现了多烟或少烟的检测，该识别方法
与条烟的自身位置、条烟上条码所处位置无关，
根据每个品牌所采用的外包装不同来识别条烟，
提高了条烟的识别精度，减少了工作量，提高了
经济效益。
CN110569753A
CN110569753A权利要求书1/2页

1.一种基于机器视觉的条烟在线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：建立各品牌条烟的视觉特征数据库，所述视觉特征包括条烟区域的边缘轮廓周
长、条烟区域的面积、以及条烟区域划分后每个区域的R/G/B三个通道颜色特征；
步骤2：根据条烟的检测信号，获取该条烟的彩色图像；
步骤3：对所述步骤2的条烟彩色图像进行图像处理，获取条烟的特征数据，所述特征数
据与数据库中的视觉特征对应；
步骤4：将所述步骤3的特征数据与所述步骤1中视觉特征进行对比，获得条烟识别结
果，并显示识别结果。
2.如权利要求1所述的条烟在线识别方法，其特征在于，所述步骤1中，条烟区域划分的
具体操作过程为：
步骤1.1：沿水平方向对条烟区域进行N等分，N为奇数，从两端向中间每两个首尾区域
合并形成一个区域，最后剩下的中间区域为一个区域；
步骤1.2：沿垂直方向对条烟区域进行N等分，N为奇数，从两端向中间每两个首尾区域
合并形成一个区域，最后剩下的中间区域为一个区域；
水平等分和垂直等分共形成N+1个区域。
3.如权利要求1所述的条烟在线识别方法，其特征在于，所述步骤2中，采用光电传感器
或接近传感器检测条烟是否到来，并输出该条烟的检测信号。
4.如权利要求1所述的条烟在线识别方法，其特征在于，所述步骤2中，根据条烟的检测
信号，控制相机拍照获取条烟的彩色图像，同时控制条形光频闪。
5.如权利要求1所述的条烟在线识别方法，其特征在于，所述步骤3中，图像处理的具体
操作为：
步骤3.1：对彩色图像进行二值化处理，分割条烟区域与背景区域；
步骤3.2：对所述步骤3.1的二值化图像进行形态学腐蚀膨胀处理，得到腐蚀膨胀后的
二值化图像；
步骤3.3：采用BLOB算法筛选出条烟区域，并获取条烟区域的面积、边缘轮廓周长，以及
条烟区域的倾斜角；
步骤3.4：以条烟区域的中心为旋转中心，通过仿射变换对所述步骤3.1的彩色图像进
行旋转，旋转角度为条烟区域的倾斜角，矫正条烟区域的位置；
步骤3.5：对所述步骤3.4中的条烟区域进行区域划分，对划分后的每个区域进行R/G/B
三个通道灰度值的均值和方差计算，即每个区域的R/G/B三个通道颜色特征。
6.如权利要求1所述的条烟在线识别方法，其特征在于，所述步骤4中，采用最小误差法
进行条烟的对比识别，具体的对比识别过程为：
步骤4.1：将所述步骤3中的特征数据与所述步骤1中某个品牌的视觉特征分别进行作
差再平方处理，得到所有特征的作差平方结果；
步骤4.2：将所述步骤4.1的结果分别与等级划分值域比较，得到不同特征的作差平方
结果对应不同的加权系数；
步骤4.3：将每个特征的作差平方结果乘以对应的加权系数，再对所有结果进行累加求
和，得到被识别条烟与该品牌的对比识别累加值；
步骤4.4：循环执行步骤4.1～4.3，得到被识别条烟与所有品牌的对比识别累加值，取

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CN110569753A权利要求书2/2页
最小的对比识别累加值作为该被识别条烟的最终识别结果。
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