[發明專利]基于機器視覺的不規則形狀物體的計數方法與裝置

在審

• 申請號: 201410726611.4
• 申請日: 2014-12-04
• 公開（公告）號: CN104361364A
• 公開（公告）日: 2015-02-18
• 發明（設計）人: 吳俊敏;王彥;鄭煥鑫;李忠鍵;趙小雨
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學蘇州研究院;蘇州展科光電科技有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

技術領域

本發明涉及一種視覺識別設備，具體說是一種基于機器視覺的不規則形狀物體的計數方法與裝置。

背景技術

隨著計算機視覺的發展，目標計數已經成為重要應用領域之一。目標計數是一種基于目標幾何特征的圖像分割統計，其準確性和實時性是整個系統的一項重要能力。在復雜場景中，需要對多個目標進行實時高效的處理，尤其是對不規則形狀物體的計數很難做到準確、實時。

目前針對目標檢測的算法有SIFT/SURF算法、Haar特征提取等算法，這些算法基本都是通過先獲取局部特征然后再進行匹配，但無法進行多個目標物體的檢測與計數。經典霍夫變換可應用在識別直線、圓、橢圓等可以用解析方程清晰表達的形狀物體。它通過一種投票算法可檢測具有特定形狀的多個物體。廣義霍夫變換是霍夫變換的推廣，可以用來識別給定的任意形狀的曲線，但該算法運算量大。

發明內容

本發明目的是：提供一種基于機器視覺的不規則形狀物體的計數方法與裝置，基于改進的廣義霍夫變換原理，根據自適應閾值，實現準確目標計數，并通過將主要算法步驟運行在GPU上，讓GPU與CPU協同處理，達到實時性的要求。

本發明的技術方案是：一種基于機器視覺的不規則形狀物體的計數方法，包括以下步驟：

（1）建立模板：利用不規則形狀物體的模板圖像的邊緣點信息建立模板信息表；

（2）待檢測圖像預處理：記錄待檢測圖像的邊緣點坐標和梯度值信息，后期通過查找模板信息表來重定位目標物體的參考點位置；

（3）統計：利用模板信息表中的數據推算并統計參考點信息，根據匹配數，找出最佳的目標物體。

進一步的，所述步驟（1）包括：先對模板圖像進行Canny邊緣檢測，對模板圖像的每個邊緣點信息進行處理，取不規則形狀物體區域內的參考點，是模板圖像的任一邊緣點，點至邊緣點的差矢量；與軸夾角為；邊緣點處的梯度值為；根據梯度值取值的不同劃分區間，將值在相同區間里的所有邊緣點的()放入同一表項中，組成模板信息表。

進一步的，所述步驟（2）包括：對待檢測圖像進行Canny邊緣檢測，記錄待檢測圖像中邊緣點的坐標及梯度值信息，查找模板信息表中相應的梯度值中的()信息根據公式，推算參考點。

進一步的，所述步驟（3）還包括改變模板信息表中的值和值，根據變換后的數據還原邊緣點的相對參考點，統計參考點的匹配次數。

進一步的，針對多個目標物體，在廣義霍夫變換原理的基礎上，設定目標物體的閾值參數，當參考點的匹配次數大于預先設定的閾值時，則判定為目標物體的參考點，根據坐標位置相近關系取其中匹配次數最多的參考點，再還原有效的目標物體，并對目標物體進行計數。

進一步的，所述模板信息表存儲于GPU的Constant?memory，待檢測圖像的邊緣點信息存儲于Texture?memory。

進一步的，使用GPU不同的block處理不同的角度變換，而同一block中的線程處理同一角度變換時的不用尺度變換。

本發明還公開了一種基于機器視覺的不規則形狀物體的計數裝置，其特征在于，包括傳送控制臺，所述傳送控制臺一端設置有拍照觸發器，所述拍照觸發器上方設置工業照相機，所述工業照相機與計算機處理器連接，所述電源控制器提供電源，所述計算機處理器包括CPU和GPU。

本發明的優點是：

1.?利用廣義霍夫變換能夠快速準確的學習不規則形狀物體的輪廓信息，在圖像計數階段，利用GPU可以加速算法中對輪廓點信息處理及計算參考定位點的時間，根據閾值的設定，準確的還原出目標物體。

該計數方法能夠準確的計算不規則形狀物體的個數，而且高效、無損耗。

附圖說明

下面結合附圖及實施例對本發明作進一步描述：

圖1?為模板信息表示例圖；