[發明專利]一種基于機器視覺的表具自動識別方法

在審

• 申請號: 201710851527.9
• 申請日: 2017-09-20
• 公開（公告）號: CN107967471A
• 公開（公告）日: 2018-04-27
• 發明（設計）人: 雷飛;付偉;方之愉;龍凱
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/34;G06K9/46;G06T7/13;G06T7/66
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于機器視覺的表具自動識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、將輸入的表具圖像f(x,y)進行灰度化處理，得到灰度化處理后的圖像h(x,y)；

步驟二、將原始圖像f(x,y)進行圖像增強，將處理后的圖像記為g(x,y)，則對比度增強可以表示為g(x,y)＝T[f(x,y)]，其中，T表示輸入圖像和輸出圖像對應點的灰度映射關系；

步驟三、對增強后的圖像進行中值濾波；

步驟四、將經過中值濾波后的圖像進行表盤輪廓及圓心的提取；

步驟五、對確定的圓進行特征點的提取與模板匹配，其中，采用SURF算法進行關鍵點和描述符的提取，采用FLANN算法進行模板匹配；

步驟六、由步驟四和步驟五可以確定表具圖片的方向，與標準正向表具圖片進行對比得到偏差角度，利用仿射變換的旋轉和平移功能來校正圖片的角度；

步驟七、將步驟六變換后的表具圖片，進行字符分割處理，然后進行字符識別。

2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的表具自動識別方法，其特征在于：步驟二具體為：

步驟2.1、增加像素灰度值的動態范圍，將步驟一一得到的灰度化處理后的圖像h(x,y)的直方圖變換為均勻分布的形式，

設p_s(s_k)為原始圖像第k個灰度級出現的概率密度函數，以n_k為自變量、以p_s(s_k)為函數得到的曲線就是圖像的直方圖，

p_s(s_k)＝n_k/n 0≤s_k≤1 k＝0,1,...,L-1(1)

其中，k為積分變量，L為灰度級數，n_k為在圖像中出現第k級灰度的次數，n為圖像中像素數，s_k為步驟一一灰度化處理后的圖像h(x,y)的累積直方圖。可以看到，增強函數需要滿足兩個條件：

(1)EH(s)在0≤s≤L-1范圍內是一個單值單增函數；

(2)對0≤s≤L-1有0≤EH(s)≤L-1；

其中，以上證明累積分布函數滿足上述兩個條件并能將s的分布轉換為t的均勻分布；

步驟2.2、得到變換后圖像的灰度。設t表示變換后圖像的灰度，變換函數T(s_k)與原圖像概率密度函數p_s(s_k)之間的關系為：

其中，式(2)的右邊為s的累積積分分布函數，從而得到變換后的圖像的灰度值。

步驟2.3、由步驟二二求得的每個像素的灰度值，進行各個像素灰度值的累積，得到直方圖灰度值的累積量，s的累積積分分布就是經過灰度化處理后的圖像h(x,y)的累積直方圖，在這種情況下有：

其中，t_k表示灰度化處理后的圖像h(x,y)的累積直方圖，由上式可見，根據灰度化圖像直方圖可以直接算出直方圖均衡化后各像素的灰度值。

步驟2.4、離散直方圖轉換為連續直方圖，離散圖像與連續圖像之間存在如式(4)所示的關系，由步驟二三得到的離散的灰度直方圖，所以可以得到連續的灰度直方圖，進而確定增強的圖像的像素點，得到增強后的圖像g(x,y)，

s_k＝T^-1(t_k)(4)