[發(fā)明專利]一種基于機器視覺的棒材成品庫出庫標(biāo)簽識別方法、裝置及設(shè)備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010897845.0 | 申請日： | 2020-08-31 |
| 公開（公告）號： | CN112052696B | 公開（公告）日： | 2023-05-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 劉斌;袁鈺博;龐殊楊;李文鈴;劉常坤;賈鴻盛;毛尚偉 | 申請（專利權(quán)）人： | 中冶賽迪信息技術(shù)（重慶）有限公司 |
| 主分類號： | G06K7/10 | 分類號： | G06K7/10;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 代玲 |
| 地址： | 401329 重慶市九龍*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 機器 視覺 成品 出庫 標(biāo)簽 識別 方法 裝置 設(shè)備 | ||
1.一種基于機器視覺的棒材成品庫出庫標(biāo)簽識別方法，其特征在于，包括：
通過預(yù)先訓(xùn)練的成捆棒材檢測模型，對感興趣區(qū)域的圖像進行目標(biāo)檢測，識別出其中的多個成捆棒材，并輸出每一個成捆棒材的位置信息；
基于多個所述成捆棒材的位置信息，通過預(yù)先訓(xùn)練的標(biāo)簽檢測模型對所述多個成捆棒材上的標(biāo)簽進行識別，并輸出每一個所述標(biāo)簽的位置信息；
基于所述標(biāo)簽的位置信息，對所述標(biāo)簽進行識別，得到簽標(biāo)信息；
多個所述成捆棒材的位置信息為：
其中，每一行對應(yīng)一個成捆棒材識別框，Band1xmin,Band1ymin分別為第一個成捆棒材識別框左上角點的x、y坐標(biāo)；Band1xmax,Band1ymax分別為第一個成捆棒材識別框右下角點的x、y坐標(biāo)，Band2則代表第二個成捆棒材識別框，Band3則代表第三個成捆棒材識別框，Bandn則代表第n個成捆棒材識別框；
所述方法還包括：
對所述多個成捆棒材進行排序，并計算每一個成捆棒材的優(yōu)先級；根據(jù)所述優(yōu)先級與所述多個成捆棒材的位置信息對所述多個成捆棒材上的標(biāo)簽進行識別；
成捆棒材的優(yōu)先級的計算方法為：若成捆棒材識別框左上角點的y坐標(biāo)越大，則具較高的優(yōu)先級；若當(dāng)成捆棒材識別框左上角點的y坐標(biāo)相等時，標(biāo)簽識別框左上角點的x坐標(biāo)越小，則具有較低的優(yōu)先級；
在每一個成捆棒材中，所述標(biāo)簽的位置信息為：
其中，每一行分別對應(yīng)一個所述標(biāo)簽識別框，Selc1xmin,Selc1ymin分別為第一個所述標(biāo)簽識別框左上角點的x、y坐標(biāo)；Selc1xmax,Selc1ymax分別為第一個所述標(biāo)簽識別框右下角點的x、y坐標(biāo)，Selc2則代表第二個所述標(biāo)簽識別框，Selc3則代表第三個所述標(biāo)簽識別框，Selcn則代表第n個所述標(biāo)簽識別框；
還包括：
對每個成捆棒材中的多個標(biāo)簽進行排序，并計算每一個標(biāo)簽的優(yōu)先級；根據(jù)所述優(yōu)先級標(biāo)簽與所述標(biāo)簽的位置信息對所述多個成捆棒材上的標(biāo)簽進行識別；
所述標(biāo)簽的優(yōu)先級的計算方法為：若標(biāo)簽識別框左上角點的y坐標(biāo)越大，則具較高的優(yōu)先級；若當(dāng)所述標(biāo)簽識別框左上角點的y坐標(biāo)相等時，標(biāo)簽識別框左上角點的x坐標(biāo)越小，則具有較低的優(yōu)先級。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的棒材成品庫出庫標(biāo)簽識別方法，其特征在于，采用SSD-MobileNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、R-CNN、Faster-RCNN或YOLO對訓(xùn)練所述成捆棒材檢測模型或/和所述標(biāo)簽檢測模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的棒材成品庫出庫標(biāo)簽識別方法，其特征在于，訓(xùn)練所述成捆棒材檢測模型的方法包括：
采集成捆棒材的初始圖像；
對所述初始圖像中的成捆棒材進行標(biāo)注與框選，以得到初始成捆棒材識別框的位置信息；
根據(jù)所述初始成捆棒材識別框的位置信息構(gòu)建用于訓(xùn)練成捆棒材檢測模型的數(shù)據(jù)集；
基于所述訓(xùn)練成捆棒材檢測模型的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到成捆棒材檢測模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的棒材成品庫出庫標(biāo)簽識別方法，其特征在于，訓(xùn)練所述標(biāo)簽檢測模型的方法包括：
采集標(biāo)簽的初始圖像；
對所述標(biāo)簽的初始圖像中的標(biāo)簽進行標(biāo)注與框選，以得到初始標(biāo)簽識別框的位置信息；
根據(jù)所述初始標(biāo)簽識別框的位置信息構(gòu)建用于訓(xùn)練標(biāo)簽檢測模型的數(shù)據(jù)集；
基于所述訓(xùn)練標(biāo)簽檢測模型的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到標(biāo)簽檢測模型。
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