[發(fā)明專利]一種印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110014282.0
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112348126B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳越;左佳偉;王林芳;鄭志凱;梅濤
• 申請（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/42;G06T7/30
• 代理公司: 中原信達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11219
• 代理人: 李召春;王志遠(yuǎn)

本發(fā)明公開了一種印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取印刷物品對應(yīng)的物品圖像和模板圖像；對物品圖像和模板圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)處理得到配準(zhǔn)圖像；將配準(zhǔn)圖像劃分為多個(gè)待識別區(qū)域圖像，將多個(gè)待識別區(qū)域圖像分別輸入至目標(biāo)對象識別模型中進(jìn)行第一分類處理，根據(jù)第一分類處理結(jié)果識別目標(biāo)對象；其中，目標(biāo)對象識別模型用于確定待識別區(qū)域圖像中存在目標(biāo)對象的概率。該實(shí)施方式提高了印刷物品中目標(biāo)對象識別的自動(dòng)化程度，提高了識別效率和識別準(zhǔn)確率，節(jié)約了人力資源。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，大批量的工業(yè)物品被高效的制造，此時(shí)，對于工業(yè)制品的產(chǎn)品檢測（工業(yè)制品上的目標(biāo)對象檢測）也需要亟需提高效率。如工業(yè)印刷品上是否存在污損（包括印刷墨量是否均勻、印刷顏色是否和原稿一致、印刷圖案位置是否正確、印刷品上是否存在污漬等）。

現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下問題：

現(xiàn)有的印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法，一是通過人工識別，二是利用機(jī)器視覺輔助識別，存在印刷物品中目標(biāo)對象識別的自動(dòng)化程度低、識別效率低、識別準(zhǔn)確率低、耗費(fèi)大量人力資源的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法和裝置，能夠提高印刷物品中目標(biāo)對象識別的自動(dòng)化程度，提高識別效率和識別準(zhǔn)確率，節(jié)約人力資源。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供了一種印刷物品中目標(biāo)對象的識別方法，包括：

獲取印刷物品對應(yīng)的物品圖像和模板圖像；

對物品圖像和模板圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)處理得到配準(zhǔn)圖像；

將配準(zhǔn)圖像劃分為多個(gè)待識別區(qū)域圖像，將多個(gè)待識別區(qū)域圖像分別輸入至目標(biāo)對象識別模型中進(jìn)行第一分類處理，根據(jù)第一分類處理結(jié)果識別目標(biāo)對象；其中，目標(biāo)對象識別模型用于確定待識別區(qū)域圖像中存在目標(biāo)對象的概率；

對目標(biāo)對象對應(yīng)的待識別區(qū)域圖像中全部像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行放大處理和/或縮小處理，以使得待識別區(qū)域圖像中包括的配準(zhǔn)圖像的面積產(chǎn)生放大或縮小；將經(jīng)過放大處理和/或縮小處理后的待識別區(qū)域圖像輸入至目標(biāo)對象識別模型中進(jìn)行第二分類處理；根據(jù)第二分類處理結(jié)果對目標(biāo)對象進(jìn)行更新。

進(jìn)一步地，對物品圖像和模板圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)處理得到配準(zhǔn)圖像的步驟包括：

分別提取物品圖像和模板圖像的特征信息；

將物品圖像的特征信息和模板圖像的特征信息進(jìn)行特征匹配；

根據(jù)特征匹配結(jié)果對物品圖像進(jìn)行幾何變換處理，得到配準(zhǔn)圖像；其中，幾何變換處理包括下列處理方式中至少一種：旋轉(zhuǎn)處理、剪切處理、縮小處理、放大處理。

進(jìn)一步地，目標(biāo)對象識別模型的構(gòu)建步驟如下：

獲取印刷物品對應(yīng)的樣本圖像，將樣本圖像劃分為多個(gè)樣本區(qū)域圖像；

根據(jù)正樣本所占比值從多個(gè)樣本區(qū)域圖像中確定正樣本區(qū)域圖像，對剩余樣本區(qū)域圖像中的像素值進(jìn)行處理，以得到負(fù)樣本區(qū)域圖像；

以正樣本區(qū)域圖像和負(fù)樣本區(qū)域圖像為訓(xùn)練集，利用分類損失函數(shù)構(gòu)建并訓(xùn)練目標(biāo)對象識別模型。

進(jìn)一步地，對剩余樣本區(qū)域圖像中的像素值進(jìn)行處理，以得到負(fù)樣本區(qū)域圖像的步驟包括：

對于剩余樣本區(qū)域圖像中的任一樣本區(qū)域圖像，循環(huán)執(zhí)行下列步驟：

從樣本區(qū)域圖像中確定種子像素點(diǎn)，并生成種子像素點(diǎn)的像素值；