[發明專利]一種基于圖像關鍵點匹配的線纜印字質量實時檢測方法

在審

• 申請號: 202111058556.2
• 申請日: 2021-09-10
• 公開（公告）號: CN113780167A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 方勇;郎許鋒;龔志偉
• 申請（專利權）人: 南京星基數字科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 南京蘇博知識產權代理事務所(普通合伙) 32411
• 代理人: 伍兵

本發明涉及線纜印字檢測技術領域，具體涉及一種基于圖像關鍵點匹配的線纜印字質量實時檢測方法，通過算法自動從這部分視頻中提取信息量最大的若干區域作為標準區域；使用標準區域和后續視頻幀進行匹配，保留匹配到的關鍵點數量多于2的區域；計算標準區域和匹配區域之間的差異性D，如果D大于特定閾值則認為是打印異常，否則為正常，通過關鍵幀提取、圖片灰度化、關鍵區域匹配；實現了多種類型的異常檢測，采用的措施包括多種類特征計算、多種類差異性度量；采用打印異常檢測方法采用關鍵區域自動提取和匹配，避免了人工輸入待匹配區域以及與擠塑裝置的信息互動，實現了系統之間低耦合、自動化檢測。

技術領域

本發明涉及線纜印字檢測技術領域，尤其涉及一種基于圖像關鍵點匹配的線纜印字質量實時檢測方法。

背景技術

目前當前線纜表面字符打印速度可達1600米/秒，打印質量是線纜整體質量的重要指標之一。本發明專利利用高速攝像機結合計算機視覺算法，設計一種線纜印字質量實時檢測技術，代替人工檢測，提高打印質量并提高檢測效率。

當前國內尚不存在成熟的全自動檢測設備，國外則有一些成熟產品，但價格昂貴、成本較高。目前通過比對所拍攝線纜圖像中的文字與數據庫個文字的長度來調整擠塑裝置的速度。并且使用Zynq處理平臺對圖像數據進行處理，再利用神經網絡識別字符，根據識別結果判斷字符是否打印正確。

由于目前需要預先輸入所要比對的文字形狀操作繁雜，且僅能通過字符長度一種方案來判斷打印效果，無法判斷字符筆畫殘缺、扭曲變形等異常結果，從而造成檢測類型單一。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于圖像關鍵點匹配的線纜印字質量實時檢測方法，旨在解決現有技術中的線纜印字質量檢測需要預先輸入所要比對的文字形狀操作繁雜，且僅能通過字符長度一種方案來判斷打印效果，無法判斷字符筆畫殘缺、扭曲變形等異常結果，從而造成檢測異常類型單一的技術問題。

為實現上述目的，本發明采用的一種基于圖像關鍵點匹配的線纜印字質量實時檢測方法，包括如下步驟，

進行初始打印，并獲取初始打印的視頻信息；

算法自動從初始打印的視頻信息中提取信息量最大的若干區域作為標準區域；

使用標準區域和后續視頻幀進行匹配，保留匹配到的關鍵點個數多于2的區域，認為該區域與標注區域的打印內容相同；

計算標準區域和匹配區域之間的差異D，D大于特定閾值則認為是打印異常，否則為正常。

其中，在“進行初始打印，并獲取初始打印的視頻信息”中，所述方法還包括，

采用高速攝像機對線纜印字進行拍攝，每秒鐘獲取300幀的圖像信息。

其中，在“采用高速攝像機對線纜印字進行拍攝，每秒鐘獲取300幀的圖像信息”中，所述方法還包括，

設定相似度判定算法和閾值，采用直方圖特征對比前后兩幀相似度，當相似度過高達到設定的閾值，則跳過當前幀，以避免因前后幀過于相似且重復計算造成計算資源浪費。

其中，在“算法自動從初始打印的視頻信息中提取信息量最大的若干區域作為標準區域”中，所述方法還包括，

使用加權平均值法，以0.299、0.587、0.114為權值對RGB值加權求和作為圖片灰度值；

計算圖片中非0區域的包圍框，并進行裁剪和分割；

計算圖像SIFT特征和關鍵點；

使用100*100分辨率的滑動窗口，連續遍歷視頻中的區域，同時計算每個區域的信息熵，得到信息熵最大的若干區域作為標準區域。

其中，在“計算圖片中非0區域的包圍框，并進行裁剪和分割”和“計算圖像SIFT特征和關鍵點”之間，所述方法還包括，