[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法、裝置及存儲介質(zhì)

有效

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• 申請日: 2021-10-14
• 公開（公告）號: CN113643290B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐建海;王美蘭
• 申請（專利權(quán)）人: 寧波昌亞新材料科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/66;G06T5/00;G06T5/30;G06V10/74;G06K9/62;G06T7/90
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11473
• 代理人: 閆冬

1.一種基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，包括：

獲取端面圖像，所述端面圖像包括待計(jì)數(shù)的多個(gè)吸管的端面；

根據(jù)場景圖像灰度增強(qiáng)算法和灰度形態(tài)學(xué)增強(qiáng)算法對所述端面圖像進(jìn)行聯(lián)合增強(qiáng)預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的圖像；

根據(jù)形態(tài)學(xué)孔洞填充算法提取所述預(yù)處理后的圖像中所述吸管的封閉邊緣輪廓；

根據(jù)所述封閉邊緣輪廓生成樣本集，所述樣本集包括各個(gè)所述封閉邊緣輪廓的幾何參數(shù)；

根據(jù)所述樣本集進(jìn)行形態(tài)學(xué)重構(gòu)，生成權(quán)值模板集合，所述權(quán)值模板集合包括多個(gè)吸管匹配模板，其中，所述根據(jù)所述樣本集進(jìn)行形態(tài)學(xué)重構(gòu)包括：根據(jù)所述預(yù)處理后的圖像進(jìn)行消除負(fù)值影響的處理，獲得樣本圖像；根據(jù)所述樣本圖像和所述樣本集進(jìn)行形態(tài)學(xué)重構(gòu)，確定所述樣本圖像中的各個(gè)前景圖形；對各個(gè)所述前景圖形進(jìn)行偏移聚中處理，獲得所述權(quán)值模板集合；

將所述權(quán)值模板集合中的各個(gè)所述吸管匹配模板分別與所述預(yù)處理后的圖像中的所述封閉邊緣輪廓進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果確定所述吸管的數(shù)量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述根據(jù)場景圖像灰度增強(qiáng)算法和灰度形態(tài)學(xué)增強(qiáng)算法對所述端面圖像進(jìn)行聯(lián)合增強(qiáng)預(yù)處理包括：

對所述端面圖像進(jìn)行灰度化處理，獲得灰度圖像；

采用場景圖像灰度增強(qiáng)算法對所述灰度圖像進(jìn)行去噪和邊緣信息加強(qiáng)，獲得第一增強(qiáng)圖像；

對所述第一增強(qiáng)圖像進(jìn)行中值濾波，獲得濾波圖像；

采用灰度形態(tài)學(xué)增強(qiáng)算法去除所述濾波圖像中的噪點(diǎn)，獲得第二增強(qiáng)圖像；

對所述第二增強(qiáng)圖像進(jìn)行均值濾波，獲得所述預(yù)處理后的圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述采用場景圖像灰度增強(qiáng)算法對所述灰度圖像進(jìn)行去噪和邊緣信息加強(qiáng)包括：

按照預(yù)設(shè)順序在所述預(yù)處理后的圖像中依次選擇像素點(diǎn)作為待處理像素點(diǎn)；

根據(jù)所述待處理像素點(diǎn)生成比較序列；

確定所述比較序列和預(yù)先確定的參考序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度；

將所述灰色關(guān)聯(lián)度和預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行對比，根據(jù)對比結(jié)果確定所述待處理像素點(diǎn)是否為邊緣點(diǎn)；

若是，則不做處理；若否，則調(diào)整所述待處理像素點(diǎn)的像素值，以抑制噪聲。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述采用灰度形態(tài)學(xué)增強(qiáng)算法去除所述濾波圖像中的噪點(diǎn)，獲得第二增強(qiáng)圖像包括：

對所述濾波圖像進(jìn)行灰度開運(yùn)算，獲得開運(yùn)算后的圖像，其中，所述灰度開運(yùn)算包括通過結(jié)構(gòu)元素對所述濾波圖像依次進(jìn)行腐蝕處理和膨脹處理；

根據(jù)所述開運(yùn)算后的圖像對所述濾波圖像進(jìn)行簡化，獲得所述第二增強(qiáng)圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述根據(jù)形態(tài)學(xué)孔洞填充算法提取所述預(yù)處理后的圖像中所述吸管的封閉邊緣輪廓包括：

采用Canny算子提取所述預(yù)處理后的圖像中的吸管輪廓邊緣，根據(jù)所述吸管輪廓邊緣進(jìn)行形態(tài)學(xué)孔洞填充，獲得填充圖像；

對所述填充圖像中的吸管邊緣進(jìn)行提取，獲得與各個(gè)所述吸管對應(yīng)的所述封閉邊緣輪廓。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基于圖像處理的吸管計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述封閉邊緣輪廓生成樣本集包括：

分別計(jì)算各個(gè)所述封閉邊緣輪廓的所述幾何參數(shù)，所述幾何參數(shù)包括質(zhì)心坐標(biāo)和半徑；

將各個(gè)所述封閉邊緣輪廓的所述質(zhì)心坐標(biāo)和所述半徑組成所述樣本集，并確定樣本范圍，所述樣本范圍包括所有的所述封閉邊緣輪廓。