[发明专利]一种基于模糊算法的目标监视检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于光电模具保护技术领域，涉及一种目标监视检测方法，尤其涉及一种基于模糊算法的目标监视检测方法；同时本发明还涉及一种基于模糊算法的目标监视检测系统。

背景技术

注塑模具作为注塑制品加工最重要的成型设备，其质量优劣直接关系到制品质量优劣。而且，由于模具在注塑加工企业生产成本中占据较大的比例，其使用寿命直接左右注塑制品成本。因此，提高注塑模具质量，并通过光电技术维护和保养好，延长其使用周期，是注塑制品加工企业降本增效的重要课题。

注塑制品加工企业由于产品品种多，模具更换较频繁，在一个生产周期中，对注塑模具的维护与实时监视非常重要，注塑机运行时，每个周期内昂贵的模具都可能因为残留或滑块错位而有损坏的危险，模具保护器可以防止这些情况发生。

在光电自动模具保护器中，对塑件和模腔目标有效可靠的识别，是触发保护装置进行保护性检查的基本要求。注塑机在连续工作当中，塑件和模腔总是交替出现，但是由于机器在长时间工作当中，并非严格按照一定的周期运行，而触发保护装置的方法不能采用定时触发，而要根据具体的情况，相应的目标出现之后，再触发保护检查装置进行错误性检查。

中国专利公开号为CN102152457A的专利揭示一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置，没有涉及到目标识别检测，其他如中国专利公开号为CN2712620U、CN201960720U的方案都是采用非光电图像检测方法进行模具保护，可靠性差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于模糊算法的目标监视检测方法，可降低计算量，计算速度快，保证了实时检测的要求；同时，采用模糊数学进行统计参数的判决，提高了目标识别检测的可靠性，有效解决了速度和有效性之间的矛盾。

此外，本发明还提供一种基于模糊算法的目标监视检测系统，可降低计算量，计算速度快，保证了实时检测的要求；同时，采用模糊数学进行统计参数的判决，提高了目标识别检测的可靠性，有效解决了速度和有效性之间的矛盾。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于模糊算法的目标监视检测方法，所述方法用于检测模具保护器塑件和模腔是否出现，包括如下步骤：

步骤1，抓取背景、塑件和模腔的数字图像，按线性顺序存储；

步骤2，获取当前帧的数字图像，按线性顺序存储；

步骤3，将当前画面分为若干小区域ROI，与背景、塑件和模腔的数字图像分别在每一个ROI区域内进行差分，提取各种图像间在ROI内的差异；

步骤4，按ROI统计差异参数；统计之前，直接统计灰度值差异，或者在统计前进行特征提取，建立特征矢量后，统计差异的特征矢量；

步骤5，将各种统计参数进行相似度和相异度比较，在正反两个方向判断各种背景、塑件、模腔三种目标出现的可能性；在参数统计的时候，将背景也当做要识别的一种目标，符合背景的识别结果则判断当前图像为背景；

步骤6，目标判断步骤；包括：a)如果背景特征的正向统计参数小于背景正向阈值Tho1，同时，塑件和模腔的反向统计参数大于其各自的反向阈值The2和The3，则判断当前画面为背景；b)反之，如果背景特征的反向统计参数大于背景反向阈值The1，则判断当前画面可能为塑件或模腔，转到步骤c)；c)如果塑件正向统计参数小于其正向阈值Tho2，同时模腔的反向统计参数大于其反向阈值Tho3，则判断当前画面为塑件，否则，则转到步骤d)；d)如果模腔的正向统计参数小于其正向阈值Tho3，同时塑件的反向统计参数大于其反向阈值Tho2，则判断当前画面为模腔；

步骤7，根据前一步对每个ROI的判断结果，所有ROI内的统计结果作为判断依据，当所有ROI的判断都有效时，则输出结果；

步骤8，阈值更新；当所有ROI的判断结果一致，表示该次判断结果可靠性高，可作为阈值的更新依据，分别更新其对应的正向或反向阈值；当更新到设定的次数后，取正向和反向阈值的中值作为正向和反向统一的阈值。

一种基于模糊算法的目标监视检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：获取目标图像及背景图像；

步骤S2：提取目标图像与背景图像的差分特征参数；将当前画面分为若干小区域ROI，使用差分算法计算背景与塑件目标、背景与模腔目标在小区域ROI内的图像灰度差分；

步骤S3：检测目标相似度；根据步骤S2提取到的差分特征参数，统计各小区域ROI内的目标出现参数数值，统计时，分别累积各自小区域ROI内的目标和非目标特征参数；