[发明专利]一种基于图像识别的物料匹配方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的物料匹配方法，包括以下步骤：A)对物料图像进行二值化处理，识别物料图像的外形边框，确定物料的实际大小；B)对零件图像进行二值化处理，并将零件图像和物料图像的缩放比例调整一致；C)建立模版图像，将模版图像和物料图像进行相乘求和得到对比值D_MAX，将模版图像和零件图像进行相乘求和得到对比值C_MAX；D)当D_MAX大于等于C_MAX，则相应物料和相应的零件匹配，否则不匹配。本发明的物料匹配方法将物料图像和零件图像先进行处理实现同比例缩放，然后将二者和同一模版图像进行相乘求和，根据求和结果判断物料图像和零件图像是否匹配，实现了物料图像和零件图像的自动匹配。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的物料匹配方法。

背景技术

图像识别技术已经形成了很多完善的理论模型，并且很多场合中都得到了实际应用。在工业生产加工，图像识别技术也有应用于质量监控，过程监督等生产场景。

在现有生产环节中，加工物料后产生了大量的废旧物料，造成了成本上的浪费，需要对废旧物料进行回收再利用。

现有生产环节中物料和零件的形状匹配主要还是依靠人工肉眼完成，尤其是生产加工过程中产生的废旧物料在重新回收利用的过程中，需要人工进行归类再分配过程。

人工进行归类再分配效率较低，急需一种可实现废旧物料和零件形状的自动匹配方法。

发明内容

本发明提供了一种基于图像识别的物料匹配方法，可实现物料和零件形状的自动匹配。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于图像识别的物料匹配方法，包括以下步骤：

A)对物料图像进行二值化处理，识别物料图像的外形边框，确定物料的实际大小；

B)对零件图像进行二值化处理，并将零件图像和物料图像的缩放比例调整一致；

C)建立模版图像，将模版图像和物料图像进行相乘求和得到对比值D_MAX，将模版图像和零件图像进行相乘求和得到对比值C_MAX；

D)当D_MAX大于等于C_MAX，则相应物料和相应的零件匹配，否则不匹配。

图像预处理的效果直接影响到图像特征的提取及后期的处理的效果，并最终影响到图像的识别和匹配过程。

步骤A)中，还包括对物料图像的滤波和去噪过程；对物料图像进行二值化处理之前，先对物料图像进行滤波和去噪处理。

优选的，步骤A)和步骤B)中，对物料图像和对零件图像进行二值化的方法为最大类间方差法。

物料图像中包括物料图和标准参考图，标准参考图的实际面积已知；步骤A)通过以下公式确定物料的实际大小：

S₂＝kN₂

其中，S₁为标准参考图的实际面，S₂为物料的实际面积，N₁为标准参考图对应像素个数，N₂为物料图像对应像素个数，k为每一个像素所代表的实际面积。

当物料存在孔洞时，需要注意的是物料的面积包括了物料内的空洞面积。

优选的，步骤A)中还包括对物料图像中孔洞面积的去除方法，先将二值化之后的物料图像取反，然后依据标准参考图计算得到。