[发明专利]一种瓶装溶液中异物颗粒的视觉检测方法

权利要求书

1.一种瓶装溶液中异物颗粒的视觉检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：连续采集瓶装溶液运动的T帧序列图像，其中，T为正整数；

S2：对采集到的序列图像进行亚像素精度配准得到配准后的T帧序列图像；

S3：提取步骤S2中得到的每帧序列图像中的ROI有效检测区域子图像并分别进行图像增强处理得到每帧序列图像的增强图像；

S4：基于每帧序列图像对应的增强图像分别计算出每相邻两帧增强图像之间的差分图像，再对每个差分图像进行灰度阈值分割得到新图像；

S5：提取每个新图像中的轮廓区域，并基于轮廓区域的尺寸特征鉴别轮廓区域是否为异物目标；

S6：识别异物目标是否是气泡干扰；

其中，S6的执行过程如下：

首先，获取每两个相邻新图像中异物目标的匹配关系，并基于所述匹配关系提取属于同一组匹配路径上的异物目标在各个新图像中的像素坐标；最后，分别串接同一匹配路径上的异物目标在各个新图像中的像素坐标得到轨迹曲线，并基于轨迹曲线是否平滑和形心纵坐标的变化趋势判定对应匹配路径上异物目标是否为气泡干扰；

其中，轨迹曲线平滑且形心纵坐标依次变大时，对应匹配路径上异物目标不是气泡干扰，否则，则是气泡干扰。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S6中获取任意两个相邻新图像中异物目标的匹配关系时，均执行如下步骤：

A：计算两个相邻新图像中每个异物目标的恒定特征值；

所述恒定特征包括周期面积比、宽高比和紧凑度；

B：计算所述两个相邻新图像中一个新图像中每个异物目标与另一个新图像中每个异物目标的恒定特征值之间的距离，并基于计算出的距离分别识别新图像中每个异物目标在另一个新图像中的匹配点；

其中，异物目标在另一个新图像中的匹配点为：与另一个相邻新图像中所有异物目标分别计算得到的距离中距离最小的异物目标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述周长面积比、宽高比和紧凑度的计算公式如下：

λ₁＝L/S

λ₂＝W/H

λ₃＝S/R

式中，λ₁为周长面积比，L为边界像素数，S为异物目标的面积，且等于对应轮廓区域内像素点个数；λ₂为宽高比，W为最小外接矩形宽度，H为最小外界矩形高度；λ₃为紧凑度，R为最小外接矩形内像素点个数，其中R＝W×H。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：两个相邻新图像中两个异物目标的恒定特征值之间的距离的计算公式如下：

式中，D为第k-1、第k个新图像中两个异物目标的恒定特征值之间的距离，λ_1(k-1)、λ_2(k-1)、λ_3(k-1)分别为第k-1个新图像中一个异物目标的周长面积比、宽高比、紧凑度；λ_1(k)、λ_2(k)、λ_3(k)分别为第k个新图像中一个异物目标的周长面积比、宽高比、紧凑度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S5的执行过程如下：

S51：采用用OpenCV提供的findContours()函数查找每个新图像中的轮廓区域；

S52：计算每个轮廓区域的面积和宽高比；

S53：基于预设的异物识别面积阈值以及异物识别宽高比阈值分别识别每个轮廓区域是否是异物目标；

其中，若轮廓区域的面积在预设的异物识别面积阈值内，且宽高比在预设的异物识别宽高比阈值，所述轮廓区域为异物目标并保留所述轮廓区域；否则，所述轮廓区域不是异物目标并丢弃所述轮廓区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2包括如下步骤：

S21：第一帧序列图像保持不变，再分别计算除第一帧外的每帧序列图像相较于相邻前一帧序列图像在水平和垂直方向上的亚像素偏移量；

S22：基于计算出的亚像素偏移量在水平、垂直方向上进行平移得到对应配准后的序列图像。