[发明专利]一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法

说明书

本发明涉及图像目标检测与识别技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法。本发明一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法，包括相机1、镜头2、光源3、输送带4、处理器6、显示器7、图像采集卡9、图像处理模块10。采用上述技术后，可有效的减少识别计算量，提高识别效率，且通过预处理消除了图像中无关的信息，增强有关信息的可检测性并简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，可解决人工辨识成本高、效率低等不足。

技术领域

本发明涉及图像目标检测与识别技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法。

背景技术

机器视觉就是利用机器代替人眼和大脑来做各种测量和判断，颜色识别是机器视觉中一个主要的应用，它是基于物体表面颜色特性差异，通过一定的算法来识别出不同的颜色。目前,零件颜色的实时检测应用于生产线中还处于起步阶段，由于实际生产环境较为复杂，现有的颜色视觉检测的算法普遍比较复杂，计算量大，且检测存在不同程度的误差。机器视觉识别的关键在于图像信息的采集和处理，因此，要尽可能提高识别效率及准确率，应用于不同的生产环境。

发明内容

本发明主要提供一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法。该方法可有效的减少识别计算量，提高识别效率，且通过预处理消除了图像中无关的信息，增强有关信息的可检测性并简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，可解决人工辨识成本高、效率低等不足。

为了解决上述问题，本发明一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法，包括相机1、镜头2、光源3、输送带4、处理器6、显示器7、图像采集卡9、图像处理模块10，所述的相机1与所述镜头2固定连接，所述光源3置于所述镜头2正下方，所述输送带4置于所述光源3下方，所述图像采集卡9与图像处理模块10安装所述处理器6内部，所述相机1通过数据线与图像采集卡9相连接，用于把所述相机1所拍摄到的图片传输给所述处理器6，所述图像采集卡9与所述图像处理模块10相连接，把所述图像采集卡10所采集的图像传输给所述图像处理模块10进行处理，所述图像处理模块10处理完图像后再把所得结果发送给所述处理器6，所述处理器6通过显示器7显示出来，其特征在于，所述检测识别方法包括以下步骤：

S1.图像采集：当待测物进入试场后，触发所述图像处理模块10对所述图像采集卡9发出指令，对待测物进入进行图像采集，所述图像采集卡9触发相机1、镜头2拍摄图片，并将拍摄到的图像数据传回图像处理模块10等待处理；

S2.彩色转灰：图像处理模块10将采集的图像转化为灰度图像，采用膨胀运算，在由结构元素确定的邻域块中选取图像值与结构元素值的和的最大值；

S3.预先处理：图像处理模块10选取灰度图像中包含的特征信息，进行特征抽取和分割，得到特征区域，并对特征区域进行均匀处理和中值滤波；

S4.斑点分析：对所抽取的特征区域中相同像素的连通域进行分析，得到连通域块；

S5.颜色识别：提取颜色特征数值，与颜色样本进行样本匹配，得到图像颜色分类判断结果；

S6.数值显示，显示图像颜色分类判断结果。

所述的一种基于机器视觉的电线电缆颜色检测识别方法，其特征在于，所述步骤S3预先处理具体包括以下步骤:

S31.输入图像：输入彩色转灰处理后的图像；

S32.区域设置：选取特征信息，排除冗余信息，进行特征抽取和分割，得到特征区域；

S33.均匀处理：针对图像成像不均匀，对特征区域图像逐点进行不同程度的灰度级校正，使整幅图像灰度均匀；

S34.中值滤波：均匀处理后，将特征区域每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，使周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。