[发明专利]一种基于图像的镜片检测与正反面判断方法

权利要求书

1.一种基于图像的镜片检测与正反面判断方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、摄像头采集的托盘上镜片分布的图片作为输入图像，将输入图像进行灰度化处理，进行背景建模，计算背景模型的像素均值t，并以此为图像分割阈值；

S2、将输入图像灰度化处理后，进行高斯滤波，采用霍夫变换定位图像中圆形物体，确定图像中镜片的圆心和半径；

S3、根据镜片图像中的角点数量判断镜片的正反面。

2.根据权利要求1所述的基于图像的镜片检测与正反面判断方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：

S1.1、随机选择一块N*N像素大小的区域，该区域的选择一般位于左右两列无镜片存在的区域；

S1.2、计算该N*N像素区域的方差，如方差大于经验值v，则认为该区域存在镜片，不能选择作为背景模型；

S1.3、重复步骤S1.2，找到M个符合背景模型的区域，将区域采用3*3高斯核进行滤波后计算其像素均值t。

3.根据权利要求1所述的基于图像的镜片检测与正反面判断方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：

S2.1、将输入图片进行灰度化处理、高斯滤波，采用canny算子得到边缘图；

S2.2、将边缘图的边缘像素作为输入坐标进行霍夫变换，检测出图中圆；

S2.3、对于有重叠区域的圆，取像素数量最多的圆作为有效圆，确定图像中镜片的圆心和半径。

4.根据权利要求1所述的基于图像的镜片检测与正反面判断方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：

S3.1、根据步骤S2得到的镜片数，以镜片所在圆的圆心为中心，以圆的直径乘以0.9为边长获取镜片区域图像ROL；

S3.2、对ROL区域进行二值化处理，得到binary二值图：

其中，图像分割阈值thresh为步骤S1中得到的像素均值t；

S3.3、对二值图分别进行腐蚀操作和膨胀操作，消除孤立点；

S3.4、对于图像中一个像素点(x,y)，定义其灰度值为I(x，y)，计算矩阵M：

其中，I_x和I_y分别表示该像素点在x和y方向的梯度，W(x，y)为高斯窗口函数，计算R：

R＝detM-k(traceM)²；

其中：detM＝λ₁λ₂，traceM＝λ₁+λ₂；

λ₁，λ₂为矩阵M的两个特征值，k取值0.04，如果R是一个正数，则表示该点是一个角点；

S3.5、计算二值图中角点数量，如果角点数量大于角点数量阈值c则认为该镜片是正面，否则为反面。