[发明专利]利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法及系统

权利要求书

1.一种利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：采集汽车玻璃的图像信息后，首先利用轮廓检测剔除外形非本批次的汽车玻璃，然后再利用色彩检测剔除材质、厚度与本批次不一致的汽车玻璃；所述轮廓检测采用结合几何矩和面积特征的轮廓匹配算法；所述色彩检测采用结合欧氏距离和色彩特征的汽车玻璃材质和厚度检测算法。

2.根据权利要求1所述的利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：所述汽车玻璃的图像信息在白色背景和双光源的条件下采集。

3.根据权利要求1或2所述的利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：所述结合几何矩和面积特征的轮廓匹配算法具体包括以下步骤：

步骤S11：待测图像预处理；

步骤S12:计算图像的几何矩；

步骤S13:形状相似性计算；

步骤S14:面积相似性计算；

步骤S15:综合相似性计算。

4.根据权利要求3所述的利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：

步骤S12具体包括：

由图像的二阶中心距构造的几何矩hu₁和hu₂的计算如式(1)和(2)所示:

hu₁＝η₂₀+η₀₂ (1)

式中，η₂₀、η₀₂和η₁₁是图像的二阶归一化中心距，其计算如式(3)所示：

式中，p+q＝2；μ₀₀和μ_pq是图像的中心距，其计算如式(4)所示：

式中，f(x,y)是待测图像函数或模板图像函数；和是图像的质心坐标，其计算如式(5)所示：

式中，m₁₀和m₀₁是图像的1阶矩，表示图像的质心；m₀₀是图像的0阶矩，表示图像的质量，即图像区域内像素值之和；这3个参数的计算如式(6)所示：

步骤S13具体包括：

设A、B分别为汽车玻璃的模板图像和待测图像，将A、B两张图像的几何矩和利用符号函数和对数函数进行放大得到和如式(7)所示：

式中，i＝1,2；然后利用公式(8)计算图像A和B的形状相似性I_(A,B)，其中I_(A,B)值越小，相似度越高：

步骤S14具体包括：

设S_A和S_B分别为模板图像和待测图像上汽车玻璃的区域面积，通过0阶矩m₀₀获得；两张图像的面积相似性S_(A,B)通过式(9)计算，S_(A,B)的值越小，则说明两张图像的面积越相近：

步骤S15具体包括：

利用形状相似性I_(A,B)和面积相似性S_(A,B)的加权值作为综合相似程度的判断依据，如式(10)所示，若综合值小于阈值，则表示误差在允许范围，轮廓匹配成功：

I_(A,B)+2S_(A,B)＜δ₁ (10)

式中，δ₁是用于判断轮廓相似性的阈值。

5.根据权利要求1或4所述的利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：所述结合欧氏距离和色彩特征的汽车玻璃材质和厚度检测算法具体

包括以下步骤：

步骤S21：待测图像的预处理；

步骤S22：色彩信息的采集；

步骤S23：色彩特征值计算；

步骤S24：色彩相似性计算。

6.根据权利要求5所述的利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法，其特征在于：所述结合欧氏距离和色彩特征的汽车玻璃材质和厚度检测算法采用RGB色彩空间。