[发明专利]一种商品校验的方法及装置

说明书

本发明公开了一种商品校验的方法，包括：摄像头分别采集第一时刻和第二时刻的商品图像，所述商品图像中包括商品边框及商品标识；云服务器获取所述摄像头上传的商品图像，基于所述商品标识对所述商品进行识别；所述云服务器分别对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行边框提取；所述云服务器将所述第一时刻与第二时刻的商品边框进行轮廓比对，以确定所述商品边框的破损率，并对所述商品边框的破损率超过预设阈值的商品进行补救操作。

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体地，涉及一种商品校验的方法及装置。

背景技术

在电子商务领域，商品在运输过程中需要保持其完整性及完好率，尽量避免物流过程中遭受到损坏或者猛烈撞击。

目前，商品从电子网站上下单，到出货，到物流运输，每一个环节均需要保证商品的破损率低于0.2％，如果发现商品有损坏，特别是易碎商品，则不仅对店家的正常运营造成影响，也会对电子商务平台方造成不好的印象，因此，如何保证商品在运输过程中进行商品完好率的监管是至关重要的事情。

目前，对于商品的监管通常只是人为抽检，人工校验，缺乏一定的技术手段来进行商品常态化的监管，因此，无法保证商品高效率地得到实时监管，导致商品质量监控出现漏洞。

发明内容

本发明提供了一种商品校验的方法及装置，解决了现有技术中无法保证商品质量无法得到实时监管的问题，提高了商品监管效率和质量要求。

为了实现上述目的，本发明提供了一种商品校验的方法，包括：

摄像头分别采集第一时刻和第二时刻的商品图像，所述商品图像中包括商品边框及商品标识；

云服务器获取所述摄像头上传的商品图像，基于所述商品标识对所述商品进行识别；

所述云服务器分别对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行边框提取；

所述云服务器将所述第一时刻与第二时刻的商品边框进行轮廓比对，以确定所述商品边框的破损率，并对所述商品边框的破损率超过预设阈值的商品进行补救操作。

可选地，所述云服务器分别对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行边框提取，包括：

分别对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行二值化处理、几何形态分析、聚类分析处理，识别出所述边框的拟合数据，确定所述边框分别在第一时刻商品图像和第二时刻商品图像上的位置。

可选地，所述二值化处理、几何形态分析、聚类分析处理，识别出所述边框的拟合数据，确定所述边框分别在第一时刻商品图像和第二时刻商品图像上的位置，包括：

使用部分自适应阈值算法对所述第一时刻的商品图像和第二时刻的商品图像进行二值化；

对所述二值化后的商品图像进行连通区域扫描；

对所述扫描后的连通区域进行轮廓筛选；

对所述筛选出的轮廓进行拆分，获取轮廓边界的拟合数据；

对所述拟合数据进行最小二乘拟合，确定所述第一时刻和第二时刻所述商品边框在所述商品图像中的位置。

可选地，使用部分自适应阈值算法对所述第一时刻的商品图像和第二时刻的商品图像进行二值化，包括：

对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行预处理，将所述图像转换为灰度值矩阵；

使用多个环形窗口对所述第一时刻和第二时刻的商品图像进行像素面积占比计算，计算所述多个环形窗口内各像素点的灰度值；

利用距离加权方法，将所述多个环形窗口叠加，计算所述多个环形窗口叠加后的中心像素点阈值，基于所述中心像素点阈值提取特征信息；