[发明专利]一种基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法

权利要求书

1.一种基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

进行初始打印，并获取初始打印的视频信息；

算法自动从初始打印的视频信息中提取信息量最大的若干区域作为标准区域；

使用标准区域和后续视频帧进行匹配，保留匹配到的点数据多余2的区域，为与标注区域相同的打印内容；

计算标准区域和匹配区域之间的差异D，D大于特定阈值则认为是打印异常，否则为正常。

2.如权利要求1所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“进行初始打印，并获取初始打印的视频信息”中，所述方法还包括，

采用高速摄像机对线缆印字进行拍摄，每秒钟获取300帧的图像信息。

3.如权利要求2所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“采用高速摄像机对线缆印字进行拍摄，每秒钟获取300帧的图像信息”中，所述方法还包括，

设定相似度判定算法和阈值，采用直方图特征对比前后两帧相似度，当相似度过高达到设定的阈值，则跳过当前帧。

4.如权利要求1所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“算法自动从初始打印的视频信息中提取信息量最大的若干区域作为标准区域”中，所述方法还包括，

使用加权平均值法，以0.299、0.587、0.114为权值对RGB值加权求和作为图片灰度值；

计算图片中非0区域的包围框，并进行裁剪和分割；

计算图像SIFT特征和关键点；

使用100*100分辨率的滑动窗口，连续遍历视频中的区域，同时计算每个区域的信息熵，得到信息熵最大的若干区域作为标准区域。

5.如权利要求4所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“计算图片中非0区域的包围框，并进行裁剪和分割”和“计算图像SIFT特征和关键点”之间，所述方法还包括，

采用最大值滤波降噪的方法去除图像的噪音点。

6.如权利要求1所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“使用标准区域和后续视频帧进行匹配，保留匹配到的点数据多余2的区域，为与标注区域相同的打印内容”中，所述方法还包括，

使用标准区域匹配待检测视频帧中的关键点，如果匹配到的特征点数大于2则计算两个区域的相似度。

7.如权利要求6所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“使用标准区域匹配待检测视频帧中的关键点，如果匹配到的特征点数大于2则计算两个区域的相似度”中，所述方法还包括，

以第一个匹配关键点位置为准，在待检测视频帧中裁剪同样大小区域作为待比对区域；

计算标准区域和待比对区域之间的结构相似度指数和两种颜色直方图和余弦相似度；

将三个相似度乘以一定权重并求和作为整体差异性。

8.如权利要求1所述的基于图像关键点匹配的线缆印字质量实时检测方法，其特征在于，在“计算标准区域和匹配区域之间的差异D，D大于特定阈值则认为是打印异常，否则为正常”中，所述方法还包括，

设定标准区域和待对比区域的差异值的阈值；

计算标准区域和待对比区域的差异性大小；

判定差异性大于阈值则认为是异常并提出警报；如果小于阈值则认为打印正常，继续下一帧检测。