[发明专利]基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质。该方法可以包括：采集原始照片，获取光谱仪界面图像；针对光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像；针对机器视觉处理后的光谱仪界面图像，进行颜色转换处理；根据功能函数对所需颜色进行处理，获得对应的识别数据信息。本发明通过通过自动对图片数据信息采集、计算，解决仪器图像识别问题，适应性强，节省人力物力财力，在一定程度上解决了人工采集数据慢效率低的问题。

技术领域

本发明涉及机器视觉识别技术领域，更具体地，涉及一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质。

背景技术

目前基于光纤传感技术的生化检测手段因其灵敏度高、特异性好被广泛应用于医学检测领域，如肿瘤标志物检测、血糖检测等。但是在解调环节，大多采用光谱仪，需要对其界面上的检测曲线进行人工观测和分析才能够获得检测结果，费时费力，人工成本高。

因此，有必要开发一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质，自动采集图像中的数字、曲线，转化为数据信息，并将之汇入信息分析系统，供分析管理人员使用。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明提出了一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质，其能够通过通过自动对图片数据信息采集、计算，解决仪器图像识别问题，适应性强，节省人力物力财力，在一定程度上解决了人工采集数据慢效率低的问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法，包括：

采集原始照片，获取光谱仪界面图像；

针对所述光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像；

针对所述机器视觉处理后的光谱仪界面图像，进行颜色转换处理；

根据功能函数对所需颜色进行处理，获得对应的识别数据信息。

优选地，针对所述光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像包括：

针对所述光谱仪界面图像进行裁剪，保留所需的图像区域，即为保留图像；

针对所述保留图像进行机器视觉处理，去除干燥信息，进而通过opencv进行模板匹配，获得所述机器视觉处理后的光谱仪界面图像。

优选地，进行颜色转换处理为将BGR转为HSV。

优选地，根据功能函数对所需颜色进行处理包括：

根据颜色阈值通过功能函数对所需颜色进行处理，获得对应颜色的识别曲线。

优选地，所述功能函数包括模板匹配、边缘检测、霍夫直线检测、模板匹配、k-means函数、直线拟合中的至少一种。

优选地，还包括：

根据光谱仪界面图像获得人工识别结果；

将所述识别数据信息与所述人工识别结果对比，判断两者误差是否小于设定阈值，若是，则保存所述识别数据信息，若否，则调整修正参数，重新识别。

优选地，所述修正参数包括所述颜色阈值与误差阈值。

优选地，所述识别数据信息为所述识别曲线的最低点的坐标。

作为本公开实施例的一种具体实现方式，

第二方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

存储器，存储有可执行指令；