[发明专利]识别化妆品生产领域包装印刷质量方法及人工智能系统

说明书

本发明涉及人工智能领域，提出了一种识别化妆品生产领域包装印刷质量方法及人工智能系统，包括：获取扁形软管连通域灰度图像；获得各模板图案的每一个子图；分别获得模板图案/子图上每个像素点的形变度；得到模板图案的像素点和该模板图案获得的每一个子图上对应像素点的灰度差异权重；得到模板图案和该模板图案获得的每一个子图的差异度；计算模板图案和该模板图案获得的每一个子图的匹配率；选取模板图案的匹配子图；选取最终模板图案及最终匹配子图；得到印刷图案偏移度；判断化妆品扁形软管包装质量是否合格。本发明实现了利用形变的匹配模板进行识别图形，同时提高了识别印刷的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种识别化妆品生产领域包装印刷质量方法及人工智能系统。

背景技术

在化妆品扁形软管包装的生产制造过程中，需要经过抽管、一次注头、印刷、切头、二次注头等工序。二次注头根据印刷在管身的标识进行对标以确定准确的二次注头位置。但若印刷时标识套印不准确或二次注头时对标不准确，往往会导致二次注头位置不准确，扁形软管包装正反面印刷图案偏移。因此需在二次注头后对扁形软管包装正反面印刷图案进行识别，以便进行该包装的质量检测。

现有的图形识别如模板匹配技术，具有自身的局限性，只能进行完全匹配，若原图像中的匹配模板发生形变，该算法无效。

因此本方案提出了一种基于图像形变的模板匹配图形识别技术，对化妆品扁形软管包装质量进行检测。该技术提高了匹配结果的准确性。

发明内容

本发明提供一种识别化妆品生产领域包装印刷质量方法，以解决现有的匹配模板发生形变时不能进行模板匹配图形的问题。

本发明的一种识别化妆品生产领域包装印刷质量方法，采用如下技术方案：

获取扁形软管连通域灰度图像。

将各模板图案在扁形软管连通域灰度图像上的对应区域进行遍历，获得各模板图案在扁形软管连通域灰度图像上对应区域的每一个子图。

分别利用每一个模板图案/子图上每个像素点和其同行相邻像素点的直线距离分别获得模板图案/子图上每个像素点的形变度。

通过每个模板图案的像素点和该模板图案获得的每一个子图对应像素点的形变度得到每一个模板图案的像素点和该模板图案获得的每一个子图上对应像素点的灰度差异权重。

根据每一个模板图案的像素点和该模板图案获得的每一个子图上对应像素点的灰度值以及灰度差异权重得到每个模板图案和该模板图案获得的每一个子图的差异度。

通过每一个模板图案和该模板图案获得的每一个子图的差异度、该模板图案和该模板图案获得的所有子图的差异度之和计算每一个模板图案和该模板图案获得的每一个子图的匹配率。

选取每一个模板图案和该模板图案获得的每一个子图的匹配率的最大值所对应的子图作为该模板图案的匹配子图。

在所有模板图案与其匹配子图中选取匹配率最大的模板图案及其匹配子图作为最终模板图案及最终匹配子图。

选取最终模板图案及最终匹配子图中精确匹配的像素点对，将精确匹配的像素点对中位于最终模板图案上的像素点投影到扁形软管连通域灰度图像上，得到投影像素点，利用投影像素点和精确匹配的像素点对中位于最终匹配子图上的像素点之间所有像素点的形变度得到印刷图案偏移度。

利用得到的印刷图案偏移度的绝对值大小判断化妆品扁形软管包装质量是否合格。

进一步的，所述的一种识别化妆品生产领域包装印刷质量方法，若模板图案存在与其匹配率最大的多个子图时，则该模板图案的匹配子图为：

模板图案的匹配子图上左上角像素点的横坐标大于前一个模板图案的匹配子图上左上角像素点的横坐标；