技术领域本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种用于瓷砖分拣的图像分割方法。
背景技术：
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。现有的图像分割技术有一个致命的缺陷，如果分割目标与背景颜色太接近，分割结果就会出错。而对于瓷砖分拣，由于背景的不确定性与瓷砖颜色的不确定性，很可能发生上述情况，比如，在黑色的传送带上传送黑色或近似黑色的磁砖时，就可能找不准该瓷砖的范围，因此传统的图像分割技术并不能满足瓷砖分拣预处理的要求。
技术实现要素：
为克服现有技术的上述缺陷，本发明提出一种用于瓷砖分拣的图像分割方法，包括：步骤1：在拍摄背景中放置横向色带和纵向色带，每条色带至少包含2种颜色条；步骤2：扫描所述拍摄背景，获取所述颜色条的基准点和所述基准点的背景颜色；步骤3：在瓷砖到达所述拍摄背景的中心时，比较基准点的当前颜色与背景颜色，获取瓷砖的边界临近坐标点；步骤4：设置精度，计算瓷砖边界。进一步的，对于纵向色带，设定y坐标，从左至右扫描所述拍摄背景，按条件1查找并按顺序保存基准点集合(x1，x2，...xn,y)及基准点的背景颜色，n为纵向色带颜色条数，条件1为：基准点(xk,y)的背景颜色为第k颜色条的颜色，并且xk为第k颜色条的中点，1≤k≤n；然后，y值按设定间隔增加，重复上述的扫描方法，直到y的值超过所述拍摄背景的高度；对于横向色带，设定x坐标，从上至下扫描所述拍摄背景，按条件2查找并按顺序保存基准点集合(x,y1，y2...ym)及基准点的背景颜色，m为横向色带颜色条数，条件2为：基准点(x,yk)的背景颜色为第k颜色条的颜色，并且yk为第k颜色条的中点，1≤k≤m；然后x值按设定间隔增加，重复上述的扫描方法，直到x的值超过所述拍摄背景的宽度。这样，在基准点集合中就包含了每个颜色条上的多个点以及每个点的背景颜色。本发明的工作原理是这样：找到一个基准点和它的相邻点做为判断点，如果这两个点的当前颜色与背景颜色正好一个点相同、一个点不同，那就说明瓷砖的边界在此两点中间。然后按照预设的精度，通过二分法获得瓷砖的临界点，再通过不同颜色条上的相应临界点，计算出瓷砖的边界。优选的，选取基准点集合的中心点为其中一个判断点。优选的，记录每次瓷砖分拣后的判断点，用做下一块瓷砖图像分割时的判断点，因为瓷砖的大小类似，这样的设计会使得方法的执行速度更快。进一步的，横向色带和纵向色带都可以是多条，这样会提高分割的准确性。本发明是针对传统图像识别技术的不足而提出一种用于瓷砖分拣的的图像分割技术，具有分割速度快、准确性高的特点。附图说明图1是根据本发明的图像分割方法的拍摄背景示意图；图2是根据本发明的图像分割方法的基准点集合的构建流程图；图3是根据本发明的图像分割方法的另一张拍摄背景示意图；以及图4是根据本发明的图像分割方法的计算瓷砖区域的流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对根据本发明的一种用于瓷砖分拣的图像分割方法进行详细描述。在以下的描述中，将描述本发明的多个不同的方面，然而，对于本领域内的普通技术人员而言，可以仅仅利用本发明的一些或者全部结构或者流程来实施本发明。为了解释的明确性而言，阐述了特定的数目、配置和顺序，但是很明显，在没有这些特定细节的情况下也可以实施本发明。在其他情况下，为了不混淆本发明，对于一些众所周知的特征将不再进行详细阐述。本发明提出一种用于瓷砖分拣的图像分割方法，包括：步骤1：在拍摄背景中放置横向色带和纵向色带，每条色带至少包含2种颜色条；步骤2：扫描所述拍摄背景，获取所述颜色条的基准点和所述基准点的背景颜色；步骤3：在瓷砖到达所述拍摄背景的中心时，比较基准点的当前颜色与背景颜色，获取瓷砖的边界临近坐标点；步骤4：设置精度，计算瓷砖边界。图1是根据本发明的拍摄背景示意图，可以为传送带等，如图3所示，在背景中设置横向和纵向色带，每种色带包含至少2种颜色条。在色带中设置不同的颜色条，是为了防止单一的颜色条与瓷砖的颜色相近而无法进行判断。因此颜色条至少2种，色差大一些为好。接下来，在拍摄背景中获取各颜色条的基准点和背景颜色。对于纵向色带，设定y坐标，从左至右按预设的扫描间隔Sx扫描所述拍摄背景，按条件1查找并按顺序保存基准点集合(x1，x2，...xn,y)及基准点的背景颜色，n为纵向色带颜色条数，条件1为：基准点(xk,y)的背景颜色为第k颜色条的颜色，并且xk为第k颜色条的中点(即xk＝(xk1+xk2)/2，其中xk1和xk2分别为第k颜色条在该y坐标下，左右边沿的x坐标)，1≤k≤n；y值按设定间隔增加，重复上述的扫描方法，直到y的值超过所述拍摄背景的高度；对于横向色带，设定x坐标，从上至下按预设的扫描间隔Sy扫描所述拍摄背景，按条件2查找并按顺序保存基准点集合(x,y1，y2...ym)及基准点的背景颜色，m为横向色带颜色条数，条件2为：基准点(x,yk)的背景颜色为第k颜色条的颜色，并且yk为第k颜色条的中点(即yk＝(yk1+yk2)/2，其中yk1和yk2分别为第k颜色条在该x坐标下上下边沿的y坐标)，1≤k≤m；x值按设定间隔增加，重复上述的扫描方法，直到x的值超过所述拍摄背景的宽度。图2所示为一个获取纵向颜色条中基准点集合的实施例，但实际中并不限于此。其中，左上角的坐标为(0，0)，向右和向下为正方向，y轴的间隔设置为t，x轴的扫描间隔设置为p，色带像素宽度设定为w，每条色带包含3种颜色条,则颜色条的平均宽度w’＝w/3，三个颜色条的颜色分别设置为红、绿、蓝。具体步骤如下：(1)固定y值，然后x从0开始扫描。(2)获取(x，y)的当前颜色，判断其当前颜色是否与第一颜色条的颜色相同，如果不同则取下一个扫描点进行判断；(3)如果(x，y)的当前颜色与第一颜色条的颜色相同，则判断(x+w’，y)的颜色是否与第二颜色条相同；(4)如果不同则取下一个扫描点执行步骤(2)；(5)如果相同，则判断判断(x+2*w’，y)的颜色是否与第三颜色条相同，如果不同则取下一个扫描点执行步骤(2)；(6)如果相同则开始扫描并计算各颜色条中点。以x为起点开始，让xk1＝当前x坐标，向右扫描，直至当前坐标不是第一颜色条的颜色，让xk2＝最后一个在第一颜色条上的x坐标，则第一颜色条的中点x1＝(xk1+xk2)/2；以此类推，继续向右扫描，得到第二颜色条的中点x2和第三颜色条的中点x3。记录(x1，x2，x3，y)为一个基准点集合。(7)将y的值增加t。重复步骤(2)-步骤(6)，直到y的值超过拍摄背景的高度。这样就得到了该纵向色带的所有基准点集合。同理，可以得到横向色带的所有基准点集合。在需要对瓷砖的边界进行分割时，比如瓷砖流转到了拍摄背景中心附近，如图4所示，判断瓷砖边界的方法如下：步骤31：选取两个相邻的基准点集合做为判断点；步骤32：获取两个判断点的当前颜色和背景颜色；步骤33：如果每个判断点的当前颜色与背景颜色都相同，取下一组靠近拍摄背景中心的相邻的两个基准点集合为判断点，步长为1；步长为1表示在向拍摄背景中心移动的时候，判断点仅移动一位。比如从边缘到中心，基准点集合按顺序为A、B、C、D、E、F等等，那么A、B是第一组判断点的话，第二组就是B、C，第3组就是C、D，第4组就是D、E，依次类推；步骤34：重复步骤32和步骤33，直至一个判断点的当前颜色与背景颜色不相同；步骤35：取两个判断点作为瓷砖的边界临界坐标点。步骤33也可以是这样：如果每个判断点的当前颜色与背景颜色都不相同，取下一组远离拍摄背景中心的相邻的两个基准点集合为判断点，步长为1；步长为1表示在向远离拍摄背景中心方向移动到时候，判断点仅移动一位。比如从边缘到中心，基准点集合按顺序为A、B、C、D、E、F等等，那么如果E、F是第一组判断点的话，第二组就是D、E，第3组就是C、D，第4组就是B、C，依次类推。总体来说，这个判断方法就是要得到两个相邻点，一个在瓷砖外，一个在瓷砖内，这样就可以大致确定瓷砖的边界点，之后再利用算法逼近真实的边界。优选的，开始判断的时候，将基准点集合的中心点做为判断点或第一判断点，比如对于纵向色带，y值为中心值的基准点集合(x1，x2，...xn,y)为第一判断点。优选的，记录最后的判断点，用做下一块瓷砖图像分割时的判断点。最后，要根据瓷砖的边界临界坐标点计算瓷砖的真实边界。可以指定精度，然后通过二分法逼近每个颜色条中瓷砖的边沿，再根据不同颜色条中瓷砖的边沿，计算出瓷砖的边界方程，从而得出瓷砖的范围，因而可以对瓷砖进行正确的分割。应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。