一种流水作业平台烟条自动视觉检测与计数方法与流程

技术特征：

1.一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，获取背景差分后二值烟条图像帧的连通域，再按帧序依次将每个二值烟条图像帧的连通域分为存在相对大小的类、按类取连通域的外接矩形、对相对小类进行区域增长得到完整的存在条烟的区域，接着分别根据相对大类连通域面积大小设置对应的阈值条件，然后由阈值条件满足情况选择地分割超出烟条预设连通区域面积的相对大类连通域，确定计数条烟区域的顶点信息并累计烟条数量，最后获得视频中通过的所有烟条数量及烟条所在区域顶点信息。

2.根据权利要求1所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

步骤1：设置初始参数，读入背景图像g(x,y),并进行非均匀光照校正处理，得到增强的背景图像g'(x,y)；

步骤2：循环读入视频图像f(x,y)，根据所选取的初始参数获得与背景图像相同位置的局部图像f₁(x,y)，再进行非均匀光照校正处理得到增强的局部图像f₁'(x,y)；

步骤3：令增强的局部图像f₁'(x,y)与增强的背景图像g'(x,y)差分，再对差分后图像进行阈值处理得到二值图像b(x,y)；

步骤4：对二值图像b(x,y)进行膨胀处理得到生长后的二值图像b₁(x,y)，提取生长后的二值图像b₁(x,y)中的连通区域轮廓C；

步骤5：对生长后的二值图像b₁(x,y)中的连通区域进行双阈值处理，依据连通区域轮廓C(i)面积S(i)去除噪声，并将连通区域分成两类C_l、C_s，对应面积大小为S_l、S_s；

步骤6：计算包含轮廓C_l(j)的外接矩形R_l(j)，大连通区域数量N_l＝|C_l|，j＝1,2,...,N_l，计算包含轮廓C_s(k)的外接矩形R_s(k)，小连通区域数量N_s＝|C_s|，k＝1,2,...,N_s，去除连通区域两端的小连通域数量，得到图像b(x,y)中心小连通区域数量N_s'；

步骤7：如果小连通区域数量N_s'＝0，则执行步骤9，否则执行步骤8；

步骤8：在外接矩形R_s附近选取种子像素点，进行区域生长，在二值图像中保留包含小连通区域的生长结果，执行步骤5；

步骤9：如果大连通区域数量N_l>0，执行步骤10，否则执行步骤13；

步骤10：对大连通区域细分割，结合图像帧序列中已计数烟条所在区域信息P_o'计算未计数的单条烟区域P_o；

步骤11：如果存在未计数条烟区域，执行步骤12，否则执行步骤13；

步骤12：保存或输出当前分割结果并计数，并更新已计数烟条所在区域信息P_o'＝P_o；

步骤13：根据视频图像条烟运动速度估计下一帧图像中的已计数烟条所在区域信息P_o'；

步骤14：如果视频结束，输出视频分割累计结果，否则执行步骤2。

3.根据权利要求2所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，所述步骤1和步骤2中，非均匀光照校正处理的公式为：

$I(i,j)-\min I(i,j),\∀i=1,2,...,N,\∀j=1,2,...M$

其中I(i,j)为输入RGB图像中的一个彩色像素点，minI(i,j)是为坐标(i,j)处像素RGB三通道中的最小值，N为图像每一行的像素个数，M为图像上每一列的像素个数，像素点的每个通道都减去三通道中的最小值。

4.根据权利要求2所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，所述步骤3中，计算二值图像公式如下：

$b\left(i,j\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \left|\right|f_1^{\′}\left(i,j\right)-g^{\′}\left(i,j\right)|{|}_1\>Th\\ 0& \left|\right|f_1^{\′}\left(i,j\right)-g^{\′}\left(i,j\right)|{|}_1\≤Th\end{array}\right.;\∀i=1,2,\mathrm{...},N;\∀j=1,2,\mathrm{...},M$

其中||f₁'(i,j)-g'(i,j)||₁为坐标(i,j)处f₁'(i,j)与背景像素g'(i,j)差分的一范数，Th为二值化的阈值，若当前像素点与背景差分的一范数大于阈值Th即为前景b(i,j)＝1，否则b(i,j)＝0。

5.根据权利要求2所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，所述步骤5中，连通区域双阈值处理公式如下：

$Class\[k\]=\left\{\begin{array}{cc}0,& area\left(C\[k\]\right)\<{\mathrm{Th}}_{area1}\\ 1,& {\mathrm{Th}}_{area1}\<area\left(C\[k\]\right)\<{\mathrm{Th}}_{area2}\\ 2,& {\mathrm{Th}}_{area2}\<area\left(C\[k\]\right)\end{array}\right.$

其中C[k]为第k个连通区域轮廓，area(C[k])为轮廓C[k]所包含的区域像素数，即区域面积，Th_area1，Th_area2为高低阈值，其中Th_area1<Th_area2，如果Class[k]＝0表示轮廓k包含的区域属于噪声，Class[k]＝1表示轮廓包含连通区域面积较小，Class[k]＝1表示轮廓包含连通区域面积较大。

6.根据权利要求2所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，所述步骤8中，区域生长的公式如下：

$b(n,m)=\left\{\begin{array}{cc}0& \left|\right|f(n,m)-f(x_0,y_0)|{|}_1\&GreaterEqual;{\mathrm{Th}}_2\\ 1& \left|\right|f(n,m)-f(x_0,y_0)|{|}_1\&lt;{\mathrm{Th}}_2\end{array}\right.;$

$\left\{f(n,m)\right|\&Exists;N_8\left(b\right(i,j\left)\right)=1;\&ForAll;i=1,2,...,N;\&ForAll;j=1,2,...,M\}$

其中Th₂为区域生长阈值，N₈(b(i,j))表示像素f(i,j)的八邻域，(n,m)为二值图像b(n,m)的领域中存在前景像素点的位置，f(x₀,y₀)为区域生长的种子点，||f(i,j)-f(x₀,y₀)||₁为当前像素点与种子点差值的一范数，b(n,m)＝0代表当前像素与种子像素差距过大，仍然为背景像素，b(n,m)＝1表示，当前像素与种子像素相似，成为新的前景像素。

7.根据权利要求2-6中任意一项权利要求所述的一种流水作业平台烟条自动视觉检测方法，其特征在于，所述步骤10中，连通区域细分割具体步骤如下：

(101)定义传送带运动方向为从左到右，图像左上角为原点；

(101.1)寻找j*使得外接矩形R_l(j*)顶点坐标x_j*>x_j(j＝1,2,...,N_l&j≠j*)；

(101.2)计算外接矩形R_l(j*)对应的四个顶点P[m],m＝0,1,2,3，四个顶点顺序为左下角、左上角、右上角，右下角，计算轮廓C_l(j*)的近似多边形曲线A_j*；

(102)根据近似多边形曲线A_j*包含的轮廓点与四个顶点P[m]的相对位置关系，将近似多边形曲线A_j*包含的连通区域进一步分割为多个四边形组成的集合，每个四边形为一条烟所在区域；

(103)若在已计数烟条所在区域信息P_o'左边存在完整的条烟区域，则最接近P_o'的区域为当前分割结果，即单条烟区域P_o，若已计数烟条所在区域信息P_o'左边没有完整单条烟区域，则当前图像不存在未计数条烟。