一种数据处理方法、装置及计算机存储介质和计算机与流程

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及计算机存储介质和计算机。

背景技术：

随着自动化科技的发展，随着自动化科技的发展，生产中对产品设备进行检测的工作也逐渐被自动化手段替代，对产品表面进行检测是保证产品质量的一个重要手段。

对笔记本产品的检测包括外观检测，其中传统的笔记本外观检测方案依靠固定b面的位置，来实现对b面的定位。传统方案使用夹具夹住b面的托盘，并将托盘运送到固定的位置，而且在外观检测设备前还配有工人，专门将b面的角度摆放至预先设定好的位置。这种方法耗费人力，且夹具会对待检测产品造成严重的损耗。

为消除传统方案的弊端，我们已提出利用找图像上屏幕的边的方法来定位b面，但这种方法无法定位带有高清屏的笔记本b面，因为带有高清屏幕的b面，其屏幕反光效果过于严重，会把设备上的支架、光源、相机等物体反射到屏幕图像上，对屏幕边框的定位造成干扰，导致产品边框自动提取效果较差。

技术实现要素：

本发明实施例为了有效克服现有技术所存在的上述缺陷，创造性地提供一种数据处理方法，包括：获取目标产品图像；提取所述目标产品图像中的目标差异点；根据所述目标差异点确定所述目标产品图像中的目标产品边框。

在一可实施方式中，在提取所述目标产品图像中的目标差异点之前，还包括：获取所述目标产品图像中的多个采样带，所述采样带与所述目标产品图像中的目标产品相交；提取所述采样带的颜色阈值；所述提取所述目标产品图像中的目标差异点包括：根据所述颜色阈值查找所述目标产品图像中的目标差异点。

在一可实施方式中，所述根据所述颜色阈值查找所述目标产品图像中的目标差异点包括：获取每个所述采样带上的多个采样点；分别以多个所述采样点为起始点沿平行于所述采样点所在的所述采样带的方向查找颜色不符合所述颜色阈值的像素点，得到目标差异点。

在一可实施方式中，所述根据所述目标差异点确定所述目标产品图像中的目标产品边框包括：通过随机抽样一致算法根据所述目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框，所述目标产品边框为规则形状。

本发明实施例另一方面提供一种数据处理装置，包括：图像获取模块，用于获取目标产品图像；差异点提取模块，用于提取所述目标产品图像中的目标差异点；边框确定模块，用于根据所述目标差异点确定所述目标产品图像中的目标产品边框。

在一可实施方式中，装置还包括：采样带获取模块，用于获取所述目标产品图像中的多个采样带，所述采样带与所述目标产品图像中的目标产品相交；阈值提取模块，用于提取所述采样带的颜色阈值；差异点提取模块包括差异点提取单元，用于根据所述颜色阈值查找所述目标产品图像中的目标差异点。

在一可实施方式中，所述差异点提取单元包括：采样点提取子单元，用于获取每个所述采样带上的多个采样点；差异点提取子单元，用于分别以多个所述采样点为起始点沿平行于所述采样点所在的所述采样带的方向查找颜色不符合所述颜色阈值的像素点，得到目标差异点。

在一可实施方式中，所述边框确定模块包括：边框拟合单元，用于通过随机抽样一致算法根据所述目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框，所述目标产品边框为规则形状。

本发明实施例另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述中任一项所述的数据处理方法。

本发明实施例另一方面提供一种计算机，包括存储器和处理器，所述存储器中储存有计算机程序指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现上述中任一项所述的数据处理方法。

本发明实施例提供的数据处理方法、装置及计算机存储介质和计算机，有效解决了现有技术中产品边框自动提取时由于收到光线干扰而导致提取效果较差的问题，不受高清反光屏幕的影响，提高了目标产品边框的自动提取准确率。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1为本发明一实施例所提供的一种数据处理方法的一种实现流程示意图；

图2为本发明一实施例所提供的一种数据处理装置的一种组成结构图；

图3为本发明一实施例所提供的一种数据处理装置的另一种组成结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书中的一些方面相一致的方法、装置或设备的例子。

请参考图1，本发明实施例一方面提供一种数据处理方法，包括：

步骤101，获取目标产品图像；

步骤102，提取目标产品图像中的目标差异点；

步骤103，根据目标差异点确定目标产品图像中的目标产品边框。

本发明实施例通过步骤101获取目标产品图像，具体可以通过直接从图像已有数据库或数据平台等获取，也可以通过机器自动检测扫描获取；然后通过步骤102提取目标产品图像中的目标差异点，其中目标差异点为图像中目标产品与背景区域的差异点，提取方式具体可以为提取背景区域的颜色空间阈值，然后通过获取目标产品图像中不符合所查找到的颜色空间阈值的像素点，并将这些像素点确定为目标差异点。最后再通过步骤103根据所确定的目标差异点计算得到目标产品边框。本发明实施例所提供的数据处理方法，有效解决了现有技术中产品边框自动提取时由于收到光线干扰而导致提取效果较差的问题，不受高清反光屏幕的影响，提高了目标产品边框的自动提取准确率。

在一可实施方式中，在提取目标产品图像中的目标差异点之前，还包括：

获取目标产品图像中的多个采样带，采样带与目标产品图像中的目标产品相交；

提取采样带的颜色阈值；

提取目标产品图像中的目标差异点包括：

根据颜色阈值查找目标产品图像中的目标差异点。

本发明实施例中目标产品图像中的采样带可以为在拍摄目标产品时在拍摄设备或记录设备内部预先设置，如预设三条分别位于上侧、左侧和右侧的具有一定宽度和长度的彩带以作为采样带，以保证目标产品图像中的多个采样带与目标产品相交。其中采样带可以根据具体情况设置不易受光线干扰的颜色，如纯蓝色，以便于对采样带进行颜色阈值提取。然后再通过采样带的颜色阈值来查找出图像中颜色不符合颜色阈值的目标产品图像中的像素点，并根据这些目标差异点来计算得到目标产品边框，具体可以通过先计算目标差异点中位于最外缘的像素点，然后利用随机抽样一致算法(randomsampleconsensus,ransac)采用迭代的方式拟合目标产品边框直线；也可以通过计算包括所有这些不符合颜色阈值的像素点的最小外接矩形等方式来计算。

在一可实施方式中，根据颜色阈值查找目标产品图像中的目标差异点包括：

获取每个采样带上的多个采样点；

分别以多个采样点为起始点沿平行于采样点所在的采样带的方向查找颜色不符合颜色阈值的像素点，得到目标差异点。

本发明实施例中寻找目标差异点具体通过获取采样带上的多个采样点，其中采样点具体可以均匀设置多个，如均匀设置九个或更多采样点，以提高目标产品边框拟合准确率。获取到多个采样点后，在每个采样带上以采样点为起始点沿平行于其所在采样带的方向逐一遍历查找不符合颜色阈值的像素点，从而得到目标差异点。

在一可实施方式中，根据目标差异点确定目标产品图像中的目标产品边框包括：

通过随机抽样一致算法根据目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框，目标产品边框为规则形状。

本发明实施例中，得到目标差异点后，可以先分析计算得到所有满足条件的最外围与彩带相交的目标差异点，然后通过随机抽样一致算法根据相交的目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框。采用随机抽样一致算法有利于排除一部分严重偏离边框的目标差异点的干扰，计算结果准确率较高。其中，本发明实施例中的目标产品边框由于为通过边框拟合所得，对规则形状的目标产品边框拟合准确率较高。

本发明实施例所提供的方法干扰因素少，稳定性较高，并且可以兼容产品多个自由度变化，无需使用夹具夹住产品，并且成本较低，实现简单。

请参考图2，本发明实施例另一方面提供一种数据处理装置，包括：

图像获取模块201，用于获取目标产品图像；

差异点提取模块202，用于提取目标产品图像中的目标差异点；

边框确定模块203，用于根据目标差异点确定目标产品图像中的目标产品边框。

本发明实施例通过图像获取模块201获取目标产品图像，具体可以通过直接从图像已有数据库或数据平台等获取，也可以通过机器自动检测扫描获取；然后通过差异点提取模块202提取目标产品图像中的目标差异点，其中目标差异点为图像中目标产品与背景区域的差异点，提取方式具体可以为提取背景区域的颜色空间阈值，然后通过获取目标产品图像中不符合所查找到的颜色空间阈值的像素点，并将这些像素点确定为目标差异点。最后再通过边框确定模块203根据所确定的目标差异点计算得到目标产品边框。本发明实施例所提供的数据处理方法，有效解决了现有技术中产品边框自动提取时由于收到光线干扰而导致提取效果较差的问题，不受高清反光屏幕的影响，提高了目标产品边框的自动提取准确率。

请参考图3，在一可实施方式中，装置还包括：

采样带获取模块204，用于获取目标产品图像中的多个采样带，采样带与目标产品图像中的目标产品相交；

阈值提取模块205，用于提取采样带的颜色阈值；

差异点提取模块202包括差异点提取单元，用于根据颜色阈值查找目标产品图像中的目标差异点。

本发明实施例中目标产品图像中的采样带可以为在拍摄目标产品时在拍摄设备或记录设备内部预先设置，如预设三条分别位于上侧、左侧和右侧的具有一定宽度和长度的彩带以作为采样带，以保证目标产品图像中的多个采样带与目标产品相交。其中采样带可以根据具体情况设置不易受光线干扰的颜色，如纯蓝色，以便于对采样带进行颜色阈值提取。然后再通过采样带的颜色阈值来查找出图像中颜色不符合颜色阈值的目标产品图像中的像素点，并根据这些目标差异点来计算得到目标产品边框，具体可以通过先计算目标差异点中位于最外缘的像素点，然后利用随机抽样一致算法(randomsampleconsensus,ransac)采用迭代的方式拟合目标产品边框直线；也可以通过计算包括所有这些不符合颜色阈值的像素点的最小外接矩形等方式来计算。

在一可实施方式中，差异点提取单元包括：

采样点提取子单元，用于获取每个采样带上的多个采样点；

差异点提取子单元，用于分别以多个采样点为起始点沿平行于采样点所在的采样带的方向查找颜色不符合颜色阈值的像素点，得到目标差异点。

本发明实施例中寻找目标差异点具体通过获取采样带上的多个采样点，其中采样点具体可以均匀设置多个，如均匀设置九个或更多采样点，以提高目标产品边框拟合准确率。获取到多个采样点后，在每个采样带上以采样点为起始点沿平行于其所在采样带的方向逐一遍历查找不符合颜色阈值的像素点，从而得到目标差异点。

在一可实施方式中，边框确定模块203包括：

边框拟合单元，用于通过随机抽样一致算法根据目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框，目标产品边框为规则形状。

本发明实施例中，得到目标差异点后，可以先分析计算得到所有满足条件的最外围与彩带相交的目标差异点，然后通过随机抽样一致算法根据相交的目标差异点拟合边框直线，得到目标产品边框。采用随机抽样一致算法有利于排除一部分严重偏离边框的目标差异点的干扰，计算结果准确率较高。其中，本发明实施例中的目标产品边框由于为通过边框拟合所得，对规则形状的目标产品边框拟合准确率较高。

本发明实施例所提供的方法干扰因素少，稳定性较高，并且可以兼容产品多个自由度变化，无需使用夹具夹住产品，并且成本较低，实现简单。

本发明实施例另一方面提供一种计算机可读存储介质，计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，当指令被执行时用于执行上述中任一项的数据处理方法。

本发明实施例另一方面提供一种计算机，包括存储器和处理器，存储器中储存有计算机程序指令，指令由处理器加载并执行以实现上述中任一项的数据处理方法。

这里需要指出的是：以上两实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，对于本发明实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。

本发明实施例中，多个步骤之间的实现顺序在不影响实现目的的情况下可以替换。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。