[发明专利]一种视频检测地板正反面的方法

权利要求书

1.一种视频检测地板正反面的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1）利用摄像机分别采集地板的正面图像信息和反面图像信息；

2）将采集到的地板正面图像信息和反面图像信息分别分为N个子图像，并从每个子图像中提取出灰度图像和红色分量图像，其中N为大于等于3的奇数，且N小于图像像素点的总个数；

3）计算灰度图像的灰度分布概率并提取所述灰度分布概率的最大值，计算红色分量图像的平均值；

4）利用监督学习算法进行地板正反面图像信息的参数学习；

5）利用摄像机持续采集生产线上地板的图像信息，然后利用监督学习算法识别地板的正反面。

2.根据权利要求1所述的视频检测地板正反面的方法，其特征在于，所述步骤2）的具体流程为：

将地板图像信息f(x,y)分成N幅子图像，记为f_i(x,y),i＝1,2,…,N,其中(x,y)为像素点的坐标，然后提取出每幅子图像f_i(x,y)的灰度分量值作为灰度图像g_i(x,y)，提取出f_i(x,y)的红色分量图像r_i(x,y)。

3.根据权利要求2所述的视频检测地板正反面的方法，其特征在于，所述步骤2）中，将地板图像信息f(x,y)分成均等的N幅子图像。

4.根据权利要求1、2或3所述的视频检测地板正反面的方法，其特征在于，所述步骤4）和5）中使用的监督学习算法为最小平方误差判别算法或高斯判别分析算法。

5.根据权利要求1、2或3所述的视频检测地板正反面的方法，其特征在于，所述步骤3）的具体流程为：

根据下式计算灰度图像g_i(x,y)的灰度分布概率：

pi(k)=Σm=1HΣn=1Whi(m,n)·1(hi(m,n)=k)W·H,k=0,1,···,255,i=1,2,···,N]]>

其中p_i(k)为灰度值为k的像素点的灰度分布概率，k代表灰度图像g_i(x,y)的灰度值，h_i(m,n)为灰度图像g_i(x,y)在坐标(m,n)处的值，W为子图像的宽度，H为子图像的高度，符号1(h_i(m,n)＝k)表示：如果h_i(m,n)等于k，则1(h_i(m,n)＝k)为1，否则为0；

提取出灰度分布概率p_i(k)的最大值，记为maxP_i；

根据下式计算红色分量图像r_i(x,y)的平均值：

meanRi=Σm=1HΣn=1Wli(m,n)H·W,i=1,2,···,N]]>

其中，meanR_i为红色分量图像r_i(x,y)的平均值，l_i(m,n)为红色分量图像r_i(x,y)在坐标(m,n)处的值。

6.根据权利要求5所述的视频检测地板正反面的方法，其特征在于，所述步骤4）和5）中使用的监督学习算法为最小平方误差判别算法或高斯判别分析算法。