[发明专利]一种视频检测地板正反面的方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术和计算机技术领域，涉及一种视频检测地板正反面的方法。

背景技术

检测地板的正反面是地板生产线上必须的一道工序，直接关系到最终产品的质量。目前，常用的检测方法是人工检测，这种方法需要工人24小时值守在生产线旁对生产线上运动的地板的正反面进行判断，故而劳动单一重复，效率低下，极大的浪费了人力资源。吴长庆等提出过一种使用色差计的木板颜色分等检测方法，该方法可以对颜色差异较大的木板进行分等，但是在木板颜色较为相近时使用色差计的效果尚未可知，同时利用色差计的方法目前只用于三种不同颜色木板的分类中。

近年来计算机视觉有了很大的发展，目前针对木材的计算机视觉研究更多侧重于木材表面缺陷检测方面。结合模式识别技术，通过引入基于人工神经网络等分类算法,以颜色特征进行分类,构建板材表面缺陷的识别算法,重点论述的对缺陷分类识别的实现过程及方法。使用计算机视觉和数字图像处理技术可以取代现有的人工检测方法，大大的提高生产效率，但是，而对于地板的正反面检测的视频检测方法还少有涉及。

发明内容

技术问题：本发明提供一种检测正确率高、提高了检测效率的地板正反面的视频检测方法。

技术方案：本发明的地板正反面的视频检测方法，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。

本发明方法中，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)。上述地板图像f_i(x,y)是对地板正面图像信息和反面图像信息的统称。

本发明方法的一个优选方案中，步骤2）中将地板图像信息f(x,y)分成均等的N幅子图像；

本发明方法中，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：