[发明专利]一种烟丝桶残余物的视觉检测方法

权利要求书

1.一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，包括：获取在线烟丝桶内部图像，对在线烟丝桶内部图像分析生成残余物初步二值化分割图像B_SLT；

采用概率图模型对残余物初始二值化分割图像B_SLT迭代得到最终残余物二值化分割图像B_F；计算所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量，当残余物像素数量为0时，输出不存在残余物的判断；

当残余物像素数量不为0时，通过最终残余物二值化分割图像B_F将在线烟丝桶内部图像分离出在线将残余物图像I_F；计算残余物图像I_F的维特征向量并输入训练好的支持向量机SVM进行判断，当所述最终残余物二值化分割图像B_F的分割不正确时，输出不存在残余物的判断；

当最终残余物二值化分割图像B_F的分割正确时，将所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量与设定数量进行对比，判断是否需要机器清扫。

2.根据权利要求1所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，烟丝生产线过程中烟丝桶运行至工业相机下方，调节光源将烟丝桶内部照亮，工业相机拍摄图像，并对图像进行固定区域分割，获取在线烟丝桶内部图像。

3.根据权利要求1所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，对在线烟丝桶内部图像分析得到饱和度通道特征分布图F_S、亮度通道特征分布图F_L和纹理密度特征分布图F_T，并融合形成残余物初步二值化分割图像B_SLT。

4.根据权利要求3所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，由在线烟丝桶内部图像得到饱和度通道颜色直方图，通过饱和度通道颜色直方图和残余物特征模型计算在线烟丝桶内部图像中每一个像素为残余物像素的概率值，得到饱和度通道特征分布图F_S。

5.根据权利要求4所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，所述残余物特征模型构建过程包括：

获取烟丝桶内部历史图像，构建离线数据集；

对烟丝桶内部历史图像进行固定区域分割，获取烟丝桶底面历史图像；

人工对每一张烟丝桶底面历史图像进行判断，若存在残余物，将烟丝桶中的残余物按像素进行标注，将残余物从烟丝桶底面历史图像中分割出来，构成离线烟丝桶残余物图像数据集；

对离线烟丝桶残余物图像数据集进行颜色通道分割，得到离线饱和度通道颜色直方图，并进行平均操作得到离线饱和度通道平均直方图；取离线饱和度通道平均直方图中达到设定像素比例的分布区域作为残余物分布区域[S_d，S_u]，构建残余物特征模型。

6.根据权利要求4所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，由在线烟丝桶内部图像得到饱和度S通道下的饱和度通道颜色直方图，对饱和度通道颜色直方图平滑操作；饱和度通道颜色直在残余物分布区域[S_d，S_u]中，搜索峰值对应的饱和度值S_max，在[0，S_max]之间搜索像素数最少的饱和度值S_min，在线烟丝桶内部图像中每个像素的饱和度值S(I_s)与S_max和S_min通过高斯函数公式计算该像素为残余物像素的概率值，得到饱和度通道特征分布图F_S，所述计算公式如下所示：

其中C为实验系数。

7.根据权利要求6所述的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，其特征在于，平滑操作方法包括：低通滤波器滤波，滑窗均值滤波，局部线性回归，三次样条插值。