[发明专利]一种竹片正反面检测方法和系统在审

专利信息
申请号: 202210452303.1 申请日: 2022-04-27
公开(公告)号: CN114862781A 公开(公告)日: 2022-08-05
发明(设计)人: 诸介甫;任卫亚 申请(专利权)人: 诸介甫;任卫亚
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/90;G06T7/70
代理公司: 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 代理人: 杨琪宇
地址: 313300 浙江省湖州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 竹片 正反面 检测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种竹片正反面检测方法,其特征在于,所述方法包括:

向竹片成倾斜角度照射线性激光,获取线性激光在竹片上反射后图像;

识别反射后图像中的反射的弧形激光,并获取所述弧形激光的像素点位置;

对所述弧形激光的位置的像素点进行差分处理,去除异常的像素点;

并将差分处理后的弧形激光的位置的像素点进行二次多项式回归,根据二次多项式系数判断竹片正反面。

2.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,所述识别反射的弧形激光方法包括:获取竹片图像所有像素点的灰度值,生成灰度值集合,设置灰度值阈值,获取大于所述灰度值阈值的灰度块,并根据所述弧形激光的特性去除高宽比大于1的灰度块,获取弧形激光的像素点位置信息。

3.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,获取所述弧形激光的像素点位置信息后,进一步计算弧形激光像素点的散点坐标,并根据所述散点坐标对大于灰度值阈值灰度块中的像素点坐标进行一阶差分,计算所述一阶差分结果的标准差,并设置标准差筛选上限阈值系数和下限阈值系数,通过计算不满足所述标准差和两个标准差阈值系数乘积范围的像素点位置作为异常点剔除。

4.根据权利要求3所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,对所述大于灰度值阈值灰度块中的像素点坐标一阶差分的计算方法包括:从灰度值集合中计算大于所述灰度值阈值的像素点坐标构建弧形激光像素点列表ci,其中其中i=1,2,...,w,i代表第几列,k为这一列中大于设定阈值像素点的个数,为此像素点在灰度值集合中的y坐标,进一计算ci的算数平均数pi

进一步计对所述坐标做一阶差分结果pdi:pdi=pi+1-pi,得到=[p1,p2,...,pw]弧形激光的散点坐标,将所述一阶差分结果保存到差分结果列表中PX=[px1,px2,...,pxw-1]。

5.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,所述异常点剔除的计算方法包括:ρ1*σ(PX)≥pxi≥ρ2*σ(PX);

其中σ(PX)为列表PX的标准差,作为筛选异常点的阈值标准ρ1,ρ2分别为标准差筛选上限阈值系数和下限阈值系数,为PX列表的平均值,剔除不满足。

6.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,所述异常点剔除方法还包括:对所述差分处理后的列表两端按照预设比例进行删除:E=floor(k(1-2θ)),其中E为两端删除后的列表长度,k为经过差分处理后剩下的点的数目,θ为对列表两端进行删除的比例。

7.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,将差分处理并且按照预设比例进行删除后得到最终散点数据列表为PE=[pe1,pe2,...,peE],将所述列表PE中的散点数据进行采用最小二乘法进行二次多项式回归,其中所述最小二乘法计算方法为:

其中f(x)为最终回归的二次多项式,f(x)=box2+b1x+b2,xi表示f(x)中的任意一个x,其中根据所述二项式系数判断所述弧形激光的弯曲方向,以判断竹片的正反面。

8.根据权利要求1所述的一种竹片正反面检测方法,其特征在于,根据所述回归的二次多项式二次项系数的正负生成对应的高低电平信号,根据所述高低电平信号判断最终的竹片正反面,用于控制流程停止或前进。

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