[发明专利]基于图像识别的全量检测信息采集方法

权利要求书

1.基于图像识别的全量检测信息采集方法，用于为神经网络提供预处理后的图像信息，其特征在于，包括：

S1：在入库区域设置单一色彩的环境色；

S2：分别利用若干不同色彩的光源照射入库区域，利用图像采集装置对入库区域进行图像采集，得到不同色彩下的图像信息；

S3：对不同色彩下的图像信息进行差异灰度化；

S4：根据灰度化后图像信息的像素灰度值计算方差，筛选出方差最大的灰度化后图像信息；

S5：对方差最大的灰度化后图像信息进行二值化，得到预处理后的图像信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述在入库区域设置单一色彩的环境色，包括：在入库区域中能够被图像采集装置拍摄到的范围内，将固定设施和与非固定设施限定为单一色彩，共同形成环境色。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述环境色为绿色。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述分别利用若干不同色彩的光源照射入库区域，利用图像采集装置对入库区域进行图像采集，得到不同色彩下的图像信息，包括：

利用白色光源、环境色光源、非环境色的单色光源分别依次照射入库区域；

在不同色彩的光照下利用图像采集装置对入库区域进行图像采集，得到不同色彩下的图像信息。

5.根据权利要求4所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述对不同色彩下的图像信息进行差异灰度化，包括：

对于白色光源照射下的图像信息，进行平均值灰度化，得到第一灰度图像；

对于环境色光源照射下的图像信息，进行伪均值灰度化，得到第二灰度图像；

对于非环境色的单色光源照射下的图像信息，进行最大值灰度化，得到第三灰度图像；

第一灰度图像、第二灰度图像、第三灰度图像作为灰度化后图像信息。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述伪均值灰度化，包括：计算环境色光源照射下的图像信息的三分量中每个分量的亮度平均值，去除亮度平均值最大的分量，计算每个像素中剩余的两个分量亮度值的平均值得到灰度值。

7.根据权利要求1所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述根据灰度化后图像信息的像素灰度值计算方差，筛选出方差最大的灰度化后图像信息，包括：在不同色彩下的灰度化后图像信息中，划分出环境色背景区和物资所在区；

计算物资所在区的像素灰度值均值，并计算方差，将方差最大的物资所在区域所对应的灰度化后图像信息作为筛选结果。

8.根据权利要求7所述的基于图像识别的全量检测信息采集方法，其特征在于，所述在不同色彩下的灰度化后图像信息中，划分出环境色背景区和物资所在区，包括：

采集每张灰度化后采集图像信息中所有边缘像素的灰度值，绘制边缘像素的灰度值分布曲线图，将边缘像素的灰度值分布曲线图中出现次数最多的灰度值作为标准值；

从每一条边的边缘像素开始向图像中心依次判断像素的灰度值，如灰度值与标准值的差距在预设范围内，则作为备选背景像素，其中，将能够与边缘像素组成封闭图案的备选背景像素作为环境色背景区的组成像素，其余的所有像素作为物资所在区的组成像素。