线束颜色顺序检测系统和方法技术方案

本申请公开了一种线束颜色顺序检测系统，包括：摄像头，采集检测样件和参考样件的图像信息；图像采集单元，将获取的检测样件的图像信息与参考样件颜色进行匹配；显示单元，用以显示匹配结果、和/或不良品数、和/或不良品率、和/或检测总数。本申请还公开了一种线束颜色顺序检测方法，其特征在于，包括：s1、通过摄像头采集参考样件的图像信息，作为图像比对参考；s2、通过摄像头采集检测样件的图像信息，并与参考样件的颜色信息进行匹配。本发明专利技术融合了颜色识别技术的图像匹配技术可以对参考样件和检测样件的图片进行比对，该算法通过不同的图像有效特征来确认线束的颜色顺序，可以大大提高识别率。

【技术实现步骤摘要】
线束颜色顺序检测系统和方法
本申请涉及一种线束颜色顺序检测系统和方法，特别涉及一种基于机器视觉和图像识别技术的线束颜色顺序实时检测技术。
技术介绍
线束颜色顺序检测仪采用以计算视觉技术或者图像识别技术为基础的软件，控制摄像头获取线束的图片，并对参考图片和样品图片中的线束颜色进行比对，实现产品颜色或颜色排列正确或者错误的识别并可用声音或屏幕文字提示。一般线束颜色顺序检测仪的整套系统由摄像头、图像采集系统、线束端子图片测量分析系统及声音提示装置等单元组成。目前已有的线束检测设备带标定、基准设定功能。产品正反放置均可自动检测判断，并进行自动报警，线束画面实时监视。在技术实现上通常要求仪器不受外界环境影响，不受操作员自身的影响，统一性好，稳定性高，样件识别正确率高。现有的线束颜色检测装置，其存在的问题主要包括：(1)、不具有统计功能，不能对产品的的不良品率进行监测统计，也不能对操作工号、班次、批次、时间进行记录。(2)、也不具有联网功能，不能将产品的任何检测信息通过网络上传到服务器。(3)、对操作人员的要求也比较高，需要对参考样件的颜色进行标定以及基准设定，操作复杂，而且非常依赖于操作人员的经验和水平。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用户友好，操作简单，并带有实时检测信息记录并统计分析上传的线束颜色顺序检测系统和方法，以克服现有线束颜色顺序检测装置操作复杂并无检测信息记录存储分析功能的缺陷，使得用户在更易于检测产品是否正确的基础上能够获得更多的产品在生产过程管理和质量管理方面的价值信息。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本申请实施例公开一种线束颜色顺序检测系统，包括：摄像头，采集检测样件和参考样件的图像信息；图像采集单元，将获取的检测样件的图像信息与参考样件颜色进行匹配；显示单元，用以显示匹配结果、和/或不良品数、和/或不良品率、和/或检测总数。优选的，在上述的线束颜色顺序检测系统中，还包括：语音提示单元，在图像采集单元产生匹配结果后，提示结果是否正确；和/或输入单元，至少用以录入操作工号、操作班次和样件批次信息。优选的，在上述的线束颜色顺序检测系统中，还包括：远端服务器，至少用以获取匹配结果。相应的，本申请还公开了一种线束颜色顺序检测方法，包括：s1、通过摄像头采集参考样件的图像信息，作为图像比对参考；s2、通过摄像头采集检测样件的图像信息，并与参考样件的颜色信息进行匹配。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，还包括：采用特征点检测算法自动识别出摄像头拍摄区域中是否样件输入。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，所述特征点检测算法是指将图像锐化算法融合进加速鲁棒特征算法中，将图像中突出的特征点有效提取出来。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，通过模板匹配技术并融合颜色识别技术对参考样件图像信息和检测样件图像信息进行匹配。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，所述步骤s2中，匹配方法包括：先采用轮廓检测法定位找到线束头的区域；然后采用基本的归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NORMED对样件图像和目标图像的归一化相关系数进行匹配，当匹配度达到设定水平则认为两者匹配，否则不匹配；先采用轮廓检测法定位找到线束的区域，并截取其中一部分区域作为样本图片的主图片；然后对于被识别图片通过轮廓检测法定位每个线束的区域，截取每个线束的中间一小部分区域，并找到其位置，并记录所有线束区域的位置顺序；截取每个线束的区域和样本图片进行匹配；对于样本图片也找到其线束的颜色顺序，通过归一化相关系数匹配法进行分别匹配，如果都能匹配上，则认为两者匹配；只要有一种颜色匹配不上，则认为两者不匹配。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，归一化相关系数匹配法的算法为：其中，T代表样本图片，I代表被识别图片，R表示归一化相关系数；x和x’为标准样品上的像素点位，y和y’为被测样品上的像素点位。优选的，在上述的线束颜色顺序检测方法中，通过轮廓检测判断摄像头下的样件位置是否到位。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术集成了线束颜色顺序检测技术和实时数据管理和分析技术，通过对检测产品的不良品率的实时监测和分析，使用户直观地掌握产品的生产过程和质量管理的信息。在线束颜色顺序检测技术上用改进的特征点检测算法可以快速有效地自动识别出摄像头拍摄区域中是否样件输入，不需要人工确认样件是否输入，大大提高了检测效率。本专利技术融合了颜色识别技术的图像匹配技术可以对参考样件和检测样件的图片进行比对，该算法通过不同的图像有效特征来确认线束的颜色顺序，可以大大提高识别率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1所示为本专利技术具体实施例中线束颜色顺序检测方法的流程示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在一实施例中，本申请提供一种线束颜色顺序检测系统，包括摄像头、图像采集单元和显示单元。摄像头用于对样件进行实时监测和检测，样件图片拍摄，可以采集检测样件和参考样件的图像信息。图像采集单元用以将获取的检测样件的图像信息与参考样件颜色进行匹配。样件检测的结果在样件检测结束按钮被按下时自动录入数据库。显示单元用以显示匹配结果、不良品数、不良品率、检测总数等信息。在一实施例中，显示单元还可以按时间段展示不良品率的时序图，可供按班次，批次，人员的差异性分析。在一实施例中，还包括视觉光源，为拍摄提供人工照明，使得图像质量不受环境的变化而影响。在一实施例中，还包括语音提示单元，在图像采集单元产生匹配结果后，提示结果是否正确。在一实施例中，还包括输入单元，至少用以录入操作工号、操作班次和样件批次等信息。输入单元可以为键盘和鼠标；显示单元优选为电脑。在一实施例中，还包括远端服务器，至少用以获取匹配结果。后台程序提供数据库接口，可以将数据库数据通过联网实时上传至服务器。结合图1所示，本实施例还提供一种基于机器学习和机器视觉和图像识别技术的线束颜色顺序实时检测方法，包括：(1)、通过改进的特征点检测算法检测摄像头下的是否有样件输入；(2)、通过轮廓检测进行摄像头下的样件位置定位；(3)、通过改进的模板匹配技术并融合颜色识别技术对参考样件图片和检测样件图片进行匹配；(4)、通过数据库技术对样件的不良率状况进行实时监测并定时向服务器上传数据。该方法属于特定目标检测识别技术邻域、数据库管理技术邻域和互联网
的交叉应用。改进的特征点算法(advanced-SURF)是基于加速鲁棒特征(SURF)算法进行的，SURF算法是Bay和Ess等人基于SIFT算法的思路于2006年提出的，主要是为了解决SIFT算法速度太慢，计算量大的缺点，使用了近似Harr小波方法来提取特征点，这种方法就是基于Hessian行列式(DoH)的斑点特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种线束颜色顺序检测系统，其特征在于，包括：摄像头，采集检测样件和参考样件的图像信息；图像采集单元，将获取的检测样件的图像信息与参考样件颜色进行匹配；显示单元，用以显示匹配结果、和/或不良品数、和/或不良品率、和/或检测总数。

【技术特征摘要】
1.一种线束颜色顺序检测系统，其特征在于，包括：摄像头，采集检测样件和参考样件的图像信息；图像采集单元，将获取的检测样件的图像信息与参考样件颜色进行匹配；显示单元，用以显示匹配结果、和/或不良品数、和/或不良品率、和/或检测总数。2.根据权利要求1所述的线束颜色顺序检测系统，其特征在于，还包括：语音提示单元，在图像采集单元产生匹配结果后，提示结果是否正确；和/或输入单元，至少用以录入操作工号、操作班次和样件批次信息。3.根据权利要求1或2所述的线束颜色顺序检测系统，其特征在于，还包括：远端服务器，至少用以获取匹配结果。4.一种线束颜色顺序检测方法，其特征在于，包括：s1、通过摄像头采集参考样件的图像信息，作为图像比对参考；s2、通过摄像头采集检测样件的图像信息，并与参考样件的颜色信息进行匹配。5.根据权利要求4所述的线束颜色顺序检测方法，其特征在于，还包括：采用特征点检测算法自动识别出摄像头拍摄区域中是否样件输入。6.根据权利要求5所述的线束颜色顺序检测方法，其特征在于：所述特征点检测算法是指将图像锐化算法融合进加速鲁棒特征算法中，将图像中突出的特征点有效提取出来。7.根据权利要求4所述的线束颜色顺序检测方法，其特征在于：通过模板匹配技术并融合颜色识别技术对参考样件图像信息和检测样件图像信息进行匹配。8.根据权利要求7所述的线束颜色顺序检测方法，其特征在于：所述步骤s2中，匹配方法包括：先采用轮廓检测法定位找到线束头的区域；然后采用基本的归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NORMED对样件图像和目标图像的归一化相关系数进行匹配，当匹配度达到设定水平则...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆俊，骆炜，
申请(专利权)人：江苏西格数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32