一种车牌产品质量检测方法、系统及设备技术方案

本公开涉及一种车牌产品质量检测方法、系统及设备，方法包括以下步骤：获取包含待测车牌的原始图像；提取原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像；对目标图像进行校正；识别目标图像中的唯一标签，获取该待测车牌的唯一识别信息；对目标图像分别进行字符及边框完整性检测、缺陷检测和关键尺寸检测；根据字符及边框完整性检测、缺陷检测、关键尺寸检测结论，输出检测结果。系统用于实现上述方法，设备用于执行上述方法。本公开可提高车牌质量检测效率，节省人力，也可有效避免人为主观因素对检测结果影响，提高车牌质量检测结果的可靠性、准确性和统一性，有助于车牌质量的标准化和规范化，有利于提高车牌产品的出厂质量。有利于提高车牌产品的出厂质量。有利于提高车牌产品的出厂质量。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌产品质量检测方法、系统及设备


[0001]本公开涉及车牌产品质量检测
，具体涉及一种车牌产品质量检测方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]汽车车牌的制造过程是将铝板通过贴膜、刷漆、压字和擦字等步骤生产完成的。在车牌的制造过程中，会存在字符不完整、尺寸不合格，车牌表面还会存在诸如划痕、擦伤和污点等缺陷，这些缺陷会导致车牌产品的质量不合格。目前的汽车车牌在生产完成后出厂之前，通常由工人人工来观察和测量车牌的外观和尺寸，以此来评估车牌质量是否合格，人为评估的方式，一方面效率低下，影响车牌的整体生产效率，另一方面，人为评估的方式还存在较大的主观因素影响，不同工人之间的合格判断标准各不相同，导致车牌质量检测结果的可靠性、准确性和统一性均较差，影响车牌出厂质量。

技术实现思路

[0003]为了解决上述现有技术存在的问题，本公开目的在于提供一种车牌产品质量检测方法、系统及设备。本公开可代替人工评估车牌质量，可提高车牌质量检测效率，节省人力，也可有效避免人为主观因素对检测结果影响，提高车牌质量检测结果的可靠性、准确性和统一性，有助于车牌质量的标准化和规范化，有利于提高车牌产品的出厂质量。
[0004]本公开所述的一种车牌产品质量检测方法，包括以下步骤：
[0005]S01、获取包含待测车牌的原始图像；
[0006]S02、提取所述原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像；
[0007]S03、对所述目标图像进行校正；
[0008]S04、识别所述目标图像中的唯一标签，获取该待测车牌的唯一识别信息；
[0009]S05、对所述目标图像分别进行字符及边框完整性检测、缺陷检测和关键尺寸检测；
[0010]S06、根据所述字符及边框完整性检测、所述缺陷检测、所述关键尺寸检测结论，输出检测结果。
[0011]优选地，在所述步骤S06之后还包括：
[0012]S07、构建用于存储检测数据的数据库。
[0013]优选地，所述步骤S02中，提取所述原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像具体包括：
[0014]将所述原始图像依次进行灰度变换、阈值分割、形态学变换和区域分割处理，得到ROI区域作为目标图像。
[0015]优选地，所述步骤S03中，对所述目标图像进行校正具体包括：
[0016]S031、获取标准车牌图像中的车牌各顶点坐标，记为标准顶点坐标；
[0017]S032、获取目标图像中的车牌各顶点坐标，记为目标顶点坐标；
[0018]S033、将所述标准顶点坐标和所述目标顶点坐标依次进行矩阵变换运算和透视变换，根据所述标准顶点坐标和所述目标顶点坐标对所述目标图像进行校正。
[0019]优选地，所述步骤S04中，所述唯一标签为二维码。
[0020]优选地，所述步骤S05中，对所述目标图像进行字符及边框完整性检测包括：
[0021]S051 a、获取标准字符边框图像；
[0022]S052a、提取所述目标图像中的字符边框图像；
[0023]S053a、将所得字符边框图像与所述标准字符边框图像进行对比计算，获取字符边框图像差；
[0024]S054a、根据所述字符边框图像差计算字符边框完整度，将所得字符边框完整度与预设的完整度阈值进行比对，根据比对结果输出字符及边框完整性检测结果。
[0025]优选地，所述步骤S05中，对所述目标图像进行缺陷检测包括：
[0026]S051b、收集多张分别含有多种生产缺陷的车牌图像，构建缺陷数据集；
[0027]S052b、使用所述缺陷数据集对神经网络进行训练，构建关于车牌缺陷的分类模型；
[0028]S053b、预选所述目标图像中的缺陷区域，将预选后的目标图像输入到所述分类模型中进行缺陷分类，根据缺陷分类结果输出缺陷检测结果。
[0029]优选地，所述步骤S05中，对所述目标图像进行关键尺寸检测包括：
[0030]S051c、获取标准车牌图像中字符尺寸与车牌尺寸的比例值，记为标准比例值；
[0031]S052c、提取所述目标图像中的字符图像，对所述字符图像进行分割定位；
[0032]S053c、获取各个字符图像的像素点数，根据所述标准比例值，计算各个字符图像的字符高度、字符宽度和相邻字符间距，将所得字符高度、字符宽度和相邻字符间距与标准字符尺寸进行比对，根据比对结果输出关键尺寸检测结果。
[0033]本公开还提供一种车牌产品质量检测系统，包括：
[0034]图像获取模块，用于获取包含待测车牌的原始图像；
[0035]提取模块，用于提取所述原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像；
[0036]校正模块，用于对所述目标图像进行校正；
[0037]识别模块，用于识别所述目标图像中的唯一标签，获取该待测车牌的唯一识别信息；
[0038]检测模块，用于对所述目标图像分别进行字符及边框完整性检测、缺陷检测和关键尺寸检测；
[0039]输出模块，用于根据所述字符及边框完整性检测、所述缺陷检测、所述关键尺寸检测结论，输出检测结果。
[0040]本公开还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，其特征在于，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加载时执行如上所述车牌产品质量检测方法。
[0041]本公开所述的一种车牌产品质量检测方法、系统及设备，其优点在于，本公开结合图像处理技术和机器学习技术，能自动对车牌产品进行识别入库和质量检测，解放了人力劳动，大大提高了车牌质量检测的效率，提高车牌生产过程中的自动化和智能化程度。同时，采用机器评估的方式还可有效避免人为主观因素对检测结果的影响，使得各个车牌产
品在同一检测标准下进行检测，可提高车牌质量检测结果的可靠性、准确性和统一性，有助于车牌质量的标准化和规范化，有利于提高车牌产品的出厂质量。
附图说明
[0042]图1是本公开所述一种车牌产品质量检测方法的步骤流程图；
[0043]图2是本公开的识别目标图像中的唯一标签的界面图；
[0044]图3是本公开的字符及边框完整性检测的界面图；
[0045]图4是本公开的缺陷检测的界面图；
[0046]图5是本公开的关键尺寸检测的界面图；
[0047]图6是本公开的数据库管理的界面图。
具体实施方式
[0048]如图1所示，本公开所述的一种车牌产品质量检测方法，包括以下步骤：
[0049]S01、获取包含待测车牌的原始图像；具体的，其检测工位通常被制作为视觉检测台的方式，其通过吸盘从背面吸附的方式来固定待测的车牌，在检测工位的上方设置高清相机以拍摄获取待测车牌的原始图像，通常还需配备辅助光源以使光照充足均匀，确保成像效果清晰。高清相机通常与一上位机，如PC(Personal Computer，个人计算机)通信连接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌产品质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取包含待测车牌的原始图像；S02、提取所述原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像；S03、对所述目标图像进行校正；S04、识别所述目标图像中的唯一标签，获取该待测车牌的唯一识别信息；S05、对所述目标图像分别进行字符及边框完整性检测、缺陷检测和关键尺寸检测；S06、根据所述字符及边框完整性检测、所述缺陷检测、所述关键尺寸检测结论，输出检测结果。2.根据权利要求1所述车牌产品质量检测方法，其特征在于，在所述步骤S06之后还包括：S07、构建用于存储检测数据的数据库。3.根据权利要求1所述车牌产品质量检测方法，其特征在于，所述步骤S02中，提取所述原始图像中待测车牌区域的图像作为目标图像具体包括：将所述原始图像依次进行灰度变换、阈值分割、形态学变换和区域分割处理，得到ROI区域作为目标图像。4.根据权利要求1所述车牌产品质量检测方法，其特征在于，所述步骤S03中，对所述目标图像进行校正具体包括：S031、获取标准车牌图像中的车牌各顶点坐标，记为标准顶点坐标；S032、获取目标图像中的车牌各顶点坐标，记为目标顶点坐标；S033、将所述标准顶点坐标和所述目标顶点坐标依次进行矩阵变换运算和透视变换，根据所述标准顶点坐标和所述目标顶点坐标对所述目标图像进行校正。5.根据权利要求1所述车牌产品质量检测方法，其特征在于，所述步骤S04中，所述唯一标签为二维码。6.根据权利要求1所述车牌产品质量检测方法，其特征在于，所述步骤S05中，对所述目标图像进行字符及边框完整性检测包括：S051a、获取标准字符边框图像；S052a、提取所述目标图像中的字符边框图像；S053a、将所得字符边框图像与所述标准字符边框图像进行对比计算，获取字符边框图像差；S054a、根据所述字符边框图像差计算字符边框完整度，将所得字符边框完整度与预设的完整...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱家诚，杨国宇，吴焱明，
申请(专利权)人：佛山华远智能装备有限责任公司，
类型：发明
国别省市：