一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法，涉及图像识别系统技术领域，包括图像采集模块、初步判定模块和对象识别模块，所述图像采集模块的输入端电性连接有成像装置，且图像采集模块的输出端电性连接有数据传输模块，所述数据传输模块的输出端电性连接有数据储存模块。该可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法，能够通过初步判定模块能够初步判定是否为检测对象，并通过图像处理模块进行处理并提取待检测对象的长度、宽度、夹角等数据，以便于后续的数据匹配，进而在模糊图像的基础上，进行进一步的准确识别，并且通过对象识别模块便于对检测对象进行识别，并能够根据所匹配的三维模型状态，输出该检测对象的当前状态。对象的当前状态。对象的当前状态。

【技术实现步骤摘要】
一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及分屏显示器
，具体为一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法。

技术介绍

[0002]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。适用于工业工件的对象检测识别。
[0003]如申请号为CN202110166807.2的专利技术提供了一种图像识别系统，识别系统包括检测装置、感应装置、预警装置、分析装置、处理装置和处理器，检测装置被构造为对图像数据进行检测；预警装置被构造为对特定的识别特征进行监控，并触发预警信号；感应装置被构造为对检测物品进行跟随并收集感测数据；分析装置被构造为基于感应装置和预警装置的信号对图像数据进行分析；处理装置被构造为对图像数据进行处理，并提取图像的分析特征参数。本专利技术通过采用感应装置的各个感应矩阵和捕捉构件的配合使用，并基于感应控制机构的检测或者感测的数据，对检测物品进行数据的采集，并基于物品数据的采集，触发对检测装置的位置的调整，使得对图像数据的识别和采集能够高效且准确。
[0004]类似于上述申请的图像识别系统目前还存在以下几点不足：
[0005]在进行图像识别的过程中，通常采用直接检测的方式，工作量较大，而且没有初步判定功能、对象识别功能以及二次检验的相互配合，易出现漏检测或检测错误的情况，并且不便于对待检测对象的当前状态进行识别。
[0006]于是，有鉴于此，针对现有的结构及缺失予以研究改良，提出一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法，以期达到更具有更加实用价值性的目的。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统及方法，包括图像采集模块、初步判定模块和对象识别模块，所述图像采集模块的输入端电性连接有成像装置，且图像采集模块的输出端电性连接有数据传输模块，所述数据传输模块的输出端电性连接有数据储存模块，所述初步判定模块电性连接于数据储存模块的输出端，且初步判定模块包括识别捕捉模块、对象颜色提取模块和形状数据提取模块，所述识别捕捉模块的输出端电性连接有对象颜色提取模块和形状数据提取模块，且对象颜色提取模块和形状数据提取模块为并联连接，所述初步判定模块的输出端电性连接有图像分类模块，且图像分类模块的输出端电性连接有图像提取模块，所述图像提取模块的输出端电性连接有图像处理模块，所述对象识别模块电性连接于图像处理模块的输出端，且对象识别模块的输出端电性连接有状态识别模块，所述状态识别模块的输出端
电性连接有二次检验模块。
[0009]进一步的，所述数据储存模块包括样本数据库模块和检测数据库模块，且样本数据库模块和检测数据库模块为并联连接。
[0010]进一步的，所述初步判定模块还包括对象颜色校对模块、形状数据匹配模块和判断识别模块，所述对象颜色提取模块的输出端电性连接有对象颜色校对模块，所述形状数据提取模块的输出端电性连接有形状数据匹配模块，所述对象颜色校对模块和形状数据匹配模块的输出端电性连接有判断识别模块。
[0011]进一步的，所述初步判定模块用于识别判断图像中是否含有检测对象，所述图像分类模块用于对检测数据库模块内部的图像进行分类，具体分为含有检测对象的图像和不含有检测对象的图像，所述图像提取模块用于提取检测数据库模块中含有检测对象的图像。
[0012]进一步的，所述图像处理模块包括图像预处理模块、对象捕捉模块、对象平滑度处理模块、对象边缘点提取模块、对象边缘增强模块和特征向量提取模块，所述图像预处理模块的输出端电性连接有对象捕捉模块，且对象捕捉模块的输出端电性连接有对象平滑度处理模块，所述对象平滑度处理模块的输出端电性连接有对象边缘点提取模块，且对象边缘点提取模块的输出端电性连接有对象边缘增强模块，所述对象边缘增强模块的输出端电性连接有特征向量提取模块。
[0013]进一步的，所述图像预处理模块包括图像灰度处理模块和图像过滤处理模块，所述图像灰度处理模块用于对图像进行灰度化处理，所述图像过滤处理模块用于过滤消除图像中的斑点，提高图像清晰度。
[0014]进一步的，所述对象识别模块包括样本数据提取模块、三维模型构建模块、特征参数输入模块和模型数据匹配模块，所述样本数据提取模块的输出端电性连接有三维模型构建模块，且三维模型构建模块的输出端电性连接有特征参数输入模块，所述特征参数输入模块的输出端电性连接有模型数据匹配模块。
[0015]进一步的，所述样本数据提取模块与样本数据库模块相连，且样本数据提取模块用于提取样本数据，所述三维模型构建模块用于构建检测样本的三维模型，所述特征参数输入模块用于输入检测对象的特性向量参数，所述模型数据匹配模块用于进行检测对象与样本三维模型的数据匹配，并输出匹配结果。
[0016]进一步的，所述对象识别模块和二次检验模块的输出端均电性连接有警报模块，且二次检验模块包括对照检测模块、图像验证模块和识别输出模块，所述对照检测模块、图像验证模块为并联连接，且对照检测模块、图像验证模块的输出端电性连接有识别输出模块。
[0017]进一步的，所述可对象状态识别防漏检的图像识别系统的方法包括以下具体步骤：
[0018]S1、进行图像采集，使用初步判定模块识别判断图像中是否含有检测对象，通过对象颜色校对模块与样本数据库模块内部的数据进行校对，并通过形状数据匹配模块与本数据库模块内部的数据进行匹配，进而通过形状对比初步判定是否为检测对象，避免出现漏检测的情况；
[0019]S2、使用图像提取模块提取检测数据库模块中含有检测对象的图像，通过图像处
理模块对含有检测对象的图像进行图像处理，通过图像预处理、对象捕捉、对象平滑度处理、对象边缘点提取、对象边缘增强的步骤获得较为清晰完整的检测对象图像，最后通过特征向量提取模块对该待检测对象的长度、宽度、夹角等数据，以便于后续的数据匹配，进而在模糊图像的基础上，进行进一步的准确识别；
[0020]S3、采用对象识别模块进行对象识别，通过提取样本数据库模块中的样本数据构建检测样本的三维模型，然后通过特征参数输入模块输入特征向量提取模块所提取出的检测对象的特性向量参数，通过模型数据匹配模块进行检测对象与样本三维模型的数据匹配，并输出匹配结果；若匹配正确，则能够识别出该检测对象，使得状态识别模块根据所匹配的三维模型状态，输出该检测对象的当前状态，完成对象状态识别；
[0021]S4、最后通过对照检测模块将状态识别模块所识别出的当前检测对象状态数据代入至样本数据库模块内部进行对照检测，避免出现数据错误的情况，或者通过图像验证模块在基于多张图像的基础上，对该检测对象的不同状态进行多次验证识别，然后通过识别输出模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模块(1)、初步判定模块(5)和对象识别模块(9)，所述图像采集模块(1)的输入端电性连接有成像装置(2)，且图像采集模块(1)的输出端电性连接有数据传输模块(3)，所述数据传输模块(3)的输出端电性连接有数据储存模块(4)，所述初步判定模块(5)电性连接于数据储存模块(4)的输出端，且初步判定模块(5)包括识别捕捉模块(501)、对象颜色提取模块(502)和形状数据提取模块(504)，所述识别捕捉模块(501)的输出端电性连接有对象颜色提取模块(502)和形状数据提取模块(504)，且对象颜色提取模块(502)和形状数据提取模块(504)为并联连接，所述初步判定模块(5)的输出端电性连接有图像分类模块(6)，且图像分类模块(6)的输出端电性连接有图像提取模块(7)，所述图像提取模块(7)的输出端电性连接有图像处理模块(8)，所述对象识别模块(9)电性连接于图像处理模块(8)的输出端，且对象识别模块(9)的输出端电性连接有状态识别模块(10)，所述状态识别模块(10)的输出端电性连接有二次检验模块(11)。2.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，所述数据储存模块(4)包括样本数据库模块(401)和检测数据库模块(402)，且样本数据库模块(401)和检测数据库模块(402)为并联连接。3.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，所述初步判定模块(5)还包括对象颜色校对模块(503)、形状数据匹配模块(505)和判断识别模块(506)，所述对象颜色提取模块(502)的输出端电性连接有对象颜色校对模块(503)，所述形状数据提取模块(504)的输出端电性连接有形状数据匹配模块(505)，所述对象颜色校对模块(503)和形状数据匹配模块(505)的输出端电性连接有判断识别模块(506)。4.根据权利要求2所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，所述初步判定模块(5)用于识别判断图像中是否含有检测对象，所述图像分类模块(6)用于对检测数据库模块(402)内部的图像进行分类，具体分为含有检测对象的图像和不含有检测对象的图像，所述图像提取模块(7)用于提取检测数据库模块(402)中含有检测对象的图像。5.根据权利要求1所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，所述图像处理模块(8)包括图像预处理模块(801)、对象捕捉模块(802)、对象平滑度处理模块(803)、对象边缘点提取模块(804)、对象边缘增强模块(805)和特征向量提取模块(806)，所述图像预处理模块(801)的输出端电性连接有对象捕捉模块(802)，且对象捕捉模块(802)的输出端电性连接有对象平滑度处理模块(803)，所述对象平滑度处理模块(803)的输出端电性连接有对象边缘点提取模块(804)，且对象边缘点提取模块(804)的输出端电性连接有对象边缘增强模块(805)，所述对象边缘增强模块(805)的输出端电性连接有特征向量提取模块(806)。6.根据权利要求5所述的一种可对象状态识别防漏检的图像识别系统，其特征在于，所述图像预处理模块(801)包括图像灰度处理模块(8011)和图像过滤处理模块(8012)，所述图像灰度处理模块(8011)用于对图像进行灰度化处理，所述图像过滤处理模块(8012)用于过滤消除图像中的斑点，提...

【专利技术属性】
技术研发人员：周欢，江兆银，
申请(专利权)人：扬州市职业大学扬州开放大学，
类型：发明
国别省市：