喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该方法包括：根据待检喷码图像包含的字符串，从数据库中查找所述待检喷码图像对应的原始图像；将所述待检喷码图像和所述原始图像输入所述动态模型进行磨损检测；若所述动态模型输出所述待检喷码图像符合所述磨损规律，根据所述磨损规律对所述待检喷码图像进行纠正处理，得到纠正图像；对所述纠正图像和所述原始图像进行对比检测，得到所述待检喷码图像的检测结果。通过本公开的技术，可以减少喷码图像识别和验证的误判，提升喷码图像的比对准确度。提升喷码图像的比对准确度。提升喷码图像的比对准确度。

【技术实现步骤摘要】
喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及喷码检测
，尤其是涉及一种喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]喷码图像经常用在产品表面，用于产品识别和防伪验证等场景中。图像识别与防伪验证中，目前比较常用的方法有：局部二值模式算法(Local Binary Pattern，LBP)、多尺度局部二值模式算法(Multi
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scale Block LBP，MB
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LBP)和二值统计图像特征(Binarized Statistical Image Features，BSIF)等。
[0003]LBP算法广泛应用于人脸识别和人脸防伪方向，该算法以一个3
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3大小的像素块作为处理单元，用单元中心像素作为阈值与相邻8个像素的灰度值进行比较、判断大小后顺时针生成8位二进制比特码串。如果周围像素的灰度值大于中心像素值，将该位置标记为1，否则标记为0，这样可以得到一个8位二进制数。接着将该二进制模式串转换为十进制数，作为以该像素为中心的区域纹理信息强度的描述。
[0004]MB
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LBP算法将图像分为相应大小块为S
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S的小区域，当S＝1时是基本的LBP算子。当S＝2时，把图像分为2
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2的小块，小块中4个像素点的平均灰度值作为整个区域的灰度值，接着再和周围相同的8个小块的灰度平均值进行比较，进而将MB
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LBP特征值计算出来。
[0005]BSIF与LBP类似，BSIF算法的描述符为图像中的每个像素计算二进制代码，其中每个比特是通过将图像和线性滤波器进行卷积得到的。
[0006]喷码图像通常会随时间的流逝而逐渐失去部分特征，当经过一段时间再次拍摄同一喷码图像时，图像中的像素值或特征会发生相应的变化，上述算法因通常使用一种或少数几种特征(颜色、纹理等)进行比对，因此无法正确识别出该喷码图像，进而造成喷码图像识别和验证的误判。

技术实现思路

[0007]本公开实施例的目的在于提供一种喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质，以减少喷码图像识别和验证的误判，提升喷码图像的比对准确度。
[0008]本公开实施例提供一种喷码图像的检测方法，通过电子设备提供预先训练好的动态模型，所述动态模型是根据喷码图像的磨损规律训练得到的，所述喷码图像上的字符组成标识产品身份的字符串，所述字符由随机排列的墨点和/或墨点上叠加随机水印组成，所述方法包括：根据待检喷码图像包含的字符串，从数据库中查找所述待检喷码图像对应的原始图像；将所述待检喷码图像和所述原始图像输入所述动态模型进行磨损检测；若所述动态模型输出所述待检喷码图像符合所述磨损规律，根据所述磨损规律对所述待检喷码图像进行纠正处理，得到纠正图像；对所述纠正图像和所述原始图像进行对比检测，得到所述待检喷码图像的检测结果。
[0009]第二方面，本公开实施例还提供一种喷码图像的检测装置，所述装置通过电子设
备提供预先训练好的动态模型，所述动态模型是根据喷码图像的磨损规律训练得到的，所述喷码图像上的字符组成标识产品身份的字符串，所述字符由随机排列的墨点和/或墨点上叠加随机水印组成，所述装置包括：图像查找模块，用于根据待检喷码图像包含的字符串，从数据库中查找所述待检喷码图像对应的原始图像；磨损检测模块，用于将所述待检喷码图像和所述原始图像输入所述动态模型进行磨损检测；图像纠正模块，用于若所述动态模型输出所述待检喷码图像符合所述磨损规律，根据所述磨损规律对所述待检喷码图像进行纠正处理，得到纠正图像；比对检测模块，用于将所述纠正图像和所述原始图像进行对比检测，得到所述待检喷码图像的检测结果。
[0010]第三方面，本公开实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述喷码图像的检测方法。
[0011]第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述喷码图像的检测方法。
[0012]本公开实施例提供一种喷码图像的检测方法、装置、电子设备及存储介质，在喷码图像检测过程中，考虑到喷码图像中的字符由墨点组成，而喷码图像的正常磨损通常具有一定的规律性，因此采用根据喷码图像的磨损规律训练而成的动态模型对待检喷码图像进行磨损检测，可以准确判别出待检喷码图像是否符合磨损规律，再针对符合磨损规律的待检喷码图像进行纠正处理，使得被磨损的墨点得以修复，在此基础上进行的图像比对检测准确度更高，有效保证了喷码图像应用的可靠性。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本公开的一些实施方式，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。
[0014]图1为本公开实施例提供的一种喷码图像的示意图；
[0015]图2为本公开实施例提供的一种喷码图像的检测方法的流程图；
[0016]图3为本公开实施例提供的一种两个喷码图像字符的对比示意图；
[0017]图4为本公开实施例提供的另一种两个喷码图像字符的对比示意图；
[0018]图5为本公开实施例提供的一种喷码图像的检测的结构示意图；
[0019]图6为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0020]下面将结合实施例对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
[0021]喷码图像具有一定的随机性，且实现灵活，因此广泛应用在产品防伪、产品追溯与
管理中。但是喷码图像因为使用喷墨，在产品流通过程中，因为触摸或者摩擦等外界因素，比较容易被磨损和污染，导致喷码图像难以被正确读取和识别，影响了喷码图像的正常使用。基于此，本公开实施例提供了一种喷码图像的检测方法、装置、电子设备和存储介质，以在喷码图像磨损或污染情况下，提升喷码图像的比对准确度。
[0022]本公开实施例提供了一种喷码图像的检测方法，该方法通过电子设备提供预先训练好的动态模型，该动态模型是根据喷码图像的磨损规律训练得到的，本实施例的喷码图像上的字符组成标识产品身份的字符串，这些字符由随机排列的墨点和/或墨点上叠加随机水印组成，该字符串中的字符可以是随机排列的墨点和/或墨点上叠加随机水印，具体包括以下之一：字符本身是由随机排列的墨点组成，或者字符本身由规则墨点组成，且字符上叠加有随机水印，再或者字符由随机排列的墨点组成且字符上叠加有随本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种喷码图像的检测方法，其特征在于，通过电子设备提供预先训练好的动态模型，所述动态模型是根据喷码图像的磨损规律训练得到的，所述喷码图像上的字符组成标识产品身份的字符串，所述字符由随机排列的墨点和/或墨点上叠加随机水印组成，所述方法包括：根据待检喷码图像包含的字符串，从数据库中查找所述待检喷码图像对应的原始图像；将所述待检喷码图像和所述原始图像输入所述动态模型进行磨损检测；若所述动态模型输出所述待检喷码图像符合所述磨损规律，根据所述磨损规律对所述待检喷码图像进行纠正处理，得到纠正图像；对所述纠正图像和所述原始图像进行对比检测，得到所述待检喷码图像的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待检喷码图像包含的字符串，从数据库中查找所述待检喷码图像对应的原始图像包括：对待检喷码图像进行字符识别处理，得到所述待检喷码图像包含的字符串；以所述字符串为索引检索数据库，得到所述待检喷码图像对应的原始图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态模型包括用于提取喷码图像包含的特征信息的卷积神经网络模型和用于学习喷码图像的磨损规律的循环神经网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述待检喷码图像和所述原始图像输入所述动态模型进行磨损检测包括：将所述待检喷码图像输入所述卷积神经网络模型进行特征提取，得到第一特征信息；将所述原始图像输入所述卷积神经网络模型进行特征提取，得到第二特征信息；将所述第一特征信息和所述第二特征信息分别输入所述循环神经网络模型，通过所述循环神经网络模型确定所述第一特征信息相对于所述第二特征信息的特征点增减信息，根据所述特征点增减信息判断所述待检喷码图像是否符合所述磨损规律。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述特征点增减信息判断所述待检喷码图像是否符合所述磨损规律包括：若所述特征点增减信息表征所述第一特征信息相对于所述第二特征信息有第一数量的新增特征点，确定所述待检喷码图像不符合所述磨损规律；若所述特征点增减信息表征所述第一特征信息相对于所述第二特征信息减少第二数量的特征点，确定所述待检喷码图像符合所述磨损规律。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述磨损规律对所述待检喷码图像进行纠正处理，得到纠正图像包括：根据所述待检喷码图像的第一特征信息和所述原始图像的第二特征信息，对所述待检喷码图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：范梦辰，洪靖国，李刚锐，顾费勇，李跃建，张东博，陶姜力，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：