【技术实现步骤摘要】
一种基于产品标签信息的图像识别方法
[0001]本专利技术属于图像识别与机器视觉
，涉及一种基于产品标签信息的图像识别方法
。
技术介绍
[0002]随着图像处理和机器视觉技术的高速发展，给产品试验领域带来了新的发展方向
。
目前，产品数据信息录入的工作越来越多，产品图号等关键信息都需要人手工抄录
、
工作效率低下，容易出现错录和漏录等情况
。
且由于数据存储在纸质文件上，无法对相关数据进行统一有效管理，影响试验工作的高效开展
。
[0003]专利
CN 109190630.A
提出一种字符识别方法，通过获取待识别图像，将该图像进行二值化处理，之后，分为若干单字符图像，最后对单字符图像输入字符识别模型进行识别
。
提出的方法能够对常见汉字进行全面覆盖，对当前存在的身份证识别效果良好
。
但是该种方法只适用于模板固定
、
背景字体大小等均一致的字符识别过程中，对标签本身的限制较多，不具有...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于产品标签信息的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
获取同一批次产品的标签图像；
S2、
对标签图像进行对比度处理；
S3、
创建模板：以任意一张标签图像作为参考图，所述模板为参考图中截取出的一个矩形图像块，模板所包含的图像信息为用户感兴趣的标签内容所对应的属性名称；
S4、
在进行对比度处理后的剩余的标签图像中匹配模板，找到剩余标签图像中与模板所包含的图像信息相同的区域，记为匹配区域；
S5、
在剩余标签图像中定位出标签图像匹配区域；
S6、
按照已知的属性名称与对应的标签内容之间的相对位置关系，对标签图像匹配区域的顶点坐标进行相应的坐标计算，得到所述标签内容的各顶点坐标，定位出标签图像
ROI
区域；
S7、
提取标签图像
ROI
区域内的字符，若
ROI
区域内的字符在值域范围内，进入
S8
，否则更换更高清晰度的产品标签，进行对比度处理后进入
S4
；
S8、
按照设定的字符长度
、
宽度
、
字符的间距，对
ROI
区域内的字符进行分割；
S9、
利用机器视觉识别方法对分割后的字符进行字符识别；
S10、
对识别到的字符按照存储格式要求统一上传至记录系统，完成产品标签信息的图像识别
。2.
根据权利要求1所述的一种基于产品标签信息的图像识别方法，其特征在于，
S2
所述对标签图像进行对比度处理，具体为：使用分量法进行灰度处理：对真彩图中
R、G、B
这三个颜色通道，提取其中一个颜色通道的分量进行灰度化；使用灰度变换法在空间域对灰度化的标签图像进行像素处理，将被处理图像
I
的每个像素点的灰度值按照相同的计算方法进行缩小，以增强被处理图像
I
的对比度，得到进行对比度处理之后的标签图像
F。3.
根据权利要求2所述的一种基于产品标签信息的图像识别方法，其特征在于，使用灰度变换法进行处理的计算方法为：其中，
I(i
，
j)
为被处理图像
I
在像素点
(i
，
j)
的灰度值，
F(i
，
j)
为进行对比度处理之后的标签图像
F
在像素点
(i
，
j)
的灰度值，
a
为被处理图像
I
中的最小灰度值，
b
为被处理图像
I
中的最大灰度值，
c
为预设的进行对比度处理之后的标签图像
F
中的最小灰度值，
d
为预设的进行对比度处理之后的标签图像
F
中的最大灰度值
。4.
根据权利要求1所述的一种基于产品标签信息的图像识别方法，其特征在于，
S3
所述创建模板包括手动创建模板的方式：将对比度处理后的标签图像，利用
LabVIEW
软件中的截取图像功能手动勾选用户感兴趣的标签内容所对应的属性名称所在区域，截取出的矩形图像块作为模板并存储；模板为标签的部分内容，如果预览的信息无误，则确定创建模板成功；否则，重新创建模板
。
5.
根据权利要求1所述的一种基于产品标签信息的图像识别方法，其特征在于，
S4
所述在进行对比度处理后的标签图像中匹配模板，具体为：采用低差异抽样算法进行基于外形特征的几何匹配过程，包括模板的边缘曲线和几何特征提取与排序，模板所包含的图像信息外形特征的提取，完成模板特征学习；将模板所包含的图像信息存入文件，将该批次产品标签图像和模板文件中的图像信息进行模板特征关联映射，得到匹配度；当该批次产品标签图像的某个区域与相对应的模板文件匹配度超过阈值时，匹配成功，找到了标签图像中与模板所包含的图像信息相...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑞欣，何伟锋，秦雷，臧东情，张卫东，汪士清，王洪福，刘鑫，李佳，
申请(专利权)人：北京航天动力研究所，
类型：发明
国别省市：
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