【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于机器视觉的图像识别，更具体的说是涉及一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统。
技术介绍
1、目前，机器视觉技术已成功应用到工业生产领域，通过对采集到的图像进行识别处理，进而实现检测的目的。但是由于生产车间的“光污染”、“油污”等恶劣环境对图像造成的干扰，所以在精度方面提出了很高的要求。现有的图像识别方法大致可以分为两类：一类是基于hough变换的方法，一类是基于深度学习的目标检测。基于hough变换的方法首先对图像进行灰度化、滤波、边缘检测、二值化等操作，得到二值边缘图像，然后利用图像中特征的边缘梯度等信息识别出特征；基于深度学习的目标检测算法通过对样本的训练，利用卷积、池化等操作提取图像不同层次的特征，从而实现目标特征点定位。然而这些方法都有着不足之处。基于hough变换的方法虽然在速度上略胜一筹，但对噪声敏感，容易受到环境的干扰；基于深度学习的方法通过训练可以排除恶劣环境的影响，但是只能圈出大致区域，并不能准确识别特征轮廓，所以在识别精度上有待提高。
2、因此，提出一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，可以有效排除无关信息的干扰，实现高精度的图像识别。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，包
4、图像采集模块，用于对车辆零部件的图像进行采集；
5、图像处理模块，用于对采集的车辆零部件的图像进行分析和处理；
6、图像特征识别模块，用于对进行分析和处理后的图像进行特征识别，并根据识别出的零部件特征判断数据库中是否存在对应的车辆零部件；
7、数据库，用于储存图像特征识别模块的判断结果以及仓库中的各个配件的信息；
8、部件质量检测模块，用于根据车辆零部件的图像采集对零部件进行质量检测。
9、可选的，图像处理模块包括依次连接的尺寸计算模块、材质判断模块、文字分析模块、商标分析模块；其中，
10、尺寸计算模块，用于对车辆零部件的尺寸进行计算；
11、材质判断模块，用于判断车辆零部件的材质；
12、文字分析模块，用于分析车辆零部件上的文字；
13、商标分析模块，用于分析车辆零部件上的图案。
14、可选的，尺寸计算模块包括外形获取单元、外形分割单元、形状标点单元、距离计算单元、产品距离计算单元、换算单元。
15、可选的，图像特征识别模块包括图像特征识别模型，其训练内容具体如下：
16、将经过分析和处理后的图像的前80％作为训练集，后20％作为测试集；在训练过程中，模型通过卷积层和池化层提取图像特征，将底层特征与高层特征相融合最后经过全连层以及激活函数输出，最终得到目标特征区域。
17、可选的，图像特征识别模块进行特征识别具体包括：
18、利用训练好的图像特征识别模型找出图像特征所处的位置区域，即roi，将该位置区域经过裁剪操作得到新的图像，并作为传统检测方法的输入，然后，经过滤波、边缘检测操作，得到二值边缘图像，使用随机hough算法，随机选取描述目标轮廓的边缘点，应用几何性质依据，经过有限次迭代或筛选，找出候选目标，最后经过设定的判断标准评判确定最终的特征。可选的，部件质量检测模块进行质量检测具体包括以下内容：
19、使用强度拉伸设备沿第一方向对车辆零部件进行拉伸，在拉伸至第一步进量以后，停止拉伸，触发图像采集模块对第一步进量的车辆零部件采集图像，部件质量检测模块识别车辆零部件图像是否具有设定特征的图案，若为是，则说明该车辆零部件质量为差；反之，则继续拉伸至第二步进量、第三步尽量，直到具有设定特征的图案；拉伸到的进量越大，说明车辆零部件的质量越好。
20、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，具有以下有益效果：
21、(1)该系统将深度学习的目标检测方法与基于hough变换的特征检测方法结合，使用深度学习准确选出感兴趣区域roi(目标特征所在区域)，再使用基于hough变换的特征检测方法在roi上识别，可以有效排除无关信息的干扰，实现高精度的图像识别；
22、(2)该系统能够非常准确的极大提高检测的准确率，减少检测错误率，能够省去二次检测，降低成本，高精度的检测是现代汽车检测发展的重要方向。
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1.一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像处理模块、数据库、图像特征识别模块、部件质量检测模块；其中，图像采集模块、图像处理模块、图像特征识别模块、数据库依次连接，部件质量检测模块与图像采集模块通讯连接；
2.根据权利要求1所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，图像处理模块包括依次连接的尺寸计算模块、材质判断模块、文字分析模块、商标分析模块；其中，
3.根据权利要求2所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，尺寸计算模块包括外形获取单元、外形分割单元、形状标点单元、距离计算单元、产品距离计算单元、换算单元。
4.根据权利要求1所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，图像特征识别模块包括图像特征识别模型，其训练内容具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，图像特征识别模块进行特征识别具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件
...【技术特征摘要】
1.一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、图像处理模块、数据库、图像特征识别模块、部件质量检测模块；其中，图像采集模块、图像处理模块、图像特征识别模块、数据库依次连接，部件质量检测模块与图像采集模块通讯连接；
2.根据权利要求1所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，图像处理模块包括依次连接的尺寸计算模块、材质判断模块、文字分析模块、商标分析模块；其中，
3.根据权利要求2所述的一种适用于车辆电子电器架构零部件的图像识别系统，其特征在于，尺...
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