【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物识别，特别是涉及一种静脉设备红外灯珠异常检测方法和系统。
技术介绍
1、在静脉识别领域，静脉设备中的红外灯板起到提供近红外光的作用，直接关系到静脉血管成像的清晰度，是静脉设备的核心部件之一。然而静脉设备中的红外灯板在工厂生产线进行组装时，会因为红外灯珠虚焊或者灯珠本身质量问题等导致红外灯板中的部分或全部红外灯珠工作异常，进而会影响到静脉血管的成像清晰度，因此需要对工厂生产线组装的红外灯板进行异常检测。
2、此外，静脉设备在日常使用过程中难免会出现红外灯板异常的情况，如红外灯板中的部分或全部红外灯珠工作异常，当这些异常现象出现时，会影响验证通过率，即影响用户的使用体验，为提高用户的使用体验，需要开发静脉设备红外灯板异常的检测算法，当异常情况出现时，及时将检测结果反馈给用户或售后机构，进而可针对性的解决模组出现的异常。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提供一种静脉设备红外灯珠异常检测方法和系统，可以准确检测静脉设备红外灯珠在产线或使用过程中出现的异常情况。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
2、一种静脉设备红外灯珠异常检测方法，其包括以下步骤：
3、步骤1.获取静脉设备的标定图像，所述标定图像为静脉设备在红外灯珠处于工作状态采集的不含用户手指的图像；
4、步骤2.依次标定每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息；
5、步骤3.计算标定图像的灰度梯度分布信息；
6、步骤4.利用
7、步骤5.计算空白图像中每颗红外灯珠发射的红外光的灰度分布，判断静脉设备该颗红外灯珠是否异常。
8、优选地，所述步骤2中依次标定每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息为：依次以每颗红外灯珠的中心位置为圆心，构建半径为r的圆形区域，所述圆形区域为该红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置，圆形区域中像素点满足：
9、，
10、a≤z≤b，
11、z=圆形区域中像素点灰度值大于等于g的像素点的数量/圆形区域中像素点的数量，
12、公式中，p和q分别为圆形区域中像素点的行坐标和列坐标，和分别为灯珠k中心位置的行坐标和列坐标，r为圆形区域的半径，g为标定图像中的典型灰度值，a为标定图像的第一灰度比例阈值，b为标定图像的第二灰度比例阈值。
13、优选地，所述步骤3中计算标定图像的灰度梯度分布信息为：计算标定图像的一阶梯度图像和二阶梯度图像。
14、优选地，所述步骤4中判断空白图像的质量的步骤为：
15、步骤4.1.计算空白图像的一阶梯度图像和二阶梯度图像；
16、步骤4.2.计算空白图像的一阶梯度图像与标定图像的一阶梯度图像的相似度作为空白图像与标定图像的第一相似度，计算空白图像的二阶梯度图像与标定图像的二阶梯度图像的相似度作为空白图像与标定图像的第二相似度；
17、步骤4.3.将第一相似度和第二相似度进行加权处理计算空白图像的与标定图像的相似度；
18、步骤4.4.设定相似度阈值条件，若空白图像的与标定图像的相似度满足相似度阈值条件，则空白图像质量合格，反之空白图像质量不合格。
19、优选地，所述空白图像的与标定图像相似度p的计算公式为：
20、，
21、公式中，m为空白图像与标定图像的第一相似度的权重系数，n为空白图像与标定图像的第二相似度权重系数，i和j分别为梯度图像的行坐标和列坐标，h为梯度图像的行数，w为梯度图像的列数，d(i，j)为标定图像的一阶梯度，k(i，j)为空白图像的一阶梯度，dd(i，j)为标定图像的二阶梯度，kk(i，j)为空白图像的二阶梯度。
22、优选地，所述步骤5判断静脉设备该颗红外灯珠是否异常包括：
23、步骤5.1.根据标定图像获取空白图像上每颗红外灯珠的检测区域；
24、步骤5.2.设定比例阈值，依次计算每个检测区域内灰度值大于等于g的像素点的数量与该检测区域内所有像素点的数量的比值，若所述比值大于比例阈值，则判断该颗红外灯珠工作正常，反之该颗红外灯珠工作异常。
25、优选地，所述步骤5.1中的检测区域为将每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息映射到空白图像上得到区域。
26、优选地，所述步骤1中获取静脉设备的标定图像为：在静脉设备红外灯珠处于工作状态采集不含用户手指的3张图像，计算3张图像的平均值作为标定图像。
27、为解决上述技术问题，本申请还提供一种静脉设备红外灯珠异常检测系统，包括：
28、标定图像获取模块：用于获取静脉设备的标定图像，所述标定图像为静脉设备在红外灯珠处于工作状态采集的不含用户手指的图像；
29、红外灯珠标定模块：依次标定每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息；
30、灰度梯度计算模块：计算标定图像的灰度梯度分布信息；
31、空白图像质量判断模块：利用静脉设备采集未放置用户手指时的空白图像，判断空白图像的质量；
32、红外灯珠异常判断模块：计算空白图像中每颗红外灯珠发射的红外光的灰度分布，判断静脉设备该颗红外灯珠是否异常。
33、本专利技术提出了的静脉设备红外灯珠异常检测方法，首先获取标定图像，并通过标定图像获取静脉设备灯板各灯珠的红外光在图像中的位置坐标和边界半径、梯度分布信息等，并将其存入工厂生产线的质检设备和静脉设备中，可快速实现红外灯珠的定位和光强检测。此外，在进行红外灯珠异常检测时，首先获取一张静脉设备的空白图像并对空白图像的图像质量做检测，检测合格后方对静脉设备红外灯板出现的异常情况进行检测，提高了静脉设备红外灯板异常检测的准确性，为后续的静脉设备红外灯板异常检测奠定了坚实的基础，
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1.一种静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤2中依次标定每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息为：依次以每颗红外灯珠的中心位置为圆心，构建半径为r的圆形区域，所述圆形区域为该红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置，圆形区域中像素点满足：
3.根据权利要求1所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤3中计算标定图像的灰度梯度分布信息为：计算标定图像的一阶梯度图像和二阶梯度图像。
4.根据权利要求3所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤4中判断空白图像的质量的步骤为：
5.根据权利要求4所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述空白图像的与标定图像相似度p的计算公式为：
6.根据权利要求2所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤5判断静脉设备该颗红外灯珠是否异常包括：
7.根据权利要求6所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤5.1中的检
8.根据权利要求1所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中获取静脉设备的标定图像为：在静脉设备红外灯珠处于工作状态采集不含用户手指的3张图像，计算3张图像的平均值作为标定图像。
9.一种静脉设备红外灯珠异常检测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤2中依次标定每颗红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置信息为：依次以每颗红外灯珠的中心位置为圆心，构建半径为r的圆形区域，所述圆形区域为该红外灯珠发射的红外光在标定图像中的位置，圆形区域中像素点满足：
3.根据权利要求1所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤3中计算标定图像的灰度梯度分布信息为：计算标定图像的一阶梯度图像和二阶梯度图像。
4.根据权利要求3所述的静脉设备红外灯珠异常检测方法，其特征在于，所述步骤4中判断空白图像的质量的步骤为：
5.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛传贤，赵国栋，李学双，
申请(专利权)人：圣点世纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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