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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115375689A(43)申请公布日2022.11.22(21)申请号202211309572.9G06V10/774(2022.01)(22)申请日2022.10.25G06V10/82(2022.01)(71)申请人深圳市华付信息技术有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)(72)发明人黄军文赵士红陈兴委(74)专利代理机构深圳中创智财知识产权代理有限公司44553专利代理师吴英(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06T7/90(2017.01)G06V10/28(2022.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称基于机器视觉的烟丝桶检测方法、装置、设备及介质(57)摘要本申请提供了一种基于机器视觉的烟丝桶检测方法、装置、设备及存储介质,所述方法通过DBNet网络检测待检测的烟丝桶桶底图像,得到四个桶底角坐标,根据所述桶底角坐标对所述烟丝桶桶底图像进行旋转矫正,得到桶底矫正图像;根据预设阈值过滤方法,对所述桶底矫正图像进行处理,得到烟丝残留物图像,并将所述烟丝残留物图像转为烟丝残留物灰度图像;在所述烟丝残留物灰度图像中提取烟丝残留物像素数量,根据所述烟丝残留物像素数量和所述烟丝残留物灰度图像像素总数量计算得到烟丝残留物面积占比。本申请合理的实现了烟丝残留物检测自动化管理,减少了人工检查出现的漏检问题,提高了生产效率保证了产品质量。CN115375689ACN115375689A权利要求书1/2页1.一种基于机器视觉的烟丝桶检测方法,其特征在于,所述基于机器视觉的烟丝桶检测方法包括:通过DBNet网络检测待检测的烟丝桶桶底图像,得到四个桶底角坐标,根据所述桶底角坐标对所述烟丝桶桶底图像进行旋转矫正,得到桶底矫正图像;根据预设阈值过滤方法,对所述桶底矫正图像进行处理,得到烟丝残留物图像,并将所述烟丝残留物图像转为烟丝残留物灰度图像;在所述烟丝残留物灰度图像中提取烟丝残留物像素数量,根据所述烟丝残留物像素数量和所述烟丝残留物灰度图像像素总数量计算得到烟丝残留物面积占比,以根据所述烟丝残留物面积占比进行烟丝桶残留物的检测。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的烟丝桶检测方法,其特征在于,所述通过DBNet网络检测待检测的烟丝桶桶底图像,得到四个桶底角坐标,根据所述桶底角坐标对所述烟丝桶桶底图像进行旋转矫正,并截取矫正后的图像,得到桶底矫正图像,包括:利用所述DBNet网络对所述烟丝桶桶底图像中所有像素点进行自适应二值化操作,得到二值化阈值图,并将所述二值化阈值图与所述DBNet网络中的预测概率图进行前景和背景的联合区分,得到四个精准的桶底角坐标;根据所述四个桶底角坐标确定所述烟丝桶桶底图像外接框,根据所述烟丝桶桶底图像外接框计算图像倾斜角度,利用所述图像倾斜角度,将所述烟丝桶桶底图像进行仿射变换矫正,得到所述桶底矫正图像。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的烟丝桶检测方法,其特征在于,所述利用所述DBNet网络对所述烟丝桶桶底图像中所有像素点进行自适应二值化操作,得到二值化阈值图,包括:获取所述DBNet网络的阈值图,利用所述阈值图分支学习得到二值化阈值,并将所述二值化阈值与分割网络一起训练得到优化后的二值化阈值,利用优化后的二值化阈值对所述烟丝桶桶底图像中所有像素点进行自适应二值化操作,得到所述二值化阈值图。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的烟丝桶检测方法,其特征在于,所述根据预设阈值过滤方法,对所述桶底矫正图像进行处理,得到烟丝残留物图像,并将所述烟丝残留物图像转为烟丝残留物灰度图像,还包括:将所述桶底矫正图像的RGB色彩空间转为HSV色彩空间,根据所述HSV色彩空间的色调阈值、饱和度阈值、明度阈值,对所述HSV色彩空间进行筛选,得到HSV烟丝残留物图像;将所述HSV烟丝残留物图像的HSV色彩空间转为HLS色彩空间,通过调节所述HLS色彩空间中的色相阈值、亮度阈值及饱和度阈值,去除所述HSV烟丝残留物图像中的反光部分,得到剔除反光影响的HSV烟丝残留物图像,作为所述烟丝残留物图像;将所述烟丝残留物图像转为灰度图,得到所述烟丝残留物灰度图像。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的烟丝桶检测方法,其特征在于,所述将所述HSV烟丝残留物图像的HSV色彩空间转为HLS色彩空间,通过调节所述HLS色彩空间中的色相阈值、亮度阈值及饱和度阈值去除所述HSV烟丝残留物图像中的反光,得到剔除反光影响的烟丝残留物图像,还包括:设定所述HSV烟丝残留物图像的色相阈值、亮度阈值,调节所述HSV烟丝残留物图像的饱和度阈值,根据所述HSV烟丝残留物