一种易拉罐底喷码异常识别方法与流程

技术特征：
1.一种易拉罐底喷码异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集易拉罐底喷码后的底面图像，对底面图像进行灰度化，得到灰度图像；对灰度图像进行二值化处理得到二值图像，喷码像素点为1，其他像素点为0；统计二值图像中喷码像素点的第一总数量；获取模板图像中像素点的第二总数量和罐口边缘对应像素点的第三总数量，根据第一总数量、第二总数量和第三总数量之间的差异得到计算必要指标；基于计算必要指标确认底面图像需要匹配时，利用surf算法获取底面图像的特征点集合；将底面图像与模板图像相邻放置，利用surf算法的特征点匹配获得地面图像和模板图像匹配时的辅助线段，根据每个辅助线段对应两个相互匹配的特征点的坐标计算对应辅助线段的斜率；计算任意两个辅助线段之间的夹角，基于夹角对底面图像进行旋转，得到旋转后的底面图像；计算模板图像与旋转后的底面图像之间的相似度，根据相似度确认匹配成功的旋转后的底面图像，以对其进行喷码异常识别。2.如权利要求1所述的一种易拉罐底喷码异常识别方法，其特征在于，所述计算必要指标的获取方法，包括：计算第一总数量与第三总数量的差值作为分子，计算第二总数量与第三总数量的差值作为分母，得到的比值为计算必要指标。3.如权利要求1所述的一种易拉罐底喷码异常识别方法，其特征在于，所述旋转后的底面图像的获取方法，包括：根据夹角设置的图像旋转公式，对特征点所对应的像素点按照图像旋转公式进行旋转，并获取旋转后特征点对应辅助线段的斜率，由斜率获取集中程度，当集中程度满足阈值时，再对底面图像中的剩余像素点按照对应夹角进行旋转，进而得到旋转后的底面图像。4.如权利要求1所述的一种易拉罐底喷码异常识别方法，其特征在于，所述相似度的计算公式为：其中，为相似度；为旋转后的底面图像的行数，为旋转后的底面图像的列数；为模板图像中第行、第列的像素点的灰度值；为旋转后的底面图像中第行、第列的像素点的灰度值。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种易拉罐底喷码异常识别方法，该方法采集易拉罐底喷码后的底面图像，对底面图像进行灰度化，得到灰度图像；获取灰度图像的二值图像，得到喷码像素点的第一总数量，获取模板图像中像素点的第二总数量和罐口边缘对应像素点的第三总数量，以计算必要指标；基于计算必要指标确认底面图像需要匹配时，获取底面图像的特征点集合，进而获取地面图像和模板图像匹配时的辅助线段，基于辅助线段的斜率对底面图像进行旋转，计算模板图像与旋转后的底面图像之间的相似度，根据相似度确认匹配成功的旋转后的底面图像，对其进行喷码异常识别。本发明加快了匹配速度，提高了异常识别的效率。提高了异常识别的效率。提高了异常识别的效率。


技术研发人员：丁如荣
受保护的技术使用者：南通东鼎彩印包装厂
技术研发日：2022.10.13
技术公布日：2022/11/11