(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221098025 0.0 (22)申请日 2022.08.16 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063605 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 南通卓越数码科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市崇川区西市街 18号64幢 (72)发明人 王卓  (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/75(2022.01) 审查员 丁娇 (54)发明名称 利用电子设备识别彩印包 装的方法 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域, 具体涉及一 种利用电子设备识别彩印包装的方法。 该方法通 过HIS图像和灰度图像中梯度信息差异获得当前 灰度图像的边缘信息保留度。 通过对 灰度图像中 关键点的第一特征描述子进行分析, 获得每个第 一特征描述子的特征信息 保留度。 根据边缘信息 保留度和特征信息保留度获得推荐度。 进一步选 出最佳的标准灰度转换公式用于对待检测彩印 包装图像和模板彩印包装图像进行处理, 并实现 高效匹配识别。 本发明实施例在生产领域人工智 能系统下通过人工智能优化操作系统优化采样 包装的检测算法, 增加了 彩印包装产品的识别检 测效率和识别检测精度, 利用标准灰度转换公式 可通过计算机视觉软件实现该彩印模板下的大 批量产品的识别检测。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115063605 B 2022.12.13 CN 115063605 B 1.一种利用电子设备识别彩印包 装的方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获得彩印包装图像; 将采样包装图像转换至HIS颜色空间中, 获得HIS图像; 根据预设灰 度转换公式获得所述彩印包装图像的灰度图像; 获得所述灰度图像中的灰度梯度信息; 根 据所述HIS图像中像素点之间的色相差异、 饱和度差异和亮度差异获得HIS梯度信息; 根据 所述HIS梯度信息和所述灰度梯度信息的差异获得 所述灰度图像的边 缘信息保留度; 根据SIFT算法提取所述灰度图像 中的多个第一特征描述子; 根据每个所述第一特征描 述子在多个主成分方向上的投影获得多个第二特征描述子; 根据多个所述第二特征描述子 获得对应的所述第一特 征描述子的特 征信息保留度; 根据所述边缘信 息保留度和特征信 息保留度获得所述灰度图像的推荐度; 改变所述灰 度转换公式中的参数, 获得多个所述推荐度, 以最大 的所述推荐度对应的所述灰度转换公 式作为标准灰度转换公式; 获取待检测彩印包装图像; 根据所述标准灰度转换公式获得所述待检测彩印包装图像 的待检测灰度图像; 根据所述标准灰度转换公式获得模板彩印包装图像的模板灰度图像; 根据SIFT算法获取所述待检测灰度图像和所述模板灰度图像的特征点并匹配, 根据匹配结 果识别所述待检测彩印包 装图像; 所述根据所述HIS梯度信息和所述灰度梯度信息的差异获得所述灰度图像的边缘信 息 保留度包括: 根据边缘信息保留度公式获得 所述边缘信息保留度, 所述 边缘信息保留度公式包括: 其中, 为所述边缘信息保留度, 为所述彩印包装图像的尺寸, 为坐标为 的像素点的所述HIS梯度幅值, 为坐标为 的像素点的所述灰度梯度幅值, 为坐标为 的像素点的所述HIS梯度方向, 为坐标为 的像素点的所述灰 度梯度方向; 所述根据每个所述第一特征描述子在多个主成分方向上的投影获得多个第二特征描 述子包括: 获取所述第一特征描述子的协方差矩阵的多个特征值, 将所述特征值由大到小排列, 获得特征值序列; 根据预设选择数量在所述特征值序列中前部多个特征值作为参考特征 值; 获取参考特征值对应的参考特征向量, 将所述第 一特征描述子与所述参考特征向量相 乘获得多个第二特 征描述子; 所述根据多个所述第二特征描述子获得对应的所述第一特征描述子的特征信息保留 度包括 根据特征信息保留度公式获得 所述特征信息保留度, 所述特 征信息保留度公式包括: 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115063605 B 2其中, 为所述特征信息保留度, 为自然常数, 为所述选择数量, 为第 个所述第二 特征描述子, 为第 个所述第二特征描述子对应 的所述特征值, 为所述特征值的数量, 为第 个所述特 征值; 所述根据所述 边缘信息保留度和特 征信息保留度获得 所述灰度图像的推荐度包括: 根据推荐度公式获得 所述推荐度, 所述推荐度公式包括: 其中, 为所述推荐度, 为所述边缘信息保留度, 为第 个所述第一特征描述子的所 述特征信息保留度, 为所述第一特 征描述子的数量。 2.根据权利要求1所述的一种利用电子设备识别彩印包装的方法, 其特征在于, 所述获 得所述灰度图像中的灰度梯度信息包括: 根据Soble算子计算所述灰度图像中每个像素点的横向灰度梯度和 纵向灰度梯度, 具 体包括: 其中, 为像素点 的所述横向灰度梯度, 为像素点 所述纵向灰度梯度, 、 、 、 、 、 、 和 为像素点 的八邻域像素值; 根据每个像素点的所述横向灰度梯度和所述纵向灰度梯度获得灰度梯度幅值和灰度 梯度方向, 以所述灰度梯度幅值和所述灰度梯度方向作为所述灰度梯度信息 。 3.根据权利要求2所述的一种利用电子设备识别彩印包装的方法, 其特征在于, 所述根 据所述HIS图像中像素点之间的色相差异、 饱和度差异和亮度差异获得HIS梯度信息包括: 将所述横向灰度梯度和所述纵向灰度梯度中的像素值差异替换为HIS差异, 获得横向 HIS差异和纵向HIS差异; 所述HIS差异包括: 其中, 为第 个像素点与第 个像素点的所述HIS差异, 为第 个像素点的色相信息, 为第 个像素点的所述色相信息, 为第 个像素点的饱和度信息, 为第 个像素点的所 述饱和度信息, 为第 个像素点的亮度信息, 为第 个像素点的所述亮度信息; 根据每个像素点的所述横向HIS梯度和所述纵向HIS梯度获得HIS梯度幅值和HIS梯度 方向, 以所述HIS梯度幅值和所述HIS梯度方向作为所述HIS梯度信息 。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115063605 B 3

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