(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111681201.9 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 红云红河烟草 （集团） 有限责任公司 地址 650032 云南省昆明市五华区红锦路 367号 (72)发明人 徐跃明　欧阳世波 　徐珂　王磊　 迟文超　安裕强　周安祥　张清友　 王康　瞿晨　 (74)专利代理 机构 北京名华博信知识产权代理 有限公司 1 1453 专利代理师 薛飞 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/155(2017.01)G06T 7/60(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 5/20(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06Q 10/08(2012.01) G06K 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别的烟箱高 效进出库检测方法， 属于烟草物流技术领域， 将 一次采集到的烟箱三侧表面图像， 分别将表面图 像转化为传统灰度图及YCbCr 格式Y分量灰度图， 处理传统灰度图后识别烟箱条码， 判断烟箱条码 是否错牌。 处理YCbCr 格式Y分量灰度图生成边缘 检测的二值图像， 判断烟箱外观缺陷， 烟箱外观 缺陷检测结果关联对应条形码信息， 统合烟 箱条 码信息及烟箱外观缺陷信息， 规避网络传输延时 和云端计算易拥堵的问题， 提高烟箱进出库检测 效率， 提高烟箱进出库检测精准度。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114529555 A 2022.05.24 CN 114529555 A 1.一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的方法包括： 步骤 1， 获取烟箱三侧表面图像； 步骤2， 处理烟箱表面图像并识别烟箱条形码； 步骤3， 处理烟箱 表面图像并判断烟箱外观缺陷； 步骤4， 烟箱外观缺陷检测结果关联对应条形码信息， 输出 烟箱进出库信息， 记录并输送合格烟箱， 剔除外观缺陷、 错 牌烟箱。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的步骤2包括： 步骤2 ‑1， 获取烟箱表面图像， 进行灰度处理， 将烟箱表面图像转换为灰 度图； 步骤2 ‑2， 对灰度图使用 Scharr算子得到灰度图在水平和竖直方向上的梯度幅值表 示； 步骤2 ‑3， x梯度减去y梯度， 得到高水平梯度和低竖直梯度的图像； 步骤2 ‑4， 使用9*9的 内核对梯度图进 行平均模糊， 平均模糊后的图像进 行二值化处理， 将灰度值小于等于255的 像素点的灰度值设置为0， 将灰度值大于255的像素点的灰度值设置为255； 步骤2 ‑5， 对二值 化图像进行形态学操作， 消除间隙； 步骤2 ‑6， 查找最大轮廓， 拟合轮廓矩形， 确定条形码区 域并进行识别， 将识别的三侧条形码数据进行对比判断烟箱牌号是否错牌； 步骤2 ‑7， 若条 形码区域无法识别， 对运动模糊图像进行复原后再次进行识别。 3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的步骤2 ‑5具体步骤为构建长方形内核， 内核的宽度大于长度， 进 行4次腐蚀后进 行4次 膨胀， 移除图像内小斑点。 4.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的步骤2 ‑7具体步骤为 获取输送皮带输送速度， 根据输送速度确定模糊长度L及 模糊角 度 θ， 得出点扩散函数， 复原运动模糊图像， 对复原图像进行识别。 5.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 在所述的 步骤2 ‑2中 ， 所述的 Scha rr算子 ， x方向 和y方向 卷 积核公式 为 ： 6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的步骤3包括： 步骤3 ‑1， 读取烟箱表面图像， 将RGB图像转化为YCbCr格式， 输出YCbCr图 像的Y分量， 将图片转化为灰度图； 步骤3 ‑2， 对灰度图像进行高斯滤波处理； 步骤3 ‑3， 对灰 度图像利用Sobel算子进 行图像梯度检测， 生 成轮廓初图； 步骤3 ‑4， 对轮廓初图顶 点进行深 度测量误差补偿， 根据补偿后顶点坐标生成烟箱轮廓图； 步骤3 ‑5， 判断烟箱三侧烟箱轮廓 图是否均为矩形， 同时将图像特征与标准完整的烟箱图像特征作对比， 如果都是矩形且对 比结果合格， 则表示烟箱完整， 否则判断烟箱存在外观缺陷。 7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 在 所 述的 步 骤 3 ‑3 中 ， 所 述的 S o be l 算 子 ， x 方向 和y 方向 卷 积 核 公 式 为 ： 8.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的烟箱高效进出库检测方法， 其特征在于， 所述的步骤3 ‑4包括， 3‑4‑1， 计算深度测量误差值Δi， 3‑4‑2， 以深度测量误差值Δi建立补权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529555 A 2偿 值 序 列 表 根 据 补 偿 值 序 列 表 构 建 测 量 距 离 序 列 表 3‑4‑3对补偿值进行加权平均计算， 得出基于像素加权补偿值Δd(u, v)， 步骤3 ‑4‑4， 对轮廓 初图顶点进行深度测量误差补偿： Z补偿后(u,v)＝Z(u,v)+Δd(u,v)， 步 骤3‑4‑5， 根据补偿后顶点 坐标生成烟箱轮廓图。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529555 A 3