(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 202211309572.9 (22)申请日 2022.10.25 (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 4 4553 专利代理师 吴英 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/28(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (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。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115375689 A 2022.11.22 CN 115375689 A 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 留物图像的色相阈值、 亮度阈值和调节后的HSV烟丝残留权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375689 A 2物图像的饱和度阈值过滤得到低饱和度HLS烟丝残留物图像和高饱和度HLS烟丝残留物图 像； 将所述高饱和度HLS烟丝残留物图像减去低饱和度HLS烟丝残留物图像得到剔除反光 影响的烟丝残留物图像。 6.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， 所述烟丝残留 物图像中除残留物之外的其 他区域像素值 为0。 7.根据权利要求1 ‑6中任意一项所述的基于机器视觉的烟丝桶检测方法， 其特征在于， 所述在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， 包括： 利用所述烟丝残留物灰度图像， 计算烟丝残留物像素 数量； 根据所述烟丝残留物灰度图像的宽度和高度， 计算得到烟丝残留物灰度图像像素总数 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。 8.一种基于机器视觉的烟丝桶检测装置， 其特征在于， 所述基于机器视觉的烟丝桶检 测装置包括： 图像矫正模块， 用于通过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； 阈值过滤模块； 用于根据 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； 占比计算模块； 用于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。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储计算机程序； 所述处理器， 用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1 至7中任一项所述的基于 机器视觉的烟丝桶检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时使 所述处理器实现如权利要求 1至7中任一项 所述的基 于机器视觉的烟丝桶检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375689 A 3