一种智能视觉识别系统

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一种智能视觉识别系统
申请号	CN202211316732.2	申请日	2022-10-26	公开(公告)号	CN115672778A	公开(公告)日	2023-02-03
申请人	苏州梅曼智能科技有限公司;			发明人	周春荣;
摘要	本发明适用于视觉识别技术领域，提供了一种智能视觉识别系统，所述系统包括：图像采集模块，用于采集产品的图像，并将采集的图像发送至图像处理模块；图像处理模块，用于接收图像采集模块发送的图像，并对图像进行清晰化处理，并将处理后的图像发送至识别模块；识别模块，用于接收图像处理模块发送的图像，并将图像与图像存储模块中的图像进行对比和分类，并向分拣模块发送指令；分拣模块，用于接收识别模块发送的指令，对产品进行分拣。本发明的识别模块可对图像进行分类，并生成不同的分拣指令，并将指令发送给分拣模块，对产品进行分拣操作，不仅可以对产品是否合格进行区分，还能对不同次品进行细分，有利于后续的分拣和质量分析。
权利要求	1.一种智能视觉识别系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块，用于采集产品的图像，并将采集的图像发送至图像处理模块；图像处理模块，用于接收图像采集模块发送的图像，并对图像进行清晰化处理，并将处理后的图像发送至识别模块；识别模块，用于接收图像处理模块发送的图像，并将图像与图像存储模块中的图像进行对比和分类，并向分拣模块发送指令；分拣模块，用于接收识别模块发送的指令，对产品进行分拣。 2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块包括：拍摄单元，用于采集产品的图像；补光单元，用于补充拍摄单元拍摄范围内的光源；第一发送单元，用于将采集的图像发送至图像处理模块。 3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：第一接收单元，用于接收图像采集模块发送的图像；降噪单元，用于减少图像中噪声；清晰还原单元，用于对降噪后的图像进行清晰处理；第二发送单元，用于将处理后的图像发送至识别模块。 4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块还包括检测单元，所述检测单元用于检测图像是否清晰；当图像清晰时，所述检测单元用于将图像发送给第二发送单元；当图像不清晰时，所述检测单元用于将图像发送给清晰还原单元。 5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述识别模块包括：第二接收单元，用于接收图像处理模块发送的图像；分析单元，用于将图像与图像存储模块中的次品图像依次进行分析对比；分类单元，用于根据分析单元的分析对比结果对图像进行分类，以生成不同的分拣指令；第三发送单元，用于将分拣指令发送至分拣模块。 6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述识别模块还包括统计单元，所述统计单元用于根据分析单元的分析对比结果对不同次品的数量进行统计，以生成数据信息。 7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述识别模块还包括输出单元，所述输出单元用于根据统计单元的数据信息输出显示次品的数量数据。 8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分拣模块包括：第三接收单元，用于接收识别模块发送的指令；执行单元，用于根据第三接收单元的指令操作机器，以对产品进行分拣。
说明书全文	一种智能视觉识别系统技术领域 [0001] 本发明属于视觉识别技术领域，尤其涉及一种智能视觉识别系统。背景技术 [0002] 图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点使其成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，随着社会发展进入信息化时代，人工处理识别的效率和准确性难以满足需求，在当今的大数据时代，智能视觉识别系统可以应用在生活、工作等诸多领域，例如产品检测。 [0003] 智能视觉识别系统在制造企业中至关重要，可以帮助快速的完成产品质量的缺陷检测工作，提高了产品质量检测的可靠性，有效的避免了人工肉眼检测过程中的主观性和个体差异。 [0004] 然而现有的智能视觉识别系统大多仅仅只能分辨出合格品和次品，而对于不同类型的次品不能再进行细分，为后续的分拣、分析带来不便。发明内容 [0005] 本发明实施例的目的在于提供一种智能视觉识别系统，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。 [0006] 本发明实施例是这样实现的，一种智能视觉识别系统，所述系统包括： [0007] 图像采集模块，用于采集产品的图像，并将采集的图像发送至图像处理模块； [0008] 图像处理模块，用于接收图像采集模块发送的图像，并对图像进行清晰化处理，并将处理后的图像发送至识别模块； [0009] 识别模块，用于接收图像处理模块发送的图像，并将图像与图像存储模块中的图像进行对比和分类，并向分拣模块发送指令； [0010] 分拣模块，用于接收识别模块发送的指令，对产品进行分拣。 [0011] 优选地，所述图像采集模块包括： [0012] 拍摄单元，用于采集产品的图像； [0013] 补光单元，用于补充拍摄单元拍摄范围内的光源； [0014] 第一发送单元，用于将采集的图像发送至图像处理模块。 [0015] 优选地，所述图像处理模块包括： [0016] 第一接收单元，用于接收图像采集模块发送的图像； [0017] 降噪单元，用于减少图像中噪声； [0018] 清晰还原单元，用于对降噪后的图像进行清晰处理； [0019] 第二发送单元，用于将处理后的图像发送至识别模块。 [0020] 优选地，所述图像处理模块还包括检测单元，所述检测单元用于检测图像是否清晰；当图像清晰时，所述检测单元用于将图像发送给第二发送单元；当图像不清晰时，所述检测单元用于将图像发送给清晰还原单元。 [0021] 优选地，所述识别模块包括： [0022] 第二接收单元，用于接收图像处理模块发送的图像； [0023] 分析单元，用于将图像与图像存储模块中的次品图像依次进行分析对比； [0024] 分类单元，用于根据分析单元的分析对比结果对图像进行分类，以生成不同的分拣指令； [0025] 第三发送单元，用于将分拣指令发送至分拣模块。 [0026] 优选地，所述识别模块还包括统计单元，所述统计单元用于根据分析单元的分析对比结果对不同次品的数量进行统计，以生成数据信息。 [0027] 优选地，所述识别模块还包括输出单元，所述输出单元用于根据统计单元的数据信息输出显示次品的数量数据。 [0028] 优选地，所述分拣模块包括： [0029] 第三接收单元，用于接收识别模块发送的指令； [0030] 执行单元，用于根据第三接收单元的指令操作机器，以对产品进行分拣。 [0031] 本发明实施例提供的一种智能视觉识别系统，图像采集模块用于采集产品的图像，再将采集的图像发送至图像处理模块中，在采集图像时，可以选择多角度采集，同时采集产品不同角度的图像，方便后续对产品的品质进行精准检测和判断，根据采集的图像判断产品是合格还是缺陷；图像处理模块对接收到的图像进行处理，将图像中模糊的部分进行清晰化处理，避免在后续比对时发生失误，造成错判、误判，提高了识别、分拣的精准度，也提高了比对判断的效率；识别模块接收处理后的图像，图像存储模块中存储有合格产品的图像、产品不同缺陷的图像，识别模块接收到处理后的清晰图像后，将图像依次与图像存储模块中的图像遍历对比，直到对比到符合的图像，即可对图像进行分类，并生成不同的分拣指令，并将指令发送给分拣模块；当分拣模块接收到分拣指令时，即可对产品进行分拣操作，根据分拣指令的不同，将产品分类到不同位置，通过不同的分拣指令，不仅可以对产品是否合格进行区分，还能对不同次品进行细分，根据缺陷对次品进行分类，有利于后续的分拣和质量分析。附图说明 [0032] 图1为本发明实施例提供的一种智能视觉识别系统的结构框图； [0033] 图2为本发明实施例提供的图像采集模块的结构框图； [0034] 图3为本发明实施例提供的图像处理模块的结构框图； [0035] 图4为本发明实施例提供的另一图像处理模块的结构框图； [0036] 图5为本发明实施例提供的识别模块的结构框图； [0037] 图6为本发明实施例提供的另一识别模块的结构框图； [0038] 图7为本发明实施例提供的又一识别模块的结构框图； [0039] 图8为本发明实施例提供的分拣模块的结构框图。具体实施方式 [0040] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。 [0041] 可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一接收单元称为第二接收单元，类似地，可将第二接收单元称为第一接收单元。 [0042] 如图1所示，为本发明实施例提供的一种智能视觉识别系统的结构框图，所述系统包括： [0043] 图像采集模块100，用于采集产品的图像，并将采集的图像发送至图像处理模块200。 [0044] 在本系统中，图像采集模块100用于采集产品的图像，再将采集的图像发送至图像处理模块200中，在采集图像时，可以选择多角度采集，同时采集产品不同角度的图像，方便后续对产品的品质进行精准检测和判断，根据采集的图像判断产品是合格还是缺陷。 [0045] 图像处理模块200，用于接收图像采集模块100发送的图像，并对图像进行清晰化处理，并将处理后的图像发送至识别模块300； [0046] 在本系统中，图像处理模块200对接收到的图像进行处理，将图像中模糊的部分进行清晰化处理，避免在后续比对时发生失误，造成错判、误判，提高了识别、分拣的精准度，也提高了比对判断的效率。 [0047] 识别模块300，用于接收图像处理模块200发送的图像，并将图像与图像存储模块500中的图像进行对比和分类，并向分拣模块400发送指令； [0048] 在本系统中，识别模块300接收处理后的图像，图像存储模块500中存储有合格产品的图像、产品不同缺陷的图像，识别模块300接收到处理后的清晰图像后，将图像依次与图像存储模块500中的图像遍历对比，直到对比到符合的图像，即可对图像进行分类，并生成不同的分拣指令，并将指令发送给分拣模块400。 [0049] 分拣模块400，用于接收识别模块300发送的指令，对产品进行分拣。 [0050] 在本系统中，当分拣模块400接收到分拣指令时，即可对产品进行分拣操作，根据分拣指令的不同，将产品分类到不同位置，通过不同的分拣指令，不仅可以对产品是否合格进行区分，还能对不同次品进行细分，根据缺陷对次品进行分类，有利于后续的分拣和质量分析。 [0051] 如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述图像采集模块100包括： [0052] 拍摄单元101，用于采集产品的图像。 [0053] 在本系统中，拍摄单元101通过拍摄产品采集产品的图像，拍摄单元101具体可以为摄像机，当需要采集产品多个角度图像时可以采用多个摄像机，摄像机摆放安装在不同的角度位置，也可以采用一个摄像机，该摄像机可以进行位置的调整，在拍摄一个角度后再依次变换位置进行不同角度的拍摄，有利于获得全面的、完整的产品图像。 [0054] 补光单元102，用于补充拍摄单元101拍摄范围内的光源。 [0055] 在本系统中，补光单元102用来辅助拍摄单元101，用于给拍摄单元101提供一个光源充足的环境，保证了拍摄的照片清晰、鲜明，补光单元102具体可以采用LED光源，另外，还可以增设感光传感器单元，并将感光传感器单元与补光单元102相连，当感光传感器单元检测到产品所处的环境光线不足时，控制开启补光单元102，当感光传感器单元检测到光线足够时，控制关闭补光单元102，即可既保证了拍摄图像的效果，又保证了节约能源。 [0056] 第一发送单元103，用于将采集的图像发送至图像处理模块200。 [0057] 在本系统中，第一发送单元103将拍摄好的图像发送至图像处理模块200，以便后续进行清晰化处理。 [0058] 如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述图像处理模块200包括： [0059] 第一接收单元201，用于接收图像采集模块100发送的图像。 [0060] 在本系统中，利用第一接收单元201接收图像采集模块100发送的图像。 [0061] 降噪单元202，用于减少图像中噪声。 [0062] 在本系统中，利用降噪单元202减少图像中的噪声，降噪方法可以采用均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪中的任一种或其他降噪技术，以适应低成本的摄像设备拍摄的图像质量差的问题。 [0063] 清晰还原单元203，用于对降噪后的图像进行清晰处理。 [0064] 在本系统中，利用清晰还原单元203对降噪后的图像进行清晰处理，清洗还原单元将目标图像输入到清晰化处理模型中，以便清晰化处理模型对目标模糊图片进行处理，输出目标清晰图片；清晰化处理模型通过训练神经网络模型得到，训练神经网络模型需要的样本图片是通过多张清晰图片合成的模糊图片，生成的模糊图片对应的清晰图片就是合成模糊图片之前的清晰图片，也就是说，叠加图片可以作为样本图片，通过输入模糊图片并输出清晰图片是清晰化处理模型的训练目标，在得到训练好的清晰化处理模型后，向清晰化处理模型中输入叠加图片后可以输出与叠加图片对应的清晰图片；另外，清晰还原单元203也可以采用其他的清晰化处理技术。 [0065] 第二发送单元204，用于将处理后的图像发送至识别模块300。 [0066] 在本系统中，利用第二发送单元204将清晰图像发送到识别模块300中，即可对图像进行对比、分类。 [0067] 如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述图像处理模块200还包括检测单元205，所述检测单元205用于检测图像是否清晰；当图像清晰时，所述检测单元205用于将图像发送给第二发送单元204；当图像不清晰时，所述检测单元205用于将图像发送给清晰还原单元203。 [0068] 在本系统中，图像处理模块200中还可以包括检测单元205，检测单元205与降噪单元202相连，用于检测降噪后的图像是否清晰，当图像清晰时，可以滤过清晰还原单元203，直接通过第二发送单元204发送至识别模块300，当图像模糊时，将图像发送至清晰识别单元； [0069] 在本系统中，检测单元205接收到图像时，对图像进行区域划分，划分出中心区域和边缘区域，并对应这两个区域获取中心轮廓和边缘轮廓，中心轮廓和边缘轮廓可以反映出该图像的清晰程度，可以依据获取得到的中心轮廓和边缘轮廓对图像是模糊还是清晰进行检测，轮廓为对图像按照一定的图像深度阈值进行轮廓呈现之后的效果图形，中心区域和边缘区域分别在原始图像上的所占的区域可以由用户自主设定，根据中心轮廓是否在中心区域内被呈现来判断原始图像是否清晰，当中心轮廓未被呈现出来时，可以认为原始图像模糊，当中心轮廓被呈现出来的时侯，则获取原始图片的边缘区域和中心区域分别呈现出的边缘轮廓和中心轮廓，然后将两者进行比对，根据比对结果判断出所述原始图片是清晰还是模糊的结果；具体这里进行比对的值是指对图像做阀值处理后的色阶明暗度提取值，在对图像做阀值处理时就会同时获取到色阶明暗度提取值。例如，当中心轮廓不为空，即是中心区域内有中心轮廓可以呈现时，一般认为对应的原始图片清晰，如果中心轮廓为空，即是中心区域内没有中心轮廓可以呈现，此时需要冉依据边缘轮廓对原始图片是否清晰进行检测。 [0070] 如图5所示，作为本发明的一个优选实施例，所述识别模块300包括： [0071] 第二接收单元301，用于接收图像处理模块200发送的图像。 [0072] 在本系统中，利用第二接收单元301接收清晰处理后的图像。 [0073] 分析单元302，用于将图像与图像存储模块500中的次品图像依次进行分析对比。 [0074] 在本系统中，利用分析单元302将产品图像与图像存储模块500中的次品图像依次对比，当采集有多个角度的图像时，首先将多个角度的图像拼接成一个图像，图像存储模块500中存储有合格品、还有不同缺陷类型的次品图像，将产品图像依次与图像存储模块500中的图像依次对比，直到找到相符合的图像，即可对产品图像进行分类； [0075] 当产品图像中含有不同的缺陷问题，该产品图像可以存储进图像存储模块500中，并新增分类。 [0076] 分类单元303，用于根据分析单元302的分析对比结果对图像进行分类，以生成不同的分拣指令。 [0077] 在本系统中，分类单元303根据分析单元302对比出的分类结果，生成分拣指令，不同的产品图像会根据合格与否或缺陷问题被生成不同的分拣指令，可以带动产品分拣至不同方向。 [0078] 第三发送单元304，用于将分拣指令发送至分拣模块400。 [0079] 在本系统中，利用第三发送单元304将分拣指令发送给分拣模块400，从而分拣模块400即可对产品进行操作。 [0080] 如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述识别模块300还包括统计单元305，所述统计单元305用于根据分析单元302的分析对比结果对不同次品的数量进行统计，以生成数据信息。 [0081] 在本系统中，为了更方便工作人员获知产品的情况，识别模块300还可以包括统计单元305，利用统计单元305先将产品的不合格位置进行标记，再根据标记出现的次数进行统计，每出现一次标记即统计一次，统计单元305的数量与分类单元303中合格品、次品的类别数相适应，每个统计单元305对应一个类别，分别对不同类别进行统计； [0082] 统计单元305还可包括计算单元，计算单元用于根据接收的合格与不合格数量计算出产品的合格率。 [0083] 如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述识别模块300还包括输出单元306，所述输出单元306用于根据统计单元305的数据信息输出显示次品的数量数据。 [0084] 在本系统中，输出单元306与统计单元305相对应，统计单元305对接收的不同类别的图像的数量进行统计，并传输至输出单元306，输出单元306的数量与统计单元305的数量相适应，输出单元306再将各个类别的数量进行显示； [0085] 当统计单元305还包括计算单元时，将合格率传输至输出单元306，输出单元306用于对接收的数据进行显示，进而有利于工作人员直观的得出产品质量。 [0086] 如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述分拣模块400包括： [0087] 第三接收单元401，用于接收识别模块300发送的指令。 [0088] 在本系统中，利用第三接收单元401接收识别模块300发送的分拣指令。 [0089] 执行单元402，用于根据第三接收单元401的指令操作机器，以对产品进行分拣。 [0090] 在本系统中，采用执行单元402执行分拣指令中的信息，不同的分拣指令对应不同的执行操作过程，进而即可操纵机器对产品进行分拣，此处的机器应该适用于产品的结构以及产品的分类需求。 [0091] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。 [0092] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。 [0093] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。