(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 202210974797.X (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 深圳市创科自动化控制技 术有限公 司 地址 518101 广东省深圳市宝安区新 桥街 道黄埔社区洪田路155号创新智慧港1 栋1104-1105 (72)发明人 余茂松　黄剑　张宜飞　 (74)专利代理 机构 深圳市国高专利代理事务所 (普通合伙) 44731 专利代理师 陈小耕 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 一种提高机器视觉图像轮廓匹配度的方法 及系统 (57)摘要 本发明提供了一种提高机器视觉图像轮廓 匹配度的方法及系统， 应用于智能控制技术领 域， 该方法包括： 通过连接图像采集装置终端， 获 取目标图像。 对目标图像进行的图像边缘提取， 获取图像边缘特征。 将图像边缘特征输入云处理 器中进行分析， 获取轮廓提取结果。 将轮廓提取 结果输入灰度转换模块， 进行灰度转换， 输出灰 度转换图像。 通过对灰度转换图像进行灰度层分 析， 确定轮廓 层像素坐标。 以轮廓层像素坐标， 输 出目标图像的匹配轮廓层， 实现轮廓匹配。 实现 了图像轮廓提取精度的提高， 进而提高了目标图 像轮廓的匹配准确度。 解决了 现有技术中存在图 像轮廓提取精度较低， 导致通过轮廓进行物体识 别的准确率较低的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115331023 A 2022.11.11 CN 115331023 A 1.一种提高机器视觉图像轮廓匹配度的方法， 其特征在于， 所述方法应用于图像识别 智能处理系统， 所述系统与云处 理器通信连接， 所述方法包括： 连接图像采集装置终端， 获取待处理的目标图像， 其中， 所述目标图像为需要进行轮廓 提取的图像； 对所述目标图像进行的图像边 缘提取， 获取图像边 缘特征； 将所述图像边缘特征输入所述云处理器中， 根据 所述云处理器中链入的轮廓 提取模型 进行分析， 获取 所述轮廓提取模型输出的轮廓提取 结果； 将所述轮廓 提取结果输入灰度转换模块， 基于所述灰度转换模块对所述轮廓 提取结果 进行灰度转换， 输出 灰度转换图像； 通过对所述灰度转换图像进行 灰度层分析， 确定轮廓层像素坐标； 以所述轮廓层像素坐标， 输出 所述目标图像的匹配 轮廓层， 用于实现轮廓匹配。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述系统与图像匹配系统连接， 所述方法还 包括： 接入图像匹配系统， 获取匹配图像， 其中， 所述匹配图像为用于与所述目标图像进行匹 配的图像； 根据所述匹配图像进行分析， 输出 所述匹配图像的匹配 轮廓层； 将所述匹配图像的匹配轮廓层与 所述目标图像的匹配轮廓层进行轮廓匹配， 得到轮廓 匹配结果； 将所述轮廓匹配结果由所述图像匹配系统输出。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述得到轮廓匹配结果， 所述方法还 包括： 接入图像匹配系统， 获取轮廓层调用指令； 根据所述轮廓层调用指令， 从所述图像匹配系统中嵌入的轮廓数据库中调用预设匹配 轮廓层， 其中， 所述预设匹配 轮廓为用于与所述目标图像进行匹配所 预设存储的边缘轮廓； 将所述预设匹配轮廓层与 所述目标图像的匹配轮廓层进行轮廓匹配， 得到所述轮廓匹 配结果。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 通过对所述灰度转换图像进行灰度层分析， 所述方法还 包括： 通过对所述灰度转换图像的边 缘轮廓进行分析， 确定灰度渐 变区； 通过对所述灰度渐 变区进行 灰度梯度划分， 获得 灰度渐变层； 根据所述灰度渐 变层， 确定灰度判定阈值； 根据所述灰度判定阈值， 输出 灰度层区间； 以所述灰度层区间为轮廓边 缘判定区域进行 灰度层分析， 确定所述轮廓层像素坐标。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 以所述灰度层区间为轮廓 边缘判定区域进行 灰度层分析， 所述方法还 包括： 通过对处于所述灰度层区间中的灰度数值进行分析， 得到多个灰度子区间， 其中， 所述 多个灰度子区间为所述灰度层区间的子集； 根据所述多个灰度子区间进行轮廓清晰度分析， 得到所述多个灰度子区间中轮廓清晰 度最大的最优灰度子区间； 根据所述 最优灰度子区间， 确定所述轮廓层像素坐标。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115331023 A 26.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取待处理的目标图像之后， 所述方法还包 括： 将所述目标图像输入图像质量检测模型中， 根据所述图像质量检测模型， 获取质量检 测结果， 其中， 所述质量检测结果 为用于标识目标图像质量 等级的结果； 若所述质量检测结果检测不 通过， 获取图像二次采集指令； 根据所述图像二次采集指令， 对所述目标图像进行更换覆盖， 直至所述质量检测结果 为检测通过。 7.如权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述图像质量检测模型对所述目标图像进行分析， 获取图像清晰度和色阶相关 度； 根据所述图像清晰度和所述色阶相关度作为双值条件， 进行双值逻辑决策器分析， 输 出决策结果， 其中， 所述决策 结果包括 通过和不 通过； 根据所述决策 结果， 获取 所述质量检测结果。 8.一种提高机器视觉图像轮廓匹配度的系统， 其特征在于， 所述系统与云处理器通信 连接， 所述系统包括： 图像获取模块， 用于连接图像采集装置终端， 获取待处理的目标图像， 其中， 所述目标 图像为需要 进行轮廓提取的图像； 图像边缘特征获取模块， 用于对所述目标图像进行的图像边缘提取， 获取图像边缘特 征； 轮廓提取模块， 用于将所述图像边缘特征输入所述云处理器中， 根据所述云处理器中 链入的轮廓提取模型进行分析， 获取 所述轮廓提取模型输出的轮廓提取 结果； 灰度转换模块， 用于将所述轮廓提取结果输入灰度转换模块， 基于所述灰度转换模块 对所述轮廓提取 结果进行 灰度转换， 输出 灰度转换图像； 轮廓层像素坐标获取模块， 用于通过对所述灰度转换图像进行灰度层分析， 确定轮廓 层像素坐标； 轮廓匹配模块， 用于以所述轮廓层像素坐标， 输出所述目标图像的匹配轮廓层， 用于实 现轮廓匹配。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115331023 A 3