CN103714498A - 一种基于图像识别技术的快速付费系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的快速付费系统及其方法，其系统包括扫描模块、图片识别模块和控制模块，所述的扫描模块用于扫描、拍摄照片并形成二进制图片文件传送至图片识别模块，所述的图片识别模块用于识别二进制图片文件对应的物品价格并将结论传入控制模块，所述的控制模块用于求和以及打印账单。本发明采用图像识别技术，用于改进当前的人工付费系统，加快付费系统的速度。本系统的创新之处在于本系统无需人工识别价格，仅需对需要付费的物品的图片进行识别即可获得物品相应价格，同时迅速计算出总价，减少了顾客就餐耗时,提高了收费效率及准确率。

Description

一种基于图像识别技术的快速付费系统及其方法

技术领域

本发明涉及一种付费系统及其方法，特别是一种基于图像识别技术的快速付费系统及其方法。

背景技术

现代人的生活节奏越来越快，越来越多的上班族选择去快餐店而不是自己回家煮饭。很多快餐店采用自助取菜形式，节省了上班族们花在午餐上的时间，但是结账台边上总是挤着很多人，大大延迟结账速度。另外，结算工作人员长时间单调的重复劳动和环境的嘈杂经常导致计费错误问题。

当前的快餐店结算仍然采用半人工形式：通过人工识别菜目价格，然后将单个菜目价格及数量输入计费系统，这对结算人员的要求比较高，必须对菜目与价格非常熟悉。因此结账环节成为影响顾客就餐耗时和工作人员收费效率及准确率的主要因素。

图像识别技术是图像处理中经常使用到的技术。通过输入端接收表示图像的各元素值的数据元素集，该数据集被存储在存储装置中。处理器确定该图像中计费对象的形状、尺寸和颜色。

图像处理及编程相关理论和技术已经比较成熟，在许多系统中得以应用。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种用于对快餐店付款系统的改进，加快付费速度，提高付费效率及准确度，本系统的创新之处在于使用图像识别技术而无需人工识别，降低人工成本与失误的基于图像识别技术的快速付费系统及其方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于图像识别的快速付费系统，包括扫描模块、图片识别模块和控制模块，所述的扫描模块用于扫描、拍摄照片并形成二进制图片文件传送至图片识别模块，所述的图片识别模块用于识别二进制图片文件对应的物品价格并将结论传入控制模块，所述的控制模块用于求和以及打印账单。

一种基于图像识别的快速付费方法，步骤包括：

1）根据各个餐具的形状和颜色信息特征在控制模块中录入对应的价格，之后执行步骤2）；

2）将盘子和碗放置于轨道，依次通过扫描模块的检测口，拍摄装置拍摄检测口处的图像并存储，以供图像识别模块使用，定义图像像素点颜色比较判定标准，对图像文件各个像素点依次扫描，之后执行步骤3）；

3）背景颜色确定，首先图像识别模块取图像文件的四个角的像素点；检测该点的颜色信息，当四个角的像素点颜色信息有大于或等于三个角的颜色信息相同，则判定背景颜色为这些相同颜色信息角的像素点颜色；否则选取四个角周围的像素点进行判别，直到找到三个以上的相同像素点，并将其确定为背景颜色，之后执行步骤4）；

4）餐具边缘点识别，图片识别模块选取图像文件左列中点A，从A点依次向右读取像素点颜色信息，当判断与背景颜色信息不相同，则判定为餐具的边缘，并记录该点距离图像边缘距离，之后执行步骤5）；

5) 检测餐具上下和左右的边缘点，计算图像中餐具横向最大距离和垂向最大距离，之后执行步骤6）；

6）餐具形状及颜色确定，当横向距离等于垂向距离，且餐具边沿呈非直线也非折线形状，即餐具边缘线呈弧线形时，确认餐具为圆形；当横向距离不等垂向距离，且餐具边沿呈非直线也非折线形状，即餐具边缘线呈弧线形时，确认餐具为椭圆形；当餐具边沿呈直线或折线形状，当为折线时构成折线的两条直线间夹角为90度，此时无论横向距离是否等于垂向距离，均判定餐具形状为方形；对于同为圆形且颜色相同，只有口径大小不同盘子和碗，借助横向和垂向距离大小辅助识别以区分盘子和碗，完成形状识别后将上述形状信息和步骤4）中检测到的颜色信息传送至控制模块，之后执行步骤7）；

7）控制模块根据形状信息、颜色信息对应的价格计算总价，并通过显示和语音方式输出。

所述的步骤2）中图像像素点颜色比较判定标准为图像颜色信息数据格式为R，G，B，所述的R、G、B取值范围均为0～255，当两点相比较时，R、G、B差值均为15及以内时认为二者颜色相同。

采用上述技术方案后，本发明具有以下有益效果：本发明采用图像识别技术，用于改进当前的人工付费系统，加快付费系统的速度。本系统的创新之处在于本系统无需人工识别价格，仅需对需要付费的物品的图片进行识别即可获得物品相应价格，同时迅速计算出总价，减少了顾客就餐耗时,提高了收费效率及准确率。

附图说明

图1基于图像识别技术的快速付费系统示意图。

图2基于图像识别技术的快速付费系统运作流程图。

图3基于图像识别技术的快速付费系统图片扫描模块示意图。

图4基于图像识别技术的快速付费系统图片识别模块示意图。

图5控制模块界面示意图。

图 6边缘颜色判定示意图。

图 7 上下边缘顶点判定示意图。

具体实施方式

下面根据说明书附图和具体实施例对本发明作进一步的解释。

如图1所示，一种基于图像识别的快速付费系统，包括扫描模块、图片识别模块和控制模块，所述的扫描模块用于扫描、拍摄照片并形成二进制图片文件传送至图片识别模块，所述的图片识别模块用于识别二进制图片文件对应的物品价格并将结论传入控制模块，所述的控制模块用于求和以及打印账单。一种基于图像识别的快速付费系统，包括扫描模块、图片识别模块和控制模块，所述的扫描模块用于扫描、拍摄照片并形成二进制图片文件传送至图片识别模块，所述的图片识别模块用于识别二进制图片文件对应的物品价格并将结论传入控制模块，所述的控制模块用于求和以及打印账单。

设定场景为快餐店，且只存在盘子和碗，分别为圆形盘子、椭圆形盘子和圆形碗，其中，盘子的颜色为红色和黄色两种。红色圆盘子对应菜品价格为5元，红色椭圆盘子对应菜品为6元，黄色圆盘子对应菜品价格为3元，圆形蓝色碗对应菜品价格为1元。设定拍下的照片像素为128*128的图像，设定背景色为白色。

S1系统学习；对于一个新的结账系统，系统需要先学习各个餐具的特征，包括形状、颜色信息。

S11图像采集：本实施例中如附图3所示，将4种盘子和碗放置于轨道，依次通过检测口，拍摄装置拍摄检测口处的图像并存储，以供图像识别模块使用。图像像素点颜色比较判定标准如下：对图像文件各个像素点依次扫描；图像颜色信息数据格式为（R，G，B），R、G、B取值范围均为0～255，当两点相比较时，R、G、B差值均为15及以内时认为二者颜色相同。

S12背景颜色确定：首先取图像文件的四个角的像素点；检测该点的颜色信息，若四个角的像素点颜色信息有大于或等于三个角的颜色信息相同，则判定背景颜色为这些相同颜色信息角的像素点颜色。反之，选取四个角周围的像素点进行判别，直到找到三个以上的相同像素点，并将其确定为背景颜色。

S13餐具边缘点识别：如附图4，选取图像文件左列中点A63（63行，0列），从A63点依次向右读取像素点颜色信息，并判断是否与背景颜色信息相同，若不同则判定为餐具的边缘，并记录该点距离图像边缘距离。

S131边缘点具体判定方法：如附图6，当前检测到点1，读取点1像素点颜色信息，判断发现与背景颜色不同，则继续检测像素点2，3，4，5。若发现另外四个点的颜色信息有三个点与点1相同，且与背景色不同，判定点1为餐具左侧边缘点。

S14餐具边缘上半部分边缘线识别：如图4所示，向上一行取点A62（62行，0列），重复S131的检测行为，获得一系列餐具边缘点（Bi，63>i>0）。

S141餐具上边缘顶点判定方法：如图4所示，当向上扫描到第23行时，判定U1点为上顶点的方法：如图7，读取点6、7、8、9、10像素点颜色信息，当点7、8、9颜色信息与餐具颜色信息相同，且点6、10颜色信息与背景相同时，令点8为U1，即点8为餐具上边缘顶点。

S15餐具边缘下半部分边缘线识别：如图4所示，向下一行取点A64，重复S131的检测行为，并记录若干餐具边缘点，直到检测下顶点停止检测。餐具下边缘顶点检测判定方法如下：如图4所示，当向下扫描到第103行时，判定U2点为下顶点的方法：如图7，读取点6、7、8、9、10像素点颜色信息，当点7、8、9颜色信息与餐具颜色信息相同，且点6、10颜色信息与背景相同时，令点8为U1，即点8为餐具下边缘顶点。

S16 图像中餐具横向最大距离和垂向最大距离计算：如图4，计算得到此餐具上下边缘顶点垂向距离U1U2为80，取餐具横向中线为第63行，然后对第63行从B63开始向右逐点检测，直到检测出餐具右侧边缘点B63’，右侧边缘点判定方法与左侧各边缘点判定类似；此时计算餐具横向距离B63 B63’为80；

S17餐具形状及颜色确定：横向距离等于垂向距离，即确认餐具为圆形，餐具颜色即第63行检测到边缘像素点颜色信息。如果横向距离不等于垂向距离，则认为餐具是椭圆的。

S18 系统提取餐具特征方法：

圆形餐具特征：颜色、上下边缘顶点垂向坐标之差、上下边缘顶点间距

离、餐具左侧边缘点集合的几何特征（关于所采集图像横向中线对称）；

椭圆形餐具：颜色、上下边缘顶点垂向坐标之差、上下边缘顶点间距离、

餐具左侧边缘点集合的几何特征(呈非线性关系)；

正方/三角形状餐具：颜色、上下边缘顶点垂向坐标之差、上下边缘顶点

间距离、餐具左侧边缘点集合的几何特征(所呈线性关系或餐具相邻两边缘的夹角)；

S19系统管理员登记相应的价格，依次初始化各个餐盘，本例初始化圆形红色盘子对应菜价为5元，黄色圆形盘子对应菜价为3元，蓝色圆形碗对应菜价为1元。

S2，系统工作阶段，如图2所示。

S21取菜：取一个红色圆盘子，两个黄色圆盘子和一个蓝色圆形碗。

S22图像采集：客人到达付账处，将盘子按如附图3中样式在轨道带上放好，盘子放置在上排，碗放置在下排。轨道上的盘子和碗随着轨道的运动，通过检测口，检测口上的拍摄装置拍摄照片，传入图片识别模块。

S23图像处理及计价：按照S1中所述方法对图像处理，得出盘子形状为圆形，盘子颜色取所检测边缘点的颜色，即为红色，在可视化人机交互界面处显示：红色圆盘，价格为5元，数量1个，并将此价格加入总价中，同时通过语音输出模块输出价格。碗及其他盘子的检测同上，分别记录价格为黄色圆盘菜价3元，数量两个，蓝色圆形碗菜价1元，数量1个。

S24总价统计：客人点餐结束，结账工作人员点击界面上的“汇总结账”按钮，系统计算该客人点餐总价为12元，并通过显示和语音方式输出总价为12元。

S3继续下一位顾客结账：前一位顾客结账完毕，工作人员点击界面上“下一位”按钮，进入下一位顾客结账环节。

S4 菜品价格更新：当需要更新餐具对应的菜品价格时，只需进入系统学习模式，选择“编辑”按钮，由工作人员对已存在的餐具对应菜品价格进行编辑后保存退出即可；当需要增加餐具时，只需进入系统学习模式，重复S1步骤过程即可。

Claims (3)

1.一种基于图像识别的快速付费系统，包括扫描模块、图片识别模块和控制模块，其特征在于所述的扫描模块用于扫描、拍摄照片并形成二进制图片文件传送至图片识别模块，所述的图片识别模块用于识别二进制图片文件对应的物品价格并将结论传入控制模块，所述的控制模块用于求和以及打印账单。

2.一种基于图像识别的快速付费方法，其特征在于步骤包括：

1）根据各个餐具的形状和颜色信息特征在控制模块中录入对应的价格，之后执行步骤2）；

2）将盘子和碗放置于轨道，依次通过扫描模块的检测口，拍摄装置拍摄检测口处的图像并存储，以供图像识别模块使用，定义图像像素点颜色比较判定标准，对图像文件各个像素点依次扫描，之后执行步骤3）；

3）背景颜色确定，首先图像识别模块取图像文件的四个角的像素点；检测该点的颜色信息，当四个角的像素点颜色信息有大于或等于三个角的颜色信息相同，则判定背景颜色为这些相同颜色信息角的像素点颜色；否则选取四个角周围的像素点进行判别，直到找到三个以上的相同像素点，并将其确定为背景颜色，之后执行步骤4）；

4）餐具边缘点识别，图片识别模块选取图像文件左列中点A，从A点依次向右读取像素点颜色信息，当判断与背景颜色信息不相同，则判定为餐具的边缘，并记录该点距离图像边缘距离，之后执行步骤5）；

5) 检测餐具上下和左右的边缘点，计算图像中餐具横向最大距离和垂向最大距离，之后执行步骤6）；

6）餐具形状及颜色确定，当横向距离等于垂向距离，且餐具边沿呈非直线也非折线形状，即餐具边缘线呈弧线形时，确认餐具为圆形；当横向距离不等垂向距离，且餐具边沿呈非直线也非折线形状，即餐具边缘线呈弧线形时，确认餐具为椭圆形；当餐具边沿呈直线或折线形状，当为折线时构成折线的两条直线间夹角为90度，此时无论横向距离是否等于垂向距离，均判定餐具形状为方形；对于同为圆形且颜色相同，只有口径大小不同盘子和碗，借助横向和垂向距离大小辅助识别以区分盘子和碗，完成形状识别后将上述形状信息和步骤4）中检测到的颜色信息传送至控制模块，之后执行步骤7）；

7）控制模块根据形状信息、颜色信息对应的价格计算总价，并通过显示和语音方式输出。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的快速付费方法，其特征在于所述的步骤2）中图像像素点颜色比较判定标准为图像颜色信息数据格式为R，G，B，所述的R、G、B取值范围均为0～255，当两点相比较时，R、G、B差值均为15及以内时认为二者颜色相同。

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