CN110147838B - 一种产品规格录入、检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种产品规格录入、检测方法及系统。其中，产品规格录入方法和系统通过采集待录入产品型号的样例产品的样例图像和至少两个状态的状态图像，基于这些图像进行处理，得到待录入产品型号对应的模板图像以及参数范围，作为待录入产品型号的规格数据进行存储，以便于为后续的产品规格检测提供前提条件；产品规格检测方法和系统采集待检测产品的目标图像，调用相应的样例产品的模板图像以及对应的参数范围，通过目标图像、模板图像以及对应的参数范围来确定待检测产品自身的规格与所标识的产品型号是否相符，实现了对待检测产品的规格的有效识别，且识别效率高，并且可便于检查产品包装是否正确，降低产品包装出错的概率。

Description

一种产品规格录入、检测方法及系统

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，涉及一种产品规格录入、检测方法及系统。

背景技术

在医疗器械领域，医疗器械产品的种类繁多，各个种类下还细分不同的产品类型。例如，植入到人体用于脊柱创伤修复的产品，因为人体脊柱的复杂构造和不同人骨骼之间的区别，产品类型极其复杂繁多，有超过20000多种，而且很多产品的特征极其相似，这就给产品包装人员和相关管理人员造成了很大的困扰，稍有疏忽就可能造成混料，存在危及病人肢体生存，甚至威胁病人生命安全的风险。

在生产过程中，通过将特征相似的产品分割成不同的产品批次，在其中间插入特征相差较大的产品批次进行生产包装，可以避免绝大多数产品包装出错的现象。但是，因为需求的多样性，不能保证相邻的产品批次的产品特征相差特别大，如果操作人员操作疏忽，就容易导致产品包装出错。包装出错的产品将会给医疗人员造成很大的困扰，也易危及患者的生命安全。

目前，为了对产品规格进行检测识别以避免包装出错，可以通过工装识别不同规格的产品的长度、宽度、孔径，这在一定程度上可以有效的识别不同规格的产品。但是面对超过20000多种不同规格的产品，通过工装识别不同规格的产品的长度、宽度、孔径就显得不合实际，而且工装的管理归类本身就是非常复杂的事情。

因此，如何对产品规格进行有效识别，提高识别效率，降低包装出错的概率，是一项亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种产品规格录入、检测方法及系统，以实现对产品规格的有效识别，提高识别效率，降低包装出错的概率。具体的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种产品规格录入方法，包括：

采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像；

采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像；

将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值；

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围；

分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值；

根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围；

对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

可选的，所述将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，以及，对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；

分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，包括：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组；

所述对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组，包括：

对每一所述状态图像进行二值化处理，对二值化处理后的每一所述状态图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一所述状态图像对应的数组。

可选的，所述分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

针对每一所述状态图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为所述模板图像与该状态图像的近似度分值。

可选的，所述根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围，包括：

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；

根据所述近似度分值的平均值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

可选的，所述样例产品的至少一个预设特征为：在所述状态图像中所述样例产品的孔数、在所述状态图像中所述样例产品的最大长度、在所述状态图像中所述样例产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值，包括：

针对每一所述状态图像，通过如下方式从该状态图像中获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

第二方面，本发明提供了一种产品规格录入系统，包括：

第一图像采集模块，用于采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像；

第二图像采集模块，用于采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像；

第一图像对比模块，用于将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值；

第一范围确定模块，用于根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围；

第一特征获取模块，用于分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值；

第二范围确定模块，用于根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围；

规格录入模块，用于对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

可选的，所述第一图像对比模块，包括：

第一数组获得单元，用于对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，以及，对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；

第一数组对比单元，用于分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述第一数组获得单元，具体用于：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组；

对每一所述状态图像进行二值化处理，对二值化处理后的每一所述状态图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一所述状态图像对应的数组。

可选的，所述第一数组对比单元，具体用于：

针对每一所述状态图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为所述模板图像与该状态图像的近似度分值。

可选的，所述第一范围确定模块，具体用于：

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；

根据所述近似度分值的平均值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

可选的，所述样例产品的至少一个预设特征为：在所述状态图像中所述样例产品的孔数、在所述状态图像中所述样例产品的最大长度、在所述状态图像中所述样例产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述第一特征获取模块，具体用于：

针对每一所述状态图像，通过如下方式从该状态图像中获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

第三方面，本发明提供了一种产品规格检测方法，包括：

采集待检测产品的目标图像；

获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围；

将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值；

若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值；

判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符。

可选的，所述将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；

将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，包括：

对所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述目标图像对应的数组；

所述对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，包括：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组。

可选的，所述将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

针对所述目标图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述待检测产品的至少一个预设特征包括：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值，包括：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

可选的，所述方法还包括：

对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值和所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。

第四方面，本发明提供了一种产品规格检测系统，包括：

第三图像采集模块，用于采集待检测产品的目标图像；

样例获取模块，用于获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围；

第二图像对比模块，用于将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值；

第二特征获取模块，用于若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值；

规格检测模块，用于判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符。

可选的，所述第二图像对比模块，包括：

第二数组获得单元，用于对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；

第二数组对比单元，用于将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述第二数组获得单元，具体用于：

对所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述目标图像对应的数组；

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组。

可选的，第二数组对比单元，具体用于：

针对所述目标图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述待检测产品的至少一个预设特征包括：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述第二特征获取模块，具体用于：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

可选的，所述系统还包括：

信息存储模块，用于对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值和所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。

与现有技术相比，本发明提供的产品规格录入、检测方法及系统具有如下有益效果：

通过采集待录入产品型号的样例产品的样例图像和样例产品的至少两个状态的状态图像，基于这些图像进行处理，得到与待录入产品型号的产品相对应的模板图像以及参数范围，将模板图像和参数范围作为待录入产品型号的产品的规格数据进行存储，存储后的模板图像和参数范围为后续的产品规格检测提供前提条件，同时实现了产品规格的自动录入，提高了录入速度。

通过采集待检测产品的目标图像，调用相应的样例产品对应的模板图像以及参数范围，通过目标图像、模板图像以及参数范围确定待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符，实现了对待检测产品的规格的有效识别，且识别效率高，并且通过确定待检测产品规格是否与所标识的产品型号的规格相符，可便于检查待检测产品的包装是否正确，能够降低产品的包装出错的概率。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种产品规格录入方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种产品规格检测方法的流程示意图；

图3是本发明一实施例提供的一种产品规格录入装置的结构示意图；

图4是本发明一实施例提供的一种产品规格检测装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心思想在于对产品规格进行识别，包括产品规格信息录入和检测两部分。在录入产品规格信息时，针对每一产品型号选择一样例产品，进而通过该样例产品获得该样例产品对应的模板图像以及参数范围(参数范围包括图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数范围)，该样例产品对应的模板图像以及参数范围可以作为该产品型号的产品的规格数据，并将获得的模板图像以及参数范围进行保存；当需要对某一待检测产品的规格进行检测识别时，获取该待检测产品所标识的产品型号，并调用相应的样例产品的模板图像以及参数范围，若该待检测产品的目标图像与模板图像的近似度分值在图像近似度分值的参数范围内，且该待检测产品的至少一个预设特征的参数值也在至少一个预设特征的参数范围内，则可以判定该待检测产品的规格与样例产品的规格一致，即该待检测产品所标识的产品型号是正确的，从而实现对产品规格的有效识别，降低包装出错的概率，同时提高规格识别效率。

为使本发明的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种产品规格录入、检测方法及系统作进一步详细说明。

首先对本发明提出的一种产品规格录入方法进行说明。

请参考图1，图1是本发明一实施例提供的一种产品规格录入方法的流程示意图。一种产品规格录入方法包括以下步骤：

步骤S101，采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像。

产品型号是指生产厂家对生产的不同规格的产品，用数字或字母分别标记以利于区分的一种代码，也叫产品ID号。本实施例中，可以通过一图像采集设备采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，该图像采集设备可以为专门为产品规格识别而设计的影像系统，也可以是普通的家用相机等等，视产品的形貌复杂度和区别度而定。在一种实施例中，该影像系统可以由高速工业相机、定焦镜头、环形阵列光源、相机电源、光源控制器、高速屏蔽网线构成。

在采集到样例图像后，从样例图像中截取出样例产品所在区域的图像作为模板图像，截取的所述模板图像后续可用于产品规格检测。例如，通过切片的方式从样例图像中截取出样例产品所在区域的图像，得到模板图像。

步骤S102，采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像。

具体而言，可以将所述样例产品按照不同的摆放位置进行摆放，从而采集样例产品处于不同摆放位置时的状态图像。采集多个状态图像是为了根据多个状态图像获得样例产品的至少一个预设特征的参数范围，所采集的状态图像的数量可以根据实际需求进行设置，例如设置为5个。可以理解的是，步骤S101所采集的样例图像可以作为一个状态图像，那么此步骤S102中采集至少一个其它状态的状态图像即可。

步骤S103，将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

具体的，在一种实施例中，首先，可以对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，并对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；然后，分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

其中，可以通过以下方式对模板图像进行处理得到模板图像对应的数组：对模板图像进行二值化处理；对二值化处理后的模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到模板图像对应的数组。对模板图像进行二值化处理时，可以将模板图像上的像素点的灰度值设置为0或255，因此二值化处理后的模板图像中各个像素点的像素值为0或255，然后进行数组化转换，得到与模板图像对应的数组，与模板图像对应的数组中各个元素的值为0或255，且与模板图像对应的数组中元素的数量等于模板图像中像素点的数量。

与获得模板图像对应的数组的方式相同，可以通过以下方式对每一状态图像进行处理得到每一状态图像对应的数组：首先，对每一图像进行二值化处理；然后，对二值化处理后的每一模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一模板图像对应的数组。

其中，可以通过以下方式确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值：针对每一状态图像对应的数组，可以采用穷尽法与模板图像对应的数组进行对比，得到模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为模板图像与该状态图像的近似度分值。

可以理解的是，本实施例中，采用穷尽法进行数组的对比，即将模板图像对应的数组与状态图像中任一子区域(每一子区域的大小与模板图像的大小相同)对应的数组进行对比，根据两个数组中相匹配元素的数量确定模板图像与该子区域的近似度值。近似度值用于表示模板图像与状态图像中一子区域的相似程度，通常与模板图像相似程度最大的子区域就是状态图像中样例产品所在的区域，因此找到近似度值最大的子区域就找到了状态图像中样例产品所在的区域，将该子区域的近似度值(即最大近似度值)作为模板图像与该状态图像的近似度分值。

步骤S104，根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定与所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

具体的，首先，根据每一状态图像与模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；然后，根据近似度分值的平均值，确定样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

例如，状态图像的数量为5个，则对5个状态图像与模板图像的近似度分值计算平均值，然后在平均值的基础上设置适当的下限值，以确定近似度分值的最小值，从而得到近似度分值的参数范围。

步骤S105，分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值。

样例产品的预设特征可以根据样例产品的形状和结构进行设定。在一个实施例中，样例产品的预设特征可以为3个，分别为：在状态图像中样例产品的孔数、在状态图像中样例产品的最大长度、在状态图像中样例产品所在区域所占的面积比例。

具体的，对于上述三个预设特征，针对每一状态图像，可以通过如下方式从该状态图像中获取样例产品的三个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量样例产品在该状态图像中的最大长度，以及在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

其中，在本实施例中，获得该状态图像中所述样例产品的孔数，可以针对状态图像对应的数组，统计数组中数值封闭区域的数量，得到该状态图像中样例产品的孔数。举例而言，在状态图像对应的数组中，若某一区域内的元素的值均为255，而该区域的外围区域内的元素的值均为0，则表示该区域为孔所在区域，因此，通过统计状态图像对应的数组中数值封闭区域的数量可以得到样例产品的孔数。在其它实施例中，也可以通过人工统计并输入样例产品的孔数，还可以通过对状态图像进行图像识别，识别出样例产品中的孔，并统计所识别出的孔的数量，得到状态图像中所述样例产品的孔数。

在状态图像中建立坐标系，具体可以以样例产品的长度方向为坐标系的X轴、以垂直于样例产品的长度方向的方向为坐标系的Y轴，之后在X轴方向上测量样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，通过计算样例产品所在区域的轮廓线所限定的面积与状态图像的面积之比，得到样例产品所在区域在状态图像中所占的面积比例。

步骤S106，根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围。

具体的，针对每一预设特征，首先，根据该预设特征的参数值，计算该预设特征的参数值的平均值；然后，根据该预设特征的参数值的平均值，确定该预设特征的参数范围。

以最大长度特征为例，通过每一状态图像均获得一最大长度的数值，进而计算最大长度的数值的平均值，然后在平均值的基础上设置适当的上、下限值，以组成最大长度的参数范围。而对于孔数而言，一样例产品中的孔数是一定的，即孔数对应的参数范围为一常数，比如有3个孔，则参数范围为3。

步骤S107，对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围，即为所述待录入产品型号的规格。因此，可以将模板图像、参数范围(包括：近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围)与待录入产品型号信息进行关联存储，实现待录入产品型号的规格信息的录入。

在一种实施例中，可以以文件和文件夹的形式存储模板图像、参数范围信息，将参数范围信息写入参数文件，将模板图像和参数文件保存在文件夹中，文件夹的名称以待录入产品型号进行命名。通过文件和文件夹的形式管理大量产品的模板图像和参数范围信息，这样可以建立数量庞大的产品信息资料库，实现不同产品的规格信息的有序管理，以及便于在后续检测识别过程中调用相应产品的规格信息。

综上所述，本实施例提供的产品规格录入方法，通过采集待录入产品型号的样例产品的样例图像和样例产品的至少两个状态的状态图像，基于这些图像进行处理，得到与待录入产品型号的产品相对应的模板图像以及参数范围，将模板图像和参数范围作为待录入产品型号的产品的规格数据进行存储，存储后的模板图像和参数范围为后续的产品规格检测提供前提条件，同时实现了产品规格的自动录入，提高了录入速度。

下面再对本发明提出的一种产品规格检测方法进行说明。

请参考图2，图2是本发明一实施例提供的一种产品规格检测方法的流程示意图。一种产品规格检测方法包括以下步骤：

步骤S201，采集待检测产品的目标图像。

需要注意的是，本实施例中，需要检测待检测产品所标识的产品型号的规格是否符合上一实施例中所录入的规格信息，而这是基于采集的目标图像进行判断的。因此为避免由于采集图像的误差而产生的判断误差，本实施例中需要采用上一实施例中采集样例图像的图像采集设备，来采集待检测产品的目标图像。

步骤S202，获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围。

具体的，可以通过待检测产品所标识的产品型号来调用相同产品型号的样例产品的模板图像以及样例产品对应的参数范围。待检测产品所标识的产品型号可以以条码的形式设置在待检测产品上，则可以通过扫码的方式获得待检测产品所标识的产品型号，或者直接手动输入待检测产品所标识的产品型号。

步骤S203，将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

具体的，在一种实施例中，首先，可以对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；然后，将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

其中，可以通过以下方式对目标图像进行处理得到目标图像对应的数组：首先，对目标图像进行二值化处理；然后，对二值化处理后的目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到目标图像对应的数组。对目标图像进行二值化处理时，可以将目标图像上的像素点的灰度值设置为0或255，因此二值化处理后的目标图像中各个像素点的像素值为0或255，然后进行数组化转换，得到与目标图像对应的数组，与目标图像对应的数组中各个元素的值为0或255，且与目标图像对应的数组中元素的数量等于目标图像中像素点的数量。

对模板图像进行处理得到模板图像对应的数组的方式，可以为：首先，对模板图像进行二值化处理；然后，对二值化处理后的模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到模板图像对应的数组。对模板图像进行二值化处理时，可以将模板图像上的像素点的灰度值设置为0或255，因此二值化处理后的模板图像中各个像素点的像素值为0或255，然后进行数组化转换后，得到与模板图像对应的数组，与模板图像对应的数组中各个元素的值为0或255，且与模板图像对应的数组数组中元素的数量等于模板图像中像素点的数量。

在确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值时，具体的，针对所述目标图像对应的数组，可以采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

在得到目标图像与模板图像的近似度分值之后，可以判断近似度分值是否处于图像近似度分值的参数范围内。如果不处于，表示目标图像与模板图像的相似度较小，即待检测产品与样例产品的不相似，则可以直接判定待检测产品的规格与所标识的产品型号的规格不相符。如果处于，表示目标图像与模板图像的相似度较大，即待检测产品与样例产品的相似度较大，则需要继续通过至少一个预设特征的对比，来进一步判断待检测产品的规格与所标识的产品型号的规格是否相符。

步骤S204，若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值。

待检测产品的至少一个预设特征与样例产品的至少一个预设特征相同。例如，待检测产品的预设特征可以为3个，分别为：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。需要说明的是，根据产品的特点，预设特征还可以是产品的最大宽度，如果为圆形产品，预设特征还可以是产品的半径等等产品的几何特征。根据产品的复杂程度及与其他产品的相似度，预设特征可以为1个、2个、3个或4个以上，在此不做特别限定。

具体的，对于上述三个预设特征，可以按照以下方式从所述目标图像获取所述待检测产品的三个预设特征的参数值：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

其中，在本实施例中，获得目标图像中所述待检测产品的孔数，可以针对目标图像对应的数组，统计数组中数值封闭区域的数量，得到目标图像中待检测产品的孔数。举例而言，在目标图像对应的数组中，若某一区域内的元素的值均为255，而该区域的外围区域内的元素的值均为0，则表示该区域为孔所在区域，因此，通过统计目标图像对应的数组中数值封闭区域的数量可以得到待检测产品的孔数。在其它实施例中，也可以通过人工统计并输入待检测产品的孔数，还可以通过对目标图像进行图像识别，识别出待检测产品的孔，统计所识别出的孔的数量，得到目标图像中所述待检测产品的孔数。

在目标图像中建立坐标系，具体可以以待检测产品的长度方向为坐标系的X轴、以垂直于待检测产品的长度方向的方向为坐标系的Y轴，之后在X轴方向上测量待检测产品在该状态图像中的最大长度，以及通过计算待检测产品所在区域的轮廓线所限定的面积与目标图像的面积之比，得到待检测产品所在区域在目标图像中所占的面积比例。

步骤S205，判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号相符。

将所获取的至少一个预设特征的参数值与相应的参数值范围进行比对，若每一预设特征的参数值均在相应的参数范围内，即可确定待检测产品的规格与所标识的产品型号的规格相符，即待检测产品的真实产品型号与所标识的产品型号相符，若有一项预设特征的参数值不在相应的参数范围内，则确定待检测产品的规格与所标识的产品型号的规格不相符。进而可以判定待检测产品的包装是否出错，若判定待检测产品的包装出错，需要对待检测产品进行进一步处理，如将错误的包装换为正确的包装。

以脊柱创伤修复的产品为例，由于此类产品形状很多，通过模板图像对比可以区别出大多数不同型号的产品，然而有些产品形状大致相同但是产品本体上的通孔数量不一致、或者产品尺寸不一致，因此，再通过预设特征孔数、长度、面积比例对比即可判断出产品规格与所标识的产品型号是否一致。

进一步的，在确定待检测产品的规格与所标识的产品型号相符后，还可以对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值、所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。在一种实施例中，可以识别待检测产品的产品号(产品号是产品的唯一标识号)，将上述相关信息与待检测产品的产品号相关联进行存储。在其它实施例中，还可以将待检测产品的产品型号、产品批号(产品批号是一产品型号的不同批次的标识号)、操作人员(即进行规格检测的人员)信息也进行关联存储。将待检测产品的上述相关信息进行存储，实现了操作过程可追溯、信息可导出查询。

综上所述，本实施例提供的产品规格录入方法，通过采集待检测产品的目标图像，调用相应的样例产品对应的的模板图像以及参数范围，通过目标图像、模板图像以及参数范围确定待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符，实现了对待检测产品的规格的有效识别，且识别效率高，并且通过确定待检测产品规格是否与所标识的产品型号的规格相符，可便于检查待检测产品的包装是否正确，能够降低产品的包装出错的概率。

与上述的产品规格录入方法相对应，本发明还提供了一种产品规格录入系统，图3为本发明一实施例提供的一种产品规格录入系统的结构示意图，包括：

第一图像采集模块301，用于采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像；

第二图像采集模块302，用于采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像；

第一图像对比模块303，用于将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值；

第一范围确定模块304，用于根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围；

第一特征获取模块305，用于分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值；

第二范围确定模块306，用于根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围；

规格录入模块307，用于对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

可选的，所述第一图像对比模块303，包括：

第一数组获得单元，用于对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，以及，对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；

第一数组对比单元，用于分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述第一数组获得单元，具体用于：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组；

对每一所述状态图像进行二值化处理，对二值化处理后的每一所述状态图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一所述状态图像对应的数组。

可选的，所述第一数组对比单元，具体用于：

针对每一所述状态图像对应的数组，分别采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为所述模板图像与该状态图像的近似度分值。

可选的，所述第一范围确定模块304，具体用于：

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；

根据所述近似度分值的平均值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

可选的，所述样例产品的至少一个预设特征为：在所述状态图像中所述样例产品的孔数、在所述状态图像中所述样例产品的最大长度、在所述状态图像中所述样例产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述第一特征获取模块305，具体用于：

针对每一所述状态图像，通过如下方式从该状态图像中获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

本发明实施例提供的产品规格录入系统，通过采集待录入产品型号的样例产品的样例图像和样例产品的至少两个状态的状态图像，基于这些图像进行处理，得到与待录入产品型号的产品相对应的模板图像以及参数范围，将模板图像和参数范围作为待录入产品型号的产品的规格数据进行存储，存储后的模板图像和参数范围为后续的产品规格检测提供前提条件，同时实现了产品规格的自动录入，提高了录入速度。

与上述的产品规格检测方法相对应，本发明还提供了一种产品规格检测系统，图4为本发明一实施例提供的一种产品规格检测系统的结构示意图，包括：

第三图像采集模块401，用于采集待检测产品的目标图像；

样例获取模块402，用于获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围；

第二图像对比模块403，用于将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值；

第二特征获取模块404，用于若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值；

规格检测模块405，用于判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符。

可选的，所述第二图像对比模块403，包括：

第二数组获得单元，用于对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；

第二数组对比单元，用于将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述第二数组获得单元，具体用于：

对所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述目标图像对应的数组；

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组。

可选的，所述第二数组对比单元，具体用于：

针对所述目标图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

可选的，所述待检测产品的至少一个预设特征包括：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。

可选的，所述第二特征获取模块404，具体用于：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

可选的，所述系统还包括：

信息存储模块，用于对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值和所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。

本发明实施例提供的产品规格录入系统，通过采集待检测产品的目标图像，调用相应的样例产品对应的的模板图像以及参数范围，通过目标图像、模板图像以及参数范围确定待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符，实现了对待检测产品的规格的有效识别，且识别效率高，并且通过确定待检测产品规格是否与所标识的产品型号的规格相符，可便于检查待检测产品的包装是否正确，能够降低产品的包装出错的概率。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (28)

1.一种产品规格录入方法，其特征在于，包括：

采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像；

采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像；

将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值；

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围；

分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值；

根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围；

对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

2.如权利要求1所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，以及，对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；

分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

3.如权利要求2所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，包括：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组；

所述对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组，包括：

对每一所述状态图像进行二值化处理，对二值化处理后的每一所述状态图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一所述状态图像对应的数组。

4.如权利要求2所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

针对每一所述状态图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为所述模板图像与该状态图像的近似度分值。

5.如权利要求1所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围，包括：

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；

根据所述近似度分值的平均值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

6.如权利要求1所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述样例产品的至少一个预设特征为：在所述状态图像中所述样例产品的孔数、在所述状态图像中所述样例产品的最大长度、在所述状态图像中所述样例产品所在区域所占的面积比例。

7.如权利要求6所述的产品规格录入方法，其特征在于，所述分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值，包括：

针对每一所述状态图像，通过如下方式从该状态图像中获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

8.一种产品规格录入系统，其特征在于，包括：

第一图像采集模块，用于采集待录入产品型号的一样例产品的样例图像，从所述样例图像中截取所述样例产品所在区域的图像作为模板图像；

第二图像采集模块，用于采集所述样例产品的至少两个状态的状态图像；

第一图像对比模块，用于将所述模板图像与每一所述状态图像进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值；

第一范围确定模块，用于根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围；

第一特征获取模块，用于分别从每一所述状态图像获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值；

第二范围确定模块，用于根据所获取的每一预设特征的参数值，确定每一预设特征的参数范围；

规格录入模块，用于对所述模板图像、所述近似度分值的参数范围和每一预设特征的参数范围进行保存，以完成录入所述待录入产品型号的规格。

9.如权利要求8所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述第一图像对比模块，包括：

第一数组获得单元，用于对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，以及，对每一所述状态图像进行处理得到每一所述状态图像对应的数组；

第一数组对比单元，用于分别将每一所述状态图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值。

10.如权利要求9所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述第一数组获得单元，具体用于：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组；

对每一所述状态图像进行二值化处理，对二值化处理后的每一所述状态图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到每一所述状态图像对应的数组。

11.如权利要求9所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述第一数组对比单元，具体用于：

针对每一所述状态图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述模板图像与该状态图像的最大近似度值，作为所述模板图像与该状态图像的近似度分值。

12.如权利要求8所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述第一范围确定模块，具体用于：

根据每一所述状态图像与所述模板图像的近似度分值，计算近似度分值的平均值；

根据所述近似度分值的平均值，确定所述样例产品对应的图像近似度分值的参数范围。

13.如权利要求8所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述样例产品的至少一个预设特征为：在所述状态图像中所述样例产品的孔数、在所述状态图像中所述样例产品的最大长度、在所述状态图像中所述样例产品所在区域所占的面积比例。

14.如权利要求13所述的产品规格录入系统，其特征在于，所述第一特征获取模块，具体用于：

针对每一所述状态图像，通过如下方式从该状态图像中获取所述样例产品的至少一个预设特征的参数值：

获得该状态图像中所述样例产品的孔数；

在该状态图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述样例产品在该状态图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述样例产品所在区域在该状态图像中所占的面积比例。

15.一种产品规格检测方法，其特征在于，包括：

采集待检测产品的目标图像；

若所述待检测产品所标识的产品型号的规格符合如权利要求1～7中任一项所述产品规格录入方法录入的规格，获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围；

将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值；

若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值；

判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符。

16.如权利要求15所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；

将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

17.如权利要求16所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，包括：

对所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述目标图像对应的数组；

所述对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组，包括：

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组。

18.如权利要求16所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值，包括：

针对所述目标图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

19.如权利要求15所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述待检测产品的至少一个预设特征包括：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。

20.如权利要求19所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值，包括：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

21.如权利要求15所述的产品规格检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值和所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。

22.一种产品规格检测系统，其特征在于，包括：

第三图像采集模块，用于采集待检测产品的目标图像；

样例获取模块，用于在所述待检测产品所标识的产品型号的规格符合如权利要求1～7中任一项所述产品规格录入方法录入的规格时获取一样例产品的模板图像以及参数范围；其中，所述样例产品的产品型号与所述待检测产品所标识的产品型号相同，所述参数范围包括：图像近似度分值的参数范围和至少一个预设特征的参数值范围；

第二图像对比模块，用于将所述目标图像与所述模板图像进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值；

第二特征获取模块，用于若所述近似度分值处于所述图像近似度分值的参数范围内，则从所述目标图像获取所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值；

规格检测模块，用于判断所获取的至少一个预设特征的参数值是否处于所述至少一个预设特征的参数值范围内，以确定所述待检测产品的规格是否与所标识的产品型号的规格相符。

23.如权利要求22所述的产品规格检测系统，其特征在于，所述第二图像对比模块，包括：

第二数组获得单元，用于对所述目标图像进行处理得到所述目标图像对应的数组，以及，对所述模板图像进行处理得到所述模板图像对应的数组；

第二数组对比单元，用于将所述目标图像对应的数组与所述模板图像对应的数组进行对比，确定所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

24.如权利要求23所述的产品规格检测系统，其特征在于，所述第二数组获得单元，具体用于：

对所述目标图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述目标图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述目标图像对应的数组；

对所述模板图像进行二值化处理，对二值化处理后的所述模板图像中各个像素点的像素值进行数组化转换，得到所述模板图像对应的数组。

25.如权利要求23所述的产品规格检测系统，其特征在于，第二数组对比单元，具体用于：

针对所述目标图像对应的数组，采用穷尽法与所述模板图像对应的数组进行对比，得到所述目标图像与所述模板图像的最大近似度值，作为所述目标图像与所述模板图像的近似度分值。

26.如权利要求22所述的产品规格检测系统，其特征在于，所述待检测产品的至少一个预设特征包括：在所述目标图像中所述待检测产品的孔数、在所述目标图像中所述待检测产品的最大长度、在所述目标图像中所述待检测产品所在区域所占的面积比例。

27.如权利要求26所述的产品规格检测系统，其特征在于，所述第二特征获取模块，具体用于：

获得所述目标图像中所述待检测产品的孔数；

在所述目标图像中建立坐标系，在所述坐标系下测量所述待检测产品在所述目标图像中的最大长度，以及，在所述坐标系下计算所述待检测产品所在区域在所述目标图像中所占的面积比例。

28.如权利要求22所述的产品规格检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

信息存储模块，用于对所述待检测产品的目标图像、所述目标图像与所述模板图像的近似度分值和所述待检测产品的至少一个预设特征的参数值进行存储。

Images