CN111612774B - 缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器，该确定方法包括：获取多个字符模板图像；获取多个字符实时图像；将各字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果确定第一缺陷区域，第一缺陷区域为字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，该方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

Description

缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器

技术领域

本申请涉及字符识别领域，具体而言，涉及一种缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器。

背景技术

电器包装箱(例如空调包装箱)上的型号标记是在动态流水线上利用在线喷印机喷印上去的，由于动态流水线的抖动和线速不均匀、在线喷印机的喷头堵塞和持续损耗、空调包装箱来料材质差异、喷印墨水的浓度和粘度差异等综合因素，导致喷印在空调包装箱上的型号标记存在随机畸变，当整体畸变或者局部畸变大于最大允许公差的时候即为喷印不良。型号标记随机畸变的具体表现为：①字符的喷印位置存在差异；②字符的宽度和高度存在差异；③字符的清晰度存在差异；④字符的完整性存在差异；⑤字符变形；⑥字符与字符间的间隙存在差异。综上因素，整体的随机畸变叠加局部的随机畸变，同时型号标记内存在不同字体、不同字号、不同粗细的各种字符，导致无法利用常规的、传统的检测算法对整体型号标记进行实时动态缺陷检测。

在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器，以解决现有技术中型号标记中的缺陷区域检测方法准确率较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种缺陷区域的确定方法，包括：获取多个字符模板图像；获取多个字符实时图像；将各所述字符实时图像依次与多个所述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，所述第一缺陷区域为所述字符实时图像中与所述字符模板图像不匹配的区域。

进一步地，获取多个字符模板图像，包括：获取模板图像，所述模板图像为合格的型号标记图像；对所述模板图像进行分割，得到多个模板子图像，所述模板子图像包括多个字符模板图像；获取多个字符实时图像，包括：获取实时图像，所述实时图像为型号标记实时图像；对所述实时图像进行分割，得到多个实时子图像，所述实时子图像包括多个字符实时图像。

进一步地，根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：确定目标字符模板图像，所述目标字符模板图像为与所述字符实时图像匹配度最高的所述字符模板图像；将所述目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到差异区域；根据所述差异区域确定所述第一缺陷区域。

进一步地，确定目标字符模板图像，包括：在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有N个的情况下，N为大于或者等于2的整数，获取N个匹配值，所述匹配值为所述字符实时图像与和对应相匹配的所述字符模板图像的差值；在N个所述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定任意一个与所述字符实时图像相匹配的所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；在N个所述差值中至少有一个所述差值大于所述预定值的情况下，确定最小的所述差值对应的所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；或者，在与所述字符实时图像相匹配的所述字符模板图像有1个的情况下，确定这一个所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；或者，在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，确定不存在与所述字符实时图像相匹配的所述目标字符模板图像。

进一步地，在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：确定所述字符实时图像的整个区域为所述第一缺陷区域。

进一步地，将所述目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到差异区域，包括：将所述目标字符模板图像旋转和/或平移至所述字符实时图像所在的位置，得到转换目标字符模板图像；对所述转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；将所述裁剪目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到所述差异区域。

进一步地，根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，所述方法还包括：从所述模板图像中分割出一维码模板图像；从所述实时图像中分割出一维码实时图像；将所述一维码模板图像与所述一维码实时图像进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果确定第二缺陷区域，所述第二缺陷区域为所述一维码实时图像中与所述一维码模板图像不匹配的区域。

进一步地，根据所述比对结果确定第二缺陷区域之后，所述方法还包括：去除所述实时图像中的多个所述字符实时图像和所述一维码实时图像，得到非字符实时图像；对所述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域，所述第三缺陷区域为所述非字符实时图像的缺陷区域，所述非字符实时图像的缺陷区域包括划痕区域和脏污区域。

进一步地，对所述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域之后，所述方法还包括：合并所述第一缺陷区域、所述第二缺陷区域和所述第三缺陷区域，得到所述实时图像的整体缺陷区域。

根据本申请的另一方面，提供了一种缺陷区域的确定装置，包括：第一获取单元，用于获取多个字符模板图像；第二获取单元，用于获取多个字符实时图像；匹配单元，用于将各所述字符实时图像依次与多个所述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；第一确定单元，用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，所述第一缺陷区域为所述字符实时图像中与所述字符模板图像不匹配的区域。

根据本申请的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的缺陷区域的确定方法。

根据本申请的再一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的缺陷区域的确定方法。

应用本申请的技术方案，通过获取多个字符模板图像，获取多个字符实时图像，再将每一个字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，根据匹配结果确定字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，即确定字符实时图像的第一缺陷区域，由于本方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本申请实施例的缺陷区域的确定方法流程图；

图2示出了根据本申请实施例的缺陷区域的确定装置示意图；

图3示出了根据本申请实施例的一种具体的缺陷区域的确定方法流程图；

图4示出了根据本申请实施例的模板图像示意图；

图5示出了根据本申请实施例的实时图像示意图；

图6示出了根据本申请实施例的多个字符实时图像的示意图；

图7示出了根据本申请实施例的多个字符实时图像缺陷检测的示意图；

图8示出了根据本申请实施例的一维码实时图像缺陷检测的示意图；

图9示出了根据本申请实施例的非字符实时图像缺陷检测的示意图；以及

图10示出了根据本申请实施例的整体缺陷区域的示意图。

其中，上述附图包括以下附图标记：

01、第一缺陷标记；02、第二缺陷标记；03、第三缺陷标记。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。

正如背景技术中所介绍的，现有技术中的型号标记中的缺陷区域检测方法准确率较低，为解决如上问题，本申请的实施例提供了一种缺陷区域的确定方法、确定装置、存储介质与处理器。

根据本申请的实施例，提供了一种缺陷区域的确定方法。

图1是根据本申请实施例的缺陷区域的确定方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，获取多个字符模板图像；

步骤S102，获取多个字符实时图像；

步骤S103，将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

步骤S104，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，上述第一缺陷区域为上述字符实时图像中与上述字符模板图像不匹配的区域。

上述方案中，通过获取多个字符模板图像，获取多个字符实时图像，再将每一个字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，根据匹配结果确定字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，即确定字符实时图像的第一缺陷区域，由于本方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

需要说明的是，上述字符模板图像中包括一个或者多个字符，字符包括但不限于文字、数字、字母和符号，上述字符实时图像中包括一个或者多个字符，字符包括但不限于文字、数字、字母和符号。

需要说明的是，上述字符模板图像足够丰富，包括了各种字体、各种字号、各种粗细的字符模板图像，基于上述字符模板图像可以检测出字符实时图像的各种整体的随机畸变、局部的随机畸变以及整体的随机畸变叠加局部的随机畸变。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请的一种实施例，获取多个字符模板图像，包括：获取模板图像，上述模板图像为合格的型号标记图像；对上述模板图像进行分割，得到多个模板子图像，上述模板子图像包括多个字符模板图像；获取多个字符实时图像，包括：获取实时图像，上述实时图像为型号标记实时图像；对上述实时图像进行分割，得到多个实时子图像，上述实时子图像包括多个字符实时图像，将合格的型号标记图像设置为模板图像，然后将字符模板图像与字符实时图像进行匹配，再根据匹配结果确定第一缺陷区域，可实现第一缺陷区域的精确确定。

需要说明的是，上述型号标记图像包括但不限于空调包装箱上的型号标记图像、电视包装箱上的型号标记图像以及洗衣机包装箱上的型号标记图像。

本申请的另一种实施例，在获取多个字符实时图像之后，且在将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配之前，所述方法还包括：对各所述字符模板图像进行膨胀处理，对膨胀处理后的各所述字符模板图像进行裁剪处理，以保证字符实时图像与字符模板图像的精确匹配，再根据匹配结果确定第一缺陷区域，可实现第一缺陷区域的精确确定。

本申请的另一种实施例，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：确定目标字符模板图像，上述目标字符模板图像为与上述字符实时图像匹配度最高的上述字符模板图像；将上述目标字符模板图像与上述字符实时图像相减，得到差异区域；根据上述差异区域确定上述第一缺陷区域，通过将与字符实时图像匹配度最高的字符模板图像设置为目标字符模板图像，保证了差异区域的精确确定，进一步地保证了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，确定目标字符模板图像，包括：在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有N个的情况下，N为大于或者等于2的整数，获取N个匹配值，上述匹配值为上述字符实时图像与和对应相匹配的上述字符模板图像的差值；在N个上述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定任意一个与所述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；在N个上述差值中至少有一个上述差值大于上述预定值的情况下，确定最小的上述差值对应的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；或者，在与上述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像有1个的情况下，确定这一个上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；或者，在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，确定不存在与上述字符实时图像相匹配的上述目标字符模板图像，通过根据与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像的个数，确定相应的目标字符模板图像的确定方法，实现了目标字符模板图像的精确确定，进一步地保证了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

需要说明的是，上述预定值包括但不限于0.1，本领域技术人员可以根据实际情况，选择合适的预定值。

优选地，确定目标字符模板图像，包括：在N个上述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定第一个与所述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像，进一步地提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率。

本申请的又一种实施例，在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：确定上述字符实时图像的整个区域为上述第一缺陷区域，即在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，说明找不到与字符实时图像相匹配的字符模板图像，即表明该字符实时图像的整个区域为第一缺陷区域，实现了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请的一种实施例，将上述目标字符模板图像与上述字符实时图像相减，得到差异区域，包括：将上述目标字符模板图像旋转和/或平移至上述字符实时图像所在的位置，得到转换目标字符模板图像；对上述转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；将上述裁剪目标字符模板图像与上述字符实时图像相减，得到上述差异区域，即对目标字符模板图像进行旋转变换和/或平移变换后，移动至字符实时图像所在的位置，再对转换目标字符模板图像进行裁剪，以减去多余的区域，再进行相减运算，实现了差异区域的精确确定，进一步地实现了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请的又一种实施例，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域之后，上述方法还包括：从上述模板图像中分割出一维码模板图像；从上述实时图像中分割出一维码实时图像；将上述一维码模板图像与上述一维码实时图像进行比对，得到比对结果；根据上述比对结果确定第二缺陷区域，上述第二缺陷区域为上述一维码实时图像中与上述一维码模板图像不匹配的区域，具体地，将一维码实时图像提取裁剪出来并进行图像增强处理，以防止邻近条码粘连在一起，再利用形态学，根据区域轮廓、长度和宽度特征筛选出不良条码区域(第二缺陷区域)，实现了第二缺陷区域的精确确定，提高了实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，根据上述比对结果确定第二缺陷区域之后，上述方法还包括：去除上述实时图像中的多个上述字符实时图像和上述一维码实时图像，得到非字符实时图像；对上述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域，上述第三缺陷区域为上述非字符实时图像的缺陷区域，上述非字符实时图像的缺陷区域包括划痕区域和脏污区域，非字符实时图像其实为空白区域，但是由于空白区域可能会存在划痕或者脏污，所以通过对非字符实时图像的检测，进一步地提高了实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，对上述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域之后，上述方法还包括：合并上述第一缺陷区域、上述第二缺陷区域和上述第三缺陷区域，得到上述实时图像的整体缺陷区域，通过将第一缺陷区域、第二缺陷区域和第三缺陷区域合并实现了对实时图像的整体缺陷区域的检测，进一步地提高了实时图像缺陷区域检测方法的效率和准确率。

本申请实施例还提供了一种缺陷区域的确定装置，需要说明的是，本申请实施例的缺陷区域的确定装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于缺陷区域的确定方法。以下对本申请实施例提供的缺陷区域的确定装置进行介绍。

图2是根据本申请实施例的缺陷区域的确定装置的示意图。如图2所示，该装置包括：

第一获取单元10，用于获取多个字符模板图像；

第二获取单元20，用于获取多个字符实时图像；

匹配单元30，用于将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

第一确定单元40，用于根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，上述第一缺陷区域为上述字符实时图像中与上述字符模板图像不匹配的区域。

上述方案中，第一获取单元获取多个字符模板图像，第二获取单元获取多个字符实时图像，匹配单元将每一个字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，第一确定单元根据匹配结果确定字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，即确定字符实时图像的第一缺陷区域，由于本方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

需要说明的是，上述字符模板图像中包括一个或者多个字符，字符包括但不限于文字、数字、字母和符号，上述字符实时图像中包括一个或者多个字符，字符包括但不限于文字、数字、字母和符号。

需要说明的是，上述字符模板图像足够丰富，包括了各种字体、各种字号、各种粗细的字符模板图像，基于上述字符模板图像可以检测出字符实时图像的各种整体的随机畸变、局部的随机畸变以及整体的随机畸变叠加局部的随机畸变。

本申请的一种实施例，第一获取单元包括第一获取模块和第一分割模块，第一获取模块用于获取模板图像，上述模板图像为合格的型号标记图像；第一分割模块用于对上述模板图像进行分割，得到多个模板子图像，上述模板子图像包括多个字符模板图像；第二获取单元包括第二获取模块和第二分割模块，第二获取模块用于获取实时图像，上述实时图像为型号标记实时图像；第二分割模块用于对上述实时图像进行分割，得到多个实时子图像，上述实时子图像包括多个字符实时图像，将合格的型号标记图像设置为模板图像，然后将字符模板图像与字符实时图像进行匹配，再根据匹配结果确定第一缺陷区域，可实现第一缺陷区域的精确确定。

需要说明的是，上述型号标记图像包括但不限于空调包装箱上的型号标记图像、电视包装箱上的型号标记图像以及洗衣机包装箱上的型号标记图像。

本申请的另一种实施例，所述装置还包括处理单元，处理单元用于在获取多个字符实时图像之后，且在将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配之前，对各所述字符模板图像进行膨胀处理，对膨胀处理后的各所述字符模板图像进行裁剪处理，以保证字符实时图像与字符模板图像的精确匹配，再根据匹配结果确定第一缺陷区域，可实现第一缺陷区域的精确确定。

本申请的另一种实施例，第一确定单元包括第一确定模块、第一计算模块和第二确定模块，第一确定模块用于确定目标字符模板图像，上述目标字符模板图像为与上述字符实时图像匹配度最高的上述字符模板图像；第一计算模块用于将上述目标字符模板图像与上述字符实时图像相减，得到差异区域；第二确定模块用于根据上述差异区域确定上述第一缺陷区域，通过将与字符实时图像匹配度最高的字符模板图像设置为目标字符模板图像，保证了差异区域的精确确定，进一步地保证了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，第一确定模块包括获取子模块、第一确定子模块、第二确定子模块、第三确定子模块和第四确定子模块，获取子模块用于在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有N个的情况下，N为大于或者等于2的整数，获取N个匹配值，上述匹配值为上述字符实时图像与和对应相匹配的上述字符模板图像的差值；第一确定子模块用于在N个上述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定任意一个与所述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；第二确定子模块用于在N个上述差值中至少有一个上述差值大于上述预定值的情况下，确定最小的上述差值对应的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；第三确定子模块用于在与上述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像有1个的情况下，确定这一个上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；第四确定子模块用于在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，确定不存在与上述字符实时图像相匹配的上述目标字符模板图像，通过根据与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像的个数，确定相应的目标字符模板图像的确定装置，实现了目标字符模板图像的精确确定，进一步地保证了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

需要说明的是，上述预定值包括但不限于0.1，本领域技术人员可以根据实际情况，选择合适的预定值。

优选地，确定目标字符模板图像，包括：在N个上述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定第一个与所述字符实时图像相匹配的上述字符模板图像为上述目标字符模板图像，进一步地提高了字符实时图像缺陷区域检测装置的效率。

本申请的又一种实施例，第一确定单元还用于在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，确定上述字符实时图像的整个区域为上述第一缺陷区域，即在与上述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，说明找不到与字符实时图像相匹配的字符模板图像，即表明该字符实时图像的整个区域为第一缺陷区域，实现了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

本申请的一种实施例，第一计算模块包括处理子模块、裁剪子模块和计算子模块，处理子模块用于将上述目标字符模板图像旋转和/或平移至上述字符实时图像所在的位置，得到转换目标字符模板图像；裁剪子模块用于对上述转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；计算子模块用于将上述裁剪目标字符模板图像与上述字符实时图像相减，得到上述差异区域，即对目标字符模板图像进行旋转变换和/或平移变换后，移动至字符实时图像所在的位置，再对转换目标字符模板图像进行裁剪，以减去多余的区域，再进行相减运算，实现了差异区域的精确确定，进一步地实现了第一缺陷区域的精确确定，提高了字符实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

本申请的又一种实施例，上述装置还包括第一分割单元、第二分割单元、比对单元和第二确定单元，第一分割单元用于根据上述匹配结果确定第一缺陷区域之后，从上述模板图像中分割出一维码模板图像；第二分割单元用于根据上述匹配结果确定第一缺陷区域之后，从上述实时图像中分割出一维码实时图像；比对单元用于根据上述匹配结果确定第一缺陷区域之后，将上述一维码模板图像与上述一维码实时图像进行比对，得到比对结果；第二确定单元用于根据上述匹配结果确定第一缺陷区域之后，根据上述比对结果确定第二缺陷区域，上述第二缺陷区域为上述一维码实时图像中与上述一维码模板图像不匹配的区域，具体地，将一维码实时图像提取裁剪出来并进行图像增强处理，以防止邻近条码粘连在一起，再利用形态学，根据区域轮廓、长度和宽度特征筛选出不良条码区域(第二缺陷区域)，实现了第二缺陷区域的精确确定，提高了实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，上述装置还包括去除单元和第三分割单元，去除单元用于根据上述比对结果确定第二缺陷区域之后，去除上述实时图像中的多个上述字符实时图像和上述一维码实时图像，得到非字符实时图像；第三分割单元用于对上述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域，上述第三缺陷区域为上述非字符实时图像的缺陷区域，上述非字符实时图像的缺陷区域包括划痕区域和脏污区域，非字符实时图像其实为空白区域，但是由于空白区域可能会存在划痕或者脏污，所以通过对非字符实时图像的检测，进一步地提高了实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

本申请的再一种实施例，上述装置还包括合并单元，合并单元用于对上述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域之后，合并上述第一缺陷区域、上述第二缺陷区域和上述第三缺陷区域，得到上述实时图像的整体缺陷区域，通过将第一缺陷区域、第二缺陷区域和第三缺陷区域合并实现了对实时图像的整体缺陷区域的检测，进一步地提高了实时图像缺陷区域检测装置的效率和准确率。

所述缺陷区域的确定装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、第二获取单元、匹配单元与第一确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来提高缺陷区域检测的准确性。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述缺陷区域的确定方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述缺陷区域的确定方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：

步骤S101，获取多个字符模板图像；

步骤S102，获取多个字符实时图像；

步骤S103，将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

步骤S104，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，上述第一缺陷区域为上述字符实时图像中与上述字符模板图像不匹配的区域。

本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：

步骤S101，获取多个字符模板图像；

步骤S102，获取多个字符实时图像；

步骤S103，将各上述字符实时图像依次与多个上述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

步骤S104，根据上述匹配结果确定第一缺陷区域，上述第一缺陷区域为上述字符实时图像中与上述字符模板图像不匹配的区域。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

实施例

本实施例涉及一种具体的缺陷区域的确定方法，如图3所示，包括：

利用工业相机在动态流水线上获取空调包装箱上合格的型号标记图像作为模板图像，如图4所示。对模板图像进行分割得到多个字符模板图像，创建每一个独立字符的字符模板图像并记录其相对位置区域。以下是采用本实施例的缺陷区域的确定方法对实时图像进行快速有效的实时动态缺陷检测的具体步骤，检测范围包括字符的缺陷检测、一维码缺陷检测和非字符的缺陷检测；

首先，利用工业相机在动态流水线上获取型号标记实时图像，并裁剪出字符集喷印区域，如图5所示。然后利用专用特殊算法分割提取随机畸变字符集，得到多个字符实时图像(如图6所示)及其相对位置区域；通过for循环控制模式，历遍随机畸变字符集内的每一个独立字符，进行以下逐个字符(多个字符实时图像)的缺陷检测，多个字符实时图像缺陷检测如图7所示，按照随机畸变字符集顺序选择当前被检测字符，为了提高本算法的鲁棒性，将每一个独立字符的字符模板图像相对位置区域适当膨胀，对膨胀后的字符模板图像裁剪，在当前区域内匹配字符实时图像。匹配结果存在三种可能性：①匹配到大于或者等于2个目标字符模板图像(即N≥2)，计算字符实时图像与和对应相匹配的字符模板图像的差值，如果差值至少有一个大于0.1，选择最小的差值对应的字符模板图像为所述目标字符模板图像，如果差值均小于或者等于0.1，选择按顺位第一个与字符实时图像相匹配的字符模板图像为目标字符模板图像；接着，将目标字符模板图像旋转和/或平移至字符实时图像所在的位置，且将目标字符模板图像中的字符旋转平移相同齐次矩阵，对转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；将裁剪目标字符模板图像与字符实时图像相减，得到差异区域；利用形态学确定第一缺陷区域；

②匹配到1个目标字符模板图像(即N＝1)，确定这一个上述字符模板图像为上述目标字符模板图像；接着，将目标字符模板图像旋转和/或平移至字符实时图像所在的位置，且将目标字符模板图像中的字符旋转平移相同齐次矩阵，对转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；将裁剪目标字符模板图像与字符实时图像相减，得到差异区域；利用形态学确定第一缺陷区域；

②匹配到0个目标字符模板图像(即N＝0)，当前字符模板区域整体纳入为不良字符区域(第一缺陷区域)；实时图像直接裁剪掉当前字符实时图像；

历遍每一个独立字符的字符实时图像，字符实时图像如图6所示，提取第一缺陷区域；

整体一维码实时图像提取，图像裁剪；一维码实时图像增强，防止邻近条码粘连；利用形态学，根据区域轮廓、长度和宽度筛选出不良条码区域(第二缺陷区域)，一维码实时图像缺陷检测如图8所示；

获取非字符实时图像，具体通过去除实时图像中的多个字符实时图像和一维码实时图像，得到非字符实时图像；

利用动态阈值分割算法，提取非字符区域缺陷(第三缺陷区域)，非字符实时图像缺陷检测如图9所示；

采用本实施例的缺陷区域的确定方法得到整体缺陷区域，整体缺陷区域如图10所示，图中第一缺陷标记01所在的区域为第一缺陷区域，第二缺陷标记02所在的区域为第二缺陷区域，第三缺陷标记03所在的区域为第三缺陷区域，第一缺陷标记01用来表示字符实时图像中有缺陷的部分，第二缺陷标记02用来表示一维码实时图像中有缺陷的部分，第三缺陷标记03用来表示非字符实时图像中有缺陷的部分，字符实时图像中的数字5和左括号上的不规则的曲线圈出的部分表示此处的字符出现缺陷；图10右侧的一维码实时图像中的横线和有毛刺的直线示出的部分表示一维码实时图像中有缺陷的部分，靠近图10底部的横线是第三缺陷标记03，第三缺陷标记03表示此处有划痕缺陷，将第一缺陷区域、第二缺陷区域和第三缺陷区域合并形成实时图像的整个缺陷区域。

从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果：

1)、本申请的缺陷区域的确定方法，通过获取多个字符模板图像，获取多个字符实时图像，再将每一个字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，根据匹配结果确定字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，即确定字符实时图像的第一缺陷区域，由于本方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

2)、本申请的缺陷区域的确定装置，第一获取单元获取多个字符模板图像，第二获取单元获取多个字符实时图像，匹配单元将每一个字符实时图像依次与多个字符模板图像进行匹配，第一确定单元根据匹配结果确定字符实时图像中与字符模板图像不匹配的区域，即确定字符实时图像的第一缺陷区域，由于本方案中获取了多个字符模板图像，使得各字符实时图像均可以找到与其匹配的字符模板图像，再根据匹配结果，实现了对各字符实时图像的缺陷区域的检测，提高了字符实时图像缺陷区域检测方法的效率，实现了实时动态缺陷检测。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种缺陷区域的确定方法，其特征在于，包括：

获取多个字符模板图像；

获取多个字符实时图像；

将各所述字符实时图像依次与多个所述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，所述第一缺陷区域为所述字符实时图像中与所述字符模板图像不匹配的区域，

获取多个字符模板图像，包括：

获取模板图像，所述模板图像为合格的型号标记图像；

获取多个字符实时图像，包括：

获取实时图像，所述实时图像为型号标记实时图像，

根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，所述方法还包括：

从所述模板图像中分割出一维码模板图像；

从所述实时图像中分割出一维码实时图像；

将所述一维码模板图像与所述一维码实时图像进行比对，得到比对结果；

根据所述比对结果确定第二缺陷区域，所述第二缺陷区域为所述一维码实时图像中与所述一维码模板图像不匹配的区域，

根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：

确定目标字符模板图像，所述目标字符模板图像为与所述字符实时图像匹配度最高的所述字符模板图像；

将所述目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到差异区域；

根据所述差异区域确定所述第一缺陷区域，

将所述目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到差异区域，包括：

将所述目标字符模板图像旋转和/或平移至所述字符实时图像所在的位置，得到转换目标字符模板图像；

对所述转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；

将所述裁剪目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到所述差异区域。

2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，获取多个字符模板图像还包括：

对所述模板图像进行分割，得到多个模板子图像，所述模板子图像包括多个字符模板图像；

获取多个字符实时图像还包括：

对所述实时图像进行分割，得到多个实时子图像，所述实时子图像包括多个字符实时图像。

3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，确定目标字符模板图像，包括：

在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有N个的情况下，N为大于或者等于2的整数，获取N个匹配值，所述匹配值为所述字符实时图像与对应相匹配的所述字符模板图像的差值；

在N个所述差值均小于或者等于预定值的情况下，确定任意一个与所述字符实时图像相匹配的所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；

在N个所述差值中至少有一个所述差值大于所述预定值的情况下，确定最小的所述差值对应的所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；

或者，

在与所述字符实时图像相匹配的所述字符模板图像有1个的情况下，确定这一个所述字符模板图像为所述目标字符模板图像；

或者，

在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，确定不存在与所述字符实时图像相匹配的所述目标字符模板图像。

4.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，在与所述字符实时图像相匹配的字符模板图像有0个的情况下，根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，包括：

确定所述字符实时图像的整个区域为所述第一缺陷区域。

5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据所述比对结果确定第二缺陷区域之后，所述方法还包括：

去除所述实时图像中的多个所述字符实时图像和所述一维码实时图像，得到非字符实时图像；

对所述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域，所述第三缺陷区域为所述非字符实时图像的缺陷区域，所述非字符实时图像的缺陷区域包括划痕区域和脏污区域。

6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，对所述非字符实时图像进行动态阈值分割处理，得到第三缺陷区域之后，所述方法还包括：

合并所述第一缺陷区域、所述第二缺陷区域和所述第三缺陷区域，得到所述实时图像的整体缺陷区域。

7.一种缺陷区域的确定装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取多个字符模板图像；

第二获取单元，用于获取多个字符实时图像；

匹配单元，用于将各所述字符实时图像依次与多个所述字符模板图像进行匹配，得到匹配结果；

第一确定单元，用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域，所述第一缺陷区域为所述字符实时图像中与所述字符模板图像不匹配的区域，

第一获取单元包括第一获取模块，第一获取模块用于获取模板图像，所述模板图像为合格的型号标记图像；

第二获取单元包括第二获取模块，第二获取模块用于获取实时图像，所述实时图像为型号标记实时图像；

所述装置还包括第一分割单元、第二分割单元、比对单元和第二确定单元，第一分割单元用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，从所述模板图像中分割出一维码模板图像；第二分割单元用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，从所述实时图像中分割出一维码实时图像；比对单元用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，将所述一维码模板图像与所述一维码实时图像进行比对，得到比对结果；第二确定单元用于根据所述匹配结果确定第一缺陷区域之后，根据所述比对结果确定第二缺陷区域，所述第二缺陷区域为所述一维码实时图像中与所述一维码模板图像不匹配的区域，

第一确定单元包括第一确定模块、第一计算模块和第二确定模块，第一确定模块用于确定目标字符模板图像，所述目标字符模板图像为与所述字符实时图像匹配度最高的所述字符模板图像；第一计算模块用于将所述目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到差异区域；第二确定模块用于根据所述差异区域确定所述第一缺陷区域，

所述第一计算模块包括处理子模块、裁剪子模块和计算子模块，处理子模块用于将所述目标字符模板图像旋转和/或平移至所述字符实时图像所在的位置，得到转换目标字符模板图像；裁剪子模块用于对所述转换目标字符模板图像进行裁剪，得到裁剪目标字符模板图像；计算子模块用于将所述裁剪目标字符模板图像与所述字符实时图像相减，得到所述差异区域。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的缺陷区域的确定方法。

9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的缺陷区域的确定方法。