CN113052157A - 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113052157A
CN113052157A CN202110279453.2A CN202110279453A CN113052157A CN 113052157 A CN113052157 A CN 113052157A CN 202110279453 A CN202110279453 A CN 202110279453A CN 113052157 A CN113052157 A CN 113052157A
Authority
CN
China
Prior art keywords
label
target
identification code
target label
data table
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110279453.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113052157B (zh
Inventor
单宝龙
刘文可
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd
Lingdong Nuclear Power Co Ltd
Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd
Lingao Nuclear Power Co Ltd
Original Assignee
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd
Lingdong Nuclear Power Co Ltd
Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd
Lingao Nuclear Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China General Nuclear Power Corp, CGN Power Co Ltd, Daya Bay Nuclear Power Operations and Management Co Ltd, Lingdong Nuclear Power Co Ltd, Guangdong Nuclear Power Joint Venture Co Ltd, Lingao Nuclear Power Co Ltd filed Critical China General Nuclear Power Corp
Priority to CN202110279453.2A priority Critical patent/CN113052157B/zh
Publication of CN113052157A publication Critical patent/CN113052157A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113052157B publication Critical patent/CN113052157B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/22Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60Protecting data
    • G06F21/62Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6227Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database where protection concerns the structure of data, e.g. records, types, queries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请涉及一种标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质,通过获取面板图像;对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;获取目标标牌数据表;在目标标牌数据表中查找目标标牌的标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段,能够提高标牌粘贴的准确性,方便后续对器件的维护和管理,提高安全性。

Description

标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别是涉及一种标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
标牌可以用于标识不同的器件,将标牌粘贴到器件上,可以有效地对器件进行管理。传统方案中,在粘贴标牌时,通常会采用人工粘贴的方式来粘贴新标牌,由于人工粘贴可能会出现粘贴错误的问题;或者,在打印标牌时,打印的标牌内容出现错误,导致在粘贴的过程中出现错误,使得新标牌与旧标牌不一致的问题,若不及时发现并找出出错的阶段,可能会对后续的维护带来问题,导致安全性较低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高标牌粘贴的准确性、提高安全性的标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种标牌检测方法,所述方法包括:
获取面板图像,所述面板图像包括初始标牌和目标标牌;
对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码;
将所述初始标牌的标识码与所述目标标牌的标识码进行匹配;
当匹配失败时,确定所述目标标牌粘贴出错;
获取目标标牌数据表;
在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段;所述目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;
当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段。
在其中一个实施例中,所述对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码包括:
对所述面板图像进行预处理后进行图像分割,得到所述初始标牌的标识区域和所述目标标牌的标识区域;
对所述初始标牌的标识区域和所述目标标牌的标识区域进行特征提取,得到所述初始标牌的特征向量和所述目标标牌的特征向量;
将所述初始标牌的特征向量和所述目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码。
在其中一个实施例中,在所述获取面板图像之前,所述方法还包括:
获取秘钥,根据所述秘钥对所述目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到所述区块链中;
计算所述加密后的目标标牌数据表的哈希值,将所述哈希值存储到所述区块链中,作为所述加密后的目标标牌数据表的索引;
所述获取目标标牌数据表包括:
通过所述哈希值,在所述区块链中查询得到所述加密后的目标标牌数据表;
根据所述秘钥对所述加密后的目标标牌数据表进行解密,得到所述目标标牌数据表。
在其中一个实施例中,所述在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段包括:
当在所述目标标牌数据表中查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;
当在所述目标标牌数据表中未查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
在其中一个实施例中,在所述当在所述目标标牌数据表中查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段之后,所述方法还包括:
根据所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。
在其中一个实施例中,所述当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段包括:
当在所述目标标牌数据表中查找得到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;
当在所述目标标牌数据表中未查找到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
在其中一个实施例中,在所述当未查找到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段之后,所述方法还包括:
根据所述初始标牌的标识码更新所述目标标牌的标识码,得到所述目标标牌的更新标识码;
将所述更新标识码录入所述目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
一种标牌检测装置,所述装置包括:
面板图像获取模块,用于获取面板图像,所述面板图像包括初始标牌和目标标牌;
图像检测模块,用于对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码;
标识码匹配模块,用于将所述初始标牌的标识码与所述目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定所述目标标牌粘贴出错;
目标标牌数据表获取模块,用于获取目标标牌数据表;
出错阶段确定模块,用于在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的目标标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段;所述目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质,通过获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;获取目标标牌数据表;在目标标牌数据表中查找目标标牌的标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段,能够提高标牌粘贴的准确性,方便后续对器件的维护和管理,提高安全性。
附图说明
图1为一个实施例中标牌检测方法的流程示意图;
图2为一个实施例中面板图像检测识别步骤的流程示意图;
图3为另一个实施例中标牌检测方法的流程示意图;
图4为一个实施例中标牌检测装置的结构框图;
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种标牌检测方法,本实施例以该方法应用于终端进行举例说明,可以理解的是,该方法也可以应用于服务器,还可以应用于包括终端和服务器的系统,并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中,该方法包括以下步骤:
步骤102,获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌。
其中,面板图像是对器件面板拍摄得到的图像。初始标牌是粘贴在器件面板上的旧标牌。目标标牌是粘贴在器件面板上的新标牌。标牌携带器件的属性信息,例如器件功能等。
具体地,在对器件的维护和管理过程中,需要根据新的维护和管理标准制作新标牌,将新标牌粘贴到器件面板上。在新标牌粘贴完毕后,终端可以通过自身携带的摄像头拍摄得到器件的面板图像,也可以是其他的图像采集设备对器件面板进行拍摄后将器件的面板图像发送至终端。当本方法应用于服务器时,则是通过图像采集设备对器件面板进行拍摄后将器件的面板图像发送至服务器。
由于面板图像是在新标牌粘贴完毕后拍摄得到的,因此,面板图像包括新标牌和旧标牌,即初始标牌和目标标牌。
步骤104,对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
其中,初始标牌的标识码是用于唯一标识初始标牌的编码,可以是字符串,也可以是图形码,例如二维码、条形码等,也可以是其他形式。目标标牌的标识码是用于唯一标识目标标牌的编码,可以是字符串,也可以是图形码,例如二维码、条形码等,也可以是其他形式。初始标牌的标识码与目标标牌的标识码的编码形式一致,即当初始标牌的标识码为条形码时,目标标牌的标识码也是条形码。
具体地,当标识码的编码形式属于字符串时,终端通过文字识别算法,例如,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)算法对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
在一个实施例中,终端也可以建立深度学习模型,将面板图像输入神经网络,得到文字特征,再通过编码器和解码器对文字特征进行识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
当标识码的编码形式属于图形码时,终端可以通过对面板图像进行检测和区域分割,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
步骤106,将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配。
具体地,当标识码的编码形式为字符串时,初始标牌的标识码可以是随机生成的序列码。目标标牌的标识码可以与初始标牌的标识码相同,也可以在初始标牌的标识码的基础上新增几个字符。或者,初始标牌的标识码是在随机生成的序列码的基础上加入制作初始标牌时对应的时间戳,目标标牌的标识码是在随机生成的序列码的基础上加入制作目标标牌时对应的时间戳。
终端将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配时,若是序列码相同,则得到初始标牌的标识码与目标标牌的标识码匹配成功。
在一个实施例中,初始标牌的标识码和目标标牌的标识码可以是通过器件的属性信息编码得到的,也可以在属性信息编码中加入制作标牌时对应的时间戳。在对初始标牌的标识码和目标标牌的标识码进行匹配时,终端从初始标牌的标识码中提取得到初始标牌携带的器件的属性信息,从目标标牌的标识码中提取得到目标标牌携带的器件的属性信息,当初始标牌和目标标牌携带的器件的属性信息相同时,则得到初始标牌的标识码与目标标牌的标识码匹配成功。
当标识码的编码形式为图形码时,初始标牌的标识码和目标标牌的标识码通过器件的属性信息编码得到。终端扫描初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,得到初始标牌携带的器件的属性信息以及目标标牌携带的器件的属性信息,当初始标牌和目标标牌携带的器件的属性信息相同时,则得到初始标牌的标识码与目标标牌的标识码匹配成功。
步骤108,当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错。
具体地,将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配,当匹配成功时,则确定目标标牌粘贴正确;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错。
步骤110,获取目标标牌数据表。
其中,目标标牌数据表是存储了目标标牌的数据的列表。目标标牌的数据包括目标标牌的标识码。打印机在打印目标标牌时,也是按照目标标牌数据表进行打印的。
步骤112,在目标标牌数据表中查找目标标牌的标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;
具体地,当初始标牌的标识码与目标标牌的标识码匹配失败时,说明目标标牌粘贴出错。而目标标牌粘贴出错可能是在粘贴的过程中,目标标牌没有粘贴正确粘贴到对应的器件上。例如,目标标牌a2应该粘贴到器件A上,器件A上有初始标牌a1,目标标牌a2与初始标牌a1匹配成功。然而,在粘贴过程中,目标标牌a2粘贴到了器件B上,那么,器件B上的初始标牌b1与目标标牌a2匹配失败。进一步地,当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,则确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段。
在一个实施例中,在确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段时,终端根据初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。终端在生成粘贴错误信息之后,可以通过显示屏显示错误信息,提醒运维人员,存在粘贴错误,并且将粘贴错误的初始标牌的标识码和目标标牌的标识码显示,使得运维人员能够快速找到粘贴错误的目标标牌,并及时改正。
目标标牌粘贴出错也可能是在标牌制作的过程中,目标标牌的标识码错误。当目标标牌的标识码错误时,那么目标标牌的标识码与初始标牌的标识码也会匹配失败。当在目标标牌数据表中未查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
步骤114,当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段。
其中,标牌制作阶段出错的子阶段包括打印阶段和目标标牌数据表制作阶段。与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码是粘贴正确情况下,初始标牌的标识码。
具体地,当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,终端在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码。
当在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码时,则确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段。由于在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码,则说明目标标牌数据表没有错误,那么,终端可以确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段。
当在目标标牌数据表中未查找到匹配标识码时,终端可以确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
在一个实施例中,在终端确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段后,根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码,得到目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
上述标牌检测方法中,通过获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;获取目标标牌数据表;在目标标牌数据表中查找目标标牌的标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段,能够提高标牌粘贴的准确性,方便后续对器件的维护和管理,提高安全性。
在一个实施例中,如图2所示,步骤104包括:
步骤202,对面板图像进行预处理后进行图像分割,得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域;
步骤204,对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量;
步骤206,将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
其中,特征模板库是包含文字特征模板的数据库。
具体地,当初始标牌和目标标牌的标识码为字符串时,终端对面板图像进行预处理。预处理包括二值化和降噪处理。终端在对面板图像进行预处理之后,对面板图像进行图像分割,分割得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域。终端对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌和目标标牌的特征向量,即文本特征。终端将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行分类匹配,得到匹配度最高的特征模板,将匹配度最高的特征模板作为初始标牌和目标标牌的标识码的识别结果。
在一个实施例中,终端可以通过OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)算法,从面板图像中识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
在其他实施例中,终端也可以通过深度学习模型来识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
本实施例中,通过图像识别技术,能够检测得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,为后续将初始标牌的标识码和目标标牌的标识码进行匹配,判断目标标牌是否粘贴错误提供基础,从而提高标牌粘贴的准确性。
在一个实施例中,在步骤102之前,方法还包括:获取秘钥,根据秘钥对目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中;计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引。
其中,秘钥是终端与区块链中的其他节点协商好的秘钥。
具体地,终端在获取面板图像之前,先将目标标牌数据表存储到区块链中,防止数据被篡改。终端获取秘钥,通过加密算法对目标标牌数据表进行加密。其中,加密算法可以是哈希算法。哈希算法可以是MD4、MD5、SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法)家族算法。SHA家族算法包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。终端将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中,可以进一步提高安全性。
进一步地,终端计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引。
在一个实施例中,步骤110包括:通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表;根据秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,得到目标标牌数据表。
具体地,在将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中,并计算得到加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值作为索引之后,终端可以通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表。进一步地,终端通过秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,可以得到目标标牌数据表。
在一个实施例中,终端在确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段之后,根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码。将与初始标牌匹配的匹配标识码作为目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,在所有目标标牌的标识码更新结束后,得到更新目标标牌数据表。进一步地,将更新目标标牌数据表通过秘钥加密后,存储在区块链的下一区块中。
在一个实施例中,终端在得到目标标牌的更新标识码后,将目标标牌的更新标识码发送至打印机,命令打印机重新打印目标标牌,再重新粘贴目标标牌。
在本实施例中,通过将目标标牌数据表存储到区块链中,能够防止目标标牌数据表被篡改,避免由于目标标牌数据表被篡改之后导致的目标标牌粘贴出错,进一步提高标牌粘贴的准确性。
在一个实施例中,如图3所示,提供了另一种标牌检测方法,本实施例以该方法应用于终端进行举例说明,包括以下步骤:
步骤302,获取秘钥,根据秘钥对目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中;
步骤304,计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引;
步骤306,获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;
步骤308,对面板图像进行预处理后进行图像分割,得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域;
步骤310,对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量;
步骤312,将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;
步骤314,将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;
步骤316,当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;
步骤318,通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表;
步骤320,根据秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,得到目标标牌数据表;
步骤322,在目标标牌数据表中查找目标标牌的标识码;
步骤324,当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;根据初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息;
步骤326,当在目标标牌数据表中未查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段;
步骤328,当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码;
步骤330,当在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;
步骤332,当在目标标牌数据表中未查找到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段;根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码,得到目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
在本实施例中,通过在标牌上设置标牌标识码,可以通过图像识别技术对面板图像进行识别,将初始标牌的标识码和目标标牌的标识码进行匹配,检测目标标牌在粘贴过程中是否存在错误,提高标牌粘贴的准确性;并且,将打印目标标牌时所使用的目标标牌数据表存储到区块链中,当匹配失败时,从区块链中读取目标标牌数据表,对目标标牌粘贴出错的阶段进行溯源,方便对器件的维护,提高安全性。
应该理解的是,虽然图1-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种标牌检测装置400,包括:面板图像获取模块401、图像检测模块402、标识码匹配模块403、目标标牌数据表获取模块404和出错阶段确定模块405,其中:
面板图像获取模块401,用于获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;
图像检测模块402,用于对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;
标识码匹配模块403,用于将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;
目标标牌数据表获取模块404,用于获取目标标牌数据表;
出错阶段确定模块405,用于在目标标牌数据表中查找目标标牌的目标标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段。
在一个实施例中,图像检测模块402还用于对面板图像进行预处理后进行图像分割,得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域;对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量;将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
在一个实施例中,标牌检测装置400还包括目标标牌数据表存储模块406,用于获取秘钥,根据秘钥对目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中;计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引。
在一个实施例中,目标标牌数据表获取模块404还用于通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表;根据秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,得到目标标牌数据表。
在一个实施例中,出错阶段确定模块405还用于当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;当在目标标牌数据表中未查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
在一个实施例中,标牌检测装置400还包括粘贴错误信息生成模块407,用于在当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段之后,根据初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。
在一个实施例中,出错阶段确定模块405还用于当在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;当在目标标牌数据表中未查找到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
在一个实施例中,标牌检测装置400还包括目标标牌数据表更新模块408,用于根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码,得到目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
关于标牌检测装置的具体限定可以参见上文中对于标牌检测方法的限定,在此不再赘述。上述标牌检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种标牌检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;获取目标标牌数据表;在目标标牌数据表中查找目标标牌的目标标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:对面板图像进行预处理后进行图像分割,得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域;对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量;将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取秘钥,根据秘钥对目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中;计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表;根据秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,得到目标标牌数据表。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;当在目标标牌数据表中未查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:在当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段之后,根据初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:当在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;当在目标标牌数据表中未查找到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码,得到目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:获取面板图像,该面板图像包括初始标牌和目标标牌;对面板图像进行检测识别,得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码;将初始标牌的标识码与目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定目标标牌粘贴出错;获取目标标牌数据表;在目标标牌数据表中查找目标标牌的目标标识码,根据目标标牌的标识码对应的查找结果确定目标标牌粘贴出错的阶段;目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在目标标牌数据表中查找与目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据匹配标识码对应的查找结果确定标牌制作阶段出错的子阶段。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:对面板图像进行预处理后进行图像分割,得到初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域;对初始标牌的标识区域和目标标牌的标识区域进行特征提取,得到初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量;将初始标牌的特征向量和目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到初始标牌的标识码和目标标牌的标识码。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取秘钥,根据秘钥对目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到区块链中;计算加密后的目标标牌数据表的哈希值,将哈希值存储到区块链中,作为加密后的目标标牌数据表的索引。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:通过哈希值,在区块链中查询得到加密后的目标标牌数据表;根据秘钥对加密后的目标标牌数据表进行解密,得到目标标牌数据表。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;当在目标标牌数据表中未查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:在当在目标标牌数据表中查找到目标标牌的标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段之后,根据初始标牌的标识码和目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:当在目标标牌数据表中查找得到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;当在目标标牌数据表中未查找到匹配标识码时,确定目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据初始标牌的标识码更新目标标牌的标识码,得到目标标牌的更新标识码;将更新标识码录入目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)等。
以上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。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,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,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种标牌检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取面板图像,所述面板图像包括初始标牌和目标标牌;
对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码;
将所述初始标牌的标识码与所述目标标牌的标识码进行匹配;
当匹配失败时,确定所述目标标牌粘贴出错;
获取目标标牌数据表;
在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段;所述目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;
当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码包括:
对所述面板图像进行预处理后进行图像分割,得到所述初始标牌的标识区域和所述目标标牌的标识区域;
对所述初始标牌的标识区域和所述目标标牌的标识区域进行特征提取,得到所述初始标牌的特征向量和所述目标标牌的特征向量;
将所述初始标牌的特征向量和所述目标标牌的特征向量与特征模板库中的特征模板进行匹配,根据匹配结果识别得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取面板图像之前,所述方法还包括:
获取秘钥,根据所述秘钥对所述目标标牌数据表进行加密,将加密后的目标标牌数据表存储到所述区块链中;
计算所述加密后的目标标牌数据表的哈希值,将所述哈希值存储到所述区块链中,作为所述加密后的目标标牌数据表的索引;
所述获取目标标牌数据表包括:
通过所述哈希值,在所述区块链中查询得到所述加密后的目标标牌数据表;
根据所述秘钥对所述加密后的目标标牌数据表进行解密,得到所述目标标牌数据表。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段包括:
当在所述目标标牌数据表中查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段;
当在所述目标标牌数据表中未查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述当在所述目标标牌数据表中查找到所述目标标牌的标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为粘贴阶段之后,所述方法还包括:
根据所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码,生成粘贴错误信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段包括:
当在所述目标标牌数据表中查找得到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为打印阶段;
当在所述目标标牌数据表中未查找到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述当未查找到所述匹配标识码时,确定所述目标标牌粘贴出错的阶段为目标标牌数据表制作阶段之后,所述方法还包括:
根据所述初始标牌的标识码更新所述目标标牌的标识码,得到所述目标标牌的更新标识码;
将所述更新标识码录入所述目标标牌数据表,得到更新目标标牌数据表。
8.一种标牌检测装置,其特征在于,所述装置包括:
面板图像获取模块,用于获取面板图像,所述面板图像包括初始标牌和目标标牌;
图像检测模块,用于对所述面板图像进行检测识别,得到所述初始标牌的标识码和所述目标标牌的标识码;
标识码匹配模块,用于将所述初始标牌的标识码与所述目标标牌的标识码进行匹配;当匹配失败时,确定所述目标标牌粘贴出错;
目标标牌数据表获取模块,用于获取目标标牌数据表;
出错阶段确定模块,用于在所述目标标牌数据表中查找所述目标标牌的目标标识码,根据所述目标标牌的标识码对应的查找结果确定所述目标标牌粘贴出错的阶段;所述目标标牌粘贴出错的阶段包括粘贴阶段和标牌制作阶段;当所述目标标牌粘贴出错的阶段为标牌制作阶段时,在所述目标标牌数据表中查找与所述目标标牌的标识码匹配的匹配标识码,根据所述匹配标识码对应的查找结果确定所述标牌制作阶段出错的子阶段。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
CN202110279453.2A 2021-03-16 2021-03-16 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质 Active CN113052157B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110279453.2A CN113052157B (zh) 2021-03-16 2021-03-16 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110279453.2A CN113052157B (zh) 2021-03-16 2021-03-16 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113052157A true CN113052157A (zh) 2021-06-29
CN113052157B CN113052157B (zh) 2024-05-14

Family

ID=76512746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110279453.2A Active CN113052157B (zh) 2021-03-16 2021-03-16 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113052157B (zh)

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0418173D0 (en) * 2004-08-13 2004-09-15 Ingenia Technology Ltd Authenticity verification of articles
US20040194026A1 (en) * 2003-03-31 2004-09-30 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for composing multimedia documents
JP2009071545A (ja) * 2007-09-12 2009-04-02 Namco Bandai Games Inc 写真印刷装置、プログラム、情報記憶媒体、写真印刷方法、及び印刷物
CN102328705A (zh) * 2011-06-29 2012-01-25 奇瑞汽车股份有限公司 一种基于mes系统的发动机号防错方法
CN102666289A (zh) * 2009-10-28 2012-09-12 锡克拜控股有限公司 标签退出装置
CN103279823A (zh) * 2013-05-21 2013-09-04 苏州华兴致远电子科技有限公司 车辆轮轴检修工序的检测方法及系统
CN103577780A (zh) * 2012-07-31 2014-02-12 三星Sds株式会社 用于管理受保护物品的系统和方法
CN205633317U (zh) * 2016-04-20 2016-10-12 杭州普江科技有限公司 自动打印标贴机的贴标检测系统
CN107600600A (zh) * 2017-10-12 2018-01-19 冯欢 一种智能贴标机
CN108109053A (zh) * 2017-12-29 2018-06-01 深圳前海百递网络有限公司 一种打印订单的方法、装置、设备及可读存储介质
CN108961252A (zh) * 2018-07-27 2018-12-07 Oppo(重庆)智能科技有限公司 检测logo粘贴不良的方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN109189782A (zh) * 2018-08-02 2019-01-11 哈尔滨工程大学 一种区块链商品交易查询中的索引方法
CN109271979A (zh) * 2018-11-29 2019-01-25 郑州云海信息技术有限公司 一种智能检测服务器产品标签方法
CN109606880A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 拓卡奔马机电科技有限公司 基于图像识别的贴标情况检测方法、装置及贴标控制系统
CN109885718A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 江南大学 一种基于深度车贴检测的嫌疑车辆检索方法
CN110427374A (zh) * 2019-07-24 2019-11-08 中南民族大学 茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置
CN110481923A (zh) * 2019-08-28 2019-11-22 中信戴卡股份有限公司 一种轮毂自动贴标签设备及生产线
CN110497706A (zh) * 2019-08-18 2019-11-26 深圳市君派伟业有限公司 自动化生产标牌的方法及其流水线生产设备
CN112003888A (zh) * 2020-07-09 2020-11-27 深圳市雄帝科技股份有限公司 基于区块链的证件照管理方法、装置、设备及可读介质

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040194026A1 (en) * 2003-03-31 2004-09-30 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for composing multimedia documents
GB0418173D0 (en) * 2004-08-13 2004-09-15 Ingenia Technology Ltd Authenticity verification of articles
JP2009071545A (ja) * 2007-09-12 2009-04-02 Namco Bandai Games Inc 写真印刷装置、プログラム、情報記憶媒体、写真印刷方法、及び印刷物
CN102666289A (zh) * 2009-10-28 2012-09-12 锡克拜控股有限公司 标签退出装置
CN102328705A (zh) * 2011-06-29 2012-01-25 奇瑞汽车股份有限公司 一种基于mes系统的发动机号防错方法
CN103577780A (zh) * 2012-07-31 2014-02-12 三星Sds株式会社 用于管理受保护物品的系统和方法
CN103279823A (zh) * 2013-05-21 2013-09-04 苏州华兴致远电子科技有限公司 车辆轮轴检修工序的检测方法及系统
CN205633317U (zh) * 2016-04-20 2016-10-12 杭州普江科技有限公司 自动打印标贴机的贴标检测系统
CN107600600A (zh) * 2017-10-12 2018-01-19 冯欢 一种智能贴标机
CN108109053A (zh) * 2017-12-29 2018-06-01 深圳前海百递网络有限公司 一种打印订单的方法、装置、设备及可读存储介质
CN108961252A (zh) * 2018-07-27 2018-12-07 Oppo(重庆)智能科技有限公司 检测logo粘贴不良的方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN109189782A (zh) * 2018-08-02 2019-01-11 哈尔滨工程大学 一种区块链商品交易查询中的索引方法
CN109271979A (zh) * 2018-11-29 2019-01-25 郑州云海信息技术有限公司 一种智能检测服务器产品标签方法
CN109606880A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 拓卡奔马机电科技有限公司 基于图像识别的贴标情况检测方法、装置及贴标控制系统
CN109885718A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 江南大学 一种基于深度车贴检测的嫌疑车辆检索方法
CN110427374A (zh) * 2019-07-24 2019-11-08 中南民族大学 茶叶信息查询方法、设备、存储介质及装置
CN110497706A (zh) * 2019-08-18 2019-11-26 深圳市君派伟业有限公司 自动化生产标牌的方法及其流水线生产设备
CN110481923A (zh) * 2019-08-28 2019-11-22 中信戴卡股份有限公司 一种轮毂自动贴标签设备及生产线
CN112003888A (zh) * 2020-07-09 2020-11-27 深圳市雄帝科技股份有限公司 基于区块链的证件照管理方法、装置、设备及可读介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113052157B (zh) 2024-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11210510B2 (en) Storing anonymized identifiers instead of personally identifiable information
Xiao et al. Fontcode: Embedding information in text documents using glyph perturbation
US6950533B2 (en) Sorting images for improved data entry productivity
CN111626124B (zh) Ocr图像样本生成、印刷体验证方法、装置、设备及介质
CN112380833B (zh) 一种逐句段对比的相似文本查找方法及装置
US20180285676A1 (en) Method and apparatus for processing image information
WO2022105179A1 (zh) 生物特征图像识别方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111881902B (zh) 训练样本制作方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN113704781A (zh) 文件安全传输方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN107819748B (zh) 一种抗破解的验证码实现方法及装置
CN112651392A (zh) 证件信息的获取方法及装置、存储介质、计算机设备
CN113033271A (zh) 利用人工智能模块学习脸部辨识的处理方法
CN114626079A (zh) 基于用户权限的文件查看方法、装置、设备及存储介质
CN113052157B (zh) 标牌检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112434506A (zh) 电子协议签订处理方法、装置、计算机设备及介质
CN113536782B (zh) 敏感词识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112989820B (zh) 法律文书定位方法、装置、设备及存储介质
CN116012493A (zh) 图像标注方法、装置、存储介质、计算机设备
US20230133033A1 (en) System and method for processing a data subject rights request using biometric data matching
CN112580505B (zh) 网点开关门状态识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN115203364A (zh) 软件故障反馈处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN113947066A (zh) 基于asr的文本比对方法、装置、电子设备及存储介质
CN110795769B (zh) 一种人脸识别签到系统签到数据防伪方法
CN113065010A (zh) 标牌图像管理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113031883B (zh) 标牌数据打印方法、装置、计算机设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant