CN114549423A - 一种标签完整度自适应检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种标签完整度自适应检测方法及系统，包括：S1、对贴完标签的料盘拍照，自动定位标签位置并提取标签图像；S2、自适应旋转矫正标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像；S3、对处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，以识别所有ROI区域并进行框定；S4、依次对ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为检测标签图像的唯一标识；S5、将每个ROI区域与基准标签图像中对应ROI区域进行一一比对，以判断标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。本发明的检测方法是自适应的，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定，并以此ROI群为模板基准，用来判断新的打印标签质量是否合格，无需人工干预。

Description

一种标签完整度自适应检测方法及系统

技术领域

本发明涉及领域，尤其涉及一种标签完整度自适应检测方法及系统。

背景技术

当前贴标机情况是，打印机打印完条码，机械手臂贴附完成后到达出料口，仅仅利用扫码器对标签上的条码进行读取，而对标签上的打印信息内容是否完整和格式是否正确不予检测。出现贴有打印信息发生偏移、漏打印等问题标签的料盘，只要扫码器能读取出代表料号的条码信息，则料盘仍然会正常入库，因而易发生贴标机出标质量差的问题，同时还影响到了后续生产流程。因此，对贴标后的料盘进行标签完整度检测意义重大。

当前标签完整度的检测，扫码器是无法办到的，一般是通过人工来进行筛选，而人工筛选造成产线效率低下、易出现疏漏的问题。

因此，如何快速、准确的检测标签完整度并实现自动化，成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种标签完整度自适应检测方法及系统，解决上述问题。

本发明提供的技术方案如下：

一种标签完整度自适应检测方法，包括如下步骤：

S1、对贴完标签的料盘拍照，自动定位所述标签位置并提取标签图像；

S2、自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像；

S3、对处于目标水平位置的所述检测标签图像进行图像处理，以识别所有ROI区域并进行框定；

S4、依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识；

S5、将每个所述ROI区域与基准标签图像中对应ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

在一些实施例中，在步骤S1之前，还包括如下步骤：

S0、采集基准标签图像，并将所述基准标签图像旋转至目标水平位置，对所述基准标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域并进行框定，并依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，获取所有ROI区域的数量、灰度值和位置信息并预存。

在一些实施例中，步骤S3，还包括：

对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，获取所述检测标签图像中每个ROI区域的数量、灰度值和位置信息。

在一些实施例中，所述位置信息包括：所述标签图像的外接矩形的中心坐标、宽度值和高度值。

在一些实施例中，步骤S2，具体包括：

根据所述标签图像的外接矩形的中心坐标、旋转角度、旋转矩阵，将所述标签图像自适应旋转至目标水平位置，公式如下：

其中，M为所述旋转矩阵，θ为所述旋转角度，(x,y)为所述标签图像中的点坐标，(t_x,t_y)为所述标签图像的外接矩形的中心坐标，(x',y')为点(x,y)经旋转矩阵M旋转后的点坐标。

在一些实施例中，步骤S5，包括步骤S51：

比对所述基准标签的ROI区域数量与所述检测标签图像ROI区域的数量，判断数量是否一致；

若判断数量不一致时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数量一致时，进入下一步骤S52。

在一些实施例中，步骤S5，包括步骤S52：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域的中心位置坐标与所述基准标签图像ROI区域中心位置坐标一一比对，判断数值是否在偏差阈值范围内；

若判断数值不在偏差阈值范围内时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数值在偏差阈值范围内时，进入下一步骤S53。

在一些实施例中，步骤S5，包括步骤S53：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域与所述基准标签图像ROI区域的宽度值、高度值和灰度值一一比对，判断数值是否一致；

若判断任意一数值不一致时，输出所述检测标签不完整的结果；

若判断所有数值一致时，输出所述检测标签完整的结果。

一种标签完整度自适应检测系统，包括摄像装置和视觉处理软件：

当贴完标签的料盘移动到所述摄像装置的视野区域时，所述摄像装置对所述料盘进行拍摄，以采集所述料盘的完整图像；

所述摄像装置将所述料盘的完整图像及时传输至所述视觉处理软件，所述视觉处理软件经过图像处理后，输出标签完整度的检测结果。

在一些实施例中，所述视觉处理软件包括如下模块：

定位模块，用于对所述料盘图像进行图像处理，自动定位标签位置并提取标签图像；

矫正模块，用于自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像；

识别模块，用于对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域，并对ROI区域进行框定，依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识，获取每个所述ROI区域的中心坐标、宽度值、高度值和灰度值；

比对模块，用于将每个所述ROI区域与预存于所述视觉处理软件中的基准标签图像中基准ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

与现有技术相比，本发明的一种标签完整度自适应检测方法及系统有益效果在于：

1)本发明的检测方法是自适应的，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定，并以此ROI群为模板基准，用来判断新的打印标签质量是否合格，无需人工干预。

2)本发明通过图像处理技术，快速且准确地定位并提取标签图像，然后通过图像旋转，将标签图像进行水平矫正，快速地对标签上打印的所有信息布局进行完整度检测，并输出检测结果，提高了产线效率，解决了人工操作易出现疏漏的问题，且检测结果及时上传至系统，实时可追溯。

3)本发明利用相机来代替扫码器，相机用于拍摄打印出来的标签，节省硬件费用。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种标签完整度自适应检测方法及方法的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明中标签完整度自适应检测方法一个实施例的示意图；

图2是本发明中标签完整度自适应检测方法的应用示意图；

图3是本发明中标签完整度自适应检测方法一个实施例的示意图；

图4是本发明中贴完标签的料盘图像；

图5是本发明中基准标签的示意图；

图6是本发明中ROI区域数量缺失的示意图；

图7是本发明中ROI区域数量缺失且字符缺失的示意图；

图8是本发明中ROI区域字符缺失的示意图；

图9是本发明中标签完整度自适应检测系统的一个实施例的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

在一个实施例中，本发明提供一种标签完整度自适应检测方法，如图1所示，包括：

S1、对贴完标签的料盘拍照，自动定位所述标签位置并提取标签图像。

如图4所示，通过摄像装置获取贴完标签的料盘图像，自动定位标签位置并提取标签图像。

S2、自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像。

如图4所示的标签图像，与水平方向存在一定的旋转角度，需要将标签图像进行旋转矫正至水平。

针对目前打印标签印刷信息的格式和布局，本发明是通过图像处理技术，定位并提取标签图像，然后通过图像旋转，将标签图像进行水平矫正，最后对标签上打印的所有信息布局进行完整度检测。

S3、对处于目标水平位置的所述检测标签图像进行图像处理，以识别所有ROI区域并进行框定。

具体的，在检测过程中，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定，识别多个当前ROI区域。

S4、依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识。

具体地，自上而下、从左到右的顺序对所有框定的ROI区域标记进行标记，标记符号为ROI_1、ROI_2、ROI_3……ROI_n。

S5、将每个所述ROI区域与基准标签图像中基准ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

具体的，将多个ROI区域组成的布局，即ROI区域的数量、每个ROI区域的位置、长度、宽度和基准标签图像的基准ROI区域进行对比，当任意一个数值不一致时，该打印标签就为不完整的标签。

在本实施例中，本发明的检测方法是自适应的，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定，并以此ROI群为模板基准，用来判断新的打印标签质量是否合格，无需人工干预。

在一个实施例中，在步骤S1之前，还包括如下步骤：

S0、采集基准标签图像，并将所述基准标签图像旋转至目标水平位置，对所述基准标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域并进行框定，并依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，获取所有ROI区域的数量、灰度值和位置信息并预存。

示例性的，将完整度为100％的打印标签的图像进行图像处理，识别出ROI区域和对应的信息，并对所有识别的ROI区域进行标记，标记为ROI_n(n＝1,2,3……)，以及获取所有标记的ROI区域的灰度值和位置信息，并预存。以此作为基准标签的ROI区域基准参数。

在后续判断过程中，可以将新的标签与基准标签进行比较，当新的标签与基准标签参数相同时，输出贴标料盘的标签完整结果。当新的标签与基准标签基准参数不相同时，输出贴标料盘的标签不完整结果。

在一个实施例中，S3、对处于目标水平位置的所述检测标签图像进行图像处理，以识别所有ROI区域并进行框定，包括：

对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，获取所述检测标签图像中每个ROI区域的数量、灰度值和位置信息。

在一个实施例中，所述位置信息包括：所述标签图像的外接矩形的中心坐标、宽度值和高度值。

具体的，在识别框定ROI区域时，会获取每个ROI区域的中心位置坐标、长度、宽度和面积。

同时，会统计ROI区域的数量，并且会同步采集每个ROI区域的灰度值。具体包括以下：

在一个实施例中，S2、自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像，包括：

根据标签图像的外接矩形的中心坐标、旋转角度、旋转矩阵，将标签图像自适应旋转至目标水平位置，公式如下：

其中，M为所述旋转矩阵，θ为所述旋转角度，(x,y)为所述标签图像中的点坐标，(t_x,t_y)为所述标签图像的外接矩形的中心坐标，(x',y')为点(x,y)经旋转矩阵M旋转后的点坐标。

具体的，如图4所示，在提取打印标签时，由于标签不在水平位置，即标签的底部与料盘贴标处的底部不平行。在采集贴完标签的料盘图像时，摄像装置是位于料盘的正上方，提取打印标签时会存在一定的旋转角度，在自动框定识别区域时将标签图像旋转至水平位置，这样才能自适应框定识别区域，否则在框定识别区域时会存在框定残缺的问题。

在一个实施例中，步骤S1、对贴完标签的料盘拍照，自动定位所述标签位置并提取标签图像还包括：

当贴完标签的料盘移动到摄像装置的对准区域时，控制摄像装置对贴完标签的料盘进行拍摄，以采集贴完标签的料盘图像。

具体的，将贴完打印标签的料盘移动到相机正下方区域，通过软件通信方式给出触发信号至相机，控制相机进行抓拍，得到贴完标签的料盘图像。

在具体应用过程中，需要通过识别标签的唯一标识来与其他检测标签进行区别，同时根据唯一标识确定该标签的基准标签，并调取基准标签作为验证该标签完整度的对比准则。

本案中，以标记ROI-1区域的条码内容需要进行读取，并将条码内容作为该检测标签的唯一标识。

在一个实施例中，S5、将每个所述ROI区域与基准标签图像中对应ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果，包括步骤S51：

比对所述基准标签的ROI区域数量与所述检测标签图像ROI区域的数量，判断数量是否一致；

若判断数量不一致时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数量一致时，进入下一步骤S52。

具体的，例如图5是基准标签，有6个ROI区域，如图6、7所示的检测标签，只能检测出4个ROI区域，与图5比较，ROI_5和ROI_6均缺失。因此，图6和图7与基准标签的ROI区域数量比较，检测标签存在ROI区域数量缺少，输出标签不完整结果。

在一个实施例中，步骤S5将每个所述ROI区域与基准标签图像中基准ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果，包括步骤S52：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域的中心位置坐标与所述基准标签图像ROI区域中心位置坐标一一比对，判断数值是否在偏差阈值范围内；

若判断数值不在偏差阈值范围内时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数值在偏差阈值范围内时，进入下一步骤S53。

具体地，获取的检测标签的所有ROI区域ROI_1、ROI_2……ROI_n的中心坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)……(xn,yn),与基准标签图像对应ROI区域中心位置坐标(X1,Y1)、(X2,Y2)……(Xn,Yn)一一比对，判断数值是否在偏差阈值范围内。本实施例中设计偏差阈值为k1、k2，若满足如下条件,则进入下一步骤S53:

an＝|xn-Xn|≤k1,bn＝|yn-Yn|≤k2。

特别的，检测标签的所有被标记的ROI_n区域可存在同时沿X方向或沿Y方向偏移的情况，在一定的偏差阈值范围内是被允许的，例如偏差阈值范围为k1、k2。反之，如检测到所有被标记的ROI_n区域的偏差不在设定的阈值范围内，或者并未同时沿X方向或沿Y方向发生相同的偏移量，即a1、a2……an不相等或者b1、b2……bn不相等，则输出检测标签不完整结果。

具体的，本发明中检测标签所有ROI_n区域中心位置坐标的xn(n＝1,2……n)与基准标签的ROI_n区域中心位置坐标的Xn(n＝1,2……n)的实际偏差应相同，这里以a表示，即a＝|xn-Xn|，判断a是否小于或等于偏差阈值k1。同时，本案中检测标签所有ROI_n区域中心位置坐标的yn(n＝1,2……n)与基准标签的ROI_n区域中心位置坐标的Yn(n＝1,2……n)的实际偏差应相同，这里以b表示，即b＝|yn-Yn|，判断b是否小于或等于偏差阈值k2。若同时满足a≤k1和b≤k2，则进入下一步骤S53；如a＞k1或b＞k2，则输出检测标签不完整结果。

例如，图8所示的检测标签，在打印时存在位移，导致ROI_1区域不完整，在检测时，获取ROI_n区域的中心位置坐标(xn,yn)与图5的基准标签的对应ROI_n区域的中心位置坐标(Xn,Yn)比较，计算出偏差值an＝|xn-Xn|,bn＝|yn-Yn|,然后比较an、bn是否小于或等于预先设定的偏差阈值。本示例中，an或者bn应是大于预先设定的偏差阈值了，输出检测标签不完整结果。

在一个实施例中，步骤S5将每个所述ROI区域与基准标签图像中对应ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果，包括步骤S53：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域与所述基准标签图像ROI区域的宽度值、高度值和灰度值一一比对，判断数值是否一致；

若判断任意一数值不一致时，输出所述检测标签不完整的结果；

若判断所有数值一致时，输出所述检测标签完整的结果。

在具体场景中，如图7所示，出现ROI区域缺失的情况，在步骤S51时，就可检测到ROI区域数量缺少，输出标签不完整的结论。如图8所示，在步骤S52时，如偏差阀值设置不当，造成在此步骤时未被检测出标签不完整，则会进入步骤S53。

具体的，将获取的此检测标签所有ROI_n区域的宽度值w_n、高度值h_n和灰度值g_n，并分别与基准标签对应标记的ROI_n区域的宽度值w_n、高度值h_n和灰度值g_n进行一一比较，若有任意数值不一致，则表示该检测标签的ROI_n区域的字符缺失，输出检测标签不完整结果。

如图8所示的检测标签，很明显ROI_1区域的高度值h_1与图5所示的基准标签的ROI_1区域的高度值H_1相比，h_1≠H_1，因此输出检测标签不完整结果。

在一个实施例中，本发明还提供一种标签完整度自适应检测系统，如图9所示，包括摄像装置和视觉处理软件：

当贴完标签的料盘移动到所述摄像装置的视野区域时，所述摄像装置对所述料盘进行拍摄，以采集所述料盘的完整图像。

所述摄像装置将所述料盘的完整图像及时传输至所述视觉处理软件，所述视觉处理软件经过图像处理后，输出标签完整度的检测结果。

在一个实施例中，所述视觉处理软件包括如下模块：

定位模块101，用于对贴完标签的料盘拍照，自动定位所述标签位置并提取标签图像。

示例性的，在获取贴完标签的料盘图像后，如图4所示的贴完标签的料盘图像，自动定位标签位置并提取标签图像。

矫正模块102，用于自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像。

示例性的，如图4所示的标签图像，与拍摄装置的正拍摄区域的水平方向存在一定的旋转角度，需要将存在一定旋转角度的标签图像进行旋转矫正至水平。

针对目前打印标签印刷信息的格式和布局，本发明是通过图像处理技术，定位并提取标签图像，然后通过图像旋转，将标签图像进行水平矫正，最后对标签上打印的所有信息布局进行完整度检测。

识别模块103，用于识别模块，用于对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域，并对ROI区域进行框定，依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识，获取每个所述ROI区域的中心坐标、宽度值、高度值和灰度值。

同时，检测方法是自适应的，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定。

比对模块104，用于将每个所述ROI区域与基准标签图像中基准ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

具体的，将多个ROI区域组成的布局，即每个ROI区域的位置和面积、长度、数量和基准标签图像的基准ROI区域进行对比，当任意一个数量不一致时，该打印标签就为不完整的标签。

在本实施例中，本发明的检测方法是自适应的，利用形态学操作和轮廓检测算法，对标签上打印信息进行ROI框定，并以此ROI群为模板基准，用来判断新的打印标签质量是否合格，无需人工干预。

在一个实施例中，识别模块，还用于：

对处于目标水平位置的标签图像进行图像处理，获取标签图像的条码位置和条码位置对应的条码内容，标签图像的字符位置和字符位置对应的字符内容。

基于条码位置和条码位置对应的条码内容，字符位置和字符位置对应的字符内容，得到多个当前ROI区域。

示例性的，识别模块，具体用于：

对处于目标水平位置的标签图像进行图像处理，获取标签图像中每个当前ROI区域的数量、灰度值和位置信息。

具体的，在识别框定ROI区域时，会获取每个ROI区域的中心位置坐标、长度、宽度和面积以确定ROI区域的位置信息。

同时，会统计ROI区域的数量，并且会同步采集每个ROI区域的灰度值。具体包括以下：

在一个实施例中，如图3所示，还包括摄像装置，用于：

当贴完标签的料盘移动到摄像装置的拍摄区域时，控制摄像装置对贴完标签的料盘进行拍摄，以采集贴完标签的料盘图像。

具体的，将贴完打印标签的料盘移动到相机正下方的拍摄区域，通过软件通信方式给出触发信号至相机，控制相机进行抓拍，得到贴完标签的料盘图像。

在一个实施例中，矫正模块，用于：

根据标签图像的外接矩形的坐标、旋转角度、旋转矩阵，将标签图像自适应旋转至目标水平位置，公式如下：

其中，M为旋转矩阵，θ为旋转角度，(x,y)为标签图像中的点坐标，(t_x,t_y)为标签图像的外接矩形的中心坐标，(x',y')为旋转后的标签图像的中的点坐标。

具体的，如图4所示，在提取打印标签时，由于标签贴的位置不在同一水平位置，即标签的底部与料盘贴标处的底部不平行。在采集贴完标签的料盘图像时，摄像装置是位于料盘的正上方，提取打印标签时会存在一定的旋转角度，在自动框定识别区域前将标签图像旋转至0度即水平位置，这样才能自适应框定识别区域，否则在框定识别区域时会存在框定残缺的问题。

在具体应用过程中，需要通过识别标签的唯一标识确定该标签的基准标签，并调取基准标签作为验证该标签完整度的对比准则。本案中，ROI_1区域的条码内容需要进行检测，并将条码内容作为标签的唯一标识。在一个实施例中，比对模块，用于：

对比检测标签的所有ROI区域与基准标签的对应ROI区域的数据，数据包括ROI区域数量、灰度值、位置信息，判断是否一致。

当任一数据不一致时，输出标签不完整结果。

当数据一致时，输出标签完整结果。

具体的，每一个ROI区域的位置信息包括ROI区域外接矩形的中心位置坐标、ROI区域外接矩形的宽度值、高度值和面积。

具体的，如图6、7所示，当ROI区域数量缺少时，输出标签不完整结果。如图7、8所示，当检测到ROI区域的字符缺失时，输出标签不完整结果。在具体场景中，如图7所示，可能出现字符缺失且ROI缺失的情况，可以输出标签不完整的结论。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种标签完整度自适应检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对贴完标签的料盘拍照，自动定位所述标签位置并提取标签图像；

S2、自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像；

S3、对处于目标水平位置的所述检测标签图像进行图像处理，以识别所有ROI区域并进行框定；

S4、依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识；

S5、将每个所述ROI区域与基准标签图像中对应ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

2.如权利要求1所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，在步骤S1之前，还包括如下步骤：

S0、采集基准标签图像，并将所述基准标签图像旋转至目标水平位置，对所述基准标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域并进行框定，并依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，获取所有ROI区域的数量、灰度值和位置信息并预存。

3.如权利要求1所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，步骤S3，还包括：

对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，获取所述检测标签图像中每个ROI区域的数量、灰度值和位置信息。

4.如权利要求2和3所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，所述位置信息包括：所述标签图像的外接矩形的中心坐标、宽度值和高度值。

5.如权利要求1所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：

根据所述标签图像的外接矩形的中心坐标、旋转角度、旋转矩阵，将所述标签图像自适应旋转至目标水平位置，公式如下：

其中，M为所述旋转矩阵，θ为所述旋转角度，(x,y)为所述标签图像中的点坐标，(t_x,t_y)为所述标签图像的外接矩形的中心坐标，(x',y')为点(x,y)经旋转矩阵M旋转后的点坐标。

6.如权利要求4所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，步骤S5，包括步骤S51：

比对所述基准标签的ROI区域数量与所述检测标签图像ROI区域的数量，判断数量是否一致；

若判断数量不一致时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数量一致时，进入下一步骤S52。

7.如权利要求6所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，步骤S5，包括步骤S52：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域的中心位置坐标与所述基准标签图像ROI区域中心位置坐标一一比对，判断数值是否在偏差阈值范围内；

若判断数值不在偏差阈值范围内时，输出所述检测标签不完整结果；

若判断数值在偏差阈值范围内时，进入下一步骤S53。

8.如权利要求7所述的标签完整度自适应检测方法，其特征在于，步骤S5，包括步骤S53：

将所有ROI_n标识相同的所述检测标签图像ROI区域与所述基准标签图像ROI区域的宽度值、高度值和灰度值一一比对，判断数值是否一致；

若判断任意一数值不一致时，输出所述检测标签不完整的结果；

若判断所有数值一致时，输出所述检测标签完整的结果。

9.一种标签完整度自适应检测系统，其特征在于，包括摄像装置和视觉处理软件：

当贴完标签的料盘移动到所述摄像装置的视野区域时，所述摄像装置对所述料盘进行拍摄，以采集所述料盘的完整图像；

所述摄像装置将所述料盘的完整图像及时传输至所述视觉处理软件，所述视觉处理软件经过图像处理后，输出标签完整度的检测结果。

10.如权利要求9所述的标签完整度自适应检测系统，其特征在于，所述视觉处理软件包括如下模块：

定位模块，用于对所述料盘图像进行图像处理，自动定位标签位置并提取标签图像；

矫正模块，用于自适应旋转矫正所述标签图像，以获得处于目标水平位置的检测标签图像；

识别模块，用于对所述处于目标水平位置的检测标签图像进行图像处理，以识别多个ROI区域，并对ROI区域进行框定，依次对所述ROI区域标记ROI_n(n＝1,2,3……)，并读取ROI_1的图像信息作为所述检测标签图像的唯一标识，获取每个所述ROI区域的中心坐标、宽度值、高度值和灰度值；

比对模块，用于将每个所述ROI区域与预存于所述视觉处理软件中的基准标签图像中基准ROI区域进行一一比对，以判断所述标签完整度，并输出标签是否完整的检测结果。

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