TW202331655A - 標籤完整度自適應檢測方法及系統 - Google Patents

Abstract

本發明公開了一種標籤完整度自適應檢測方法及系統，包括：S1、對貼完標籤的料盤拍照，自動定位標籤位置並提取標籤圖像；S2、自適應旋轉矯正標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像；S3、對處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域並進行框定；S4、依次對ROI區域標記ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為檢測標籤圖像的唯一標識；S5、將每個ROI區域與基準標籤圖像中對應ROI區域進行一一比對，以判斷標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果。本發明的檢測方法是自適應的，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定，並以此ROI群為範本基準，用來判斷新的列印標籤品質是否合格，無需人工干預。

Description

標籤完整度自適應檢測方法及系統

本發明與標籤檢測有關，特別是指一種標籤完整度自適應檢測方法及系統

當前貼標機情況是，印表機列印完條碼，機械手臂貼附完成後到達出料口，僅僅利用掃碼器對標籤上的條碼進行讀取，而對標籤上的列印資訊內容是否完整和格式是否正確不予檢測。出現貼有列印資訊發生偏移、漏列印等問題標籤的料盤，只要掃碼器能讀取出代表料號的條碼資訊，則料盤仍然會正常入庫，因而易發生貼標機出標品質差的問題，同時還影響到了後續生產流程。因此，對貼標後的料盤進行標籤完整度檢測意義重大。

當前標籤完整度的檢測，掃碼器是無法辦到的，一般是通過人工來進行篩選，而人工篩選造成產線效率低下、易出現疏漏的問題。

因此，如何快速、準確的檢測標籤完整度並實現自動化，成為了一個亟待解決的問題。

本發明的目的是提供一種標籤完整度自適應檢測方法及系統，解決上述問題。

本發明提供一種標籤完整度自適應檢測方法，包括下列步驟： S1、對貼完標籤的料盤拍照，自動定位該標籤位置並提取標籤圖像； S2、自適應旋轉矯正該標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像； S3、對處於目標水平位置的該檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域並進行框定； S4、依次對多個ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為該檢測標籤圖像的唯一標識； S5、將每一個ROI區域與基準標籤圖像中對應基準ROI區域進行一一比對，以判斷該標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果。

在一些實施例中，在步驟S1之前，還包括如下步驟： S0、採集基準標籤圖像，並將該基準標籤圖像旋轉至目標水平位置，對該基準標籤圖像進行影像處理，以識別多個基準ROI區域並進行框定，並依次對多個基準ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，獲取多個基準ROI區域的數量、灰度值和位置資訊並預存。

在一些實施例中，步驟S3，還包括： 對所述處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，獲取該檢測標籤圖像中每個ROI區域的數量、灰度值和位置資訊。

在一些實施例中，該位置資訊包括：該標籤圖像的外接矩形的中心座標、寬度值和高度值。

在一些實施例中，步驟S2，具體包括： 根據該標籤圖像的外接矩形的中心座標、旋轉角度、旋轉矩陣，將該標籤圖像自我調整旋轉至目標水平位置，公式如下： ；

其中，M為該旋轉矩陣， 為該旋轉角度， 為該標籤圖像中的點座標，（ , ）為該標籤圖像的外接矩形的中心座標， 為點（ ）經旋轉矩陣 旋轉後的點座標。

在一些實施例中，步驟S5，包括步驟S51： 比對該基準標籤的ROI區域數量與該檢測標籤圖像ROI區域的數量，判斷數量是否一致； 若判斷數量不一致時，輸出該檢測標籤不完整結果；及 若判斷數量一致時，進入下一步驟S52。

在一些實施例中，步驟S5，包括步驟S52： 將多個ROI_n標識相同的該檢測標籤圖像ROI區域的中心位置座標與該基準標籤圖像ROI區域中心位置座標一一比對，判斷數值是否在偏差閾值範圍內； 若判斷數值不在偏差閾值範圍內時，輸出該檢測標籤不完整結果；及 若判斷數值在偏差閾值範圍內時，進入下一步驟S53。

在一些實施例中，步驟S5，包括步驟S53： 將多個ROI_n標識相同的該檢測標籤圖像ROI區域與該基準標籤圖像ROI區域的寬度值、高度值和灰度值一一比對，判斷數值是否一致； 若判斷任意一數值不一致時，輸出該檢測標籤不完整的結果；及 若判斷所有數值一致時，輸出該檢測標籤完整的結果。

一種標籤完整度自我調整檢測系統，包括拍照裝置和視覺處理軟體： 當貼完標籤的料盤移動到該拍照裝置的視野區域時，該拍攝裝置對該料盤進行拍攝，以採集該料盤的完整圖像；及 該拍照裝置將該料盤的完整圖像及時傳輸至該視覺處理軟體，該視覺處理軟體經過影像處理後，輸出標籤完整度的檢測結果。

在一些實施例中，該視覺處理軟體包括以下模組： 一定位模組，用於對該料盤的完整圖像進行影像處理，自動定位標籤位置並提取標籤圖像； 一矯正模組，用於自適應旋轉矯正該標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像； 一識別模組，用於對處於目標水平位置的該檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域，並對ROI區域進行框定，依次對該多個ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為該檢測標籤圖像的唯一標識，獲取每一個ROI區域的中心座標、寬度值、高度值和灰度值；及 一比對模組，用於將每一個ROI區域與預存於視覺處理軟體中的基準標籤圖像中的對應基準ROI區域進行一一比對，以判斷該標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果。

與現有技術相比，本發明的一種標籤完整度自適應檢測方法及系統有益效果在於：

本發明的檢測方法是自適應的(自我調整的)，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定，並以此ROI群為範本基準，用來判斷新的列印標籤品質是否合格，無需人工干預。

本發明通過影像處理技術，快速且準確地定位並提取標籤圖像，然後通過圖像旋轉，將標籤圖像進行水平矯正，快速地對標籤上列印的所有資訊佈局進行完整度檢測，並輸出檢測結果，提高了產線效率，解決了人工作業易出現疏漏的問題，且檢測結果及時上傳至系統，即時可追溯。

本發明利用相機來代替掃碼器，相機用於拍攝列印出來的標籤，節省硬體費用。

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對照附圖說明本發明的具體實施方式。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出進步性勞動的前提下，還可以根據這些圖式獲得其他的圖式，並獲得其他的實施方式。

為使圖面簡潔，各圖中只示意性地表示出了與本發明相關的部分，它們並不代表其作為產品的實際結構。另外，以使圖面簡潔便於理解，在有些圖中具有相同結構或功能的部件，僅示意性地繪示了其中的一個，或僅標出了其中的一個。在本文中，“一個”不僅表示“僅此一個”，也可以表示“多於一個”的情形。

在一個實施例中，本發明提供一種標籤完整度自適應檢測方法，如圖1至圖3所示，包括：

S1、對貼完標籤的料盤拍照，自動定位標籤位置並提取標籤圖像。

如圖4所示，通過拍照裝置獲取貼完標籤的料盤圖像，自動定位標籤位置並提取標籤圖像。

S2、自適應旋轉矯正該標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像。

如圖4所示的標籤圖像，與水平方向存在一定的旋轉角度，需要將標籤圖像進行旋轉矯正至水平。

針對目前列印標籤印刷資訊的格式和佈局，本發明是通過影像處理技術，定位並提取標籤圖像，然後通過圖像旋轉，將標籤圖像進行水平矯正，最後對標籤上列印的所有資訊佈局進行完整度檢測。

S3、對處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域並進行框定。ROI區域是感興趣區域(region of interest, ROI)。

具體的，在檢測過程中，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定，識別多個當前ROI區域。

S4、依次對多個ROI區域標記ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為檢測標籤圖像的唯一標識。

具體地，自上而下、從左到右的順序對所有框定的ROI區域標記進行標記，標記符號為ROI_1、ROI_2、ROI_3……ROI_n。

S5、將每個ROI區域與基準標籤圖像中基準ROI區域進行一一比對，以判斷所述標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果。

具體的，將多個ROI區域組成的佈局，即ROI區域的數量、每個ROI區域的位置、長度、寬度和基準標籤圖像的基準ROI區域進行對比，當任意一個數值不一致時，該列印標籤就為不完整的標籤。

在本實施例中，本發明的檢測方法是自適應的，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定，並以此ROI群為範本基準，用來判斷新的列印標籤品質是否合格，無需人工干預。

在一個實施例中，在步驟S1之前，還包括如下步驟：

S0、採集基準標籤圖像，並將基準標籤圖像旋轉至目標水平位置，對基準標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域並進行框定，並依次對多個ROI區域標記ROI_n (n=1,2,3……)，獲取所有ROI區域的數量、灰度值和位置資訊並預存。

實施例中，將完整度為100%的列印標籤的圖像進行影像處理，識別出ROI區域和對應的資訊，並對所有識別的ROI區域進行標記，標記為ROI_n (n=1,2,3……)，以及獲取所有標記的ROI區域的灰度值和位置資訊，並預存。以此作為基準標籤的ROI區域基準參數。

在後續判斷過程中，可以將新的標籤與基準標籤進行比較，當新的標籤與基準標籤參數相同時，輸出貼標料盤的標籤完整結果。當新的標籤與基準標籤基準參數不相同時，輸出貼標料盤的標籤不完整結果。

在一個實施例中，S3、對處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，以識別所有ROI區域並進行框定，包括：

對處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，獲取檢測標籤圖像中每個ROI區域的數量、灰度值和位置資訊。

在一個實施例中，位置資訊包括：標籤圖像的外接矩形的中心座標、寬度(Width)值和高度(Height)值。

具體的，在識別框定ROI區域時，會獲取每個ROI區域的中心位置座標、長度、寬度和面積。

同時，會統計ROI區域的數量，並且會同步採集每個ROI區域的灰度值。具體包括以下：

數量	中心位置	寬度	高度	灰度值	面積
ROI_1	(x_1,y_1)	w_1	h_1	g_1	s_1
ROI_2	(x_2,y_2)	w_2	h_2	g_2	s_2
……	……	……	……	……	……
ROI_n	(x_n,y_n)	w_n	h_n	g_n	s_n

在一個實施例中，S2、自適應旋轉矯正標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像，包括：

根據標籤圖像的外接矩形的中心座標、旋轉角度、旋轉矩陣，將標籤圖像自適應旋轉至目標水平位置，公式如下： ；

其中，M為旋轉矩陣， 為旋轉角度， 為標籤圖像中的點座標，（ , ）為標籤圖像的外接矩形的中心座標， 為點（ ）經旋轉矩陣 旋轉後的點座標。

具體地，如圖4所示，在提取列印標籤時，由於標籤不在水平位置，即標籤的底部與料盤11的貼標區13的底部不平行。在採集貼完標籤的料盤圖像時，拍照裝置是位於料盤11的正上方，提取列印標籤時會存在一定的旋轉角度，在自動框定識別區域時將標籤圖像旋轉至水平位置，這樣才能自適應框定識別區域，否則在框定識別區域時會存在框定殘缺的問題。

在一個實施例中，步驟S1、對貼完標籤的料盤拍照，自動定位標籤位置並提取標籤圖像還包括：

當貼完標籤的料盤移動到拍照裝置的對準區域時，控制拍照裝置對貼完標籤的料盤進行拍攝，以採集貼完標籤的料盤圖像。

具體的，將貼完列印標籤的料盤移動到拍照裝置(相機)正下方區域，通過軟體通信方式給出觸發信號至相機，控制相機進行拍照，得到貼完標籤的料盤圖像。

在具體應用過程中，需要通過識別標籤的唯一標識來與其他檢測標籤進行區別，同時根據唯一標識確定該標籤的基準標籤，並調取基準標籤作為驗證該標籤完整度的對比準則。

本實施例中，以標記ROI_1區域的條碼內容需要進行讀取，並將條碼內容作為該檢測標籤的唯一標識。

在一個實施例中，S5、將每個所述ROI區域與基準標籤圖像中對應ROI區域進行一一比對，以判斷標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果，包括步驟S51： 比對基準標籤的ROI區域數量與檢測標籤圖像ROI區域的數量，判斷數量是否一致； 若判斷數量不一致時，輸出檢測標籤不完整結果；及 若判斷數量一致時，進入下一步驟S52。

具體的，例如圖5是基準標籤，有6個基準ROI區域，如圖6、7所示的檢測標籤，只能檢測出4個ROI區域，與圖5比較， ROI_5和ROI_6均缺失。因此，圖6和圖7與基準標籤的ROI區域數量比較，檢測標籤存在ROI區域數量缺少，輸出標籤不完整結果。

在一個實施例中，步驟S5將每個ROI區域與基準標籤圖像中基準ROI區域進行一一比對，以判斷標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果，包括步驟S52： 將所有ROI_n標識相同的檢測標籤圖像的ROI區域的中心位置座標與基準標籤圖像的ROI區域中心位置座標一一比對，判斷數值是否在偏差閾值範圍內； 若判斷數值不在偏差閾值範圍內時，輸出檢測標籤不完整結果；及 若判斷數值在偏差閾值範圍內時，進入下一步驟S53。

具體地，獲取的檢測標籤的所有ROI區域ROI_1、ROI_2……ROI_n的中心座標分別為（x1, y1）、（x2, y2）……（xn, yn），與基準標籤圖像對應ROI區域中心位置座標（X1, Y1）、（X2, Y2）……（Xn,Yn）一一比對，判斷數值是否在偏差閾值範圍內。本實施例中設計偏差閾值為k1、k2，若滿足如以下條件，則進入下一步驟S53： an = | xn – Xn | ≤ k1 , bn = | yn – Yn | ≤ k2。

特別地，檢測標籤的所有被標記的ROI_n區域可存在同時沿X方向或沿Y方向偏移的情況，在一定的偏差閾值範圍內是被允許的，例如偏差閾值範圍為k1、k2。反之，如檢測到所有被標記的ROI_n區域的偏差不在設定的閾值範圍內，或者並未同時沿X方向或沿Y方向發生相同的偏移量，即a1、a2……an不相等或者b1、b2……bn不相等，則輸出檢測標籤不完整結果。

具體地，本發明中檢測標籤所有ROI_n區域中心位置座標的xn(n=1,2……n)與基準標籤的ROI_n區域中心位置座標的Xn(n=1,2……n)的實際偏差應相同，這裡以a表示，即a = | xn - Xn |，判斷a是否小於或等於偏差閾值k1。同時，本案中檢測標籤所有ROI_n區域中心位置座標的yn(n=1,2……n)與基準標籤的ROI_n區域中心位置座標的Yn(n=1,2……n)的實際偏差應相同，這裡以b表示，即b = | yn - Yn |，判斷b是否小於或等於偏差閾值k2。若同時滿足a ≤ k1和b ≤ k2，則進入下一步驟S53；如a ＞ k1或b ＞ k2，則輸出檢測標籤不完整結果。

例如，圖8所示的檢測標籤，在列印時存在位移，導致ROI_1區域不完整，在檢測時，獲取ROI_n區域的中心位置座標（xn, yn）與圖5的基準標籤的對應ROI_n區域的中心位置座標（Xn, Yn）比較，計算出偏差值an = | xn - Xn | , bn = | yn - Yn | ，然後比較an、bn是否小於或等於預先設定的偏差閾值。本實施例中，an或者bn應是大於預先設定的偏差閾值了，輸出檢測標籤不完整結果。

在一個實施例中，步驟S5將每個ROI區域與基準標籤圖像中對應ROI區域進行一一比對，以判斷所述標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果，包括步驟S53： 將所有ROI_n標識相同的檢測標籤圖像ROI區域與基準標籤圖像ROI區域的寬度值、高度值和灰度值一一比對，判斷數值是否一致； 若判斷任意一數值不一致時，輸出檢測標籤不完整的結果；及 若判斷所有數值一致時，輸出檢測標籤完整的結果。

在具體場景中，如圖7所示，出現ROI區域缺失的情況，在步驟S51時，就可檢測到ROI區域數量缺少，輸出標籤不完整的結果。如圖8所示，在步驟S52時，如偏差閥值設置不當，造成在此步驟時未被檢測出標籤不完整，則會進入步驟S53。

具體地，將獲取的此檢測標籤所有 ROI_n 區域的寬度值w_n、高度值 h_n 和灰度值 g_n ，並分別與基準標籤對應標記的 ROI_n 區域的寬度值w_n、高度值 h_n 和灰度值 g_n 進行一一比較，若有任意數值不一致，則表示該檢測標籤的 ROI_n 區域的字符缺失，輸出檢測標籤不完整結果。

如圖8所示的檢測標籤，很明顯 ROI_1 區域的高度值 h_1 與圖5所示的基準標籤的 ROI_1 區域的高度值 H_1 相比， h_1≠ H_1，因此輸出檢測標籤不完整結果。

在一個實施例中，本發明還提供一種標籤完整度自適應檢測系統，如圖9所示，包括拍照裝置和視覺處理軟體：

當貼完標籤的料盤移動到拍照裝置的視野區域時，拍照裝置對料盤進行拍攝，以採集料盤的完整圖像。

拍照裝置將料盤的完整圖像及時傳輸至視覺處理軟體，視覺處理軟體經過影像處理後，輸出標籤完整度的檢測結果。

在一個實施例中，視覺處理軟體包括以下模組：

定位模組101，用於對貼完標籤的料盤拍照，自動定位標籤位置並提取標籤圖像。

示例性的，在獲取貼完標籤的料盤圖像後，如圖4所示的貼完標籤的料盤圖像，自動定位標籤位置並提取標籤圖像。

矯正模組102，用於自我調整旋轉矯正所述標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的檢測標籤圖像。

示例性的，如圖4所示的標籤圖像，與拍攝裝置的正拍攝區域的水平方向存在一定的旋轉角度，需要將存在一定旋轉角度的標籤圖像進行旋轉矯正至水平。

針對目前列印標籤印刷資訊的格式和佈局，本發明是通過影像處理技術，定位並提取標籤圖像，然後通過圖像旋轉，將標籤圖像進行水平矯正，最後對標籤上列印的所有資訊佈局進行完整度檢測。

識別模組103，用於識別模組，用於對處於目標水平位置的檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域，並對ROI區域進行框定，依次對所述ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為檢測標籤圖像的唯一標識，獲取每個ROI區域的中心座標、寬度值、高度值和灰度值。

同時，檢測方法是自適應或稱自我調整的，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定。

比對模組104，用於將每個ROI區域與基準標籤圖像中基準ROI區域進行一一比對，以判斷標籤完整度，並輸出標籤是否完整的檢測結果。

具體的，將多個ROI區域組成的佈局，即每個ROI區域的位置和面積、長度、數量和基準標籤圖像的基準ROI區域進行對比，當任意一個數量不一致時，該列印標籤就為不完整的標籤。

在本實施例中，本發明的檢測方法是自適應的，利用形態學操作和輪廓檢測演算法，對標籤上列印資訊進行ROI框定，並以此ROI群為範本基準，用來判斷新的列印標籤品質是否合格，無需人工干涉。

在一個實施例中，識別模組，還用於：

對處於目標水平位置的標籤圖像進行影像處理，獲取標籤圖像的條碼位置和條碼位置對應的條碼內容，標籤圖像的字符位置和字符位置對應的字符內容。

基於條碼位置和條碼位置對應的條碼內容，字符位置和字符位置對應的字符內容，得到多個當前ROI區域。

示例性的，識別模組，具體用於：

對處於目標水平位置的標籤圖像進行影像處理，獲取標籤圖像中每個當前ROI區域的數量、灰度值和位置資訊。

具體地，在識別框定ROI區域時，會獲取每個ROI區域的中心位置座標、長度、寬度和面積以確定ROI區域的位置資訊。

同時，會統計ROI區域的數量，並且會同步採集每個ROI區域的灰度值。具體包括以下：

數量	中心位置	寬度	高度	灰度值	面積
ROI_1	(x_1,y_1)	w_1	h_1	g_1	s_1
ROI_2	(x_2,y_2)	w_2	h_2	g_2	s_2
……	……	……	……	……	……
ROI_n	(x_n,y_n)	w_n	h_n	g_n	s_n

在一個實施例中，如圖2及3所示，還包括拍照裝置，用於：

當貼完標籤的料盤移動到拍照裝置的拍攝區域時，控制拍照裝置對貼完標籤的料盤進行拍攝，以採集貼完標籤的料盤圖像。

具體地，將貼完列印標籤的料盤移動到相機正下方的拍攝區域，通過軟體通信方式給出觸發信號至相機，控制相機進行抓拍，得到貼完標籤的料盤圖像。

在一個實施例中，矯正模組，用於：

根據標籤圖像的外接矩形的座標、旋轉角度、旋轉矩陣，將標籤圖像自適應旋轉至目標水平位置，公式如下： ；

其中，M為旋轉矩陣， 為旋轉角度， 為標籤圖像中的點座標，（ , ）為標籤圖像的外接矩形的中心座標， 為旋轉後的標籤圖像的中點座標。

具體的，如圖4所示，在提取列印標籤時，由於標籤貼的位置不在同一水平位置，即標籤的底部與料盤11的貼標區13的底部不平行。在採集貼完標籤的料盤圖像時，拍照裝置是位於料盤的正上方，提取列印標籤時會存在一定的旋轉角度，在自動框定識別區域前將標籤圖像旋轉至0度即水平位置，這樣才能自適應框定識別區域，否則在框定識別區域時會存在框定殘缺的問題。

在具體應用過程中，需要通過識別標籤的唯一標識確定該標籤的基準標籤，並調取基準標籤作為驗證該標籤完整度的對比準則。本案中，ROI_1區域的條碼內容需要進行檢測，並將條碼內容作為標籤的唯一標識。在一個實施例中，比對模組，用於：

對比檢測標籤的所有ROI區域與基準標籤的對應ROI區域的數據，數據包括ROI區域數量、灰度值、位置資訊，判斷是否一致。

當任一數據不一致時，輸出標籤不完整結果。

當數據一致時，輸出標籤完整結果。

具體地，每一個ROI區域的位置資訊包括ROI區域外接矩形的中心位置座標、ROI區域外接矩形的寬度值、高度值和面積。

具體的，如圖6、7所示，當ROI區域數量缺少時，輸出標籤不完整結果。如圖7、8所示，當檢測到ROI區域的字符缺失時，輸出標籤不完整結果。在具體場景中，如圖7所示，可能出現字符缺失且ROI缺失的情況，可以輸出標籤不完整的結論。

應當說明的是，上述實施例均可根據需要自由組合。以上僅是本發明的較佳實施方式，應當指出，對於本技術領域的具有通常知識者來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護範圍。

S1-S5:步驟 11:料盤 13:貼標區 101:定位模組 102:矯正模組 103:識別模組 104:比對模組

下面將以明確易懂的方式，結合圖式說明較佳實施方式，對標籤完整度自適應檢測方法及方法的上述特性、技術特徵、優點及其實現方式予以進一步說明。

圖1是本發明中標籤完整度自適應檢測方法一個實施例的示意圖； 圖2是本發明中標籤完整度自適應檢測方法的應用示意圖； 圖3是本發明中標籤完整度自適應檢測方法一個實施例的示意圖； 圖4是本發明中貼完標籤的料盤圖像； 圖5是本發明中基準標籤的示意圖； 圖6是本發明中ROI區域數量缺失的示意圖； 圖7是本發明中ROI區域數量缺失且字元缺失的示意圖； 圖8是本發明中ROI區域字元缺失的示意圖；及 圖9是本發明中標籤完整度自適應檢測系統的一個實施例的示意圖。

S1-S5:步驟

Claims (10)

1. 一種標籤完整度自適應檢測方法，包括以下步驟： S1、對貼完一標籤的一料盤拍照，自動定位該標籤的位置並提取一標籤圖像； S2、自適應旋轉矯正該標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的一檢測標籤圖像； S3、對處於目標水平位置的該檢測標籤圖像進行一影像處理，以識別多個ROI區域並進行框定； S4、依次對該多個ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取 ROI_1的一圖像資訊作為該檢測標籤圖像的唯一標識；及 S5、將每一個ROI區域與一基準標籤圖像中對應基準ROI區域進行一一比對，以判斷該標籤完整度，並輸出該標籤是否完整的一檢測結果。
2. 如請求項1所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，在步驟S1之前，還包括以下步驟： S0、採集該基準標籤圖像，並將該基準標籤圖像旋轉至目標水平位置，對該基準標籤圖像進行影像處理，以識別多個基準ROI區域並進行框定，並依次對該多個基準ROI區域標記 ROI_n (n=1,2,3……)，獲取該多個基準ROI區域的數量、灰度值和位置資訊並預存。
3. 如請求項1所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，步驟S3還包括： 對處於目標水平位置的該檢測標籤圖像進行影像處理，獲取該檢測標籤圖像中每一個ROI區域的數量、灰度值和位置資訊。
4. 如請求項2和3所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，該位置資訊包括該標籤圖像的外接矩形的中心座標、寬度值和高度值。
5. 如請求項1所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，步驟S2還包括：根據該標籤圖像的外接矩形的中心座標、旋轉角度、旋轉矩陣，將該標籤圖像自適應旋轉至目標水平位置，公式如下： 其中，M為旋轉矩陣， 為旋轉角度， 為該標籤圖像中的點座標，（ , ）為該標籤圖像的外接矩形的中心座標， 為點 經該旋轉矩陣M旋轉後的點座標。
6. 如請求項4所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，步驟S5還包括步驟S51： 比對該基準標籤的多個ROI區域數量與該檢測標籤圖像的多個ROI區域的數量，判斷數量是否一致； 若判斷數量不一致時，輸出該檢測標籤不完整結果；及 若判斷數量一致時，進入下一步驟S52。
7. 如請求項6所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，步驟S5還包括步驟S52： 將該多個ROI_n標識相同的該檢測標籤圖像的多個ROI區域的中心位置座標與該基準標籤圖像的多個ROI區域中心位置座標一一比對，判斷數值是否在偏差閾值範圍內； 若判斷數值不在偏差閾值範圍內時，輸出該檢測標籤不完整結果；及 若判斷數值在偏差閾值範圍內時，進入下一步驟S53。
8. 如請求項7所述的標籤完整度自適應檢測方法，其中，步驟S5還包括步驟S53： 將該多個ROI_n標識相同的該檢測標籤圖像的多個ROI區域與該基準標籤圖像的多個基準ROI區域的寬度值、高度值和灰度值一一比對，判斷數值是否一致； 若判斷任意一數值不一致時，輸出該檢測標籤不完整結果； 若判斷所有數值一致時，輸出該檢測標籤完整結果。
9. 一種標籤完整度自適應檢測系統，包括一拍照裝置和一視覺處理軟體： 當貼完一標籤的一料盤移動到該拍照裝置的一視野區域時，該拍照裝置對該料盤進行拍攝，以採集該料盤的一完整圖像； 該拍照裝置將該料盤的完整圖像及時傳輸至該視覺處理軟體，該視覺處理軟體經過一影像處理後，輸出該標籤完整度的一檢測結果。
10. 如請求項9所述的標籤完整度自適應檢測系統，該視覺處理軟體包括： 一定位模組，用於對該料盤的完整圖像進行該影像處理，自動定位該標籤位置並提取一標籤圖像； 一矯正模組，用於自適應旋轉矯正該標籤圖像，以獲得處於目標水平位置的一檢測標籤圖像； 一識別模組，用於對處於目標水平位置的該檢測標籤圖像進行影像處理，以識別多個ROI區域，並對該多個ROI區域進行框定，依次對該多個ROI區域標記ROI_n (n=1,2,3……)，並讀取ROI_1的圖像資訊作為該檢測標籤圖像的唯一標識，獲取該多個ROI區域的每一個的中心座標、寬度值、高度值和灰度值；及 一比對模組，用於將每一個ROI區域與預存於該視覺處理軟體中的一基準標籤圖像中的對應基準ROI區域進行一一比對，以判斷該標籤完整度，並輸出該標籤是否完整的該檢測結果。

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