物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本申请涉及一种物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括以下步骤：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，第一特征点所表示的在待测物体上的位置与第二特征点所表示的在模板上的位置相同，根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵，根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像，并根据待对比图像与模板图像检测待测物体的缺陷。采用本方法能够根据待测物体的待测物体图像中第一特征点和模板的模板图像中第二特征点，获取透视变换矩阵和待测物体的待对比图像，根据待对比图像和模板图像进行直接地对比，对比过程简单和便捷，可以快速和准确地检测待测物体的缺陷，提高模具或产品的检测效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质
本申请涉及物体检测
，特别是涉及一种物体检测方法、物体检测系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在制造行业中，通过模具制造产品的过程，由于不同产品的特殊性和不规则性，产品的合格率很大程度上要依赖无损的模具，且保证合模前模具内无残留物。因此，在制造行业中需要对每次产品生产的模具和生产后的产品进行检测。但是，由于产品多种多样，只能通过人工检测的方式来确认模具和产品是否合格，大大降低物体检测的效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述人工检测模具和产品的效率低的问题，提供一种物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质。一种物体检测方法，包括以下步骤：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，第一特征点所表示的在待测物体上的位置与第二特征点所表示的在模板上的位置相同；根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵；根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像，并根据待对比图像与模板图像检测待测物体的缺陷。在一个实施例中，根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵的步骤，包括以下步骤：根据第一特征点和第二特征点建立透视变换等式；根据透视变换等式求解透视变换矩阵。在一个实施例中，根据第一特征点和第二特征点建立透视变换等式的步骤，包括以下步骤：确定为第一特征点和第二特征点的变换关系，其中，i为待测物体上与模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，zi满足zi＝a13ui+a23vi+a33，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，为透视变换矩阵，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为透视变换矩阵的元素；根据变换关系获得和其中，和为透视变换等式，i为待测物体上与模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为透视变换矩阵的元素。在一个实施例中，在根据透视变换等式求解透视变换矩阵的步骤之后，还包括以下步骤：根据获取使得ε值最小的透视变换矩阵，其中，i为待测物体上与模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为透视变换矩阵的元素。在一个实施例中，根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像的步骤，包括以下步骤：根据透视变换矩阵，将待测物体图像中像素点的坐标转换至待对比图像中像素点的坐标；根据待测物体图像中像素点的灰度值和待对比图像中像素点的坐标，构建待对比图像。在一个实施例中，获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点的步骤，包括以下步骤：根据待测物体图像获取第一角点，根据模板图像获取第二角点；匹配第一角点和第二角点，并获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点。在一个实施例中，根据待测物体图像获取第一角点的步骤，包括以下步骤：根据待测物体图像，获取待测物体图像的灰度变化量；根据灰度变化量获取待测物体图像中像素点的特征值；当特征值在预设范围内时，将该特征值对应的像素点作为第一角点。在一个实施例中，根据待测物体图像，获取待测物体图像的灰度变化量的步骤，包括以下步骤：根据获取待测物体图像的灰度变化量，其中，E(u,v)为待测物体图像的灰度变化量，(u,v)为窗口的移动量，u为窗口在x方向的移动量，v为窗口在y方向的移动量，w(x,y)为窗口函数，(x,y)为窗口内待测物体图像的像素点的坐标，I(x,y)为待测物体图像中像素点在平移前的灰度值，I(x+u,y+v)为待测物体图像中像素点在平移后的灰度值；根据灰度变化量获取待测物体图像中像素点的特征值的步骤，包括以下步骤：根据获取M的特征值，其中，M为矩阵，(x,y)为待测物体图像中像素点的坐标，w(x,y)为窗口函数，Ix和Iy满足I(x+u,y+v)＝I(x,y)+Ixu+Iyv+O(u2,v2)，I(x,y)为待测物体图像中像素点在平移前的灰度值，I(x+u,y+v)为待测物体图像中像素点在平移后的灰度值，Ix为待测物体图像中像素点灰度值在x方向的一阶梯度值，Iy为待测物体图像中像素点灰度值在y方向的一阶梯度值，(u,v)为窗口的移动量，u为窗口在x方向的移动量，v为窗口在y方向的移动量，O(u2,v2)为I(x+u,y+v)进行泰勒公式展开后的余项。在一个实施例中，根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像的步骤，包括以下步骤：根据I(x,y)＝I0(u,v)获得待对比图像，其中，I(x,y)为待对比图像，I为待对比图像的灰度值，x和y分别为待对比图像中像素点的横坐标和纵坐标，I0(u,v)为待测物体图像，I0为待测物体图像的灰度值，u和v分别为待测物体图像中像素点的横坐标和纵坐标。一种物体检测系统，包括：特征点获取模块，用于获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，第一特征点所表示的在待测物体上的位置与第二特征点所表示的在模板上的位置相同；透视变换矩阵获取模块，用于根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵；缺陷检测模块，用于根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像，并根据待对比图像与模板图像检测待测物体的缺陷。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，第一特征点所表示的在待测物体上的位置与第二特征点所表示的在模板上的位置相同；根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵；根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像，并根据待对比图像与模板图像检测待测物体的缺陷。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：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，第一特征点所表示的在待测物体上的位置与第二特征点所表示的在模板上的位置相同；根据第一特征点和第二特征点获取透视变换矩阵；根据变换矩阵将待测物体图像转换为待对比图像，并根据待对比图像与模板图像检测待测物体的缺陷。上述物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质，根据待测物体的待测物体图像中第一特征点和模板的模板图像中第二特征点，获取透视变换矩阵和待测物体的待对比图像，根据待对比图像和模板图像进行直接地对比，对比过程简单和便捷，可以快速和准确地检测待测物体的缺陷，提高模具或产品的检测效率和准确性。附图说明图1为一个实施例中物体检测方法的应用环境图；图2为一个实施例中物体检测方法的流程图；图3为一个实施例中透视变换矩阵获取的流程图；图4为一个实施例中待对比图像转换的流程图；图5为一个实施例中第一特征点和第二特征点获取的流程图；图6为一个实施例中第一角点获取的流程图；图7为另一个实施例中物体检测方法的流程图；图8为一个实施例中物体检测系统的结构示意图；图9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，对本申请进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，所述第一特征点所表示的在待测物体上的位置与所述第二特征点所表示的在模板上的位置相同；根据所述第一特征点和所述第二特征点获取透视变换矩阵；根据所述变换矩阵将所述待测物体图像转换为待对比图像，并根据所述待对比图像与所述模板图像检测所述待测物体的缺陷。

【技术特征摘要】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点，其中，所述第一特征点所表示的在待测物体上的位置与所述第二特征点所表示的在模板上的位置相同；根据所述第一特征点和所述第二特征点获取透视变换矩阵；根据所述变换矩阵将所述待测物体图像转换为待对比图像，并根据所述待对比图像与所述模板图像检测所述待测物体的缺陷。2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述第一特征点和所述第二特征点获取透视变换矩阵的步骤，包括以下步骤：根据所述第一特征点和所述第二特征点建立透视变换等式；根据所述透视变换等式求解所述透视变换矩阵。3.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述第一特征点和所述第二特征点建立透视变换等式的步骤，包括以下步骤：确定为所述第一特征点和所述第二特征点的变换关系，其中，i为所述待测物体上与所述模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，zi满足zi＝a13ui+a23vi+a33，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，为所述透视变换矩阵，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为所述透视变换矩阵的元素；根据所述变换关系获得和其中，和为所述透视变换等式，i为所述待测物体上与所述模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为所述透视变换矩阵的元素。4.根据权利要求3所述的物体检测方法，其特征在于，在所述根据所述透视变换等式求解所述透视变换矩阵的步骤之后，还包括以下步骤：根据获取使得ε值最小的透视变换矩阵，其中，i为所述待测物体上与所述模板上相同位置的序号，xi和yi分别为第i个第一特征点的横坐标和纵坐标，ui和vi分别为第i个第二特征点的横坐标和纵坐标，a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32和a33分别为所述透视变换矩阵的元素。5.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述变换矩阵将所述待测物体图像转换为待对比图像的步骤，包括以下步骤：根据所述透视变换矩阵，将所述待测物体图像中像素点的坐标转换至所述待对比图像中像素点的坐标；根据所述待测物体图像中像素点的灰度值和所述待对比图像中像素点的坐标，构建所述待对比图像。6.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述获取待测物体图像的第一特征点和模板图像的第二特征点的步骤，包括以下步骤：根据所述待测物体图像获取第一角点，根据所述模板图像获取第二角点；匹配所述第一角点和所述第二角点，并获取所述待测物体图像的第一特征点和所述模板图像的第二特征点。7.根据权利要求6所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述待测物体图像获取第一角点的步骤，包括以下步骤：根据所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗小军，吴丰礼，孙高磊，李相前，梅能华，
申请(专利权)人：广东拓斯达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44