基于机器视觉的吉他成品检测方法及检测系统技术方案

本申请公开了一种基于机器视觉的吉他成品检测方法及检测系统，包括如下步骤：采集吉他图像，包括标准吉他图像和待检测吉他图像；对采集到的标准吉他图像和待检测吉他图像进行图像预处理；利用采集的标准吉他图像建立吉他定位模板；采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格；采用ORC字符识别对待检测吉他图像上的字符进行识别，以判断待检测吉他上的字符顺序是否合格；采用机器学习MLP对待检测吉他图像上的印刷笔画进行识别，以判断待检测吉他上的印刷笔画是否残缺。本申请解决了相关技术中对于吉他产品的检测还是由人工进行，导致检测效率较低，漏检率也较高的问题。检率也较高的问题。检率也较高的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的吉他成品检测方法及检测系统


[0001]本申请涉及吉他生产
，具体而言，涉及一种基于机器视觉的吉他成品检测方法及检测系统。

技术介绍

[0002]吉他生产厂家出品的成品吉他通常有几十到几百种款式，由于每把吉他上面有很多配件组成，不同款式的吉他选用的配件不同。人工组装难免产生错误。因此需要在吉他生产完毕后对吉他进行检测，检测内容包括各个配件是否安装，配件的安装位置是否正确，以及吉他上的字符和印刷笔画是否正确等等。相关技术中对于吉他产品的检测还是由人工进行，导致检测效率较低，漏检率也较高。
[0003]针对相关技术中对于吉他产品的检测还是由人工进行，导致检测效率较低，漏检率也较高的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种基于机器视觉的吉他成品检测方法及检测系统，以解决相关技术中对于吉他产品的检测还是由人工进行，导致检测效率较低，漏检率也较高的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供了一种基于机器视觉的吉他成品检测方法，该基于机器视觉的吉他成品检测方法包括如下步骤：
[0006]采集吉他图像，包括标准吉他图像和待检测吉他图像；对采集到的标准吉他图像和待检测吉他图像进行图像预处理，滤除噪声对特征信息的干扰；
[0007]利用采集的标准吉他图像建立吉他定位模板；
[0008]采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格；
[0009]采用ORC字符识别对待检测吉他图像上的字符进行识别，以判断待检测吉他上的字符顺序是否合格；
[0010]采用机器学习MLP对待检测吉他图像上的印刷笔画进行识别，以判断待检测吉他上的印刷笔画是否残缺。
[0011]进一步的，采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格具体为：
[0012]采用模板定位匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装；
[0013]采用模板相对位置关系匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件安装位置是否合格。
[0014]进一步的，标准吉他图像包括标准吉他头部象嵌图像、标准吉他商标字体图像、标准吉他头花图像、标准吉他丝圈图像、标准吉他指板象嵌图像、标准吉他指板表贝图像、标
准吉他响穴象嵌图像、标准吉他表板象嵌图像、标准吉他弦止钉图像、标准吉他背带钉图像、标准吉他肩带钉图像、标准吉他下驹枕图像、标准吉他护板图像、标准吉他弦安装图像。
[0015]进一步的，待检测吉他图像包括待检吉他头部象嵌图像、待检吉他商标字体图像、待检吉他头花图像、待检吉他丝圈图像、待检吉他指板象嵌图像、待检吉他指板表贝图像、待检吉他响穴象嵌图像、待检吉他表板象嵌图像、待检吉他弦止钉图像、待检吉他背带钉图像、待检吉他肩带钉图像、待检吉他下驹枕图像、待检吉他护板图像、待检吉他弦安装图像。
[0016]进一步的，对待检测吉他上的条码进行识别，获取与所述待检测吉他同类型的标准吉他图像。
[0017]进一步的，在采集吉他图像之前，采用夹爪夹取待检测吉他并将待检测吉他移动至检测位置。
[0018]根据本申请的另一方面，提供一种基于机器视觉的吉他成品检测系统，该基于机器视觉的吉他成品检测系统包括：
[0019]待检测吉他图像获取模块，用于获取待检测吉他图像；
[0020]标准吉他图像获取模块，用于获取标准吉他图像；
[0021]模板匹配模块，用于将待检测吉他图像和标准吉他图像进行模板匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格；
[0022]字符识别模块，用于对待检测吉他图像上的字符进行识别，以判断待检测吉他上的字符顺序是否合格；
[0023]印刷笔画识别模块，用于对待检测吉他图像上的印刷笔画进行识别，以判断待检测吉他上的印刷笔画是否残缺。
[0024]进一步的，还包括输出模块，用于输出与标准吉他图像不匹配的待检测吉他。
[0025]在本申请实施例中，通过采集吉他图像，包括标准吉他图像和待检测吉他图像；对采集到的标准吉他图像和待检测吉他图像进行图像预处理，滤除噪声对特征信息的干扰；利用采集的标准吉他图像建立吉他定位模板；采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格；采用ORC字符识别对待检测吉他图像上的字符进行识别，以判断待检测吉他上的字符顺序是否合格；采用机器学习MLP对待检测吉他图像上的印刷笔画进行识别，以判断待检测吉他上的印刷笔画是否残缺，达到了利用模板匹配的方式对待检测吉他进行检测的目的，从而实现了提高吉他生产过程中的检测效率和检测准确度的技术效果，进而解决了相关技术中对于吉他产品的检测还是由人工进行，导致检测效率较低，漏检率也较高的问题。
附图说明
[0026]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图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：
[0027]图1是根据本申请实施例的结构示意图；
[0028]其中，1底板，2滑块，3滑槽，4座椅，5揉搓块，6第四连杆，7第三连杆，8第二连杆，9锅盖，10牵引绳，11齿圈，12立柱，13绕线轮，14齿轮，15牛眼轴承，16安装环，17电机，18支架，19杀青锅，20电热炉，21第一连杆。
具体实施方式
[0029]为了使本
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。
[0030]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。
[0031]在本申请中，术语“上”、“下”、“内”、等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
[0032]并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
[0033]此外，术语“设置”、“设有”、“连接”、“固定”等应做广义理解。例如，“本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的吉他成品检测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集吉他图像，包括标准吉他图像和待检测吉他图像；对采集到的标准吉他图像和待检测吉他图像进行图像预处理，滤除噪声对特征信息的干扰；利用采集的标准吉他图像建立吉他定位模板；采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格；采用ORC字符识别对待检测吉他图像上的字符进行识别，以判断待检测吉他上的字符顺序是否合格；采用机器学习MLP对待检测吉他图像上的印刷笔画进行识别，以判断待检测吉他上的印刷笔画是否残缺。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的吉他成品检测方法，其特征在于，所述采用模板匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装以及安装位置是否合格具体为：采用模板定位匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件是否安装；采用模板相对位置关系匹配算法将吉他定位模板和待检测吉他图像进行匹配，以判断待检测吉他的零件安装位置是否合格。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的吉他成品检测方法，其特征在于，所述标准吉他图像包括标准吉他头部象嵌图像、标准吉他商标字体图像、标准吉他头花图像、标准吉他丝圈图像、标准吉他指板象嵌图像、标准吉他指板表贝图像、标准吉他响穴象嵌图像、标准吉他表板象嵌图像、标准吉他弦止钉图像、标准吉他背带钉图像、标准吉他肩带钉图像、标准吉他下驹枕图像、标准吉他护板图像、标准吉他...

【专利技术属性】
技术研发人员：江超，
申请(专利权)人：格锐达苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：