一种货柜中瓶体商品的检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种货柜中瓶体商品的检测方法，采集饮料瓶体的图像后进行预处理后得到预处理后图像；针对所述预处理后的图像，判断图像中的饮料瓶体是否具有盖体；再判断所述盖体的位置，对盖体图案进行识别，若识别的图案不为商家的预设图案则跳转至告警步骤，若识别的图案为商家预设的图案，则对瓶体的图案进行识别，若识别判断所述瓶体的图案为商家预设图案则确定该瓶体为商家商品，若判断所述瓶体的图案不为商家预设图案则跳转至对识别的瓶体进行计数，得到不为商家商品的瓶体数量，若检测到的瓶体数量小于第二预设值则识别的非商家商品进行类别统计并生成竞品分析报告，若检测到的瓶体数量大于第二值，则直接向商家预设终端发送告警信息。终端发送告警信息。终端发送告警信息。

【技术实现步骤摘要】
一种货柜中瓶体商品的检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及食品检测
，尤其涉及一种货柜中瓶体商品的检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，在学校、办公楼等人口聚居的地方，自动售卖机的使用使人们的生活更加方便、舒适，售卖机的使用也大大降低了超市所承担的工作压力。饮料作为快消品，市场十分巨大。为了保证饮料的口感，饮料常被置于冷藏环境中销售。在国内，饮料通常放在冷藏柜里销售。
[0003]现有技术中，商家有时需要对货柜中的饮料种类进行分析，对饮料瓶体的检测通常是通过图像采集瓶体的图案来进行识别判断的，然而，很多相似的瓶体广告导致食品识别技术不能很好的区分货柜中的饮料类商品的商家所属，例如通过食品识别技术不能区分出“康师傅”和与康师傅相类似的仿品“康帅傅”，但是受限于仿制成本的原因，仿品对瓶身的仿制往往可以以假乱真，然而对于盖体的仿制则较为困难，一般可以通过盖体区分出是否为真品。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术公开一种货柜中瓶体商品的检测方法，所述方法进一步包括：
[0005]步骤1，采集饮料瓶体的图像，并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像；
[0006]步骤2，针对所述预处理后的图像，判断图像中的饮料瓶体是否具有盖体，若不具有盖体则跳转至步骤6，若具有则盖体则跳转至步骤3；
[0007]步骤3，通过直线拟合算法对饮料体上的盖体进行检测，通过hough转换求出所述盖体与瓶体固定中心点所在的直线方程1，再用直线拟合算法求出盖体的盖顶所在直线方程2，通过比较所述直线方程1和所述直线方程2的叙率和截距判断盖体相对于瓶体的位置，若判断所述盖体相对于瓶体的位置超出商家输入的预设范围值，则跳转至步骤6，如果所述盖体相对于瓶体的位置并未超出商家输入的预设范围值则跳转至步骤4；
[0008]步骤4，对盖体图案进行识别，若识别的图案不为商家的预设图案则跳转至步骤6，若识别的图案为商家预设的图案，则进行跳转至步骤5；
[0009]步骤5，对瓶体的图案进行识别，若识别判断所述瓶体的图案为商家预设图案则确定该瓶体为商家商品，跳转回步骤1重新对其他瓶体的图像进行采集，若判断所述瓶体的图案不为商家预设图案则跳转至步骤6；
[0010]步骤6，对识别的瓶体进行计数，得到不为商家商品的瓶体数量，若检测到的瓶体数量大于第一预设值且小于第二预设值，则将识别的非商家商品进行类别统计，并生成竞品商品的分析报告，若检测到的瓶体数量大于第二预设值，则直接向商家预设终端发送告
警信息。
[0011]更进一步地，所述步骤3进一步包括：假设在图像空间上有一点(xn，yn)，那么所有过这点的直线方程可以表示为：
[0012]y
n
＝αx
n
+β
[0013]其中，α是直线的斜率，β是直线的截距；
[0014]设图像空间有一点(xk，yk)，在参数空间同样存在一条直线和这点相对应，如果这两条直线不是平行线，那么这两条直线肯定相交于一点(α
’
，β
’
)。在α
’
，β
’
分别代表的是图像空间中(xn，yn)和(xk，yk)所代表的这条直线的斜率和截距；通过点(xn，yn)和点(xk，yk)确定一条直线，并且这条直线上的点在参数空间所对应的直线都通过点(α
’
，β
’
)，经过直线拟合算法变换将图像空间中直线的检测转换到了参数空间中点的检测。
[0015]更进一步地，所述并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像进一步包括：将彩色图像做灰度处理，灰度范围0
‑
255，再对灰度图像做直方图均衡得到所述饮料瓶体的图像的灰度直方图，设置预设模板并通过模版中值来代替对应像素点的灰度值以滤除高频噪声得到平滑图形，其中，所述预设模板为中值滤波作为一种邻域运算的模板，通过将数字图像中任一点的值用该点的一个领域中各像素点值的中值来替代，使得相邻的数值更接近实际值，进而消除图像的噪声点。
[0016]更进一步地，判断图像是否匹配的方法包括：通过对图像的特征值的相似度进行计算得到图像之间的差异，在相似度大于预设阈值时，判定图像匹配。
[0017]更进一步地，所述相似度的预设阈值为0.8。
[0018]更进一步地，所述步骤3进一步可替换为：通过采用第一神经网络模型对图像进行分析和处理，其中，首先把要检测的饮料瓶体的图像分为划分为3
×
3的网格，再将每个格子与学习标签进行匹配，其中，所述学习标签为盖体图像数据标签，若检测图片中物体的中心是落在划分的网格里面，那么该网格就预测落入其中的这个盖体对应的瓶体。
[0019]更进一步地，其中所述第一神经网络模型为YOLO v1网络，网络结构有24个卷积层以及2个全连接层和一个输出层。
[0020]本专利技术进一步公开了一种货柜中瓶体商品的检测系统，图像采集单元，采集饮料瓶体的图像，并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像，其中，所述并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像进一步包括：将彩色图像做灰度处理，灰度范围0255，再对灰度图像做直方图均衡得到所述饮料瓶体的图像的灰度直方图，设置预设模板并通过模版中值来代替对应像素点的灰度值以滤除高频噪声得到平滑图形，其中，所述预设模板为中值滤波作为一种邻域运算的模板，通过将数字图像中任一点的值用该点的一个领域中各像素点值的中值来替代，使得相邻的数值更接近实际值，进而消除图像的噪声点；盖体判断单元，针对所述预处理后的图像，判断图像中的饮料瓶体是否具有盖体；
[0021]盖体检测识别单元，通过直线拟合算法对饮料体上的盖体进行检测，通过hough转换求出所述盖体与瓶体固定中心点所在的直线方程1，再用直线拟合算法求出盖体的盖顶所在直线方程2，通过比较所述直线方程1和所述直线方程2的叙率和截距判断盖体相对于瓶体的位置，判断所述盖体相对于瓶体的位置是否超出商家输入的预设范围值，其中，假设在图像空间上有一点(xn，yn)，那么所有过这点的直线方程可以表示为：
[0022]y
n
＝αx
n
+β
[0023]其中，α是直线的斜率，β是直线的截距；
[0024]设图像空间有一点(xk，yk)，在参数空间同样存在一条直线和这点相对应，如果这两条直线不是平行线，那么这两条直线肯定相交于一点(α
’
，β
’
)。在α
’
，β
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分别代表的是图像空间中(xn，yn)和(xk，yk)所代表的这条直线的斜率和截距；通过点(xn，yn)和点(xk，yk)确定一条直线，并且这条直线上的点在参数空间所对应的直线都通过点(α
’
，β
’
)，经过直线拟合算法变换将图像空间中直线的检测转换到了参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，所述方法进一步包括：步骤1，采集饮料瓶体的图像，并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像；步骤2，针对所述预处理后的图像，判断图像中的饮料瓶体是否具有盖体，若不具有盖体则跳转至步骤6，若具有则盖体则跳转至步骤3；步骤3，通过直线拟合算法对饮料体上的盖体进行检测，通过hough转换求出所述盖体与瓶体固定中心点所在的直线方程1，再用直线拟合算法求出盖体的盖顶所在直线方程2，通过比较所述直线方程1和所述直线方程2的叙率和截距判断盖体相对于瓶体的位置，若判断所述盖体相对于瓶体的位置超出商家输入的预设范围值，则跳转至步骤6，如果所述盖体相对于瓶体的位置并未超出商家输入的预设范围值则跳转至步骤4；步骤4，对盖体图案进行识别，若识别的图案不为商家的预设图案则跳转至步骤6，若识别的图案为商家预设的图案，则进行跳转至步骤5；步骤5，对瓶体的图案进行识别，若识别判断所述瓶体的图案为商家预设图案则确定该瓶体为商家商品，跳转回步骤1重新对其他瓶体的图像进行采集，若判断所述瓶体的图案不为商家预设图案则跳转至步骤6；步骤6，对识别的瓶体进行计数，得到不为商家商品的瓶体数量，若检测到的瓶体数量大于第一预设值且小于第二预设值，则将识别的非商家商品进行类别统计，并生成竞品商品的分析报告，若检测到的瓶体数量大于第二预设值，则直接向商家预设终端发送告警信息。2.如权利要求1所述的一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：假设在图像空间上有一点(xn，yn)，那么所有过这点的直线方程可以表示为：y
n
＝αx
n
+β其中，α是直线的斜率，β是直线的截距；设图像空间有一点(xk，yk)，在参数空间同样存在一条直线和这点相对应，如果这两条直线不是平行线，那么这两条直线肯定相交于一点(α
’
，β
’
)。在α
’
，β
’
分别代表的是图像空间中(xn，yn)和(xk，yk)所代表的这条直线的斜率和截距；通过点(xn，yn)和点(xk，yk)确定一条直线，并且这条直线上的点在参数空间所对应的直线都通过点(α
’
，β
’
)，经过直线拟合算法变换将图像空间中直线的检测转换到了参数空间中点的检测。3.如权利要求3所述的一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，所述并对饮料瓶体的图像进行预处理后得到预处理后图像进一步包括：将彩色图像做灰度处理，灰度范围0
‑
255，再对灰度图像做直方图均衡得到所述饮料瓶体的图像的灰度直方图，设置预设模板并通过模版中值来代替对应像素点的灰度值以滤除高频噪声得到平滑图形，其中，所述预设模板为中值滤波作为一种邻域运算的模板，通过将数字图像中任一点的值用该点的一个领域中各像素点值的中值来替代，使得相邻的数值更接近实际值，进而消除图像的噪声点。4.如权利要求3所述的一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，判断图像是否匹配的方法包括：通过对图像的特征值的相似度进行计算得到图像之间的差异，在相似度大于预设阈值时，判定图像匹配。5.如权利要求4所述的一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，所述相似度的预设阈值为0.8。6.如权利要求5所述的一种货柜中瓶体商品的检测方法，其特征在于，所述步骤3进一
步包括：在进行直线拟合算法定位前/后通过采用第一神经网络模型对图像进行分析和处理，其中，首先把要检测的饮料瓶体的图像分为划分为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卫，刘亚雪，吴焕栋，刘吉潮，刘军，
申请(专利权)人：广东哈士奇制冷科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：