一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法。该方法如下：一、配置工业相机与激光设备。二、废旧电视机入库及图像获取。三、提取带有电视机的被识别图像。四、对被识别图像进行预处理。五、对被识别图像进行图像分割。六、图像信息判别。本发明专利技术通过使用工业相机对废旧电视机的显示器尺寸、显示器类型以及废旧电视机的完整程度进行识别。本发明专利技术将机器视觉技术与工业相机的结合，能够精确地识别电视机显示器尺寸大小，结合回收传送带自动快速的分类不同规格和不同类型的废旧电视机，省去多个工作人员人工识别的步骤，避免人工识别所造成的失误与误分类，尤其是废旧电视机回收量较大时，不仅能够更加快速地识别分类，减少时间与成本。与成本。与成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法


[0001]本专利技术属于废旧电器回收入厂检测领域，具体涉及一种利用机器视觉和深度学习等人工智能技术检测废旧电视机规格的方法。

技术介绍

[0002]《废弃电器电子产品拆解情况审核工作指南》明确采用物料平衡系数核算处理数量时，按照废弃电器电子产品的种类和规格确定关键拆解产物物料系数，因此废旧电视机在废弃电器电子产品拆解处理过程中须明确其规格。废旧电视机的规格按照电视机的显示屏大小进行分类，电视机显示屏主要分为CRT显示屏和液晶显示屏。对于CRT显示屏，其主要由电子枪、偏转线圈、荫罩、高压石墨电极和荧光粉涂层及玻璃外壳五个部分组成，其中的荧光粉涂层及玻璃外壳中所使用的荧光粉对人体、生物与环境都有着较大的危害，显示器尺寸大小决定着CRT电视机中荧光粉的含量多少，通过废旧电视机的规格可以估算拆解后的荧光粉含量的不同，有利于环境管理目前，国内各大废弃电器电子产品回收处理企业所采用的废旧电视机的规格识别方法仍是人工识别，即通过安排两到三人对回收的废旧电视机在入库时进行人眼辨别分类。因此利用机器视觉与深度学习不仅可以更加高效地在入库中识别电视机屏幕大小并进行废旧电视机的规格分类，同时还可以辨别电视机是否存在破损与缺失。
[0003]不同于电视机出厂时的流水线生产，回收电器的过程会更加不规则化，存在以下几种情况：1.电视机在传送带上的摆放会更加随意，或是偏左或是偏右；2.部分电视机的支脚损坏，导致其无法正放在传送带上，而只能以显示屏朝下的盖放姿态摆放；3.在CRT显示屏中存在黑白与彩色两种类别，需对同等尺寸大小的CRT显示器进行识别并分类。
[0004]以上这些情况难以规范，且都会导致识别电视机显示器尺寸存在一定的技术困难。在机器视觉方面，目前主要采用单目摄像头、多目摄像头或是单目摄像头结合其他测距设备进行图像采集。其中单目摄像头存在着测距不准确，图像采集存在不完全的问题；而多目摄像头对于摄像头设备的需求量较大，成本等要求比较大。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有废旧电器回收领域中废旧电器规格智能化识别的空缺，提供一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法。
[0006]该基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法包括以下步骤：
[0007]步骤一、配置工业相机与激光设备。
[0008]在用于输送电视机的传送带的同一侧布置工业相机和两个激光光源；两个激光光源相互平行，且间距已知；两个激光光源照射出的激光能够同时照射在正对工业相机的电视机上。通过两个光斑的像素点距离和两个激光光源实际长度，换算图像中电机尺寸的像素点大小与实际大小的比值。
[0009]步骤二、废旧电视机入库及图像获取。
[0010]传送带持续输送废旧电视；废旧电视允许正放和盖放；正放的废旧电视朝向设有工业相机的一侧；盖放的电视的长度或宽度与输送方向平行。
[0011]步骤三、提取带有电视机的被识别图像。
[0012]步骤四、对被识别图像进行预处理。
[0013]步骤五、对被识别图像进行图像分割。
[0014]步骤六、图像信息判别。
[0015]通过将提取图像特征与目标数据集进行对比，对图像中电视机的摆放姿态进行判别；若电视机正放，则执行步骤七；若电视机盖放，则执行步骤八。
[0016]步骤七、对正放的电视机进行识别。
[0017]对被识别图像进行二值化处理后，提取图像中电视机的长度、宽度，并计算出被测废旧电视机的实际对角线长度，完成电视机识别。
[0018]步骤八、对盖放的电视机进行识别。
[0019]对被识别图像进行二值化处理；提取图像中电视机的机壳厚度D，以及机壳长度L或机壳宽度H。计算电视机的显示器对角线长度d、显示器长度l和显示器宽度h如下式：
[0020][0021]其中，α是电视机的厚度和显示器对角线长度的关系系数，取值为0.82～1.05。
[0022]之后，对测得的电视机显示器尺寸进行校验；若在被识别图像中测得机壳长度L，则计算特征比值S1＝l/L，若S1≤0.88，则判断计算得到的显示器对角线长度d、显示器长度l和显示器宽度h准确。
[0023]作为优选，步骤三中，提取带有电视机的被识别图像的具体过程为：工业相机采用空闲时降帧拍摄；当电视机放上传送带时，工业相机将提高拍摄视频的帧率；计算机控制系统对工业相机记录的视频抽帧选取完整清晰图像作为被识别图像，并保证电视机都处于被识别图像的画面中心位置，且两个激光光源均照射在电视机的机壳上。
[0024]作为优选，步骤四中图像预处理的具体过程为：对被识别图像依次进行滤波降噪处理、直方图均衡化处理和锐化处理。
[0025]作为优选，在步骤六中，若电视机正放，且电视机的显示器图像的形状畸变超出预设范围，则通过图像比对，并对图像中电视机部分进行矫正后执行步骤七。
[0026]作为优选，步骤七中，若废旧电视机的实际对角线长度大于18寸，则判断被识别图像中的电视机为彩色电视机。若废旧电视机的实际对角线长度小于或等于18寸，则检测被识别图像中是否存在VHF与UHF旋钮的特征值信息；若存在VHF与UHF旋钮，则判断被识别图像中的电视机为黑白电视机，否则，判断被识别图像中的电视机为彩色电视机。
[0027]作为优选，该废旧电视机规格检测方法采用的识别装置包括工业相机、激光光源、传送带和计算机控制系统。传送带用于输送废旧电视。工业相机和两个激光光源均设置在传送带的侧部；两个激光光源的间隔设置，且相互平行，能够在电视机上照射出两个光斑，用以为像素点尺寸与真实尺寸之间的换算提供基准。计算机控制系统用于接收工业相机拍摄的图像，并识别图像中的废旧电视机规格。
[0028]本专利技术的有益效果为
[0029]1.本专利技术能够通过使用工业相机对废旧电视机的显示器尺寸、显示器类型以及废旧电视机的完整程度进行识别。机器视觉技术与工业相机的结合，能够精确地识别电视机显示器尺寸大小，结合回收传送带自动快速的分类不同规格和不同类型的废旧电视机，省去多个工作人员人工识别的步骤，避免人工识别所造成的失误与误分类，尤其是废旧电视机回收量较大时，不仅能够更加快速地识别分类，减少时间与成本，而且能够降低人工分类过程中因废旧电器破损荧光粉泄露等情况造成的风险。
[0030]2.本专利技术能够在电视机盖放的情况下实现电视机屏幕的识别，解决了部分电视机支脚损坏无法正放的问题。
[0031]3.本专利技术能够替代现有人工贴条分类作业，减轻分类人员劳动强度，提高识别效率、降低分类人员因废旧电器受伤的风险，防止漏分类和误贴条现象发生，实现回收识别和分类的自动化、数字化和智能化。
附图说明
[0032]图1为本专利技术的装置示意图；
[0033]图2为本专利技术的图像处理流程图。
具体实施方式
[0034]为更清晰完整的描述本专利技术的技术方案与达成目的，下面将结合实例对本设计进行阐述。以下内容仅用来说明本专利技术，但不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、配置工业相机与激光设备；在用于输送电视机的传送带的同一侧布置工业相机和两个激光光源；两个激光光源相互平行，且间距已知；两个激光光源照射出的激光能够同时照射在正对工业相机的电视机上；通过两个光斑的像素点距离和两个激光光源实际长度，换算图像中电机尺寸的像素点大小与实际大小的比值；步骤二、废旧电视机入库及图像获取；传送带持续输送废旧电视；废旧电视允许正放和盖放；正放的废旧电视朝向设有工业相机的一侧；盖放的电视的长度或宽度与输送方向平行；步骤三、提取带有电视机的被识别图像；步骤四、对被识别图像进行预处理；步骤五、对被识别图像进行图像分割；步骤六、图像信息判别；通过将提取图像特征与目标数据集进行对比，对图像中电视机的摆放姿态进行判别；若电视机正放，则执行步骤七；若电视机盖放，则执行步骤八；步骤七、对正放的电视机进行识别；对被识别图像进行二值化处理后，提取图像中电视机的长度、宽度，并计算出被测废旧电视机的实际对角线长度，完成电视机识别；步骤八、对盖放的电视机进行识别；对被识别图像进行二值化处理；提取图像中电视机的机壳厚度D，以及机壳长度L或机壳宽度H；计算电视机的显示器对角线长度d、显示器长度l和显示器宽度h如下式：其中，α是电视机的厚度和显示器对角线长度的关系系数，取值为0.82～1.05；之后，对测得的电视机显示器尺寸进行校验；若在被识别图像中测得机壳长度L，则计算特征比值S1＝l/L，若S1≤0.88，则判断计算得到的显示器对角线长度d、显示器长度l和显示器宽度h准确。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的废旧电视机规格检测方法，其特征在于：步骤三中，提取带有电视机的被识别图像的具体过程为：工业...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝红梅，宁光远，李诚，杨晓飞，景妮洁，姜周曙，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：