手表回收方法及设备技术

本发明专利技术的目的是提供一种手表回收方法，包括：截取threshImage对象的中间部分对象，并对中间部分对象做形态学的闭操作以得到第一闭操作对象，然后查找第一闭操作对象中的轮廓，基于查找到的第一闭操作对象中的轮廓判断是否有物体，若判断有物体，则基于threshImage对象，判断是否只识别到表盘。本发明专利技术中的表盘识别会有三种结果：第一种结果是未识别到表盘；第二种结果是识别到同时有表盘和表带；第三种结果是只识别到表盘，且未识别到表带。只有当回收识别到第三种结果，即只识别到表盘，且未识别到表带，则表盘识别成功，可以启动回收。本发明专利技术可以精确识别到上述三种情况，保证表盘高效可靠到回收。效可靠到回收。效可靠到回收。

【技术实现步骤摘要】
手表回收方法及设备


[0001]本专利技术涉及一种手表回收方法及设备。

技术介绍

[0002]现有的自动回收设备只能对手机进行回收，由于手表与手机的外观完全不同，目前无法实现对各种手表进行自动识别回收。

技术实现思路

[0003]本专利技术的一个目的是提供一种手表回收方法及设备。
[0004]根据本专利技术的一个方面，提供了一种手表回收方法，该方法包括：传入回收设备的拍照仓采集的待检测物体的图像，使用OpenCV加载待检测物体的图像并转化成OpenCV Mat对象；
[0005]基于OpenCV Mat对象，计算灰度直方图；
[0006]寻找灰度直方图中的第一个峰值和第二个峰值，找到第一个峰值和第二个峰值之间的最小值对应的灰度值作为阈值，对所述待检测物体的图像进行阈值分割，生成用threshImage对象表示的二值化图像；
[0007]先截取threshImage对象的中间部分对象，并对所述中间部分对象做形态学的闭操作以得到第一闭操作对象，然后查找所述第一闭操作对象中的轮廓，基于查找到的第一闭操作对象中的轮廓判断是否有物体，若判断为没有物体，则告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；
[0008]若判断有物体，则基于所述threshImage对象，判断是否只识别到表盘。
[0009]进一步的，上述手表回收方法中，若判断有物体，则基于所述threshImage对象，判断是否只识别到表盘，包括：
[0010]若判断有物体，则对所述threshImage对象，先做形态学的闭操作以得到第二闭操作对象，然后再在所述第二闭操作对象中查找轮廓；
[0011]若在所述第二闭操作对象中查找到轮廓，对第二闭操作对象中的所有轮廓按照面积大小进行排序，以得到与表盘的面积匹配的轮廓；
[0012]基于与表盘的面积匹配的轮廓，判断是否只识别到表盘。
[0013]进一步的，上述手表回收方法中，基于与表盘的面积匹配的轮廓，判断是否只识别到表盘，包括：
[0014]在与表盘的面积匹配的轮廓中，基于表盘的长度和宽度的大小范围查找与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，然后将第二闭操作对象中的与表盘的长度和宽度匹配的轮廓之外的其他轮廓存储在vector集合中；
[0015]如果没有找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，再判断一下第一闭操作是否有轮廓，若判断为没有轮廓，则无物体，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断为存在多个轮廓，则存在表带的情况，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不
正确”；
[0016]如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，基于与表盘的长度和宽度匹配的轮廓和vector集合，判断是否只识别到表盘。
[0017]进一步的，上述手表回收方法中，如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，基于与表盘的长度和宽度匹配的轮廓和vector集合，判断是否只识别到表盘，包括：
[0018]如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，则计算与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比，
[0019]如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比在预设阈值范围内，则将该个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓确定为表盘，再分析vector集合中其他的轮廓的位置是否在确定的表盘内，若vector集合为空或vector集合中其他的轮廓在确定的表盘内，则确定只识别到表盘；若vector集合中其他的轮廓的位置不在确定的表盘内，除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；
[0020]如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比不在预设阈值范围内，则判断为待检测物体的图像中除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”。
[0021]根据本专利技术的另一方面，还提供一种手表回收识别，其中，该设备包括：
[0022]第一装置，用于传入回收设备的拍照仓采集的待检测物体的图像，使用OpenCV加载待检测物体的图像并转化成OpenCV Mat对象；
[0023]第二装置，用于基于OpenCV Mat对象，计算灰度直方图；
[0024]第三装置，用于寻找灰度直方图中的第一个峰值和第二个峰值，找到第一个峰值和第二个峰值之间的最小值对应的灰度值作为阈值，对所述待检测物体的图像进行阈值分割，生成用threshImage对象表示的二值化图像；
[0025]第四装置，用于先截取threshImage对象的中间部分对象，并对所述中间部分对象做形态学的闭操作以得到第一闭操作对象，然后查找所述第一闭操作对象中的轮廓，基于查找到的第一闭操作对象中的轮廓判断是否有物体，若判断为没有物体，则告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断有物体，则基于所述threshImage对象，判断是否只识别到表盘。
[0026]进一步的，上述手表回收设备中，所述第四装置，用于若判断有物体，则对所述threshImage对象，先做形态学的闭操作以得到第二闭操作对象，然后再在所述第二闭操作对象中查找轮廓；若在所述第二闭操作对象中查找到轮廓，对第二闭操作对象中的所有轮廓按照面积大小进行排序，以得到与表盘的面积匹配的轮廓；基于与表盘的面积匹配的轮廓，判断是否只识别到表盘。
[0027]进一步的，上述手表回收设备中，所述第四装置，用于在与表盘的面积匹配的轮廓中，基于表盘的长度和宽度的大小范围查找与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，然后将第二闭操作对象中的与表盘的长度和宽度匹配的轮廓之外的其他轮廓存储在vector集合中；如果没有找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，再判断一下第一闭操作是否有轮廓，若判断为没有轮廓，则无物体，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断为存在多个轮廓，则存在表带的情况，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，基于与表盘的长度和宽度匹配的轮廓和vector集
合，判断是否只识别到表盘。
[0028]进一步的，上述手表回收设备中，所述第四装置，用于如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，则计算与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比，如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比在预设阈值范围内，则将该个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓确定为表盘，再分析vector集合中其他的轮廓的位置是否在确定的表盘内，若vector集合为空或vector集合中其他的轮廓在确定的表盘内，则确定只识别到表盘；若vector集合中其他的轮廓的位置不在确定的表盘内，除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比不在预设阈值范围内，则判断为待检测物体的图像中除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”。
[0029]根据本专利技术的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：
[0030]处理器；以及
[0031]被安排本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手表回收方法，其中，该方法包括：传入回收设备的拍照仓采集的待检测物体的图像，使用OpenCV加载待检测物体的图像并转化成OpenCV Mat对象；基于OpenCV Mat对象，计算灰度直方图；寻找灰度直方图中的第一个峰值和第二个峰值，找到第一个峰值和第二个峰值之间的最小值对应的灰度值作为阈值，对所述待检测物体的图像进行阈值分割，生成用threshImage对象表示的二值化图像；先截取threshImage对象的中间部分对象，并对所述中间部分对象做形态学的闭操作以得到第一闭操作对象，然后查找所述第一闭操作对象中的轮廓，基于查找到的第一闭操作对象中的轮廓判断是否有物体，若判断为没有物体，则告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断有物体，则基于所述threshImage对象，判断是否只识别到表盘。2.如权利要求1所述的手表回收方法，其中，若判断有物体，则基于所述threshImage对象，判断是否只识别到表盘，包括：若判断有物体，则对所述threshImage对象，先做形态学的闭操作以得到第二闭操作对象，然后再在所述第二闭操作对象中查找轮廓；若在所述第二闭操作对象中查找到轮廓，对第二闭操作对象中的所有轮廓按照面积大小进行排序，以得到与表盘的面积匹配的轮廓；基于与表盘的面积匹配的轮廓，判断是否只识别到表盘。3.如权利要求2所述的手表回收方法，其中，基于与表盘的面积匹配的轮廓，判断是否只识别到表盘，包括：在与表盘的面积匹配的轮廓中，基于表盘的长度和宽度的大小范围查找与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，然后将第二闭操作对象中的与表盘的长度和宽度匹配的轮廓之外的其他轮廓存储在vector集合中；如果没有找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，再判断一下第一闭操作是否有轮廓，若判断为没有轮廓，则无物体，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断为存在多个轮廓，则存在表带的情况，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，基于与表盘的长度和宽度匹配的轮廓和vector集合，判断是否只识别到表盘。4.如权利要求3所述的手表回收方法，其中，如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，基于与表盘的长度和宽度匹配的轮廓和vector集合，判断是否只识别到表盘，包括：如果找到与表盘的长度和宽度匹配的轮廓，则计算与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比，如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比在预设阈值范围内，则将该个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓确定为表盘，再分析vector集合中其他的轮廓的位置是否在确定的表盘内，若vector集合为空或vector集合中其他的轮廓在确定的表盘内，则确定只识别到表盘；若vector集合中其他的轮廓的位置不在确定的表盘内，除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；
如果某个与表盘的长度和宽度匹配的轮廓的长宽比不在预设阈值范围内，则判断为待检测物体的图像中除了表盘以外还存在表带，并告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”。5.一种手表回收识别，其中，该设备包括：第一装置，用于传入回收设备的拍照仓采集的待检测物体的图像，使用OpenCV加载待检测物体的图像并转化成OpenCV Mat对象；第二装置，用于基于OpenCV Mat对象，计算灰度直方图；第三装置，用于寻找灰度直方图中的第一个峰值和第二个峰值，找到第一个峰值和第二个峰值之间的最小值对应的灰度值作为阈值，对所述待检测物体的图像进行阈值分割，生成用threshImage对象表示的二值化图像；第四装置，用于先截取threshImage对象的中间部分对象，并对所述中间部分对象做形态学的闭操作以得到第一闭操作对象，然后查找所述第一闭操作对象中的轮廓，基于查找到的第一闭操作对象中的轮廓判断是否有物体，若判断为没有物体，则告知上层应用“未识别到表盘，或放置位置不正确”；若判断有物体，则基于所述thr...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈哲，
申请(专利权)人：上海悦峻网络信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：