【技术实现步骤摘要】
本申请涉及混凝土试块，尤其涉及一种混凝土试块识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前验证混凝土试块同一性的外置装置处理方法，有外置式rfid芯片、外置式二维码标签、基于外置标识相对位置变化等。基于混凝土试块表面图像验证同一性的方式，主要有人工目视观察对比、图像相似度计算等。其中，基于外置装置的处理方式，均存在着调包试块的可能性，影响试块质量检测结果的真实性和有效性，无法反映实际情况。而基于混凝土试块表面图像验证同一性的方式，目前存在如下难题：
2、1.人工检测耗时费力。
3、2.当前的图像相似度计算方法大多是应用度量学习，将图像特征映射成高维特征向量，然后计算向量间的欧氏距离或余弦距离，是以图像的自身特征作为相似度计算，缺乏对表面纹络特征变化的关联、分析、提取和综合利用。由于混凝土凝固过程的特性，混凝土试块在不同时期会天然存在一小部分纹络上的变化，譬如颜色、裂纹等，当前计算相似度的方法无法根据不同时期混凝土试块表面纹络的相关关系对纹络特征信息进行调整与筛选，相似度结果容易受到影响；此外，混凝土试块表面纹络囊括着明显的坑洼与突起、细小空洞与细微的纹路等众多特征，当前计算相似度的方式会丢失混凝土试块表面的大多数纹络特征。
4、因此，现有验证混凝土试块同一性的方法精度较差，影响建筑工程质量检测的有效性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种混凝土试块识别方法、装置、设备及介质，能够提高验证混凝土试块同一性的精度，对建筑工程质量检测的有效性和真实性
2、第一方面，本申请实施例提供了一种混凝土试块识别方法，包括：
3、获取混凝土试块在不同流程节点的第一图像和第二图像；
4、分别提取第一图像和第二图像的四边形轮廓和标识轮廓；
5、基于第一图像的四边形轮廓和标识轮廓对其进行矫正和脱模，得到第一正方形图像；
6、基于第二图像的四边形轮廓和标识轮廓对其进行矫正和脱模，得到第二正方形图像；
7、将第一正方形图像和第二正方形图像进行对齐，得到第一纹络图像和第二纹络图像；
8、根据第一纹络图像和第二纹络图像得到纹络对比数值；
9、判断纹络对比数值是否小于目标阈值；
10、其中，目标阈值是根据预设精确率和预设召回率得到的；
11、若是，则第一图像和第二图像对应同一混凝土试块。
12、进一步的，上述分别提取第一图像和第二图像的四边形轮廓和标识轮廓，包括：
13、将第一图像输入训练好的分割模型，得到第一表面掩码图和第一标识掩码图；
14、提取第一表面掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到第一图像的四边形轮廓；
15、提取第一标识掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到第一图像的标识轮廓；
16、将第二图像输入训练好的分割模型，得到第二表面掩码图和第二标识掩码图；
17、提取第二表面掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到第二图像的四边形轮廓；
18、提取第二标识掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到第二图像的标识轮廓。
19、进一步的，上述提取第一表面掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到第一图像的四边形轮廓，包括：
20、采用直线检测算法识别第一表面掩码图的各条边线，并组成边线集合；
21、角度计算步骤：获取边线集合中的目标边线，并计算目标边线与各边线的角度，根据与各边线的角度得到目标边线的若干条平行边线；
22、距离计算步骤：计算各平行边线与目标边线的距离，并根据距离将各平行边线划分到目标边线的平行边子集中；
23、将边线集合中各边线依次作为目标边线并执行角度计算步骤和距离计算步骤，得到各边线的平行边子集；
24、采用线性拟合的方法对各平行边子集进行合并，得到新边线集合；
25、判断各平行边子集是否满足预设要求；
26、若满足，则取新边线集合中最长的4条边线作为第一图像的四边形轮廓；若不满足，则取新边线集合中最长的8条边线作为边线集合，并返回角度计算步骤。
27、进一步的，上述基于第一图像的四边形轮廓和标识轮廓对其进行矫正和脱模，得到第一正方形图像，包括：
28、将第一图像的四边形轮廓中的各个顶点按顺时针排列；
29、采用图像透视变换方法，得到将顺时针排列的各顶点变换为正方形的第一透视矩阵；
30、根据第一透视矩阵对第一图像和第一图像的标识轮廓进行变换矫正，得到第一正方形图像和第一正方形图像的标识轮廓；
31、根据标准标识边长和标准试块边长得到第一标准比例；
32、计算第一正方形图像的标识轮廓和第一正方形图像的边长比例；
33、根据边长比例和第一标准比例判断是否存在模具；
34、若是，则计算标准模具壁厚度与标准试块边长的第二标准比例；
35、根据第二标准比例对第一正方形图像进行切割；
36、将第一正方形图像的边长放缩至标准试块边长。
37、进一步的，上述将第一正方形图像和第二正方形图像进行对齐，得到第一纹络图像和第二纹络图像，包括：
38、根据第一标识掩码图对第一正方形图像进行剪裁，得到第一标识图像；
39、根据第二标识掩码图对第二正方形图像进行剪裁，得到第二标识图像；
40、将第一标识图像输入训练好的定位模型，得到第一标识图像的第一定位坐标；
41、将第二标识图像输入训练好的定位模型，得到第二标识图像的第二定位坐标；
42、基于第一定位坐标和第二定位坐标对齐第一正方形图像和第二正方形图像，得到第一纹络图像和第二纹络图像。
43、进一步的，上述根据第一标识掩码图对第一正方形图像进行剪裁，得到第一标识图像，包括：
44、根据第一透视矩阵对第一标识掩码图进行变换，得到第一正方形图像的正方形标识掩码图，根据正方形标识掩码图确定第一正方形图像中唯一性标识的标识位置；
45、计算唯一性标识的外接矩形坐标；
46、根据外接矩形坐标和标识位置剪裁第一正方形图像，得到第一标识图像。
47、进一步的，上述将第一标识图像输入训练好的定位模型，得到第一标识图像的第一定位坐标，包括：
48、将预处理的第一标识图像输入训练好的定位模型，得到三个定位点的轮廓坐标；
49、采用格林公式对各轮廓坐标进行计算，得到三个定位点的轮廓面积和轮廓半径；
50、根据三个定位点的轮廓坐标、轮廓面积和轮廓半径判断是否存在误分割区域；
51、若存在，则剔除误分割区域，得到三个定位点的定位区域；
52、根据定位区域得到三个定位点的位置坐标；
53、根据三个定位点的位置坐标和矩形结构生成第四个定位点；
54、基于各本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种混凝土试块识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述分别提取所述第一图像和所述第二图像的四边形轮廓和标识轮廓，包括：
3.根据权利要求2所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述提取所述第一表面掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到所述第一图像的四边形轮廓，包括：
4.根据权利要求2所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述基于所述第一图像的四边形轮廓和标识轮廓对其进行矫正和脱模，得到第一正方形图像，包括：
5.根据权利要求4所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述将第一正方形图像和所述第二正方形图像进行对齐，得到第一纹络图像和第二纹络图像，包括：
6.根据权利要求5所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述根据所述第一标识掩码图对所述第一正方形图像进行剪裁，得到第一标识图像，包括：
7.根据权利要求5所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述将所述第一标识图像输入训练好的定位模型，得到所述第一标识图像的第一定位坐标，包括：
8.根据权利要求
9.根据权利要求1所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述根据所述第一纹络图像和所述第二纹络图像得到纹络对比数值，包括：
10.根据权利要求9所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述将所述第一纹络图像和所述第二纹络图像输入训练好的纹络比对模型，得到所述第一纹络图像和所述第二纹络图像在多种分辨率下的纹络对比分数，包括：
11.一种混凝土试块识别装置，其特征在于，包括：
12.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至10中任一项所述混凝土试块识别方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述混凝土试块识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种混凝土试块识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述分别提取所述第一图像和所述第二图像的四边形轮廓和标识轮廓，包括：
3.根据权利要求2所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述提取所述第一表面掩码图的轮廓边线并进行回归计算，得到所述第一图像的四边形轮廓，包括：
4.根据权利要求2所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述基于所述第一图像的四边形轮廓和标识轮廓对其进行矫正和脱模，得到第一正方形图像，包括：
5.根据权利要求4所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述将第一正方形图像和所述第二正方形图像进行对齐，得到第一纹络图像和第二纹络图像，包括：
6.根据权利要求5所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述根据所述第一标识掩码图对所述第一正方形图像进行剪裁，得到第一标识图像，包括：
7.根据权利要求5所述的混凝土试块识别方法，其特征在于，所述将所述第一标识图像输入训练好的定位模型，得到所述第一标识图像的第一定位坐标，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：黄俭，何祖钧，夏松，黄杰，梁光世，陈冠铭，刘思华，唐伟明，张兵，张先稳，
申请(专利权)人：广州粤建三和软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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