申请/专利权人：深圳市天兴诚科技有限公司

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117350316B

主分类号：G06F16/00

分类号：G06F16/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本申请提出一种基于AI视觉的产品关联检测方法、系统、介质及设备，属于机器视觉领域，通过将同箱中所有罐装饮料的二维码进行第一关联，将每条罐装饮料的二维码进行第二关联；对每条罐装饮料的顶部拉环进行拍摄获取每个罐装饮料的拉环形状特征，并对拉环形状特征进行字符转换且与对应二维码进行关联，得到对应条罐装饮料的虚拟ID进行存储；在每个箱子上植入RFID标签，并将对应箱内的所有罐装饮料的唯一生产编码、实际获取的二维码信息、第一关联以及第二关联与植入的RFID标签进行绑定；根据饮料投放规则，对需要投放到市场的已绑定的RFID标签进行读取，并结合读取结果从存储结果中提取相关虚拟ID进行辅助分析，实现市场投放。保证投放的合理性。

主权项：1.一种基于AI视觉的产品关联检测方法，其特征在于，包括：步骤1：将同箱中所有罐装饮料的二维码进行第一关联，同时，将所述同箱中每条罐装饮料的二维码进行第二关联；步骤2：对每条罐装饮料的顶部拉环进行拍摄，分别获取对应条中每个罐装饮料的拉环图像得到拉环形状特征，并对所述拉环形状特征进行字符转换且与对应二维码进行关联，得到对应条罐装饮料的虚拟ID进行存储；步骤3：在每个箱子上植入RFID标签，并将对应箱内的所有罐装饮料的唯一生产编码、实际获取的二维码信息、第一关联以及第二关联与植入的RFID标签进行绑定；步骤4：根据饮料投放规则，对需要投放到市场的已绑定的RFID标签进行读取，并结合读取结果从存储结果中提取相关虚拟ID进行辅助分析，实现市场投放；其中，分别获取对应条中每个罐装饮料的拉环图像得到拉环形状特征，包括：对所述罐装饮料的拉环部位进行完整拍摄，获取得到拉环图像；对所述拉环图像进行同像素的依次检索，分别获取得到同像素的像素条纹，并得到基于同像素的条纹分布；提取所述条纹分布中的单点分布，并根据相机的拍摄水平线确定基于所述单点分布的横向线集以及竖向线集；提取所述横向线集中的单点数量最多的第一线以及提取所述竖向线集中单点数量最多的第二线；提取所述第一线中的第一噪声点，构建得到基于第一线的第一代表序列，并绘制得到第一曲线；提取所述第二线中的第二噪声点，构建得到基于第二线的第二代表序列，并绘制得到第二曲线；寻找所述第一曲线的第一个峰值位置以及第二曲线的第一个峰值位置，将两个峰值位置进行对齐处理，绘制得到基于第一曲线以及第二曲线的对比双曲线；获取所述对比双曲线中处于同个出现次数的峰值位置差异以及峰值大小差异，并构建得到差异序列；根据所述差异序列，判定竖向去噪基于横向去噪的调节参数；基于调节参数对基于横向去噪的原始去噪方式进行调节，得到竖向去噪方式；根据所述原始去噪方式以及竖向去噪方式依次对所述拉环图像进行去噪处理，得到第一图像；对所述第一图像进行特征提取，得到所述拉环图像的拉环形状特征；其中，对所述第一图像进行特征提取的过程中，还包括：获取罐装饮料在出厂之后对所述罐装饮料进行包裹的热缩膜对所述罐装饮料的拉环部位的历史遮挡信息集，构建得到遮挡矩阵，其中，所述遮挡矩阵的行为同个二维码中每个位置点的遮挡情况，列为不同二维码的同个位置点的遮挡情况；获取所述罐装饮料在运输过程中所包裹的热缩膜对所述罐装饮料的拉环部位的历史磨损信息，构建得到磨损矩阵，其中，所述磨损矩阵的行为同个二维码中每个位置点的磨损情况，列为不同二维码的同个位置点的磨损情况；同时，获取所述热缩膜在运输过程中的历史移动信息集，构建得到移动矩阵，其中，所述移动矩阵的行为同个二维码中每个位置点的遮挡改变情况，列为不同二维码的同个位置点的遮挡改变情况；分别计算所述遮挡矩阵中每列向量的遮挡系数； 其中，表示第i列向量的遮挡系数；m表示存在二维码的个数，即为矩阵的行数；m1表示对应列向量中存在全遮挡的元素个数；表示对应列向量中第j个元素的遮挡值，取值范围为[0，1]；分别计算所述磨损矩阵中每列向量的磨损系数； 其中，表示第i列向量的磨损系数；m2表示对应列向量中存在未磨损的元素个数；表示对应列向量中第j个元素的磨损值，取值范围为[0，1]；表示第i列向量的磨损方差；分别计算所述移动矩阵中每列向量的改变系数； 其中，表示第i列向量的改变系数；表示对应列向量中第j个元素的改变值，取值范围为[0，1]；表示第i列向量的改变方差；基于同个位置点的遮挡系数、磨损系数以及改变系数，计算对应位置点的第一评估系数； 其中，表示第i个位置点的遮挡权重；表示基于二维码的第i个位置点的磨损权重；表示基于二维码的第i个位置点的改变权重；表示第i列向量的遮挡方差；表示基于遮挡矩阵的遮挡方差；表示基于磨损矩阵的磨损方差；表示基于改变矩阵的改变方差；表示第i个位置点的第一评估系数，其中，位置点与列数是一一对应的；基于同个二维码的三个行向量以及与计算得到所有系数，计算对应二维码的第二评估系数； 其中，表示第j个二维码的第二评估系数；表示第j个二维码对应行向量中的第i个的遮挡值；表示第j个二维码对应行向量中的第i个的模糊值；表示第j个二维码对应行向量中的第i个的改变值；表示第j个二维码的遮挡行向量中取值为1的元素个数；表示第j个二维码的磨损行向量中取值为1的元素个数；表示第j个二维码的改变行向量中取值为1的元素个数，其中，二维码与行数一一对应；基于所述第一评估系数以及第二评估系数，对所述罐装饮料的二维码进行模糊定位，并对模糊定位的位置点进行像素增强处理，得到增强图像并进行特征提取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市天兴诚科技有限公司 基于AI视觉的产品关联检测方法、系统、介质及设备

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