申请/专利权人：聚时科技(上海)有限公司

申请日：2021-04-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113160201B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/194;G06T7/66;G06T7/73;G06T5/70;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.12.14#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：本发明的目的在于提供一种基于极坐标的环状边界框的目标检测方法，该方法包括图像预处理和目标检测，其中：图像预处理，识别图像中圆形或圆环形零件的轮廓线和圆心，以所述圆心为原点建立极坐标系，将检测目标转换成在极坐标系下对应的圆环形边界框；目标检测，对预处理的图像采用目标检测网络进行目标检测，其中目标检测网络中的坐标系采用极坐标系。本发明的方法解决了传统方法很难避开背景的干扰，并产生很大的计算冗余的问题；有效地利用缺陷和零件的特征，节省计算资源，更好地检测出缺陷目标。

主权项：1.一种基于极坐标的环状边界框的目标检测方法，其特征在于：步骤一、图像预处理，识别图像中圆形或圆环形零件的轮廓线和圆心，以所述圆心为原点建立极坐标系，将检测目标转换成在极坐标系下对应的圆环形边界框，包括：S101、将图像转换成灰度图，再转成二值图；S102、对二值图进行边缘检测获取图像中圆形或圆环形零件的轮廓线；S103、根据先验的零件内外边界线尺寸，筛选步骤S102中得到的轮廓线，得到最接近的轮廓线；S104、拟合轮廓线的椭圆边界线，获得椭圆的长短轴大小和中心坐标；S105、采用仿射变换将椭圆变换成标准的圆，同时变换检测目标的坐标数据；S106、将检测目标的坐标数据转换成圆环形边界框，所述圆环形边界框在极坐标系下表示为Aρ1，θ1，ρ2，θ2，对应圆环形边界框外边界线的左端点坐标和内边界线的右端点坐标；步骤二、目标检测，对预处理的图像采用FCOS单阶段目标检测网络进行目标检测，所述目标检测网络中的坐标系采用极坐标系；其中，所述对预处理的图像采用FCOS单阶段目标检测网络进行目标检测，包括：S201、将预处理后得到的图像输入到Backbone网络进行特征提取；S202、采用特征金字塔进行多尺度预测，总计有五个Head，每个Head参数共享；S203、在Head中，做特征提取时，采用极坐标系，只选取圆环形边界框区域的点作为anchor点；S204、根据上述的anchor点，计算anchor点ρ，θ到圆环形边界框边界的距离l，r，t，b，其中l和r是环向角度差，t和b是径向长度差；计算公式如下： S205、计算anchor点的centerness特性，计算公式如下： S206、对anchor点直接进行分类，根据公式②回归centerness，根据公式①回归圆环形边界框；S207、圆环形边界框Aρ1，θ1，ρ2，θ2与标注的边界框Bρ′1，θ′1，ρ′2，θ′2计算IoU，采用NMS非最大值抑制算法，得到最终的圆环形边界框，计算IoU公式如下：overlapbox＝maxρ1，ρ′1，maxθ1，θ′1，minρ2，ρ′2，minθ2，θ′2，

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