(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210766628.7 (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 广西师范大学 地址 541000 广西壮 族自治区桂林市育才 路15号、 王城1号 申请人 北京华力必维科技股份有限公司 　 昆山国检联信息科技有限公司 　 国艺华检 （嘉兴） 科技有限公司 (72)发明人 李晟　王秋玥　韩帆　 (74)专利代理 机构 北京权智天下知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11638 专利代理师 郑连荣 (51)Int.Cl. G06T 7/12(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/181(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06T 5/20(2006.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种自动分析物体 轮廓的识别算法 (57)摘要 本发明公开了一种自动分析物体轮廓 的识 别算法， 包括将物体置于进行轮廓采集装置的中 央， 摄像头对物体的外部边缘扫描， 提取物体的 边缘图像， 对物体的边缘图像进行轮廓跟踪， 得 到物体的外轮廓图像， 对外轮廓图像进行平滑、 二值化预处理， 利用点阵填充得到图像的外轮廓 所包围的目标区域， 计算目标区域， 得到这幅图 像的形状特征， 并对采集的图像形状特征数据进 行内部归一化处理， 将特征值存入图像特征库， 通过多次的检测数据综合计算得到物体的轮廓， 该识别计算方法可以有效的得到物体的外部轮 廓， 同时能有效识别平面物体与立体物体的外部 轮廓。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115147443 A 2022.10.04 CN 115147443 A 1.一种自动分析物体 轮廓的识别算法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤一、 将物体置于进行轮廓采集装置的中央， 摄像头对物体的外部边缘扫描， 提取物 体的边缘图像； 步骤二、 对物体的边 缘图像进行轮廓跟踪， 得到物体的外轮廓图像； 步骤三、 对外轮廓图像进行平 滑、 二值化预处理； 步骤四、 利用点阵填充得到图像的外轮廓所包围的目标区域； 步骤五、 计算目标区域， 得到这幅图像的形状特征， 并对采集的图像形状特征数据进行 内部归一 化处理。 2.根据权利要求1所述的一种自动分析物体轮廓的识别算法， 其特征在于： 所述根据步 骤一 高清摄像机对物体的边缘进行多角度、 多次的扫描， 将多次扫描的边缘数据进行计算， 将多次检测 后得到的相同的数据列为相同数据， 再将 每次检测中出现的不同的数据采用夹 逼准则计算， 得到最 准确的数据， 将两种数据进行整合， 得到准确的物体边 缘数据。 3.根据权利要求1所述的一种自动分析物体轮廓的识别算法， 其特征在于： 所述根据步 骤二 a、 将物体先正放在轮廓采集装置的中央， 采用高清摄像机对物体进行全方位的轮廓扫 描； b、 物体再倒放在轮廓采集装置的中央， 采用高清摄像机对物体进行全方位的轮廓扫 描； c、 将对物体正放扫描、 倒放扫描后的物体轮廓数据进行整合， 计算出两次扫描后相同 的物体轮廓数据以及不同的物体 轮廓数据， 得到最精确的物体 轮廓。 4.根据权利要求1所述的一种自动分析物体轮廓的识别算法， 其特征在于： 所述根据步 骤三 S1、 首先平滑轮廓线得到连续的轮廓线， 采用自适应二值化的方法二值化该轮廓线， 再 细化轮廓； S2、 最后得到连续平 滑、 单像素、 二 值化的外轮廓图像。 采用自适应二 值化的算法进行计算的时候 首先采用高斯滤波器平 滑图像； 用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向； 对梯度幅值进行非极大值抑制； 用双阈值 算法检测 和连接边 缘； 采用高斯平 滑函数； 用OpenCV实现Can ny边缘检测算子， 函数说明如下： void cvCanny( const CvArr*image， //单通道输入函数 const CvArr*edges， / /单通道存 储边缘的输出图像 double threshold1， //第一个阈值 double threshold2， //第二个阈值 int aperture_size＝3)； / /Sobel算子内核大小权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147443 A 2函数cvCanny采用canny算法能够发现输入图像的边缘且在输出图像中标识这些边缘。 threshold1和threshold2中的小阈值用来控制边缘连接， 而大的阈值用来控制边缘的初始 分割。 调用OpenCV库中的函数， 进行Canny变换， 实验结果表明， Canny算子能很好的分割出图 像的边缘， 具有良好的边 缘检测效果。 原图Lena Canny检测结果 基于OpenCV的can ny算子边 缘检测结果 Contour轮廓检测 以下是OpenCV中轮廓检测的各个函数说明： 在二值图像中寻找轮廓Fi ndContours： int cvFindContours( CvArr*image， //输入单通道二值图像CvMemStorage*storage， //得到的轮廓的存储容 器CvSeq**first_contour， //第一个输出轮廓的指针int  header_size＝sizeof (CvContour)， int  mode＝CV＿RETR＿EXTERNAL， //只提取最外层的轮廓int  method＝CV_ CHAIN_APPROX_SIMPLE， //逼近方法CvPoint  offset＝cvPoint(0， 0))； //每一个轮廓点的 偏移量； 函数cvFindContours从二值图像中提取外围轮廓， 并且返回提取轮廓的数目， 指针 first＿co ntour包含第一个最外层轮廓的指针， 如果指针为 NULL， 则表示没有检测到轮廓。 5.根据权利要求1所述的一种自动分析物体轮廓的识别算法， 其特征在于： 所述根据步 骤四摄像机采集到的物体的轮廓以及物体的外部边缘框架， 均采转换成二进制数字点， 并 根据数据的点阵位置坐标， 确定每一个点的颜色。 6.根据权利要求1所述的一种自动分析物体轮廓的识别算法， 其特征在于： 所述根据步 骤五 S1、 通过矩特征傅立叶描述方法来识别采集到的物体的轮廓以及物体的外部边缘框 架， 首先要对目标图像进行图像增强和图像分割等预处 理； S2、 然后通过轮廓跟踪来提取形状边界， 接着求取矩特征序列来表示物体形状， 最后对 该序列进行傅 立叶变换并归一 化， 得到具有平 移、 旋转和尺度不变性的特 征描述子； S3、 获得物体形状的矩特征表示， 先要求取物体的质心坐标， 接着以质心为中心将物体 划分为多个扇形区域， 最后通过定义的矩来计算各扇形区域的矩值， 得到一个矩特征值序 列， 用来表示物体的形状。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147443 A 3