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摘要：本发明涉及视觉检测技术领域，提供一种袋装物体的AI视觉检测方法，旨在提高智能秤等设备对商品的识别效率和准确性。该方法包括图像获取与转换、颜色剥离、袋子形状处理和图像检测四个主要步骤。首先，获取袋装物体的图像并从RGB转换到HSV色彩空间，同时获取仅含袋装材料的图像并进行相同转换。其次，通过减法运算在HSV空间中剥离颜色，并将结果转换回RGB空间。在袋子形状处理阶段，通过灰度值处理和形态学操作，如膨胀和雕刻，去除不连续区域，保留物体的最大连续区域。最后，利用卷积神经网络CNN模型对预处理后的图像进行特征提取和物体识别。本发明通过一次训练即可识别套袋和未套袋物品，显著减少了训练时间和成本。
主权项：1.一种袋装物体的AI视觉检测方法，其特征在于，其包括如下的步骤：S1、图像获取与转换：S11、获取待检测袋装物体的第一图像；S12、将所述第一图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；S13、获取不含物体仅包含袋装材料的第二图像，并将所述第二图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；S2、颜色剥离：S21、对所述第一图像和第二图像在HSV色彩空间中的对应像素值进行减法运算，生成颜色剥离后的图像，得到第三图像；S22、将所述第三图像从HSV色彩空间转换回RGB色彩空间；S3、袋子形状处理：S31、对颜色剥离后的图像进行灰度值处理，通过计算灰度图像中各个区域的中心点距离，识别并删除距离最远的不连续区域；S32、深度筛选并删除其余不连续区域，最终保留并提取出物体的最大连续区域，形成去掉袋子外形影响的物体图像；S4、图像检测：对步骤S32得到的无袋物体图像进行特征提取图像的特征信息，并在全连接层输出最终的图像特征，利用这些特征信息进行物体的识别，得出物体的名称。
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百度查询： 青岛海石商用科技股份有限公司 一种袋装物体的AI视觉检测方法
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