CN110751138A - 一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法 - Google Patents

一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法 Download PDF

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赵佳康
朱城超
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Abstract

一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，包括以下步骤：1)盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据；2)盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；3)再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；4)用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；5)***调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个***；6)配置树莓派4的环境，移植***，最后在树莓派上测试。本发明检测速度快和精度高，能提高生产效率和降低成本，具有较高的实际应用价值。

Description

一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法
技术领域
本发明涉及深度学习、计算机视觉、目标检测、文字识别、嵌入式***，特别是一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法。
背景技术
随着科学技术的快速发展，现代经编工业向高速生产、智能控制、多功能、简便使用、物联网设计等方向发展，在现代科技的推动下，经编产品的生产效率提高，产品质量也有提升。而经编机盘头是经编机上面很重要的一个零件，想要经编机高效率的工作，盘头的选择很重要。
由于纱线种类偏多，为方便管理提高生产效率，在每个盘头上都印刷上由大写英文字母和***数字组成的5字标识，可以通过识别盘头来区分不同种类的纱线。在实际工厂生产中盘头的识别还是通过人工来识别分类，存在的技术缺陷：准确率较低、生产效率较低。
发明内容
为了克服现有盘头通过人工来识别分类的准确率较低、生产效率较低的不足，本发明提供一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，在保证识别准确率的情况下，既能减少人工成本又可以有效地提高自动化生产效率。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，包括以下步骤：
S1：盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据，分别采集在实际环境不同光线下印刷有红色标识的盘头；
S2：盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；
S3：再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；
S4：用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；
S5：***调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个***；
S6：配置树莓派4的环境，移植***，最后在树莓派上调试。
进一步，所述步骤S1中，搭建实际的***平台，固定摄像头位置，根据盘头滚过的触发指令让摄像头拍照，并保存为JPG格式。
再进一步，所述步骤S2包括以下步骤：
S2-1：首先制作训练用的数据集，收集包含盘头的图片，将部分图片作为训练集，通过人工标注软件Labelimg人工标注盘头标识的边框，标签类别标为“biaozhi”，每一张图片都有一个相应的名字生成对应xml文件，将图片和xml文件做成VOC数据集格式，并且需要生成训练测试时用的train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt文件；
S2-2：所述yolov3模型中，yolov3使用的特征提取网络是DarkNet53，这个网络由残差单元叠加而成，将盘头原图作为神经网络的输入，首先通过特征提取网络，输出N*N的卷积特征图，生成N*N个gird cell，再经过预测层anchor boxes输出目标的类别和坐标。Bounding box坐标(zx,zy,zw,zh)预测计算公式如下：
zx＝σ(qx)+cx
zy＝σ(qy)+cy
Figure BDA0002195962860000021
Figure BDA0002195962860000022
其中qx,qy,qw,qh为yolov3每个Bounding box预测的中心点坐标与预测框的宽、高，cx,cy为框的中心坐标所在grid cell网格的坐标偏移量，pw,ph为预测前anchor的宽高，首先确定groundtruth中的目标中心坐标落在哪个Grid cell，然后根据该Grid cell来预测目标，yolov3中每个grid cell有三个anchor，在计算预测坐标zx,zy,zw,zh的loss时，选择三个anchor中置信度最高的来计算groundtruth的loss；
目标类别损失Lcla(o,c)采用的是二值交叉熵损失，其中oij∈{0,1}，表示预测目标边界框i是否存在目标，
Figure BDA0002195962860000023
表示网络预测目标边界框i内存在目标的sigmoid概率，计算公式如下所示：
最后对预测的目标进行NMS处理，最后保留目标概率最高的矩形框，并且输出其矩形框的顶点坐标；
S2-3：根据训练好的模型切割出盘头标识和输出的顶点坐标，通过盘头标志长宽比筛选目标图片，将筛选出来的图片通过OpenCV透视变换进行矫正，透视变换的计算公式如下：
Figure BDA0002195962860000031
式中src()是输入矫正前图片的顶点坐标，dst()是输出矫正后的顶点坐标，M是3*3的变换矩阵，应用OpenCV里的getPerspectiveTransform()函数计算变换矩阵M。
更进一步，所述步骤3包括以下步骤：
S3-1：首先将经过矫正的目标标识图片进行降噪处理；
S3-2：将去噪后的图片通过二值化和HSV红色提取进行叠加得到最后的二值化图片；
S3-3：将得到的二值化图片进行分割单个字符，图片是一个0-1矩阵，其中0是背景1是字符，根据每一列的0-1数来切割，将每一列的1和0的个数分别统计起来，根据每一列的0-1总和变换来切割字符，将分割好的5个字符依次添加到一个列表保证顺序不会乱。
再进一步，上述步骤4包括以下步骤：
S4-1：将切割好的单个字符，作为CNN字符识别模型训练的数据集，共有10个数字和24个大写字母34个类，不包括字母“O”和“I”；
S4-2：根据制作好的数据集训练CNN网络。
再进一步，所述步骤S5的过程如下：将获取盘头标识，切割标识单个字符和字符识别整合到一个***，先根据训练好的yolov3模型获取原图中的盘头标识，通过筛选切割的标识的长宽比，保留最佳标识图片，将获取到的盘头标识切割出每个字符，取得单个字符切割后的顺序，再根据盘头文字顺序传入训练好的CNN模型，识别各个字符，得到完整的盘头标识输出。
所述步骤S6中，配置好树莓派4所需的Python3、Tensorflow和OpenCV等环境，将整合后的***移植到树莓派上，在树莓派上调试。
本发明根据计算机技术设计了一套能自动识别盘头标识的嵌入式***，这样既能降低人工成本又能提高自动化生产效率。该识别***主要基于Tensorflow深度学***台树莓派4上运行。
本发明的有益效果为：在保证速度和准确率的情况下，yolov3能够适应光线的变化对盘头标志进行获取，这是明显优于传统图像处理方法的，CNN神经网络的分类在精度上也要比传统方法好，主要这整套***能提高生产效率，降低生产成本。
附图说明
图1为本发明实施例的***流程图；
图2为本发明实施例的yolov3的结构流程图；
图3为本发明实施例的CNN算法流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
参照图1-图3，一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，包括以下步骤：
S1：盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据，分别采集在实际环境不同光线下印刷有红色标识的盘头；
S2：盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；
S3：再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；
S4：用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；
S5：***调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个***；
S6：配置树莓派4的环境，移植***，最后在树莓派上调试。
进一步，所述步骤S1中，搭建实际的***平台，固定摄像头位置，根据盘头滚过的触发指令让摄像头拍照，并保存为JPG格式。
再进一步，所述步骤S2包括以下步骤：
S2-1：首先制作训练用的数据集，收集包含盘头的图片，将部分图片作为训练集，通过人工标注软件Labelimg人工标注盘头标识的边框，标签类别标为“biaozhi”，每一张图片都有一个相应的名字生成对应xml文件，将图片和xml文件做成VOC数据集格式，并且需要生成训练测试时用的train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt文件；
S2-2：所述yolov3模型中，yolov3使用的特征提取网络是DarkNet53，这个网络由残差单元叠加而成。将盘头原图作为神经网络的输入，首先通过特征提取网络，输出N*N的卷积特征图，生成N*N个gird cell，再经过预测层anchor boxes输出目标的类别和坐标。Bounding box坐标(zx,zy,zw,zh)预测计算公式如下：
zx＝σ(qx)+cx
zy＝σ(qy)+cy
Figure BDA0002195962860000051
Figure BDA0002195962860000052
其中qx,qy,qw,qh为yolov3每个Bounding box预测的中心点坐标与预测框的宽、高，cx,cy为框的中心坐标所在grid cell网格的坐标偏移量，pw,ph为预测前anchor的宽高；首先确定groundtruth中的目标中心坐标落在哪个Grid cell，然后根据该Grid cell来预测目标，yolov3中每个grid cell有三个anchor，在计算预测坐标zx,zy,zw,zh的loss时，选择三个anchor中置信度最高的来计算groundtruth的loss；
目标类别损失Lcla(o,c)采用的是二值交叉熵损失，其中oij∈{0,1}，表示预测目标边界框i是否存在目标，
Figure BDA0002195962860000053
表示网络预测目标边界框i内存在目标的sigmoid概率，计算公式如下所示：
Figure BDA0002195962860000054
Figure BDA0002195962860000055
最后对预测的目标进行NMS处理，最后保留目标概率最高的矩形框，并且输出其矩形框的顶点坐标；
S2-3：根据训练好的模型切割出盘头标识和输出的顶点坐标，可以通过盘头标志大致长宽比筛选目标图片，将筛选出来的图片通过OpenCV透视变换进行矫正，透视变换的计算公式如下：
Figure BDA0002195962860000061
式中src()是输入矫正前图片的顶点坐标，dst()是输出矫正后的顶点坐标，M是3*3的变换矩阵，应用OpenCV里的getPerspectiveTransform()函数计算变换矩阵M。
更进一步，所述步骤3包括以下步骤：
S3-1：首先将经过矫正的目标标识图片进行降噪处理；
S3-2：将去噪后的图片通过二值化和HSV红色提取进行叠加得到最后的二值化图片；
S3-3：将得到的二值化图片进行分割单个字符，图片是一个0-1矩阵，其中0是背景1是字符，根据每一列的0-1数来切割，将每一列的1和0的个数分别统计起来，根据每一列的0-1总和变换来切割字符，将分割好的5个字符依次添加到一个列表保证顺序不会乱。
再进一步，所述步骤4包括以下步骤：
S4-1：将切割好的单个字符，作为CNN字符识别模型训练的数据集，共有10个数字和24个大写英文字母，不包括字母“O”和“I”；
S4-2：根据制作好的数据集训练CNN网络。
再进一步，所述步骤5的过程如下：将获取盘头标识，切割标识单个字符和字符识别整合到一个***，先根据训练好的yolov3模型获取原图中的盘头标识，通过筛选切割的标识的长宽比，保留最佳标识图片，将获取到的盘头标识切割出每个字符，取得单个字符切割后的顺序，再根据盘头文字顺序传入训练好的CNN模型，识别各个字符，得到完整的盘头标识输出。
所述步骤6中，配置好树莓派4所需的Python3、Tensorflow和OpenCV等环境，将整合后的***移植到树莓派上，在树莓派上调试。
如上所述为本发明基于yolov3目标检测和应用神经网络的盘头标识识别的方法的实施例介绍，本发明通过训练yolov3模型和CNN模型来识别盘头标识，在保证速度和精度的情况下，大大的提高了生产效率，降低生产成本。
以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，对本发明而言仅仅是说明性，而非限制性，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专科所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：盘头图片获取：在实际的生产环境下，通过摄像头采集数据，分别采集在实际环境不同光线下印刷有红色标识的盘头；
S2：盘头图片处理：先切割出原图中完整的盘头标识，用yolov3模型训练盘头标识的切割；
S3：再根据切割出的盘头标识图片切割出单个字符图片；
S4：用CNN卷积神经网络训练盘头标识字符的识别；
S5：***调试：将盘头标识切割、字符切割和字符识别整合成一个***；
S6：配置树莓派4的环境，移植***，最后在树莓派上调试。
2.如权利要求1所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，搭建实际的***平台，固定摄像头位置，根据盘头滚过的触发指令让摄像头拍照，并保存为JPG格式。
3.如权利要求1或2所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S2-1：首先制作训练用的数据集，收集包含盘头的图片，将部分图片作为训练集，通过人工标注软件Labelimg人工标注盘头标识的边框，标签类别标为“biaozhi”，每一张图片都有一个相应的名字生成对应xml文件，将图片和xml文件做成VOC数据集格式，并且需要生成训练测试时用的train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt文件；
S2-2：所述yolov3模型中，yolov3使用的特征提取网络是DarkNet53，这个网络由残差单元叠加而成，将盘头原图作为神经网络的输入，首先通过特征提取网络，输出N*N的卷积特征图，生成N*N个gird cell，再经过预测层anchor boxes输出目标的类别和坐标，Bounding box坐标(zx,zy,zw,zh)预测计算公式如下：
zx＝σ(qx)+cx
zy＝σ(qy)+cy
Figure FDA0002195962850000011
Figure FDA0002195962850000012
其中qx,qy,qw,qh为yolov3每个Bounding box预测的中心点坐标与预测框的宽、高，cx,cy为框的中心坐标所在grid cell网格的坐标偏移量，pw,ph为预测前anchor的宽高；首先确定groundtruth中的目标中心坐标落在哪个Grid cell，然后根据该Grid cell来预测目标，yolov3中每个grid cell有三个anchor，在计算预测坐标zx,zy,zw,zh的loss时，选择三个anchor中置信度最高的来计算groundtruth的loss；
目标类别损失Lcla(o,c)采用的是二值交叉熵损失，其中oij∈{0,1}，表示预测目标边界框i是否存在目标，表示网络预测目标边界框i内存在目标的sigmoid概率，计算公式如下所示：
Figure FDA0002195962850000022
Figure FDA0002195962850000023
最后对预测的目标进行NMS处理，最后保留目标概率最高的矩形框，并且输出其矩形框的顶点坐标；
S2-3：根据训练好的模型切割出盘头标识和输出的顶点坐标，通过盘头标志大致长宽比筛选目标图片，将筛选出来的图片通过OpenCV透视变换进行矫正，透视变换的计算公式如下：
Figure FDA0002195962850000024
式中src()是输入矫正前图片的顶点坐标，dst()是输出矫正后的顶点坐标，M是3*3的变换矩阵，应用OpenCV里的getPerspectiveTransform()函数计算变换矩阵M。
4.如权利要求1或2所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
S3-1：首先将经过矫正的目标标识图片进行降噪处理；
S3-2：将去噪后的图片通过二值化和HSV红色提取进行叠加得到最后的二值化图片；
S3-3：将得到的二值化图片进行分割单个字符，图片是一个0-1矩阵，其中0是背景1是字符，根据每一列的0-1数来切割，将每一列的1和0的个数分别统计起来，根据每一列的0-1总和变换来切割字符，将分割好的5个字符依次添加到一个列表保证顺序不会乱。
5.如权利要求1或2所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：
S4-1：将切割好的单个字符，作为CNN字符识别模型训练的数据集，共有10个数字和24个大写字母34个类，不包括字母“O”和“I”；
S4-2：根据制作好的数据集训练CNN网络。
6.如权利要求1或2所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤S5的过程如下，将获取盘头标识，切割标识单个字符和字符识别整合到一个***，先根据训练好的yolov3模型获取原图中的盘头标识，通过筛选切割的标识的长宽比，保留最佳标识图片，将获取到的盘头标识切割出每个字符，取得单个字符切割后的顺序，再根据盘头文字顺序传入训练好的CNN模型，识别各个字符，得到完整的盘头标识输出。
7.如权利要求1或2所述的一种基于yolov3和CNN的盘头标识识别方法，其特征在于，所述步骤S6中，配置好树莓派4所需的Python3、Tensorflow和OpenCV等环境，将整合后的***移植到树莓派上，在树莓派上调试，通过树莓派连接的摄像头拍摄图片，经过算法处理最后输出盘头标识。
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