基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质

1.本发明涉及机器视觉识别技术领域，更具体地，涉及一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质。


背景技术：

2.目前基于光纤传感技术的生化检测手段因其灵敏度高、特异性好被广泛应用于医学检测领域，如肿瘤标志物检测、血糖检测等。但是在解调环节，大多采用光谱仪，需要对其界面上的检测曲线进行人工观测和分析才能够获得检测结果，费时费力，人工成本高。
3.因此，有必要开发一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质，自动采集图像中的数字、曲线，转化为数据信息，并将之汇入信息分析系统，供分析管理人员使用。
4.公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。


技术实现要素：

5.本发明提出了一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法、设备及介质，其能够通过通过自动对图片数据信息采集、计算，解决仪器图像识别问题，适应性强，节省人力物力财力，在一定程度上解决了人工采集数据慢效率低的问题。
6.第一方面，本公开实施例提供了一种基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法，包括：
7.采集原始照片，获取光谱仪界面图像；
8.针对所述光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像；
9.针对所述机器视觉处理后的光谱仪界面图像，进行颜色转换处理；
10.根据功能函数对所需颜色进行处理，获得对应的识别数据信息。
11.优选地，针对所述光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像包括：
12.针对所述光谱仪界面图像进行裁剪，保留所需的图像区域，即为保留图像；
13.针对所述保留图像进行机器视觉处理，去除干燥信息，进而通过opencv进行模板匹配，获得所述机器视觉处理后的光谱仪界面图像。
14.优选地，进行颜色转换处理为将bgr转为hsv。
15.优选地，根据功能函数对所需颜色进行处理包括：
16.根据颜色阈值通过功能函数对所需颜色进行处理，获得对应颜色的识别曲线。
17.优选地，所述功能函数包括模板匹配、边缘检测、霍夫直线检测、模板匹配、k-means函数、直线拟合中的至少一种。
18.优选地，还包括：
19.根据光谱仪界面图像获得人工识别结果；
20.将所述识别数据信息与所述人工识别结果对比，判断两者误差是否小于设定阈值，若是，则保存所述识别数据信息，若否，则调整修正参数，重新识别。
21.优选地，所述修正参数包括所述颜色阈值与误差阈值。
22.优选地，所述识别数据信息为所述识别曲线的最低点的坐标。
23.作为本公开实施例的一种具体实现方式，
24.第二方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
25.存储器，存储有可执行指令；
26.处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法。
27.第三方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法。
28.本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
29.通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
30.图1示出了根据本发明的一个实施例的基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法的步骤的流程图。
31.图2示出了根据本发明的一个实施例的识别曲线的示意图。
具体实施方式
32.下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
33.实施例1
34.图1示出了根据本发明的一个实施例的基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法的步骤的流程图。
35.如图1所示，该基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法包括：步骤101，采集原始照片，获取光谱仪界面图像；步骤102，针对光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像；步骤103，针对机器视觉处理后的光谱仪界面图像，进行颜色转换处理；步骤104，根据功能函数对所需颜色进行处理，获得对应的识别数据信息。
36.在一个示例中，针对光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像包括：
37.针对光谱仪界面图像进行裁剪，保留所需的图像区域，即为保留图像；
38.针对保留图像进行机器视觉处理，去除干燥信息，进而通过opencv进行模板匹配，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像。
39.在一个示例中，进行颜色转换处理为将bgr转为hsv。
40.在一个示例中，根据功能函数对所需颜色进行处理包括：
41.根据颜色阈值通过功能函数对所需颜色进行处理，获得对应颜色的识别曲线。
42.在一个示例中，功能函数包括模板匹配、边缘检测、霍夫直线检测、模板匹配、k-means函数、直线拟合中的至少一种。
43.在一个示例中，还包括：
44.根据光谱仪界面图像获得人工识别结果；
45.将识别数据信息与人工识别结果对比，判断两者误差是否小于设定阈值，若是，则保存识别数据信息，若否，则调整修正参数，重新识别。
46.在一个示例中，修正参数包括颜色阈值与误差阈值。
47.在一个示例中，识别数据信息为识别曲线的最低点的坐标。
48.具体地，原始照片采集，可采用网络摄像头或其他拍摄设备上传对应端口，实现对图片的采集处理，获取光谱仪界面图像。
49.针对光谱仪界面图像进行机器视觉处理，获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像：
50.将获取的光谱仪界面图像上传到客户端，利用机器学习技术对原始图像进行数据处理，划分所需的图像区域，对不必要的部分进行相应的裁剪，获取保留图像。
51.针对保留图像，通过机器视觉处理，包括归一化、二极化等处理；给定颜色阈值，去除干燥信息，再进行模板匹配，利用opencv第三方库，对完成预处理的区域图像进行特征分析，通过边缘检测、霍夫检测、k-means聚类、最小最大区域匹配等特征识别将图像转换成数值，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，寻找模板时模板要做到标准、精准且特征明显。通过上述处理获得机器视觉处理后的光谱仪界面图像。
52.针对机器视觉处理后的光谱仪界面图像，进行颜色转换处理，opencv中默认的色彩空间是rgb颜色空间，但是顺序是bgr，需要将bgr转为hsv，根据所需曲线颜色给定颜色阈值，即为lowerb，upperb。
53.图2示出了根据本发明的一个实施例的识别曲线的示意图。
54.根据颜色阈值通过功能函数对所需颜色进行处理，获得对应的识别数据信息：
55.自定义功能函数、自定义参数，再进入算法处理程序，对所需的颜色进行处理，对于提取到的颜色矩阵进行等比例变换，则可获得仪表区域数据信息，获得对应颜色的识别曲线，如图2所示，识别数据信息即为识别曲线的最低点的坐标。
56.其中，功能函数包括模板匹配、边缘检测、霍夫直线检测、模板匹配、k-means函数、直线拟合中的至少一种，可以为模板匹配 边缘检测 霍夫直线检测，也可以为模板匹配 k-means 直线拟合；其中，opencv提供了六种模板匹配算法：平方差匹配法cv_tm_sqdiff、归一化平方差匹配法cv_tm_sqdiff_normed、相关匹配法cv_tm_ccorr、归一化相关匹配法cv_tm_ccorr_normed、相关系数匹配法cv_tm_ccoeff、归一化相关系数匹配法cv_tm_ccoeff_normed。
57.进行数据保存，对于原始图像数据和识别后的数据信息，上传识别信息，并记录校
准后的数据，对于预处理后的数据进行分析，在一定可信度阈值下，在允许的误差范围内满足条件，可以认为完成信息采集任务，倘若出现误差，可以及时调整修正参数，包括颜色阈值与误差阈值，提高其准确性。
58.实施例2
59.本公开提供一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法。
60.根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。
61.该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。
62.该处理器可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
63.本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
64.有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
65.实施例3
66.本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于图像处理技术的光谱仪界面识别方法。
67.根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
68.上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：cd－rom和dvd)、磁光存储介质(例如：mo)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置rom的媒体(例如：rom盒)。
69.本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
70.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。