一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法及系統(tǒng)，該方法主要包括獲取餐盤圖像、檢測餐盤圖像、識別餐盤圖像、根據(jù)圖像信息進(jìn)行價格計費(fèi)。該系統(tǒng)包括圖像獲取模塊，用于獲取餐盤圖像，檢測模塊，用于檢測餐盤圖像，識別模塊，用于識別餐盤圖像，計費(fèi)模塊，用于根據(jù)圖像信息進(jìn)行價格計費(fèi)。本發(fā)明所述的方法及系統(tǒng)，采用全自動計費(fèi)的方式，來替代傳統(tǒng)食堂的IC卡人工計費(fèi)，計算準(zhǔn)確，極大地提高了食堂的工作效率。
【專利說明】
一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著時代的發(fā)展，食堂已林立于各處。食堂出現(xiàn)得較早，到現(xiàn)在已經(jīng)有了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展，從早期的菜票交易到現(xiàn)代的IC卡交易。但是，食堂的發(fā)展主要是在減少現(xiàn)金流動，改進(jìn)食堂管理方式等方面，對于計費(fèi)方法則一直是通過人工計費(fèi)來實現(xiàn)的，鮮有關(guān)于食堂計費(fèi)方法的研究，即在食堂計費(fèi)方法這部分有著相當(dāng)?shù)目瞻住Ｓ捎谑程糜嬞M(fèi)方式是人工計費(fèi)，所以會一定程度地降低食堂運(yùn)行效率。如果能改善食堂計費(fèi)方式，必然會提高食堂的運(yùn)行效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提出一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法及系統(tǒng)以實現(xiàn)食堂計費(fèi)自動化，極大地提高了食堂的運(yùn)行效率。
[0004]具體方案如下:一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法，包括以下步驟:
[0005]S1、獲取餐盤圖像；
[0006]S2、檢測餐盤圖像，具體包括以下步驟:
[0007]S21、對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測；
[0008]S22、對餐盤圖像中的白飯進(jìn)行檢測，白飯檢測的具體步驟包括:
[0009]S221、通過反零閾值法將圖像中白色像素點(diǎn)置黑；
[0010]S222、通過閉運(yùn)算處理消除圖像中的孤立小黑點(diǎn)；
[0011]S223、提取輪廓外包矩形并計算其面積，當(dāng)面積大于一定值時，就認(rèn)為該矩形區(qū)域為白飯區(qū)域；
[0012]S23、對餐盤圖像中的菜肴進(jìn)行檢測，菜肴檢測的具體步驟包括:
[0013]S231、對餐盤涂黑處理；
[0014]S232、對菜肴涂白處理；
[0015]S233、對餐盤圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理消除白塊內(nèi)的小黑點(diǎn)；
[0016]S234、對餐盤圖像進(jìn)行腐蝕處理，使白塊減小，菜肴區(qū)域分開；
[00?7] S235、提取菜肴輪廓遍歷每個輪廓，并根據(jù)得到的菜肴輪廓，獲取菜肴特征；
[0018]S3、識別餐盤圖像獲得對應(yīng)菜肴名稱；
[0019]S4、將菜肴名稱與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的菜肴名稱進(jìn)行匹配獲得其價格，并計算總價。
[0020]進(jìn)一步的，所述的S21中對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測的方法為基于SURF特征點(diǎn)的匹配方法。
[0021]進(jìn)一步的，所述的S3中識別餐盤圖像的方法為支持向量機(jī)識別算法。
[0022]—種食堂餐盤自動計費(fèi)系統(tǒng)，其特征在于，包括:
[0023]圖像獲取模塊，用于獲取餐盤圖像，
[0024]檢測模塊，用于檢測餐盤圖像；
[0025]識別模塊，用于識別餐盤圖像獲得對應(yīng)菜肴名稱；
[0026]計費(fèi)模塊，用于將菜肴名稱與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的菜肴名稱進(jìn)行匹配獲得其價格，并計算總價；
[0027]所述的檢測模塊包括:餐盤檢測模塊，用于對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測，
[0028]白飯檢測模塊，用于對餐盤圖像中的白飯進(jìn)行檢測，菜肴檢測模塊，用于
[0029]對餐盤圖像中的菜肴進(jìn)行檢測。
[0030]本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn):本發(fā)明所述的方法及系統(tǒng)，采用全自動計費(fèi)的方式，來替代傳統(tǒng)食堂的IC卡人工計費(fèi)，計算準(zhǔn)確，極大地提高了食堂的工作效率。
【附圖說明】
[0031]圖1為本發(fā)明一實施例食堂餐盤自動計費(fèi)系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)流程；
[0032]圖2(a)為本發(fā)明一實施例食堂餐盤自動計費(fèi)方法的餐盤圖像；
[0033]圖2(b)為本發(fā)明一實施例方法的檢測菜肴步驟中餐盤涂黑后的效果圖；
[0034]圖2(c)為本發(fā)明一實施例方法的檢測菜肴步驟中菜肴涂白后的效果圖；
[0035]圖2(d)為本發(fā)明一實施例方法的檢測菜肴步驟中閉運(yùn)算后的效果圖；
[0036]圖2(e)為本發(fā)明一實施例方法的檢測菜肴步驟中中腐蝕處理后的效果圖；
[0037]圖2(f)為本發(fā)明一實施例方法的檢測菜肴步驟中的菜肴檢測的效果圖。
【具體實施方式】
[0038]為進(jìn)一步說明各實施例，本發(fā)明提供有附圖。這些附圖為本發(fā)明揭露內(nèi)容的一部分，其主要用以說明實施例，并可配合說明書的相關(guān)描述來解釋實施例的運(yùn)作原理。配合參考這些內(nèi)容，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)能理解其他可能的實施方式以及本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)?，F(xiàn)結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進(jìn)一步說明。
[0039]參閱圖1，示出了本發(fā)明一實施例食堂餐盤自動計費(fèi)系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)流程。本系統(tǒng)包括以采集并獲取餐盤圖像的圖像獲取模塊，該模塊實現(xiàn)餐盤圖像的獲取，在檢測模塊中還有餐盤檢測模塊、白飯檢測模塊以及菜肴檢測模塊分別實現(xiàn)餐盤、白飯和菜肴的檢測。先通過圖像匹配實現(xiàn)餐盤的檢測，然后，在此基礎(chǔ)上，通過閾值處理，從餐盤圖像中檢測出白飯和菜肴。在識別模塊中通過一種典型的針對小樣本的分類器，來實現(xiàn)白飯和菜肴的識別。在計費(fèi)模塊中，首先通過數(shù)據(jù)庫模塊建立對應(yīng)的價格信息庫，在價格計算模塊中通過查詢相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表，得到各道識別到的菜肴和白飯的價格并將其相加，得出總價。
[0040]本發(fā)明一實施例一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法的步驟包括:獲取餐盤圖像、檢測餐盤圖像、識別餐盤圖像、根據(jù)圖像信息進(jìn)行價格計費(fèi)。
[0041]在檢測餐盤圖像步驟中，具體包括餐盤的檢測、白飯的檢測以及菜肴的檢測，
[0042]在餐盤檢測步驟中，因為餐盤形狀固定，所以可根據(jù)該形狀特征來檢測餐盤。在此采用了使用穩(wěn)健的SURF匹配算法的圖像匹配方法來實現(xiàn)餐盤檢測。首先，對源圖像和餐盤模板圖像提取SURF特征;接著，對兩幅圖的SURF特征點(diǎn)進(jìn)行匹配;最后，提取匹配的SURF特征點(diǎn)的外包矩形。該矩形中將只包含餐盤，即排除了餐盤外的干擾因素。
[0043]本領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)知道，采用其他如顏色特征進(jìn)行餐盤檢測的方法也是可以的，采用顏色特征進(jìn)行餐盤檢測時，該方法受餐盤外桌面部分的顏色影響較大，樣將導(dǎo)致之后餐盤檢測出現(xiàn)較大的誤差。
[0044]在白飯的檢測步驟中，考慮到，白飯基本上為白色的顏色特征，對白飯進(jìn)行反零閾值處理。反零閾值指的是將大于某個設(shè)定的閾值的灰度值置零的灰度變換。由于白飯顏色基本為白色，而白色屬于高灰度值，相當(dāng)適用于反零閾值法，故在此選用反零閾值法。為了白飯檢測能取得更好的效果，將反零閾值處理后的圖像再進(jìn)行閉運(yùn)算處理，消除小黑點(diǎn)干擾。通過閉運(yùn)算后就可以取得較優(yōu)的效果。最后，通過輪廓面積就可以判斷出白飯位置。白飯檢測的流程是:第一步，通過反零閾值法將圖像中白色像素點(diǎn)置黑；第二步，通過閉運(yùn)算處理消除一些小黑點(diǎn)；最后，提取輪廓外包矩形并計算其面積，當(dāng)面積大于一定值時，就認(rèn)為該矩形區(qū)域為白飯區(qū)域，即檢測到白飯了。
[0045]檢測菜肴的步驟中，具體的流程如下首先對餐盤進(jìn)行涂黑處理，接著對菜肴進(jìn)行涂白處理，至此，菜肴的輪廓已大概出現(xiàn)，之后再進(jìn)行閉運(yùn)算和腐蝕處理，對輪廓進(jìn)行優(yōu)化，最后提取輪廓的外包矩形，即可檢測出菜肴。在對餐盤進(jìn)行涂黑時，白飯可能沒有全被涂黑，所以在識別出白飯的現(xiàn)在，直接將白飯涂黑，排除白飯對之后的檢測產(chǎn)生不良影響。具體的白飯涂黑方法是通過檢測像素點(diǎn)的位置是否落在白飯的位置內(nèi)來判斷是否進(jìn)行涂黑。
[0046]對餐盤進(jìn)行涂黑時采用了效果較好的，通過對Cr、Cb分量進(jìn)行限制來涂黑的方法，即判斷每個像素點(diǎn)的Cr、Cb分量值是否落在餐盤顏色的范圍內(nèi)，來決定是否進(jìn)行涂黑。
[0047]由于菜肴顏色的多樣，可能對之后的輪廓檢測產(chǎn)生影響，所以在進(jìn)行輪廓提取前，先將非黑色像素涂白。對菜肴進(jìn)行涂白也有使邊緣更加明顯的效果，有利于之后的處理。具體方法是遍歷圖像的像素點(diǎn)，對每個像素點(diǎn)的RGB值進(jìn)行判斷，當(dāng)該像素點(diǎn)為黑色時，不進(jìn)行任何改變，除此之外，將該像素點(diǎn)置為白色。
[0048]為了消除白塊內(nèi)的小黑點(diǎn)，以免對之后的處理產(chǎn)生不良影響，進(jìn)行了閉運(yùn)算處理。進(jìn)行閉運(yùn)算處理后，黑點(diǎn)會被消除，白色區(qū)域會膨脹。不過，進(jìn)行閉運(yùn)算處理后，會有一點(diǎn)不良影響。因為進(jìn)行閉運(yùn)算處理后，白色區(qū)域會膨脹，所以當(dāng)兩個白色區(qū)域相近時，這兩個區(qū)域會連接在一起。
[0049]考慮到有時，兩道菜肴會連在一起或閉運(yùn)算后會連在一起，此時若不將其分開，將會對后續(xù)處理產(chǎn)生相當(dāng)大的不良影響。因為菜肴區(qū)域是連在一起的，所以會誤判為只有一道菜肴，因此很可能將導(dǎo)致兩道菜都無法識別出來或識別錯誤。為了將其分開，以免之后處理時誤判為一道菜肴。這里采用了腐蝕方法。對餐盤圖像進(jìn)行腐蝕處理，使白塊減小，菜肴區(qū)域分開，保證之后處理時，能夠得到正確的結(jié)果。
[0050]經(jīng)過上述的操作后，進(jìn)行輪廓提取了。在提取輪廓后，遍歷每個輪廓，根據(jù)輪廓的外包矩形的面積大小判斷輪廓是否是菜肴的輪廓，最后，根據(jù)得到的菜肴輪廓，算出菜肴位置。參閱圖2(a)至圖2(f)，示出了檢測流程的各階段效果圖。
[0051]在經(jīng)過檢測的步驟后，接著對圖像進(jìn)行識別，在該實施例中采用支持向量機(jī)的圖像識別方法進(jìn)行實現(xiàn)菜肴識別。
[0052]本領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)知道，采用其他如感知Hash算法、用SURF特征和FLANN(快速最近鄰逼近搜索函數(shù)庫)來進(jìn)行圖像識別也是可行的。經(jīng)過試驗，發(fā)現(xiàn)這種方法用于菜肴識別效果不如支持向量機(jī)的方法。
[0053]最后進(jìn)入計費(fèi)的步驟，通過前面的圖像檢測，可知各道菜肴的名字，為了從菜肴名字得到菜肴價格，建立菜肴名字與菜肴價格的關(guān)系。而這樣的關(guān)系，通過數(shù)據(jù)庫中的二維表就可建立起來。建立相應(yīng)數(shù)據(jù)庫后，當(dāng)想要知道某道菜肴的價格時，簡單地用菜肴名字查詢相應(yīng)的二維表即可。通過查詢每道菜肴的價格，再將其相加即可得到餐盤總價。
[0054]盡管結(jié)合優(yōu)選實施方案具體展示和介紹了本發(fā)明，但所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，在不脫離所附權(quán)利要求書所限定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，在形式上和細(xì)節(jié)上可以對本發(fā)明做出各種變化，均為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項】
1.一種食堂餐盤自動計費(fèi)方法，其特征在于，包括以下步驟: 51、獲取餐盤圖像； 52、檢測餐盤圖像，具體包括以下步驟: 521、對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測； 522、對餐盤圖像中的白飯進(jìn)行檢測，白飯檢測的具體步驟包括: 5221、通過反零閾值法將圖像中白色像素點(diǎn)置黑； 5222、通過閉運(yùn)算處理消除圖像中的孤立小黑點(diǎn)； 5223、提取輪廓外包矩形并計算其面積，當(dāng)面積大于一定值時，就認(rèn)為該矩形區(qū)域為白飯區(qū)域； 523、對餐盤圖像中的菜肴進(jìn)行檢測，菜肴檢測的具體步驟包括: 5231、對餐盤涂黑處理； 5232、對菜肴涂白處理； 5233、對餐盤圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理消除白塊內(nèi)的小黑點(diǎn)； 5234、對餐盤圖像進(jìn)行腐蝕處理，使白塊減小，菜肴區(qū)域分開； 5235、提取菜肴輪廓遍歷每個輪廓，并根據(jù)得到的菜肴輪廓，獲取菜肴特征； 53、識別餐盤圖像獲得對應(yīng)菜肴名稱； 54、將菜肴名稱與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的菜肴名稱進(jìn)行匹配獲得其價格，并計算總價。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的S21中對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測的方法為基于SURF特征點(diǎn)的匹配方法。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的S3中識別餐盤圖像的方法為支持向量機(jī)識別算法。4.一種食堂餐盤自動計費(fèi)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 圖像獲取模塊，用于獲取餐盤圖像， 檢測模塊，用于檢測餐盤圖像； 識別模塊，用于識別餐盤圖像獲得對應(yīng)菜肴名稱； 計費(fèi)模塊，用于將菜肴名稱與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的菜肴名稱進(jìn)行匹配獲得其價格，并計算總價； 所述的檢測模塊包括:餐盤檢測模塊，用于對餐盤圖像中的餐盤進(jìn)行檢測，白飯檢測模塊，用于對餐盤圖像中的白飯進(jìn)行檢測，菜肴檢測模塊，用于對餐盤圖像中的菜肴進(jìn)行檢測。
【文檔編號】G06K9/62GK105938553SQ201610231586
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2016年4月14日
【發(fā)明人】蘇鷺梅, 張輯, 徐敏
【申請人】廈門理工學(xué)院