【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及卡證印刷缺失檢測，尤其是涉及一種卡證人像打印缺失檢測方法及裝置。
技術介紹
1、在卡證自動化生產過程中，人像的準確印刷至關重要。然而，打印設備可能出現故障，有時會導致印刷后的人像區域部分缺失。
2、為確保卡證質量，通常需要人工檢查已印刷的卡證，以識別并剔除那些人像打印不全的卡證。這種人工檢查方式不僅耗時費力，而且容易出現漏檢或誤判的情況。
3、此外，打印設備本身存在的局限性，使得打印出來的人像與電子原圖之間存在顏色失真問題。同時，在成像過程中，由于環境光線的影響，也會導致圖像顏色進一步失真。這些因素共同作用下，增加了自動檢測人像打印缺失的難度。再加上為了提高卡證的安全性和美觀度而設計的復雜背景圖案及防偽標識，更是給準確識別打印缺失帶來了額外挑戰。
4、鑒于此，亟需開發一種智能化的解決方案來實現卡證人像打印缺失的高效檢測。
技術實現思路
1、為了解決卡證人像打印缺失自動化檢測的技術問題，本專利技術提供一種卡證人像打印缺失檢測方法及裝置。采用如下的技術方案：
2、一種卡證人像打印缺失檢測方法，包括以下步驟：
3、步驟1，對印刷后的卡證圖像進行成像，得到待檢測圖像；
4、步驟2，分別對電子打印原圖和待檢測圖像進行人像檢測，得到電子打印原圖人像位置和待檢測圖像人像位置；
5、步驟3，根據待檢測圖像人像位置裁剪出人像區域，得到待檢測人像圖；根據電子打印原圖人像位置裁剪出人像區域，得到電子打印人像
6、步驟4，在電子打印人像圖提取特征點，同時在待檢測人像圖提取特征點，并進行特征點匹配，得到匹配點對；
7、步驟5，根據匹配點對，計算從電子打印人像圖到待檢測人像圖的仿射變換矩陣，并對電子打印人像圖進行仿射變換，截取變換后圖像的人像區域，得到對齊人像圖；
8、步驟6，利用人像摳圖算法，分別對待檢測人像圖和對齊人像圖進行人像摳圖，得到各自的二值摳圖掩碼圖像；
9、步驟7，分別對兩個二值摳圖掩碼圖像進行與操作，得到共同區域圖像，將對齊人像圖的二值摳圖掩碼圖像減去共同區域圖像，得到缺失打印掩碼圖。
10、通過采用上述技術方案，首先通過成像設備獲取已打印卡證的圖像作為待檢測圖像；為提高自動檢測的準確性，可以在可控的光照條件下進行成像，盡量避免顏色的失真和卡證圖像的形變。在電子打印原圖和待檢測圖像中分別進行人像檢測，確定人像的位置。后續的特征點提取和匹配均限制在人像目標范圍內，降低復雜背景對特征點匹配的影響。裁剪得到待檢測人像圖，使后續的人像摳圖限制在裁剪圖像范圍之內，降低復雜背景對人像摳圖的影響。進行特征點匹配，得到匹配點對有助于實現人像電子打印原圖與待檢測人像圖的精確對齊。利用匹配點對計算從電子打印原圖到待檢測人像圖的仿射變換矩陣。應用該矩陣對電子打印原圖進行仿射變換，并從中截取人像區域，得到對齊后的人像圖。對齊人像圖和待檢測人像圖具有相同的分辨率。在相同分辨率下，進行人像摳圖，可以簡單地利用摳圖結果進行缺失檢測。
11、采用人像摳圖算法，分別對待檢測人像圖和對齊后的人像圖進行處理，生成各自的二值摳圖掩碼圖像。通過訓練一個人像摳圖算法，可以在復雜背景和防偽圖案的卡證圖像中準確摳出人像區域。將兩個二值摳圖掩碼圖像進行邏輯與操作，得到兩者共同覆蓋的區域圖像。然后，用對齊后人像圖的二值摳圖掩碼圖像減去共同區域圖像，從而得到打印缺失部分的掩碼圖，通過對兩個提取結果的比較分析，確定是否存在打印缺失情況，從而自動化的實現卡證人像打印缺失檢測。
12、可選的，通過訓練一個yolo檢測模型進行人像目標檢測。
13、可選的，在yolo檢測框的范圍之外擴大進行裁剪。
14、通過采用上述技術方案，由于yolo無法獲取精確到像素的目標位置，可以在yolo檢測框的范圍之外進行適當的擴大進行裁剪。在yolo檢測框的范圍之外進行適當的擴充，如在檢測框四周擴大目標寬度的1/10，避免檢測框漂移使得人像部分區域被裁剪掉。
15、可選的，步驟4中，使用surf或sift特征點檢測和匹配方法提取特征點和特征點匹配。
16、通過采用上述技術方案，surf或者sift特征點可以獲取較為準確的匹配點對，有助于實現電子打印人像圖與待檢測人像圖的精確對齊。除了surf或者sift之外，也可以采用其他的特征點檢測算法，這里不對具體算法進行限制。
17、可選的，步驟4中，也可以通過在電子打印人像圖和待檢測人像圖進行人臉關鍵點定位，選擇所有關鍵點或者部分穩定的關鍵點形成匹配點對。人臉關鍵點定位算法可以采用sdm，也可以采用其他的算法，這里不對具體算法進行限制。匹配點對可以選擇眼角、嘴角、鼻子、眉毛等關鍵點，也可以選擇其他關鍵點。這里也不對具體的關鍵點進行限制。
18、通過采用上述方案，人臉關鍵點定位算法可以獲取準確的人臉關鍵點位置，有助于實現電子打印人像圖與待檢測人像圖的精確對齊。
19、可選的，步驟5中，計算從電子打印人像圖到待檢測人像圖的仿射變換矩陣的方法是：
20、步驟51，根據匹配點對，利用ransac或者prosac算法估計仿射變換矩陣h0；
21、步驟52，根據h0計算匹配點對中的內點；
22、步驟53，對內點，利用最小二乘法或者ransac或者prosac算法估計新的仿射變換矩陣h。
23、對電子打印人像圖進行仿射變換的方法是：對于電子打印人像圖中的點（x,y)，經過仿射變換后，其坐標為（x’,y’)=h*(x,y)t，這里*表示矩陣乘法。
24、可選的，分別對兩個二值摳圖掩碼圖像進行與操作的具體方法是：
25、img_same?=?cv2.bitwise_and(bw_ref,bw_print)。
26、這里cv2.bitwise_and是opencv的函數。bw_ref和bw_print分別是對齊人像圖和待檢測人像圖的二值摳圖掩碼圖像，img_same是共同區域圖像。在二值摳圖掩碼圖像中，人像像素的取值為255，背景像素的取值為0。
27、將對齊人像圖的二值摳圖掩碼圖像減去共同區域圖像的方法是：img_miss=bw_ref-img_same。這里的“-”是矩陣減法操作符，img_miss即缺失打印掩碼圖。
28、通過采用上述技術方案，人像摳圖算法可以獲取人像的精確的位置，實現像素級別的分割。將對齊人像圖和待檢測人像圖的二值摳圖掩碼圖像進行與操作，即可得到共同區域圖像，也即沒有出現打印缺失的區域。將對齊人像圖的二值摳圖掩碼圖像減去共同區域圖像，得到缺失打印掩碼圖。在缺失打印掩碼圖中，取值為255的像素表示該像素在對齊人像圖是屬于人像像素，而在待檢測人像圖是背景像素，據此可判斷待檢測人像圖中該像素是缺失打印。
29、可選的，步驟7中得到缺失打印掩碼圖后根據缺失打印掩碼圖準確標記缺失位置。取缺失打本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟2中，通過訓練一個YOLO檢測模型進行人像目標檢測。
3.根據權利要求2所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟3中，在YOLO檢測框的范圍之外擴大進行裁剪。
4.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟4中，使用SURF或SIFT特征點檢測和匹配方法提取特征點和特征點匹配。
5.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟4中，分別在電子打印人像圖和待檢測人像圖進行人臉關鍵點定位，選擇所有關鍵點或者部分穩定的關鍵點形成匹配點對。
6.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟5中，計算從電子打印人像圖到待檢測人像圖的仿射變換矩陣的方法是：
7.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟7中，分別對兩個二值摳圖掩碼圖像進行與操作的具體方法是：
8.根據權利要求1
9.一種卡證人像打印缺失檢測裝置，其特征在于：包括成像設備、存儲器和處理器，所述成像設備用于對印刷后的卡證圖像進行成像，所述存儲器存儲電子打印原圖和采用權利要求1-8任一項所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法設計的檢測程序，存儲器與成像設備通信交互待檢測圖像，所述處理器與存儲器通信連接，運行檢測程序對待檢測圖像進行檢測，輸出檢測結果。
10.根據權利要求9所述的一種卡證人像打印缺失檢測裝置，其特征在于：還包括顯示器，所述顯示器與處理器通信連接，處理器控制顯示器顯示檢測結果。
...【技術特征摘要】
1.一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟2中，通過訓練一個yolo檢測模型進行人像目標檢測。
3.根據權利要求2所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟3中，在yolo檢測框的范圍之外擴大進行裁剪。
4.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟4中，使用surf或sift特征點檢測和匹配方法提取特征點和特征點匹配。
5.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟4中，分別在電子打印人像圖和待檢測人像圖進行人臉關鍵點定位，選擇所有關鍵點或者部分穩定的關鍵點形成匹配點對。
6.根據權利要求1所述的一種卡證人像打印缺失檢測方法，其特征在于：步驟5中，計算從電子打印人像圖到待檢測人像圖的仿射...
【專利技術屬性】
技術研發人員：申意萍，陳友斌，張志堅，徐一波，
申請(專利權)人：湖北微模式科技發展有限公司，
類型：發明
國別省市：
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