[0043] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0044] 相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
[0045] 现有技术中通常采用光幕作为一种安全保护装置并广泛应用于各个领域的安全防护中。理论上，采用图像处理方法也可以实现安全检测，但是现有图像[0046] 算法多是基于图像边缘检测来检测是否有物体，通过对边缘图像进行连通域标记，首先需要提取图像的边缘，然后再根据边缘的特征来检测是否有障碍物出现，从而导致算法复杂度高，实时检测速度无法满足现场响应需求。
[0047] 为了解决现有技术存在的技术问题，参见图1，所示为本发明一种基于图像处理的安全检测方法的流程框图，至少包括以下步骤：
[0048] 步骤S1：将撞线检测纸带设置在待检测区域，所述撞线检测纸带形成多个黑白相间撞线标志；
[0049] 步骤S2：实时获取待检测区域的图像信息；
[0050] 步骤S3：初始化，将图像信息中出现撞线检测纸带的区域设置为ROI(region of interest)，感兴趣区域；
[0051] 步骤S4：实时检测，实时统计在ROI中撞线标志的数量以此判断检测区域中是否有障碍物。
[0052] 上述技术方案中，撞线检测纸带的间隔按照实际待检测障碍物确定，以确保在检测区域中的障碍物能够遮挡至少一个撞线标志。同时，由于采用黑白相间，任何有色差的物体均会形成有效遮挡，即便透明物体，依然会对图像产生影响，有助于于提高检测精度。
[0053] 采用上述技术方案，通过设置撞线检测纸带，依靠撞线标志的颜色差异性能够精确检测障碍物；同时，由于采用黑白两色作为撞线标志，只需进行图像二值化即可检测出撞线标志的数量，不需要直接检测物体的边缘，当有物体进入时，会遮挡撞线标志，就会引起检测到的标志数量减少，从而通过检测标志数量判断是否有障碍物体，大大降低了算法的复杂度；本发明相较现有技术，提高了对环境光线的鲁棒性，进一步提高检测精度。
[0054] 参见图2，为本发明另一种实施例的一种基于图像处理的安全检测方法的流程图，包括以下步骤：
[0055] S10，将摄像头安装在门的上方，撞线检测纸带贴在需要检测撞线的区域；
[0056] S20，摄像头拍摄图像；
[0057] S30，撞线检测纸带是否出现在图像中，并记录在图像中的位置；
[0058] S40，将撞线检测纸带所在位置设置成ROI；
[0059] S50，在ROI中进行撞线检测。
[0060] 上述技术方案中，通过在撞线检测区贴上撞线纸条来来检测是否有物体撞线。当有物体撞线时，纸条上的撞线标记会有部分被遮挡，算出当前时刻撞线标记的数量，与之前录入的标记数量进行比较，就可判断是否有物体撞线。
[0061] 具体实施例中，S10将摄像头安装在门的上方，撞线检测纸带贴在需要检测撞线的区域，撞线检测纸带如图3所示，1为黑色背景，2为白色撞线标志。当有物体撞线时，白色的撞线标志被遮挡，图像中能检测到的标志减少，因此可以用来判断是否有物体撞线。具体实施例中，如图4，3为摄像头，装在待检测区上方，用于采集含有撞线标志的实施图像，4为代替光幕的撞线检测纸带，贴于地上，当有物体经过时，部分标志会被遮挡。
[0062] 然后进行对待检测区的图像采集和对撞线检测纸带的检测，同时记录白色撞线标志的数量。将纸带所在位置标定为ROI，S30中撞线检测纸带位置，具体包括以下步骤：
[0063] S301，对图像进行二值化处理，先将图像转化为灰度图，然后将图像上的像素值设置为0或255，做法为选取一个阈值，所有像素值大于或等于阈值的像素点被判定为特定物体，将其像素值用255表示，其他的像素点的像素值被设置成0，由于撞线标志是白色的，二值化处理后图像中的撞线标志会被分割出来。
[0064] S302，对二值化图像进行连通域标记，对二值化图像中的每个白色像素点进行标记，属于同一连通域的白色像素标记相同，不同连通域的白色像素有不同的标记，从而能将图像中每个连通域提取出来。
[0065] S303，过滤连通域，筛选出撞线标志，依照以下几个条件来过滤：(1)长、宽、面积是否符合预设的尺寸；(2)矩形度是否接近1；(3)方形的角度是否为九十度；(4)空间关系是否位于同一水平面上；(5)标志之间的间距是否符合预设值。具体实施例中，会产生如图4所示的有连通域的二值图像，5、6、7、8不是撞线标志，均可以用以上条件过滤掉。5、6可以通过(1)长、宽、面积是否符合预设的尺寸过滤掉；7可以用(2)矩形度是否接近1过滤掉；8可以通过(4)空间关系是否位于同一水平面上过滤掉。过滤完之后只剩下白色撞线标志。
[0066] S304，记录白色撞线标志的个数及其在图像中的位置。然后将白色撞线标志所在位置设置为ROI。具体实施例中，如图5所示，9为白色撞线标志所在位置，将其设置为ROI。
[0067] 检测到撞线检测纸带位置后，即可进行对待检测区的实时检测，检测方法为在ROI中通过图像的处理得到白色撞线标志的数量，与之前记录的无物体撞线时的标志数量进行对比，若数量减少，说明发生撞线。具体实施例中，S50所述在ROI中进行撞线检测，包括以下步骤：
[0068] S501，对图像进行二值化处理；
[0069] S502，对二值化图像进行连通域标记；
[0070] S503，过滤连通域，筛选出当前图像中的撞线标志。依照以下几个条件来过滤：(1)长、宽、面积是否符合预设的尺寸；(2)矩形度是否接近1；(3)方形的角度是否为九十度。筛选完成后，剩下的连通域即为白色标志，由此得到当前白色标志的数量。
[0071] S504，将标志数量与初始数量进行比对，判断是否有物体撞线。若ROI中撞线标志个数小于之前记录的撞线标志个数，即有撞线标志没有检测到时，说明发生撞线，发出撞线警报。
[0072] 参见图6，所示为本发明一种基于图像处理的安全检测系统的示意框图，至少包括图像处理单元、图像采集单元和撞线检测纸带，其中，
[0073] 所述撞线检测纸带设置在待检测区域，其形成多个黑白相间撞线标志；
[0074] 所述图像采集单元用于实时获取待检测区域的图像信息并传输给所述图像处理单元；
[0075] 所述图像处理单元用于对接收的图像信息进行实时处理并统计撞线标志的数量以此判断检测区域中是否有障碍物。
[0076] 作为进一步的改进方案，所述图像处理单元初始化时预先获取撞线标志的初始数量及其在图像中的位置。
[0077] 作为进一步的改进方案，所述图像处理单元执行过程如下：
[0078] 对图像进行二值化处理；
[0079] 对二值化图像进行连通域标记；
[0080] 过滤连通域，筛选出当前图像中的撞线标志；
[0081] 将标志数量与初始数量进行比对，若ROI中撞线标志个数小于之前记录的初始数量，判断为有障碍物遮挡撞线标志。
[0082] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
