本发明涉及fpc板防重贴识别领域，具体涉及一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法。
背景技术：
1、工艺生产中需要对fpc板的实时状态进行监控，常见手段是在fpc板上粘贴黑白防重贴进行工艺阶段识别，便于工艺产线的流程以及各fpc板的流转，由于防重贴自身原因，单纯检测fpc是否存在防重贴则无法完全掌握工艺生产流程状态。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，通过采集实时图像，快速分析筛选fpc板上防重贴检测结果。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，包括：
3、s1、利用fpc板的黑白防重贴实时图像进行基础数据验证处理得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果；
4、s2、根据所述基础数据验证处理结果进行识别区域划分处理得到基础数据验证处理结果的主次要区域划分结果；
5、s3、根据所述主次要区域划分结果fpc板黑白防重贴快速识别结果。
6、优选的，所述利用fpc板的黑白防重贴实时图像进行基础数据验证处理得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
7、采集fpc板的多点位实时图像；
8、利用所述多点位实时图像基于opencv进行叠合拼接处理得到fpc板的黑白防重贴实时图像；
9、获取fpc板的黑白防重贴对应防重贴边缘尺寸数据；
10、判断所述防重贴边缘尺寸数据是否存在异常，若是，则根据所述防重贴边缘尺寸数据对应异常数据得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果，否则，黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为正常；
11、其中，防重贴边缘尺寸数据为防重贴长度、防重贴宽度与防重贴表面反光度。
12、进一步的，根据所述防重贴边缘尺寸数据对应异常数据得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
13、当所述防重贴边缘尺寸数据存在异常时，判断所述防重贴边缘尺寸数据的数量是否为1，若是，则根据所述防重贴边缘尺寸数据的数据类型得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果，否则，黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为异常，放弃处理。
14、进一步的，根据所述防重贴边缘尺寸数据的数据类型得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
15、当所述防重贴边缘尺寸数据的数据类型为防重贴长度时，判断所述黑白防重贴实时图像的防重贴表面反光度是否存在异常区域，若是，则所述黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为异常，否则，所述黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为待处理异常；
16、当所述黑白防重贴实时图像的基础尺寸异常数据类型为防重贴宽度时，所述黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为异常；
17、当所述黑白防重贴实时图像的基础尺寸异常数据类型为防重贴表面反光度时，判断所述黑白防重贴实时图像的防重贴长度是否超过标准防重贴长度的1.5倍，若是，则所述黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为异常，否则，所述黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果为待处理异常。
18、进一步的，根据所述基础数据验证处理结果进行识别区域划分处理得到基础数据验证处理结果的主次要区域划分结果包括：
19、根据所述基础数据验证处理结果进行初始区域划分处理得到基础数据验证处理结果的初始划分区域；
20、利用所述初始划分区域得到黑白防重贴轮廓识别结果作为主要区域划分结果；
21、利用所述黑白防重贴轮廓识别结果得到黑白防重贴特征识别结果作为次要区域划分结果；
22、利用所述主要区域划分结果与次要区域划分结果作为基础数据验证处理结果的主次要区域划分结果。
23、进一步的，根据所述基础数据验证处理结果进行初始区域划分处理得到基础数据验证处理结果的初始划分区域包括：
24、利用黑白防重贴标准图像作为区域划分基准；
25、获取黑白防重贴实时图像的图像数据；
26、利用所述黑白防重贴实时图像的图像数据根据区域划分基准基于opencv得到黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据；
27、去除所述黑白防重贴实时图像的图像数据中的黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据作为黑白防重贴实时图像的图像特征数据；
28、利用所述黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据与图像特征数据作为基础数据验证处理结果的初始划分区域；
29、其中，纸张轮廓标准值为黑白防重贴实时图像的四周边缘轮廓，不占用黑白防重贴中心区域。
30、进一步的，利用所述初始划分区域得到黑白防重贴轮廓识别结果作为主要区域划分结果包括：
31、判断所述黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据是否为对称对应，若是，则黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果为正常，并利用所述黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果作为主要区域划分结果，否则，所述黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果为异常；
32、其中，同一黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据包括黑白防重贴实时图像的图像上边轮廓数据、黑白防重贴实时图像的图像下边轮廓数据、黑白防重贴实时图像的图像左边轮廓数据与黑白防重贴实时图像的图像右边轮廓数据。
33、进一步的，利用所述黑白防重贴轮廓识别结果得到黑白防重贴特征识别结果作为次要区域划分结果包括：
34、判断所述黑白防重贴实时图像的图像特征数据是否为独立完整，若是，则黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为正常，并利用所述黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果作为次要区域划分结果，否则，获取黑白防重贴实时图像的图像特征数据对应特征重复数据；
35、利用所述特征重复数据得到黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果。
36、进一步的，利用所述特征重复数据得到黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果包括：
37、判断所述特征重复数据内是否存在黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据，若是，则获取黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据的数量，否则，黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为异常；
38、判断所述黑白防重贴实时图像的图像轮廓数据的数量是否为1，若是，则黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为单独异常，否则，黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为部分异常。
39、进一步的，根据所述主次要区域划分结果fpc板黑白防重贴快速识别结果包括：
40、当所述黑白防重贴实时图像分区结果的黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果与黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果均为正常时，所述黑白防重贴实时图像快速识别结果为正常；
41、当所述黑白防重贴实时图像分区结果的黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果与黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果均为异常时，所述黑白防重贴实时图像快速识别结果为异常；
42、当所述黑白防重贴实时图像分区结果的黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果为正常，且黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为单独异常时，所述黑白防重贴实时图像快速识别结果为独立黑白防重贴实时图像位置异常；
43、当所述黑白防重贴实时图像分区结果的黑白防重贴实时图像的图像轮廓识别结果为正常，且黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果为部分异常时，所述黑白防重贴实时图像快速识别结果为非独立黑白防重贴实时图像异常。
44、与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：
45、通过采集实时图像建立多级分析研判手段，快速获取黑白防重贴识别结果，由于防重贴其表面内容黑白二象显示特点，将常规图像处理手段进行改良，建立处理基准，对于不同工艺流程或者生产点单独标定，提升fpc板上防重贴识别准确性与识别效率。
1.一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，所述利用fpc板的黑白防重贴实时图像进行基础数据验证处理得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
3.如权利要求2所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，根据所述防重贴边缘尺寸数据对应异常数据得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
4.如权利要求3所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，根据所述防重贴边缘尺寸数据的数据类型得到黑白防重贴实时图像的基础数据验证处理结果包括：
5.如权利要求4所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，根据所述基础数据验证处理结果进行识别区域划分处理得到基础数据验证处理结果的主次要区域划分结果包括：
6.如权利要求5所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，根据所述基础数据验证处理结果进行初始区域划分处理得到基础数据验证处理结果的初始划分区域包括：
7.如权利要求6所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，利用所述初始划分区域得到黑白防重贴轮廓识别结果作为主要区域划分结果包括：
8.如权利要求7所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，利用所述黑白防重贴轮廓识别结果得到黑白防重贴特征识别结果作为次要区域划分结果包括：
9.如权利要求8所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，利用所述特征重复数据得到黑白防重贴实时图像的图像特征识别结果包括：
10.如权利要求9所述的一种基于opencv的fpc板黑白防重贴快速识别方法，其特征在于，根据所述主次要区域划分结果fpc板黑白防重贴快速识别结果包括：
