(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210285957.X (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 聚时领臻科技 （浙江） 有限公司 地址 310000 浙江省杭州市拱 墅区祥园路 88号4幢1305室 (72)发明人 许沈榕　郑军　吴昌力　 (74)专利代理 机构 襄阳蒲公英知识产权代理事 务所(普通 合伙) 42306 专利代理师 张勇 (51)Int.Cl. G06T 11/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于CUDA 的Golden模板 图生成方法及 可读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于CUDA 的Golden模板 图生成方法， 包括如下步骤： 步骤一， 基于现场设 备扫描多份相同产品图， 人工确定一幅模板作为 基准图； 步骤二， 基于上一步骤提取到的数据， 以 及基准模板图， 传输至显存中； 步骤三， 基于 CUDA， 提出了一种快速对数据、 模板图进行带旋 转式的亚像素下采样模板匹配模型， 其运行在 GPU中， 通过CUDA的并行架构实现高速的图像处 理， 快速解决实现Golden所有模板图定位提取， 快速并准确实现模板图融合， 同时自动分离噪 声、 瑕疵等问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114663540 A 2022.06.24 CN 114663540 A 1.一种基于 CUDA的Go lden模板图生成方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 基准图确定， 基于现场设备扫描多份相同产品图， 人工确定其中一幅模板作为 基准图； 步骤二， 将提取到的数据， 以及步骤一中人工确定的基准图传输 至显存中； 步骤三， 基于CUDA架构， 建立快速对数据、 模板图进行带旋转式的亚像素下采样模板匹 配模型； 其中， 带旋转的金字塔亚像素 下采样模型公式如下： 式中， W、 H分别表示模板图像的宽和高， org、 res分别表示原始图像、 下采样旋转后图 像， x、 y表示像素位置， θ表示旋转角度(顺时针为正方向)， n为采样级数， xorg、 yorg为原始图 像的像素位置， 该像素位置为亚像素， 其像素值由所在区域插值得到， 为了便于CUDA多线程 并行运算， 基于BiCubic改进的插值 函数如下： 其中， x表示像素点与亚像素的位置 差， 由此公式可得不同距离下的像素权重， 带入亚像素灰度值公式进行计算， 该公式满足 任意区域半径下的插值计算， 具体公式如下： 其中r表示插 值区域半径大小， (xfloat,yfloat)为亚像素位置， (xint,yint)为向下取整像素 位置， f(x,y)表示像素值； 改进的相关系数模板匹配模型公式如下： 式中， I(x,y)表示检测图像像素位置， T(x ′,y′)表示模板图像像素位置， w,h表示模板权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114663540 A 2图像宽和高， 表示当前检测位置下区域的像素均值， 表示模 板图像像素均值； 步骤四， 基于 CUDA架构进行聚类； 步骤五， 根据步骤四得到的聚类结果， 计算该聚类范围内的最大、 最小、 均值图， 即为 Golden模板图。 2.根据权利要求1所述的一种基于CUDA的Golden模板图生成方法， 其特征在于， 所述步 骤四中， 聚类操作包括以下步骤： a)计算数据集的均值以及方差、 标准差， 以方差与标准差的比例阈值， 扩大或者缩小标 准差作为聚类动态阈值； b)当符合目标类的质心的阈值范围内(其中阈值即为上一过程中得到的阈值)则归为 该类， 并更新该类质心位置； c)循环遍历所有数据集， 直至聚类所有数据集， 分析所有簇的大小， 以均值大小进行过 滤噪声， 得到最终聚类结果。 3.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质中存储有计算机程序指令， 所述 计算机程序指令被一处 理器运行时， 执 行权利要求1～ 2中任一项所述方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114663540 A 3