本發(fā)明涉及物流配送領(lǐng)域，特別涉及一種條煙快速識(shí)別裝置及方法。

背景技術(shù)：

煙草物流配送中心任務(wù)重、工作量大，分揀過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)多煙、少煙以及錯(cuò)煙等錯(cuò)誤分揀現(xiàn)象，人工核對(duì)訂單枯燥無(wú)味且效率低下、容易因疲勞出錯(cuò)，這不僅極大地影響了分揀效率，甚至?xí)?dǎo)致一些不必要的損失。目前國(guó)內(nèi)條煙分揀系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，從條煙入庫(kù)到具體客戶配送需要通過(guò)補(bǔ)煙、分揀、識(shí)別核對(duì)、打碼和包裝五大流程，其中識(shí)別核對(duì)過(guò)程在國(guó)內(nèi)尚未有一種完美的方案，部分企業(yè)通過(guò)掃碼識(shí)別條煙的方法能在一定情況下解決條煙的識(shí)別與核對(duì)問(wèn)題，但是該方法容易受到條煙自身位置及條碼所處位置的影響，當(dāng)匯煙道上的條煙角度大于某個(gè)值時(shí)該類方法無(wú)法識(shí)別條煙，另外有少數(shù)品牌條煙的條碼位置與方向的與眾不同使得這些種類的條煙無(wú)法識(shí)別。而在自動(dòng)化分揀過(guò)程中，在某部分訂單中出現(xiàn)多煙、少煙或者錯(cuò)煙的錯(cuò)誤是難以避免的，在分揀效率越來(lái)越高的同時(shí)，如果分揀錯(cuò)誤不能避免也不能發(fā)現(xiàn)，將帶來(lái)不少的經(jīng)濟(jì)損失和不必要的重復(fù)分揀工作。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低的條煙快速識(shí)別裝置，并提供一種工作效率高、識(shí)別準(zhǔn)確度高的條煙快速識(shí)別方法。

本發(fā)明解決上述問(wèn)題的技術(shù)方案是：一種條煙快速識(shí)別裝置，包括圖像采集設(shè)備、處理器和顯示器，所述圖像采集設(shè)備包括用于為視覺(jué)成像提供穩(wěn)定的光照環(huán)境的光源、用于實(shí)時(shí)探測(cè)條煙是否到達(dá)檢測(cè)位置的光電傳感器、用于獲取條煙圖像信息的相機(jī)，光電傳感器與相機(jī)連接，相機(jī)與處理器連接，處理器與顯示器相連，當(dāng)光電傳感器檢測(cè)到條煙處于檢測(cè)位置時(shí)觸發(fā)相機(jī)拍照，相機(jī)獲取條煙圖像信息并送入處理器，處理器對(duì)條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果，并將識(shí)別結(jié)果在顯示器中進(jìn)行顯示。

上述條煙快速識(shí)別裝置中，所述光源由穹形光源和同軸光源組合而成。

一種條煙快速識(shí)別方法，包括以下步驟：

步驟一：建立條煙視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)；

步驟二：光電傳感器實(shí)時(shí)探測(cè)條煙是否到達(dá)檢測(cè)位置，若到達(dá)則觸發(fā)相機(jī)獲取條煙的圖像信息，并將圖像信息送入處理器；

步驟三：處理器對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，得到條煙的特征數(shù)據(jù)；

步驟四：處理器將特征數(shù)據(jù)與視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得到識(shí)別結(jié)果；

步驟五：處理器將識(shí)別結(jié)果送入顯示器中進(jìn)行顯示。

上述條煙快速識(shí)別方法，所述步驟一中，條煙視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息包括SURF特征與哈希特征。

上述條煙快速識(shí)別方法，所述步驟三中，處理器采用邊緣提取的方法獲得條煙圖片信息，并對(duì)條煙圖片信息進(jìn)行SURF特征與哈希特征提取，得到條煙SURF特征與哈希特征數(shù)據(jù)。

上述條煙快速識(shí)別方法，所述步驟四中，處理器使用基于評(píng)價(jià)機(jī)制和最佳匹配算法進(jìn)行快速條煙識(shí)別。

本發(fā)明的有益效果在于：

1、本發(fā)明的識(shí)別裝置中，光電傳感器檢測(cè)到條煙處于檢測(cè)位置時(shí)觸發(fā)相機(jī)拍照，相機(jī)獲取條煙圖像信息并送入處理器，處理器對(duì)條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果，并將識(shí)別結(jié)果在顯示器中進(jìn)行顯示，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低、結(jié)果可視化的優(yōu)點(diǎn)。

2、本發(fā)明的識(shí)別方法中，首先建立條煙視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)；然后通過(guò)相機(jī)獲取條煙的圖像信息；接著處理器對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，得到條煙的特征數(shù)據(jù)，并將特征數(shù)據(jù)與視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得到識(shí)別結(jié)果；最后將識(shí)別結(jié)果送入顯示器中進(jìn)行顯示；整個(gè)識(shí)別過(guò)程簡(jiǎn)單，僅采用一臺(tái)相機(jī)即可根據(jù)觸發(fā)信號(hào)實(shí)時(shí)獲取條煙圖像信息，相比于其他識(shí)別方法需多臺(tái)相機(jī)或掃碼器而言，本方法明顯具有更簡(jiǎn)單的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，成本更低。

3、本發(fā)明的識(shí)別方法在圖像處理的過(guò)程中采用了SURF特征與哈希特征融合的方法，既保證了特征獲取的準(zhǔn)確性還保證了快速性，不依賴條煙的條碼進(jìn)行識(shí)別同時(shí)對(duì)條煙的角度要求也更低，提高了條煙識(shí)別的精確性、泛用性和可靠性。

4、本發(fā)明的條煙快速識(shí)別方法可以在不影響企業(yè)現(xiàn)有分揀系統(tǒng)的正常工作的情況下與其對(duì)接，在不影響分揀系統(tǒng)的工作效率的情況下就能夠完成對(duì)分揀出的條煙的識(shí)別并為訂單核對(duì)提供準(zhǔn)確的依據(jù)，提高了整體效率，便于推廣應(yīng)用。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

圖2為本發(fā)明識(shí)別方法的流程圖。

圖3為本發(fā)明的工作狀態(tài)示意圖。

圖4為圖3的側(cè)視圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。

如圖1所示，一種條煙快速識(shí)別裝置，包括圖像采集設(shè)備1、處理器和顯示器，所述圖像采集設(shè)備1包括用于為視覺(jué)成像提供穩(wěn)定的光照環(huán)境的光源、用于實(shí)時(shí)探測(cè)條煙是否到達(dá)檢測(cè)位置的光電傳感器2、用于獲取條煙圖像信息的相機(jī)3，光電傳感器2與相機(jī)3連接，相機(jī)3與處理器連接，處理器與顯示器相連，當(dāng)光電傳感器2檢測(cè)到條煙處于檢測(cè)位置時(shí)觸發(fā)相機(jī)3拍照，相機(jī)3獲取條煙圖像信息并送入處理器，處理器對(duì)條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比得到識(shí)別結(jié)果，并將識(shí)別結(jié)果在顯示器中進(jìn)行顯示。

如圖4所示，所述光源由穹形光源7和同軸光源6組合而成。

一種條煙快速識(shí)別方法，如圖2、圖3所示，包括以下步驟：

步驟一：建立條煙視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)；條煙視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征信息包括SURF特征與哈希特征。

步驟二：光電傳感器2實(shí)時(shí)探測(cè)傳動(dòng)帶4上的條煙5是否到達(dá)檢測(cè)位置(光源正下方)，圖3中Q表示光源的打光范圍，若到達(dá)則觸發(fā)相機(jī)3獲取條煙5的圖像信息，并將圖像信息送入處理器。

步驟三：處理器采用邊緣提取的方法獲得條煙圖片信息，并對(duì)條煙圖片信息進(jìn)行SURF特征與哈希特征提取，得到條煙SURF特征與哈希特征數(shù)據(jù)。

具體過(guò)程為：采用背景差異法(首先在沒(méi)有條煙的情況下獲取一張背景圖像，再通過(guò)實(shí)時(shí)獲取的帶有條煙的圖像與背景圖像之間的差異)以及腐蝕、膨脹、開閉運(yùn)算等數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行邊緣提取；再將邊緣提取的圖像進(jìn)行分割獲得條煙圖像，并對(duì)條煙圖片信息進(jìn)行SURF特征與哈希特征提取，SURF特征與哈希特征提取步驟為：先通過(guò)對(duì)條煙圖像構(gòu)造高斯金字塔尺度空間，利用非極大值抑制初步確定條煙圖像的特征點(diǎn)，并確定定位極值點(diǎn)，對(duì)極值點(diǎn)構(gòu)造SURF特征點(diǎn)描述子獲取SURF特征，進(jìn)而對(duì)獲取到了條煙SURF特征使用哈希函數(shù)進(jìn)行哈希降維得到條煙的SURF哈希特征，即得到條煙SURF特征與哈希特征數(shù)據(jù)。

步驟四：處理器將特征數(shù)據(jù)與視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，使用基于評(píng)價(jià)機(jī)制和最佳匹配算法進(jìn)行快速條煙識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果。

其中，基于評(píng)價(jià)機(jī)制過(guò)程為：在比對(duì)過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)條煙特征數(shù)據(jù)與正在被比對(duì)的條煙特征數(shù)據(jù)間的差值進(jìn)行分級(jí)評(píng)價(jià)：“很可能是”、“可能是”、“一般”、“可能不是”和“很可能不是”多個(gè)等級(jí)，并對(duì)每個(gè)等級(jí)賦權(quán)值；最佳匹配算法過(guò)程為：首先逐條計(jì)算實(shí)時(shí)條煙特征值與數(shù)據(jù)庫(kù)中條煙特征值的帶有等級(jí)權(quán)值的差值，并將差值與其對(duì)應(yīng)的權(quán)值乘績(jī)累加，在計(jì)算過(guò)程中當(dāng)累加值大于閾值時(shí)直接認(rèn)為不是該種，從而直接進(jìn)行下一個(gè)特征值比對(duì)，取最終帶有等級(jí)權(quán)值的差值和最小的特征值作為最佳匹配對(duì)象；最后進(jìn)行快速條煙識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；

表1：評(píng)級(jí)機(jī)制權(quán)值對(duì)應(yīng)規(guī)則

步驟五：處理器將識(shí)別結(jié)果送入顯示器中進(jìn)行顯示。

綜上所述，本發(fā)明的條煙快速識(shí)別方法能夠?qū)崟r(shí)有效地識(shí)別自動(dòng)化分揀線分揀出的條煙，為訂單核對(duì)提供準(zhǔn)確且有效的依據(jù)，有利于提高整體自動(dòng)化分揀效率。