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

背景技術(shù)：

煙草物流配送中心任務(wù)重、工作量大，分揀過程中經(jīng)常出現(xiàn)多煙、少煙以及錯煙等錯誤分揀現(xiàn)象，人工核對訂單枯燥無味且效率低下、容易因疲勞出錯，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。目前國內(nèi)條煙分揀系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)自動化，從條煙入庫到具體客戶配送需要通過補(bǔ)煙、分揀、識別核對、打碼和包裝五大流程，其中識別核對過程在國內(nèi)尚未有一種完美的方案，部分企業(yè)通過掃碼識別條煙的方法能在一定情況下解決條煙的識別與核對問題，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值時(shí)該類方法無法識別條煙，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法識別。而在自動化分揀過程中，在某部分訂單中出現(xiàn)多煙、少煙或者錯煙的錯誤是難以避免的，在分揀效率越來越高的同時(shí)，如果分揀錯誤不能避免也不能發(fā)現(xiàn)，將帶來不少的經(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)問題，本發(fā)明提供一種結(jié)構(gòu)簡單、成本低的條煙快速識別裝置，并提供一種工作效率高、識別準(zhǔn)確度高的條煙快速識別方法。

本發(fā)明解決上述問題的技術(shù)方案是：一種條煙快速識別裝置，包括圖像采集設(shè)備、處理器和顯示器，所述圖像采集設(shè)備包括用于為視覺成像提供穩(wěn)定的光照環(huán)境的光源、用于實(shí)時(shí)探測條煙是否到達(dá)檢測位置的光電傳感器、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)光電傳感器檢測到條煙處于檢測位置時(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，處理器對條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比得到識別結(jié)果，并將識別結(jié)果在顯示器中進(jìn)行顯示。

上述條煙快速識別裝置中，所述光源由穹形光源和同軸光源組合而成。

一種條煙快速識別方法，包括以下步驟：

步驟一：建立條煙視覺數(shù)據(jù)庫；

步驟二：光電傳感器實(shí)時(shí)探測條煙是否到達(dá)檢測位置，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)與視覺數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，得到識別結(jié)果；

步驟五：處理器將識別結(jié)果送入顯示器中進(jìn)行顯示。

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

上述條煙快速識別方法，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)。

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

本發(fā)明的有益效果在于：

1、本發(fā)明的識別裝置中，光電傳感器檢測到條煙處于檢測位置時(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，處理器對條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比得到識別結(jié)果，并將識別結(jié)果在顯示器中進(jìn)行顯示，具有結(jié)構(gòu)簡單、成本低、結(jié)果可視化的優(yōu)點(diǎn)。

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

3、本發(fā)明的識別方法在圖像處理的過程中采用了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)行識別同時(shí)對條煙的角度要求也更低，提高了條煙識別的精確性、泛用性和可靠性。

4、本發(fā)明的條煙快速識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分揀出的條煙的識別并為訂單核對提供準(zhǔn)確的依據(jù)，提高了整體效率，便于推廣應(yīng)用。

附圖說明

圖1為本發(fā)明識別裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

圖2為本發(fā)明識別方法的流程圖。

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)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。

如圖1所示，一種條煙快速識別裝置，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包括用于為視覺成像提供穩(wěn)定的光照環(huán)境的光源、用于實(shí)時(shí)探測條煙是否到達(dá)檢測位置的光電傳感器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檢測到條煙處于檢測位置時(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，處理器對條煙圖像信息進(jìn)行處理后與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比得到識別結(jié)果，并將識別結(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：建立條煙視覺數(shù)據(jù)庫；條煙視覺數(shù)據(jù)庫中的特征信息包括SURF特征與哈希特征。

步驟二：光電傳感器2實(shí)時(shí)探測傳動帶4上的條煙5是否到達(dá)檢測位置(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)。

具體過程為：采用背景差異法(首先在沒有條煙的情況下獲取一張背景圖像，再通過實(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??；再將邊緣提取的圖像進(jìn)行分割獲得條煙圖像，并對條煙圖片信息進(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：先通過對條煙圖像構(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)，對極值點(diǎn)構(gòu)造SURF特征點(diǎn)描述子獲取SURF特征，進(jìn)而對獲取到了條煙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)與視覺數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，使用基于評價(jià)機(jī)制和最佳匹配算法進(jìn)行快速條煙識別，得到識別結(jié)果。

其中，基于評價(jià)機(jī)制過程為：在比對過程中對實(shí)時(shí)條煙特征數(shù)據(jù)與正在被比對的條煙特征數(shù)據(jù)間的差值進(jìn)行分級評價(jià)：“很可能是”、“可能是”、“一般”、“可能不是”和“很可能不是”多個等級，并對每個等級賦權(quán)值；最佳匹配算法過程為：首先逐條計(jì)算實(shí)時(shí)條煙特征值與數(shù)據(jù)庫中條煙特征值的帶有等級權(quán)值的差值，并將差值與其對應(yīng)的權(quán)值乘績累加，在計(jì)算過程中當(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)行下一個特征值比對，取最終帶有等級權(quán)值的差值和最小的特征值作為最佳匹配對象；最后進(jìn)行快速條煙識別，得到識別結(jié)果；

表1：評級機(jī)制權(quán)值對應(yīng)規(guī)則

步驟五：處理器將識別結(jié)果送入顯示器中進(jìn)行顯示。

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