基于视觉的条烟订单核对系统研究

发布时间：2019-08-26 19:56

【摘要】：目前烟草物流行业主要使用基于扫码的条烟识别技术,但扫码时条烟的条码位置和方向、条烟的角度等因素都对识别效果有显著的影响,导致条烟识别时存在一定的局限性。近年来,机器视觉技术以其快速、精确和稳定等特点,被广泛应用于工业自动化领域中的定位、检测、识别和导航等项目。本文以基于视觉的条烟订单核对系统为研究对象,对系统的电气构成、视觉系统的选型与机械设计、条烟检测技术、条烟识别技术和订单核对系统软件的功能与实现进行了分析和研究。首先,结合烟草物流中心的实际情况,设计了一套安装在自动化分拣线末端的条烟识别与订单核对系统,用于对自动化分拣线分拣出的条烟进行实时的识别,并对相应客户订单完成核对工作,达到与自动化分拣线配合运行的效果。当核对过程中出现“错烟”、“少烟”和“多烟”的情况时,系统能够立即发出警报信号,暂停自动化分拣,并能以警报灯的形式提示现场工作人员。其次,针对条烟表面的反光特性,设计了一种有效获取条烟清晰图像的图像采集系统,完成了光源、相机、镜头等硬件设备的选型和视觉系统的机械结构设计。研究了基于边缘检测的条烟检测算法——包括Sobel、Laplace和Canny边缘检测算法和基于阈值分割的条烟检测算法。提出了一种基于背景差分法的条烟检测算法,并通过实验验证了该算法的有效性。然后,对条烟识别算法进行了研究。提出了一种基于分块彩色信息与最小误差分析的条烟识别算法,但当条烟种类较多达到上百种时,该算法会出现识别错误的风险。最后,提出了一种基于AGAST角点域特征和ELM的条烟识别算法。该算法通过对条烟特征点的稳定提取,并使用特征点邻域的彩色信息通过训练好的ELM快速识别条烟,以完成对具体订单的实时核对工作。最后,完成了条烟识别与订单核系统的软件编程实现,现场测试验证了本研究提出的算法和技术的可行性。相比于基于扫码的系统,不仅在识别效率上有明显的提升,而且还具备更强的泛化推广性。
【图文】：

图 1-1 半自动类型的条烟分拣系统现场图究现状与分析前，，国内的条烟识别与订单核对主要有人工和基于扫码的识别与核如图 1-2）。其中,在一些自动化程度不高的烟草物流中心仍然是人识别并完成订单核对工作。人工核对不仅耗费大量的劳动力造成较,而且工作效率比较低、易疲劳、易出错,常常会导致分拣完的条烟配送。而随着烟草物流中心自动化进程的不断推进，对高效、准确订单核对方式有着急切的需求。

图 1-1 半自动类型的条烟分拣系统现场图1.2 研究现状与分析目前，国内的条烟识别与订单核对主要有人工和基于扫码的识别与核对两种方式（如图 1-2）。其中,在一些自动化程度不高的烟草物流中心仍然是人工对条烟进行识别并完成订单核对工作。人工核对不仅耗费大量的劳动力造成较高的人力成本,而且工作效率比较低、易疲劳、易出错,常常会导致分拣完的条烟不能及时完成配送。而随着烟草物流中心自动化进程的不断推进，对高效、准确的条烟识别与订单核对方式有着急切的需求。
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F426.8;TP391.41

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本文编号：2529514