基于视觉的条烟订单核对系统研究

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。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状与分析

1.3 研究内容

1.4 章节安排

1.5 本章小结

第2章 系统总体设计

2.1 需求分析

2.2 机械结构设计

2.3 电气设计

2.4 条烟进出货流程详情

2.5 本章小结

第3章 条烟检测技术

3.1 图像采集的原理与实现

3.2 基于边缘检测的条烟检测技术

3.3 基于阈值分割的条烟检测技术

3.4 基于背景差分法的条烟检测技术

3.5 本章小结

第4章 条烟识别技术

4.1 基于模板匹配的条烟识别技术

4.2 基于分块彩色信息与最小误差分析的条烟识别技术

4.3 基于AGAST角点域特征的条烟识别技术

4.4 本章小结

第5章 系统软件设计与实现

5.1 系统软件功能要求

5.2 视觉模块的设计与实现

5.3 数据库模块的设计与实现

5.4 通信模块的设计与实现

5.5 实时订单核对明细模块的设计与实现

5.6 系统软件界面的设计与实现

5.7 现场测试与效果分析

5.8 本章小结

第6章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果