[發(fā)明專利]智覺圖像智能識別分揀裝置及識別分揀方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410015190.4 | 申請日: | 2014-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN103752534A | 公開(公告)日: | 2014-04-30 |
| 發(fā)明(設計)人: | 黃和平;黃一淼 | 申請(專利權(quán))人: | 溫州中波電氣有限公司 |
| 主分類號: | B07C5/342 | 分類號: | B07C5/342;B07C5/36 |
| 代理公司: | 西安弘理專利事務所 61214 | 代理人: | 羅笛 |
| 地址: | 325025 浙江省溫州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 智能 識別 分揀 裝置 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于智能識別檢測技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種智覺圖像智能識別分揀裝置,本發(fā)明還涉及一種智覺圖像智能識別分揀方法。
背景技術(shù)
機器視覺技術(shù)具有非接觸性、實時性、速度高、精度高、抗干擾性強,能夠大幅度降低成本,提高生產(chǎn)速度和效率,在工業(yè)質(zhì)量檢測和控制生產(chǎn)中具有廣闊的應用前景。但是,現(xiàn)有的機器視覺檢測識別基本上是在靜態(tài)下具有較佳的效果,許多情況下,檢測效果達不到零錯判零漏檢,包括以下方面:
1、實現(xiàn)運動物體檢測的方法主要包括:1)背景差分法:能完整快速地分割出運動圖像,其不足是易受光線變化影響,背景的更新是關(guān)鍵,不適用于攝像頭運動的情況;2)光流法:能檢測獨立運動的圖像,可用于攝像頭運動的情況,但計算復雜耗時,較難實現(xiàn)實時監(jiān)測;3)幀差法:受光線變化影響較小,簡單快速,但不能分割出完整的運動對象,需進一步運用目標分割算法。
2、物品相距一定間隔的動態(tài)檢測識別方法。例如廣泛應用的交通車輛牌照識別是在車輛保持一定安全間距運動或停止靜態(tài)下、在特定的顏色背景下取出車牌框架圖,然后車牌識別軟件里預先植入了所有車牌號碼的字符信息,屬于模板字符匹配模式識別,其錯判率在3%-10%。現(xiàn)有技術(shù)的模型都是在理想情況下有很強的識別能力、易實現(xiàn)1對1模板與單個個體的準確檢測和識別,而在實際應用中,由于實時環(huán)境復雜的情況,會受到各種原因的干擾,往往會出現(xiàn)匹配操作失敗,或者給出錯誤匹配、即使另尋他途,其中自適應控制、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡等建立數(shù)學模型進行模板匹配得到一定特定背景下的應用。由于畫面處理速度280-150ms/處、軟件運算識別速度0.64-0.58s/只,計算復雜、耗時長,效率低、成本高,不能適應多種場合。
目前廣泛應用的快速圖像匹配算法,例如圖像匹配、模板匹配、SSDA、投影匹配等由于計算量太大,耗時長速度特別慢、實時性較差,匹配時間太長,無法應用到高速的工業(yè)生產(chǎn)中。不得不采用相對成本較高的高精度的硬件CCD相機彌補不足,軟件識別檢測和硬件獨立發(fā)揮作用,往往在實踐中,不能自動識別外界物品和環(huán)境的變化,不斷讓人工對CCD相機、燈光、軟件識別檢測參數(shù)綜合調(diào)整方可取得效果、重復次數(shù)多耗時長。
所以,現(xiàn)有的軟件識別檢測連續(xù)動態(tài)運動產(chǎn)品、漏檢和錯判率保持相當高的比例,使其不能實施和應用。
3、圖像的動態(tài)表面分析處理。對于圖像處理程序而言,不存在動態(tài)圖像,所謂動態(tài)圖像也就是每幀圖像數(shù)據(jù)的集合,比如電影和動畫片,只要每秒鐘在眼前閃過24-30幀圖片則對人的眼睛來說,就是一個完整的連續(xù)的動畫,但是對設備來說,也就是24-30幀圖片在1秒鐘之內(nèi)經(jīng)過了投影區(qū)而已,也就是說實際上圖像處理程序是對每一幀圖片信息進行獨立處理的,只是圖像屬于連續(xù)傳輸?shù)模簿褪且粠右粠瑢θ藖碚f就像動畫,也即所謂的動態(tài)處理。動態(tài)成像過程中的“退化”,是指由于成像系統(tǒng)各種因素的影響,數(shù)字圖像的噪聲主要來源于圖像的獲取和傳輸過程,即圖像獲取的數(shù)字化過程、圖像傳感器的質(zhì)量和環(huán)境條件、圖像傳輸過程中傳輸信道的噪聲干擾。再一種情況就是運動模糊,都會使得圖像識別錯判漏判的發(fā)生,為了解決這樣的問題,適應多種場合進行圖像的動態(tài)表面分析處理應用,人們希望濾波函數(shù)是動態(tài)的、可調(diào)節(jié)的、可自我學習的。設計這樣的濾波器是非常困難的,到目前還沒有圖像的動態(tài)表面的濾波器產(chǎn)生。
也沒有人將圖像識別軟件和硬件自動結(jié)合使用,即使目前世界各國爭先開發(fā)的智能引導式視覺系統(tǒng),圖像預處理同一個濾波器最多9次的處理次數(shù)(二值化,差分,明亮布正,對比度轉(zhuǎn)換,實時差分,實時濃淡補正,模糊處理僅1次),預處理組合最多13層(二值化,差分,斑點僅能使用1次),智能引導式視覺系統(tǒng)動態(tài)識別自動化產(chǎn)品的節(jié)拍、頻率僅在低速下有效(仍有漏檢和錯檢不可避免),對于動態(tài)運動的兩個靠近的產(chǎn)品、或產(chǎn)品表面有油污、背景會不斷變化的產(chǎn)品,無法100%檢測出產(chǎn)品的正反面,中高速自動化產(chǎn)品的節(jié)拍、頻率無法實現(xiàn)。
目前的設備軌道上或傳送帶上物品一個接一個的連續(xù)檢測,理論上依靠硬件高速攝像或照相視覺識別系統(tǒng)是可以實現(xiàn)連續(xù)物品動態(tài)運動轉(zhuǎn)變?yōu)殪o態(tài)視覺識別和連續(xù)檢測的,由于其價格和維護費用的昂貴,及對應用環(huán)境和操作要求苛刻,到目前沒有這方面應用報道。
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