[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法

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• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112541367A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王紅炎;彭靖田
• 申請（專利權(quán)）人: 上海品覽數(shù)據(jù)科技有限公司
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10;G06N20/00
• 代理公司: 上海創(chuàng)開專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31374
• 代理人: 吳海燕

本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法，涉及人工智能計算機視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括：S1.安裝的工業(yè)攝像機采集傳送帶上的金屬工具視頻圖像；S2.視頻圖形中的信息進行人工標記；S3.檢測模型的訓(xùn)練；S4.利用訓(xùn)練的目標檢測模型檢測畫面中所有的二維碼，確定二維碼檢測位置；S5.對二維碼進行圖像預(yù)處理，包括二值化，對比度增強處理；S6.對二維碼進行識別；S7.將識別結(jié)果錄入到管理信息系統(tǒng)中進行庫存管理。本發(fā)明識別的準確率較高，可以同時識別出庫/入庫操作，同時記錄出入庫時間，保證實時性，高效性，準確性，和自動化去人工的效果，降低生產(chǎn)成本，并提高服務(wù)質(zhì)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能計算機視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法。

背景技術(shù)

對于制造業(yè)來講，金屬工具庫存管理是企業(yè)管理的重要組成部分，由于金屬工具種類多，出入庫頻繁每天都大量的數(shù)據(jù)需要快速、準確的處理完成，否則會影響企業(yè)庫存管理，因此金屬工具庫存管理一直是制造業(yè)中庫存管理的重要的任務(wù)之一。

隨著網(wǎng)絡(luò)及計算機技術(shù)的引入普及以及深度學(xué)習(xí)帶動了人工智能的快速發(fā)展和落地，使得企業(yè)在金屬工具盤點，出入庫監(jiān)管等方面的管理更加便捷和智能化，極大的提升車間和倉庫工作人員業(yè)務(wù)處理效率、準確率和實時性，對現(xiàn)代企業(yè)金屬工具庫存管理有著重要意義。

傳統(tǒng)的金屬工具庫存管理方法，通常是依靠人進行核算，記錄金屬工具的類型，數(shù)量進出庫時間，然后在錄入倉庫管理系統(tǒng)中，進行最終的倉庫庫存盤點和校對。近年來也有人針對金屬工具庫存管理提出一種解決方案，是利用工人手握紅外掃碼槍掃描雕刻到金屬工具上的DM碼或者貼在金屬工具上的QR碼，可以區(qū)分工具的類別并進行數(shù)量記錄。

本發(fā)明正是針對傳統(tǒng)的金屬工具出入庫監(jiān)管方法的不足，和工人長時間手持掃碼槍進行掃碼進行信息管理的不足，提出的一種基于深度學(xué)習(xí)的金屬工具上二維碼識別的方法，該方法采用基于制造業(yè)中貼有或者刻有二維碼的金屬工具的圖像數(shù)據(jù)進行二維碼的檢測和識別，整個監(jiān)控計數(shù)和管理過程完全不依賴于人的參與，節(jié)省人力物力，可以達到客觀、高效、精準的出入庫計數(shù)管理。現(xiàn)有技術(shù)中存在以下問題：人工錄入成本高，并且有些行業(yè)不宜于人們長期工作(比如核電站)工人手握紅外掃碼槍掃描雕刻到金屬工具上的DM碼或者貼在金屬工具上的QR碼，長時間工作，工作人員疲勞會引起漏掃或者重掃情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計不準確問題。因此，針對以上問題，提供一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法，解決了以上問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明的一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像處理的多種二維碼識別方法，包括如下步驟：

S1.安裝的工業(yè)攝像機采集傳送帶上的金屬工具視頻圖像；

S2.對采集到的視頻圖形中的信息進行人工標記，標記視頻畫面中的各種二維碼的位置；

S3.將人工標記后的數(shù)據(jù)采用深度學(xué)習(xí)的目標檢測算法進行檢測模型的訓(xùn)練；

S4.通過工業(yè)攝像機實時檢測載有金屬工具的流水線畫面，利用訓(xùn)練的目標檢測模型檢測畫面中所有的二維碼，確定二維碼檢測位置；

S5.對二維碼進行圖像預(yù)處理，包括二值化，對比度增強處理；

S6.對二維碼進行識別；

S7.將識別結(jié)果錄入到管理信息系統(tǒng)中進行庫存管理。

進一步地，所述步驟S2之前進行抽幀處理，將采集到的視頻圖像進行抽幀處理形成多個圖像。

進一步地，所述步驟S5之前進行截取小圖處理，對檢測出得區(qū)域?qū)ΧS碼進行截取小圖處理。