一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法技术

针对现代智慧仓储物流中货物的出入库信息采集与货物盘点的需求，提出一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，通过使用两个相机从多角度获取RFID标签的图像，对获取的图像采用迭代式阈值分割和形态学方法进行处理，利用模板匹配方法，获取RFID标签的三维坐标。该方法有效的降低了算法的复杂性，能够实时获取RFID标签的三维坐标。本项发明专利技术对现代智慧仓储物流具有重要的理论和应用价值。

A visual based 3D measurement modeling method for RFID multi label network

For the goods of modern wisdom in storage and logistics warehousing information collection and inventory demand, put forward a visual RFID multi label network 3D modeling method based on the image by using two cameras to acquire RFID tags from multiple perspectives, to obtain the image using iterative threshold segmentation and morphological type methods for processing and utilization the template matching method, 3D coordinates acquisition of RFID tags. This method can effectively reduce the complexity of the algorithm, and can obtain the 3D coordinates of the RFID tag in real time. The invention has important theoretical and application value for modern intelligent warehousing logistics.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法
本专利技术涉及RFID技术及物联网应用领域，具体涉及RFID多标签网络三维坐标确定以及网络建模，特别是引入三维视觉分析方法对RFID多标签网络进行三维测量建模，属于计量测试领域。
技术介绍
射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)作为一种新颖的非接触式自动识别技术，已在现代物流、智能交通、生产自动化等众多领域获得广泛应用，特别是在智慧物流中，由于考虑到系统识读的效率，需要使用大量的RFID标签用于批量货物的出入库信息采集与货物盘点，而现阶段针对RFID多标签网络的建模以及RFID多标签的识别、分布、排列组合、定位等缺乏一种有效的自动测量和计算手段。在三维图像测量建模领域，现有方法中利用单个相机对图像进行三维测量建模，需要不断调整相机方位，从不同角度获取同一状态下的物体图像，操作复杂，实时性较差，难以适用实时性要求比较高的场合。现有文献中应用单个相机对图像进行三维测量建模的比较少，而利用图像的方法对RFID多标签网络进行三维测量建模更是鲜有报道。为了满足现代智慧仓储物流中货物的出入库信息采集与货物盘点的需求，利用图像相关理论寻找算法复杂度低、计算量小、效率高且鲁棒性好的方法对RFID多标签网络进行三维测量建模就显得很有意义。本专利技术中使用水平、垂直两个相机，从多角度获取RFID标签的图像信息，降低了利用图像的方法对RFID标签进行三维测量建模的复杂性，本专利技术提出的方法具有快速、高精度和实时获取RFID标签三维坐标的优点。在具体算法中，涉及到迭代式阈值分割、形态学处理方法和模板匹配算法，迭代式阈值分割是阈值法图像分割中较为有效的方法，通过迭代的方式来求出分割的最佳阈值，具有一定的自适应性。形态学算法能够在阈值分割的基础上对图像进行腐蚀和膨胀等形态学操作，以保留和提取图像中的特定几何特征，且形态学方法易于用并行处理的方式实现，实时性较高。模板匹配算法以其计算方法简单、模板选取方便，易于实现等优点，尤其适用于实时性要求较高的物联网领域。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，包括以下步骤：第一步骤：搭建测试平台步骤，测试平台由RFID读写器、读写器天线、RFID标签、RFID标签支架、控制计算机、伺服电机、垂直相机、水平相机、导轨、转盘构成，RFID标签支架底部贴有标记点，RFID读写器与读写器天线相连，RFID读写器与控制计算机相连，垂直相机和水平相机分别与控制计算机相连；第二步骤：RFID标签垂直俯视图像采集步骤，利用垂直相机对转盘和RFID标签进行图像采集，利用迭代式阈值分割和形态学方法对图像进行处理，并对全部RFID标签标记点进行编号；第三步骤：RFID标签径向距离提取步骤，在上述第二步骤中获得的转盘垂直俯视图像上取两条弦，作弦的垂直平分线，则垂直平分线的交点即为转盘中心，选取其中一个RFID标签标记点为模板，利用模板匹配对第i个RFID标签标记点进行匹配，获取第i个RFID标签标记点到转盘中心的距离ri，即为第i个RFID标签径向距离；第四步骤：RFID标签水平坐标测量步骤，调节伺服电机带动转盘旋转，得到第i个RFID标签旋转的角度θi，则θi和上述第三步骤中获得的ri即为第i个RFID标签标记点的水平坐标参量，进一步得到第i个RFID标签水平坐标为(ricosθi，risinθi)；第五步骤：RFID标签侧视图像采集步骤，控制计算机控制伺服电机带动转盘旋转，控制计算机控制水平相机进行前后调整，使水平相机对其中一个标签清晰成像，以该标签为模板，测量模板中心点到转盘的垂直距离h，即模板的垂直坐标，使水平相机对第i个RFID标签准确对焦，获得第i个RFID标签侧视图像，利用模板匹配对模板和第i个RFID标签进行匹配，计算第i个RFID标签的中心点与模板中心点之间的像素个数差值ci；第六步骤：RFID标签垂直坐标测量步骤，根据三角形相似原理，确定图像中每个像素边长的大小a，根据侧视图像标签模板的垂直坐标和第i个RFID标签与模板在垂直方向上的像素个数差值计算得出第i个RFID标签在垂直方向上的垂直坐标Hi，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的下方，Hi＝h-ci×a，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的上方，Hi＝h+ci×a；第七步骤：RFID标签三维坐标确定步骤，确定第i个RFID标签三维坐标为(ricosθi，risinθi，Hi)；第八步骤：重复上述第三、四、五、六、七步骤，测量所有RFID标签的水平坐标和垂直坐标，即得到所有RFID标签的三维坐标。以上所述的一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，其中第二步骤所述迭代式阈值分割，步骤如下：步骤一：对垂直俯视图像进行归一化处理，设定迭代收敛参数T0，并选择一个初始的估计阈值T1＝(ming(x，y)+maxg(x，y))/2，其中(x，y)为图像中像素点的坐标，g(x，y)为归一化后的图像灰度值，ming(x，y)为g(x，y)的最小值，maxg(x，y)为g(x，y)的最大值；步骤二：用估计阈值T1分割垂直俯视图像，将垂直俯视图像分为G1和G2两部分，其中，G1为{(x，y)|g(x，y)＞T1}，G2为{(x，y)|g(x，y)＜T1}；步骤三：计算G1和G2中所有像素的平均灰度值μ1和μ2，以及新的阈值T2＝(μ1+μ2)/2；步骤四：如果|T2-T2|＜T0，则T2即为最优阈值，否则，将T2赋值给T1；步骤五：重复以上步骤二、三、四，直到获取最优阈值，利用最终获取的最优阈值T2对垂直俯视图像进行阈值分割，得到垂直俯视图像的二值化图像I。以上所述的一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，其中第二步骤所述形态学方法，步骤如下：步骤一：对垂直俯视图像的二值化图像进行膨胀操作，得到膨胀后的图像其中B为结构元素，I为垂直俯视图像的二值化图像，表示膨胀，P1为膨胀后的图像；步骤二：对图像进行腐蚀操作，得到腐蚀后的图像P2＝P1ΘB，其中B为结构元素，P1为膨胀后的图像，Θ表示腐蚀，P2为腐蚀后的图像；步骤三：再重复一次以上步骤一和步骤二的操作，然后再对图像执行填充操作，得到图像P3，对P3执行步骤二操作，得到形态学处理后的图像。以上所述的一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，其中第三步骤和第五步骤所述模板匹配，步骤如下：步骤一：选择某一特定图像为参考模板图像，在图像的搜索区域内逐点平移已知的参考模板图像，遍历搜索区域内的每一个像素点；步骤二：确定归一化互相关系数将参考模板图像和原图像中同样大小的搜索区域图像进行匹配，其中，(m，n)为像素点坐标，T(m，n)为参考模板图像，为参考模板图像均值，M为像素点坐标横坐标的最大值，N为像素点坐标列坐标的最大值，Si，j(m，n)为搜索区域图像，为搜索区域图像的均值；步骤三：将参考模板图像平移到下一个像素点，重复以上步骤二，直至所有位置都匹配完成以后，归一化互相关系数NC(i，j)大于设定阈值λ的区域即为所要寻找的匹配区域。以上所述的一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，其中第五步骤所述控制计算机控制水平相机进行前后调整，步骤如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，包括以下步骤：第一步骤：搭建测试平台步骤，测试平台由RFID读写器、读写器天线、RFID标签、RFID标签支架、控制计算机、伺服电机、垂直相机、水平相机、导轨、转盘构成，RFID标签支架底部贴有标记点，RFID读写器与读写器天线相连，RFID读写器与控制计算机相连，垂直相机和水平相机分别与控制计算机相连；第二步骤：RFID标签垂直俯视图像采集步骤，利用垂直相机对转盘和RFID标签进行图像采集，利用迭代式阈值分割和形态学方法对图像进行处理，并对全部RFID标签标记点进行编号；第三步骤：RFID标签径向距离提取步骤，在上述第二步骤中获得的转盘垂直俯视图像上取两条弦，作弦的垂直平分线，则垂直平分线的交点即为转盘中心，选取其中一个RFID标签标记点为模板，利用模板匹配对第i个RFID标签标记点进行匹配，获取第i个RFID标签标记点到转盘中心的距离ri，即为第i个RFID标签径向距离；第四步骤：RFID标签水平坐标测量步骤，调节伺服电机带动转盘旋转，得到第i个RFID标签旋转的角度θi，则θi和上述第三步骤中获得的ri即为第i个RFID标签标记点的水平坐标参量，进一步得到第i个RFID标签水平坐标为(ricosθi，risinθi)；第五步骤：RFID标签侧视图像采集步骤，控制计算机控制伺服电机带动转盘旋转，控制计算机控制水平相机进行前后调整，使水平相机对其中一个标签清晰成像，以该标签为模板，测量模板中心点到转盘的垂直距离h，即模板的垂直坐标，使水平相机对第i个RFID标签准确对焦，获得第i个RFID标签侧视图像，利用模板匹配对模板和第i个RFID标签进行匹配，计算第i个RFID标签的中心点与模板中心点之间的像素个数差值ci；第六步骤：RFID标签垂直坐标测量步骤，根据三角形相似原理，确定图像中每个像素边长的大小a，根据侧视图像标签模板的垂直坐标和第i个RFID标签与模板在垂直方向上的像素个数差值，计算得出第i个RFID标签在垂直方向上的垂直坐标Ｈi，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的下方，Hi＝h‑ci×a，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的上方，Hi＝h+ci×a；第七步骤：RFID标签三维坐标确定步骤，确定第i个RFID标签三维坐标为(ricosθi，risinθi，Hi)；第八步骤：重复上述第三、四、五、六、七步骤，测量所有RFID标签的水平坐标和垂直坐标，即得到所有RFID标签的三维坐标。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，包括以下步骤：第一步骤：搭建测试平台步骤，测试平台由RFID读写器、读写器天线、RFID标签、RFID标签支架、控制计算机、伺服电机、垂直相机、水平相机、导轨、转盘构成，RFID标签支架底部贴有标记点，RFID读写器与读写器天线相连，RFID读写器与控制计算机相连，垂直相机和水平相机分别与控制计算机相连；第二步骤：RFID标签垂直俯视图像采集步骤，利用垂直相机对转盘和RFID标签进行图像采集，利用迭代式阈值分割和形态学方法对图像进行处理，并对全部RFID标签标记点进行编号；第三步骤：RFID标签径向距离提取步骤，在上述第二步骤中获得的转盘垂直俯视图像上取两条弦，作弦的垂直平分线，则垂直平分线的交点即为转盘中心，选取其中一个RFID标签标记点为模板，利用模板匹配对第i个RFID标签标记点进行匹配，获取第i个RFID标签标记点到转盘中心的距离ri，即为第i个RFID标签径向距离；第四步骤：RFID标签水平坐标测量步骤，调节伺服电机带动转盘旋转，得到第i个RFID标签旋转的角度θi，则θi和上述第三步骤中获得的ri即为第i个RFID标签标记点的水平坐标参量，进一步得到第i个RFID标签水平坐标为(ricosθi，risinθi)；第五步骤：RFID标签侧视图像采集步骤，控制计算机控制伺服电机带动转盘旋转，控制计算机控制水平相机进行前后调整，使水平相机对其中一个标签清晰成像，以该标签为模板，测量模板中心点到转盘的垂直距离h，即模板的垂直坐标，使水平相机对第i个RFID标签准确对焦，获得第i个RFID标签侧视图像，利用模板匹配对模板和第i个RFID标签进行匹配，计算第i个RFID标签的中心点与模板中心点之间的像素个数差值ci；第六步骤：RFID标签垂直坐标测量步骤，根据三角形相似原理，确定图像中每个像素边长的大小a，根据侧视图像标签模板的垂直坐标和第i个RFID标签与模板在垂直方向上的像素个数差值，计算得出第i个RFID标签在垂直方向上的垂直坐标Ｈi，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的下方，Hi＝h-ci×a，当第i个RFID标签的中心点处于模板中心点的上方，Hi＝h+ci×a；第七步骤：RFID标签三维坐标确定步骤，确定第i个RFID标签三维坐标为(ricosθi，risinθi，Hi)；第八步骤：重复上述第三、四、五、六、七步骤，测量所有RFID标签的水平坐标和垂直坐标，即得到所有RFID标签的三维坐标。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法，其中第二步骤所述迭代式阈值分割，步骤如下：步骤一：对垂直俯视图像进行归一化处理，设定迭代收敛参数T0，并选择一个初始的估计阈值T1＝(ming(x，y)+maxg(x，y))/2，其中(x，y)为图像中像素点的坐标，g(x，y)为归一化后的图像灰度值，ming(x，y)为g(x，y)的最小值，maxg(x，y)为g(x，y)的最大值；步骤二：用估计阈值T1分割垂直俯视图像，将垂直俯视图像分为G1和G2两部分，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞晓磊，庄笑，汪东华，赵志敏，陆东升，刘振鲁，刘梦婕，董定邦，
申请(专利权)人：江苏省质量和标准化研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32