一种基于标签的识别方法技术

本发明专利技术适用于机器识别技术改进领域，提供了一种基于标签的识别方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过摄像头在预设时间段抓拍对应区域的影像并上传；S2、将抓拍的影像图片进行灰度处理生成灰度图像；S3、将生成的灰度图像分别进行卷积神经网络识别处理和机器视觉识别处理；S4、将经过卷积神经网络识别处理结果和机器视觉识别处理结果合并组合的仓位信息进行保存。该方法通过条形码有效的降低了电磁干扰，识别效率高，降低成本。

A Tag-based Recognition Method

【技术实现步骤摘要】
一种基于标签的识别方法
本专利技术属于机器视觉识别技术改进领域，尤其涉及一种基于标签的识别方法。
技术介绍
传统的技术：在物品定位上，一般采用RFID、传感器技术，需要在被侦测的物件装上或贴上RFID标签。标签分为三类：1）ActiveTag：标签自带电源及能够传送或“反射”电磁波，一般用在距离远的物件侦测及定位上。如用在物件定位上，一般用在贵重的资产上（AssetManagement）或军事用途2）Semi-PassiveTag：此类标签自带电源，但不能“反射”电磁波，主要功能是加强耦合作用，增加与RFID读写器（RFIDReader）沟通，这种标签一般不会用在定位上。3）PassiveTag：此类标签没有电源，所有电能靠耦合作用，不能用在定位上。随着生产模式的转型，从大批量生产到多单小批量生产，仓库作为缓冲起很大作用。有很多情况下，小批量生产没法达到最低订购量（MinimumOrderQuantity--MOQ）。为了得到竞争优势，工厂一般会多生产。为了降低成本与及时送货给客户，增强客户满意度（CustomerSatisfaction），多生产的货物会存放在仓库。对于小型的工厂，仓库问题可能相对容易解决，但随着劳动人口从制造业大量流入服务及高新科技行业，工业自动化也变得越来越重要。大型工厂面对的挑战更不用说。要定位那一板货在仓库的那一位置，RFID技术能提供一套完整方案，但RFID方案的问题及缺陷有：1、RFID依靠电磁波，对于电磁波干扰非常敏感；2、水及金属不能穿透，如果环境拥有这两类元素实施非常困难；3、安装系统并不灵活；4、费用非常昂贵；5、维护成本高。如果标签电源用光了，不容易发现，需要定期更换及检测；6、容错能力低，出现错误系统难以提醒用户。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于标签的识别方法，旨在解决上述标签抗干扰能力差、容错能力低、维护成本高的技术问题。本专利技术是这样实现的，一种基于标签的识别方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过摄像头在预设时间段抓拍对应区域的影像并上传；S2、将抓拍的影像图片进行灰度处理生成灰度图像；S3、将生成的灰度图像分别进行卷积神经网络识别处理和机器视觉识别处理；S4、将经过卷积神经网络识别处理结果和机器视觉识别处理结果合并组合的仓位信息进行保存。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S3中机器视觉识别处理包括以下步骤：S311、将生成的灰度图像转换成二进制黑白图像；S312、在二进制黑白图像中侦测判断是否存在信息条形码标签。如存在则记录标签在图上的坐标及其机率。如没有发现标签，只更改时间指标，不做任何处理；S313、对于机率为100%的标签进行解码。对于几率大于60%的标签，把其在图上的坐标记录下来，留待判断是否发出异常；S314、将解码出的标签信息及机率大于60%小于100%的标签坐标一并输出。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S3中卷积神经网络识别处理包括以下步骤：S321、在卷积神经网络中通过深度学习识别出图像中有货或有卡板或空仓位的一种结果输出。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S4之后还包括以下步骤：S5、控制器（服务器）端从管理系统获取录入的仓位信息；S6、将获取的识别结果信息与对应仓位信息进行对比是否相同，若相同，则仓位正常，若不同，则对相关工作人员发出故障信息。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S1之前还包括以下步骤：S0、将管理系统中登记生成的信息条形码标签贴于进入仓库对应的货物上。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S1中还包括以下步骤：S11、对抓取的影像图片进行本仓位外的多余信息去除处理；S12、将经过步骤S11处理过的图像进行去噪及平行光处理。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S6中管理系统中录入的仓位信息与实际仓位的信息对比不一致在设定时间内不发出故障信息通知。本专利技术的进一步技术方案是：所述S4中在对相邻的两次采集图像识别中信息完全一致的，仅对内存里相关图像记录中的时间指标、最后一次拍摄的视像名称进行修改，然后保存本次识别信息。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S1的预设时间根据用户的需求进行自由参数设置，所述预设时间大于5分钟。本专利技术的进一步技术方案是：所述设定时间根据用户货物进出仓时间进行参数设置，所述设定时间大于等于30分钟。本专利技术的有益效果是：1）对于传统的RFID等标签识别系统：本专利技术通过条形码有效的消除了电磁干扰，识别效率高，降低成本。不受电磁干扰、安装容易、维护成本低，有效的达成货物追踪，系统操作更容易，拥有容错机制有全方位搜索功能，系统能识别出空位，有助于安排和管理。2）对于创新的标签识别系统，本专利技术能够有效的自动对货品定位；拥有容错机制，可以探测得到不能解码的标签；优雅的架构，令系统真正达到实时效果；一体化的设计理念使系统无缝融入实际操作。附图说明图1是本专利技术实施例提供的识别系统的框架图。图2是本专利技术实施例提供的基于标签的识别方法的流程图。图3是本专利技术实施例提供的卷积神经网络处理流程图。图4是本专利技术实施例提供的卷积神经网络示意图。图5是本专利技术实施例提供的人-程序-技术的三角关系图。图6是本专利技术实施例提供的识别系统的框架图。图7是本专利技术实施例提供的判断对比给出建议的示意图。图8是本专利技术实施例提供的CVU图像处理示意图。具体实施方式如图1所示，本专利技术提供的基于标签的识别方法，其详述如下：步骤S0，将管理系统中登记生成的信息条形码标签贴于进入仓库对应的货物上。首先，车间按工单生产后，工作人员将货物分到不同卡板上，然后货物会被送到入库登记区，仓库管理员会为每一卡板打印标签，标签在仓库是唯一的。同时，仓库管理员会在管理系统录入每一个标签关联的工单。系统会建议仓位，尽量将同一工单的货物放在一起，相关信息亦会同步更新到ERP系统等。步骤S1，通过摄像头在预设时间段抓拍对应区域的影像并上传；摄像头是一个IPCamera，同时安装有嵌入式系统。通过网络协议可以使用REST呼叫、更改摄像头的变量。同时，亦可更改光圈及角度，嵌入式系统还有机器学习功能，可以自动对焦。摄像头会在预设时间内，拍摄照片并通过FTP传送到指定的CVU的文件夹上。CVU文件夹按日期、摄像头自动建立，每一张照片以小时、分钟、秒数命名，例如：19_07_32代表在下午七点零七分三十二秒拍摄。所述步骤S1中还包括以下步骤：S11、抓取的影像图片进行多余信息去除处理；S12、将经过步骤S11处理过的图像进行去噪及平行光处理。预设时间根据用户的需求进行自由参数设置，所述预设时间大于5分钟。步骤S2，将抓拍的影像图片进行灰度处理生成灰度图像；生成灰度图的公式为：0.2989*R+0.5870*G+0.11470*B，R是图像的红色频道，B是图像的蓝色频道，G是图像的绿色频道。彩色图像分为三个频道（R、G、B），即红、绿、蓝频道，系统会将彩色图像读进内存，分别记录R、G、B三个频道，按照公式0.2989*R+0.5870*G+0.11470*B计算出一个灰度值。步骤S3，将生成的灰度图像分别进行卷积神经网络识别处理和机器视觉识别处理；将步骤S2中生成的灰度图，送入CVU的多线程的程序中读取，检查标签线程会读取灰度图，并二进化来计算结果。神经网络会读取灰度图并丢进神经元中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于标签的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、通过摄像头在预设时间段抓拍对应区域的影像并上传；S2、将抓拍的影像图片进行灰度处理生成灰度图像；S3、将生成的灰度图像分别进行卷积神经网络识别处理和机器视觉识别处理；S4、将经过卷积神经网络识别处理结果和机器视觉识别处理结果合并组合的仓位信息进行保存。

【技术特征摘要】
1.一种基于标签的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、通过摄像头在预设时间段抓拍对应区域的影像并上传；S2、将抓拍的影像图片进行灰度处理生成灰度图像；S3、将生成的灰度图像分别进行卷积神经网络识别处理和机器视觉识别处理；S4、将经过卷积神经网络识别处理结果和机器视觉识别处理结果合并组合的仓位信息进行保存。2.根据权利要求1所述的基于标签的识别方法，其特征在于，所述步骤S3中机器视觉识别处理包括以下步骤：S311、将生成的灰度图像转换成二进制黑白图像；S312、在二进制黑白图像中侦测判断是否存在信息条形码标签，如存在则记录标签在图上的坐标及其机率，如没有发现标签，只更改时间指标，不做任何处理；S313、对于机率为100%的标签进行解码，对于几率大于60%的标签，把其在图上的坐标记录下来，留待判断是否发出异常；S314、将解码出的标签信息及机率大于60%小于100%的标签坐标一并输出。3.根据权利要求1或2所述的基于标签的识别方法，其特征在于，所述步骤S3中卷积神经网络识别处理包括以下步骤：S321、在卷积神经网络中通过深度学习识别出图像中有货或有卡板或空仓位的一种结果输出。4.根据权利要求1-3任一项所述的基于标签的识别方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括以下步骤：S5、控制器（服务器）端从管理系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，张仁立，刘引波，黄清霖，
申请(专利权)人：王志伟，
类型：发明
国别省市：中国香港,81