一种基于MEC边缘云的图像检测系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种基于MEC边缘云的图像检测系统，包括：无线传输摄像头，用于获取图像数据，通过移动网络方式上传图像数据至MEC边缘云；MEC边缘云，用于对图像数据进行处理后，将处理结果发送至物联网云平台，以及给无线传输摄像头发送第一指令；物联网云平台，接收来自MEC边缘云的处理结果，通过可视化界面显示处理结果，以及给MEC边缘云发送第二指令。本实用新型专利技术将无线传输摄像头、MEC边缘云和物联网云平台这三部分形成一个闭环，利用MEC边缘云的云计算能力，在MEC边缘云进行数据处理，减轻在设备接入侧和平台端的压力，用于产品的不良外观检测，提高识别准确率，可广泛应用于图像检测技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MEC边缘云的图像检测系统
本技术涉及图像检测
，尤其涉及一种基于MEC边缘云的图像检测系统。
技术介绍
随着5G网络的发展，因5G网络具有超高带宽，超大密度，超低时延的特性，所以移动网络要承载的东西将是以前的几十倍，几百倍，而且还不能耽误，因此对于网络的压力也就越来越大。而MEC的出现则把算力附着在网络边缘，实现业务的本地化，可以有效降低业务时延、带宽开销和终端成本，提升业务体验和数据安全，为以人为中心的新型业务和以物为中心的万物互联应用提供有效支撑。目前的产品logo检测系统都是在本地上部署一套检测系统，这样一来在部署现场则需要一套计算机硬件(计算器)支撑，部署相对麻烦，同时该计算机硬件算力有限，处理复杂的图像时耗时较长。术语解释：MEC边缘云：即多接入边缘计算(MobileEdgeComputing)，是为移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，通过在移动网络边缘执行部分缓存、数据传输和计算来抵消与回程相关的延迟，最终可以实现毫秒级应用。产品logo检测系统，通过在本地上部署一套产品logo检测软件，识别产品的logo是否正确，或者有没有偏移位置等。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本技术的目的是提出一种基于MEC边缘云的图像检测系统。本技术所采用的技术方案是：一种基于MEC边缘云的图像检测系统，包括：无线传输摄像头，用于获取图像数据，通过移动网络方式上传所述图像数据至MEC边缘云；MEC边缘云，用于对所述图像数据进行处理后，将处理结果发送至物联网云平台，以及给所述无线传输摄像头发送第一指令；物联网云平台，接收来自所述MEC边缘云的所述处理结果，通过可视化界面显示所述处理结果，以及给所述MEC边缘云发送第二指令。进一步，所述无线传输摄像头包括摄像头模块、无线传输模块和固定架，所述摄像头模块通过串口的方式与所述无线传输模块连接，所述固定架用于固定所述摄像头模块，以使所述摄像头模块的焦距达到最佳。进一步，所述MEC边缘云包括图像识别模块，所述图像识别模块上设有神经网络模型，所述神经网络模型包括第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、全连接层以及全连接输出层。进一步，所述MEC边缘云通过MQTT通信协议将所述处理结果上传到所述物联网云平台。进一步，所述物联网云平台上设有显示屏，所述显示屏用于显示所述处理结果。本技术的有益效果是：本技术将无线传输摄像头、MEC边缘云和物联网云平台这三部分形成一个闭环，利用MEC边缘云的云计算能力，在MEC边缘云进行数据处理，减轻在设备接入侧和平台端的压力，用于产品的不良外观检测，提高识别准确率。附图说明本技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本技术实施例中一种基于MEC边缘云的图像检测系统的拓扑图。具体实施方式本部分将详细描述本技术的具体实施例，本技术之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本技术的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本技术保护范围的限制。在本技术的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。在本技术的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。本技术的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属
技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本技术中的具体含义。如图1所示，本实施例提供了一种基于MEC边缘云的图像检测系统，包括：无线传输摄像头，用于获取图像数据，通过移动网络方式上传图像数据至MEC边缘云；MEC边缘云，用于对图像数据进行处理后，将处理结果发送至物联网云平台，以及给无线传输摄像头发送第一指令；物联网云平台，接收来自MEC边缘云的处理结果，通过可视化界面显示处理结果，以及给MEC边缘云发送第二指令。本实施例中，物联网云平台的功能主要是下达采集的指令和接收来自MEC边缘云的处理结果，并将这些处理都在可视化界面显示出来。MEC边缘云是提供强大的云计算能力，通过在MEC边缘云部署检测算法，对图像进行处理后将处理结果返回到物联网云平台。无线传输摄像头是获取图像的底层硬件，将摄像头与无线通讯模组结合，通过移动网络的方式上传图像数据至MEC边缘云。这个三个部分形成一个闭环，用于产品的不良外观检测，提高识别准确率。上述的无线传输摄像头具体可以分为三部分：摄像头模块、无线传输模块、固定架。摄像头模块通过串口的方式与无线传输模块连接，当接收到采集指令后，摄像头开始采集图像，然后利用无线传输模块将图像传输至MEC边缘云。固定架的用处主要是为了在产线上固定摄像头，使其焦距达到最佳，保证图像的清晰度。上述的MEC边缘云中部署的算法分为预处理模块、图像识别模块、返回检测结果模块三个部分。预处理模块：是基于OpenCV对图像进行预处理。预处理包括了获取摄像头彩色图像、转换为灰度图、自适应二值化算法、膨胀算法、提取每个轮廓、根据每个轮廓裁剪二值化后图像获得每个子图像、若轮廓的最小外接矩形有旋转角度则根据旋转角度旋转子图像。二值化算法能把图像背景变成黑色、有重要信息的图像内容会变成白色。同时根据实际应用过滤掉异常大小的轮廓，以减少子图像的数量，降低后续程序的运算量。子图像经过调整大小后变成了48x48像素的小图。经过处理的图像，能提高在光线不均匀的条件下的效果。然后用于找出轮廓，根据轮廓的最小外接矩形的旋转角度旋转图像，使得图像为正。这样的方式，允许摄像头能偏移一小段距离或者旋转些角度。只要能让待识别目标在摄像头视野范围内，即可自动提取待识别区域为子图像、并实现旋转校正方向。图像识别模块：是基于Tensorflow的LeNet神经网络模型。该模型已经提前根据样本训练得到。其作用是对子图像进行分类，同时得到各类别的概率。经过测试这个网络算法对于类别较少的场景能快速识别得到结果。以下是对这部分的详细说明：LeNet是一种神经网络。是最早的卷积神经网络之一。其网络层数为6层，最初应用是在字符识别而有比较高的识别率。由于半导体行业的迅速发展，随着运算能力越来越强，这个网络算法的已经相对地占用较少的运算资源。其模型结构是：卷积层1(即第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MEC边缘云的图像检测系统，其特征在于，包括：/n无线传输摄像头，用于获取图像数据，通过移动网络方式上传所述图像数据至MEC边缘云；/nMEC边缘云，用于对所述图像数据进行处理后，将处理结果发送至物联网云平台，以及给所述无线传输摄像头发送第一指令；/n物联网云平台，接收来自所述MEC边缘云的所述处理结果，通过可视化界面显示所述处理结果，以及给所述MEC边缘云发送第二指令。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于MEC边缘云的图像检测系统，其特征在于，包括：
无线传输摄像头，用于获取图像数据，通过移动网络方式上传所述图像数据至MEC边缘云；
MEC边缘云，用于对所述图像数据进行处理后，将处理结果发送至物联网云平台，以及给所述无线传输摄像头发送第一指令；
物联网云平台，接收来自所述MEC边缘云的所述处理结果，通过可视化界面显示所述处理结果，以及给所述MEC边缘云发送第二指令。


2.根据权利要求1所述的一种基于MEC边缘云的图像检测系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭文康，温振山，肖益珊，
申请(专利权)人：宜通世纪物联网研究院广州有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44