一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种自动识别多条码与LED灯的测试系统，包括：摄像头，用于扫描待测设备，并获取图像；低秩纹理映射单元，用于采用低秩纹理映射算法对所述图像进行校正操作；图像差异对比单元，用于采用图像差异对比算法分析所述图像差异，并判断出LED灯的亮灭；多条码快速识别单元，用于对所述图像进行分割标记，从而实现所述图像中多条形码的识别操作。本发明专利技术还提供了该系统的方法。本发明专利技术能够解决现有技术中投入人力大、产能低和效率低的问题，使得传统工厂的自动化生产技术得到提高。统工厂的自动化生产技术得到提高。统工厂的自动化生产技术得到提高。

【技术实现步骤摘要】
一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法


[0001]本专利技术涉及工业自动化生产领域，特别涉及一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法。

技术介绍

[0002]目前自动化生产技术不断在全球得到了快速的普及与发展，智能机器人也逐渐取代人工手动生产。
[0003]随着社会文化水平的进步，劳动力逐渐减少，智能机器人替代人工生产的需求也越来越大，在生产流水线等各方面也越来越离不开半自动和全自动化生产技术。而随着人类对产品需求量的不断增加，新产品的实际周期寿命也在逐步变短，全自动化24小时生产提高了产能，满足了用户短时间内能够使用最新周期推出的产品的需求。
[0004]传统的工厂生产装备工具，额外需要人工扫描多个条形码，且需要用肉眼查看LED灯颜色与LED灯亮灭情况，并通过一系列复杂的操作才能完成生产。这样就存在着投入人力大、产能低和效率低的问题。因此，现有技术急需提供一种可全面替代这类繁琐操作的装备工具。
[0005]本申请提供一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法。能够解决现有技术中投入人力大、产能低和效率低的问题，使得传统工厂的自动化生产技术得到提高。

技术实现思路

[0006](一)专利技术目的
[0007]为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本专利技术提供了一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法，能够解决现有技术中投入人力大、产能低和效率低的问题，使得传统工厂的自动化生产技术得到提高。
[0008](二)技术方案
[0009]作为本专利技术的第一方面，本专利技术公开了一种自动识别多条码与LED灯的测试系统，包括：
[0010]摄像头，用于扫描待测设备，并获取图像，所述图像包括LED灯图像和多条形码图像；
[0011]低秩纹理映射单元，用于采用低秩纹理映射算法对所述图像进行校正操作；
[0012]图像差异对比单元，用于采用图像差异对比算法分析所述LED灯图像差异，并判断出LED灯的亮灭；
[0013]多条码快速识别单元，用于对所述多条形码图像进行分割标记，从而实现所述多条形码图像中多条形码的识别操作。
[0014]一种可能的实施方式中，所述低秩纹理映射单元包括预处理单元，所述预处理单元用于对校正后的所述条码图形进行灰度化处理。
[0015]一种可能的实施方式中，所述低秩纹理映射算法的数学模型表示为：
[0016][0017]其中，I0表示恢复出的低秩纹理；
[0018]E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；
[0019]γ>0表示低秩纹理与稀疏误差之间的权重因子；
[0020]表示图像I中的所有像素在投影变换τ下的变换操作；
[0021]τ∈R
p
表示特定条件下的李氏群；
[0022]E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；
[0023]τ表示为一个包含矩阵H中所有元素的八维向量；
[0024]I0表示恢复出的低秩纹理。
[0025]一种可能的实施方式中，在所述图像差异对比单元中，所述图像差异对比算法所述图像差异对比算法根据两张图片相同(x，y)的坐标位置精确确定图像差异的为位置，当两点坐标的阈值相减的值小于用户设定的阈值时，该位置像素的所有通道设置为0，当两点坐标的阈值相减的值大于用户设定的阈值时，输出图像单个像素值的位数。
[0026]一种可能的实施方式中，所述多条码快速识别单元，包括：
[0027]灰度处理子单元：用于将所述多条形码图像使用加权平均值法获取所述多条形码图像的灰度图像；
[0028]二值化处理子单元：用于将所述灰度图像二值化处理，形成二值化图像；
[0029]区域定位处理子单元：用于对所述二值化图像进行区域分割，并采用八连通域判别方法进行区域标记；
[0030]边缘处理子单元：用于将多条形码中的每个所述条形码的轮廓进行标记处理；
[0031]多条码识别子单元：用于通过区域定位位置来实现对每一小区域内所述条形码的读取操作。
[0032]作为本专利技术的第二方面，本专利技术公开了一种自动识别多条码与LED灯的测试方法，包括：
[0033]图像采集步骤，通过摄像头扫描待测设备，并获取图像，所述图像包括LED灯图像和多条形码图像；
[0034]低秩纹理映射步骤，采用低秩纹理映射算法对所述图像进行校正操作；
[0035]图像差异对比步骤，采用图像差异对比算法分析所述LED灯图像差异，并判断出LED灯的亮灭；
[0036]多条码快速识别步骤，对所述多条形码图像进行分割标记，从而实现所述多条形码图像中多条形码的识别操作。
[0037]一种可能的实施方式中，低秩纹理映射步骤中还包括预处理步骤，对校正后的所述条码图形进行灰度化处理。
[0038]一种可能的实施方式中，所述低秩纹理映射算法的数学模型表示为：
[0039][0040]其中，I0表示恢复出的低秩纹理；
[0041]E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；
[0042]γ>0表示低秩纹理与稀疏误差之间的权重因子；
[0043]表示图像I中的所有像素在投影变换τ下的变换操作；
[0044]τ∈R
p
表示特定条件下的李氏群；
[0045]E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；
[0046]τ表示为一个包含矩阵H中所有元素的八维向量；
[0047]I0表示恢复出的低秩纹理。
[0048]一种可能的实施方式中，在所述图像差异对比步骤中，根据两张图片相同(x，y)的坐标位置精确确定图像差异的为位置，当两点坐标的阈值相减的值小于用户设定的阈值时，该位置像素的所有通道设置为0，当两点坐标的阈值相减的值大于用户设定的阈值时，输出图像单个像素值的位数。
[0049]一种可能的实施方式中，所述多条码快速识别步骤，包括：
[0050]灰度处理子步骤，将所述多条形码图像使用加权平均值法获取所述多条形码图像的灰度图像；
[0051]二值化处理子步骤，将所述灰度图像二值化处理，形成二值化图像；
[0052]区域定位处理子步骤，对所述二值化图像进行区域分割，并采用八连通域判别方法进行区域标记；
[0053]边缘处理子步骤，将多条形码中的每个所述条形码的轮廓进行标记处理；
[0054]多条码识别子步骤，通过区域定位位置来实现对每一小区域内所述条形码的读取操作。
[0055](三)有益效果
[0056]本专利技术提供的一种自动识别多条码与LED灯的测试系统及方法，通过摄像头扫描待测设备，并获取图像，由低秩纹理映射单元采用低秩纹理映射算法对所述图像进行校正操作，图像差异对比单元采用图像差异对比算法分析LDE灯图像差异，并判断出LED灯的亮灭，多条码快速识别单元对条形码图像进行分割标记，从而实现多条形码图像中多条形码的识别操作。本专利技术所述的测试系统，能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动识别多条码与LED灯的测试系统，其特征在于，包括：摄像头，用于扫描待测设备，并获取图像，所述图像包括LED灯图像和多条形码图像；低秩纹理映射单元，用于采用低秩纹理映射算法对所述图像进行校正操作；图像差异对比单元，用于采用图像差异对比算法分析所述LED灯图像差异，并判断出LED灯的亮灭；多条码快速识别单元，用于对所述多条形码图像进行分割标记，从而实现所述多条形码图像中多条形码的识别操作。2.根据权利要求1所述的自动识别多条码与LED灯的测试系统，其特征在于，所述低秩纹理映射单元包括预处理单元，所述预处理单元用于对校正后的所述条码图形进行灰度化处理。3.根据权利要求2所述的自动识别多条码与LED灯的测试系统，其特征在于，所述低秩纹理映射算法的数学模型表示为：其中，I0表示恢复出的低秩纹理；E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；γ>0表示低秩纹理与稀疏误差之间的权重因子；表示图像I中的所有像素在投影变换τ下的变换操作；τ∈R
p
表示特定条件下的李氏群；E表示图像中的稀疏野点或者是非高斯噪声；τ表示为一个包含矩阵H中所有元素的八维向量；I0表示恢复出的低秩纹理。4.根据权利要求1所述的自动识别多条码与LED灯的测试系统，其特征在于，所述图像差异对比算法根据两张图片相同(x，y)的坐标位置精确确定图像差异的为位置，当两点坐标的阈值相减的值小于用户设定的阈值时，该位置像素的所有通道设置为0，当两点坐标的阈值相减的值大于用户设定的阈值时，输出图像单个像素值的位数。5.根据权利要求1所述的自动识别多条码与LED灯的测试系统，其特征在于，所述多条码快速识别单元，包括：灰度处理子单元：用于将所述多条形码图像使用加权平均值法获取所述多条形码图像的灰度图像；二值化处理子单元：用于将所述灰度图像二值化处理，形成二值化图像；区域定位处理子单元：用于对所述二值化图像进行区域分割，并采用八连通域判别方法进行区域标记；边缘处理子单元：用于将多条形码中的每个所述条形码的轮廓进行标记处理；多条码识别子单元：用于通过区域定位位置来实现对每一小区域内所述条形码的读取操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：王郑军，宋祥林，吴进，陈政，王周锋，邓海美，贺吉明，杜秦岭，
申请(专利权)人：深圳市亿联无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：