計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在物流領(lǐng)域中的應(yīng)用

摘要：在計(jì)算機(jī)視覺理論和原理分析基礎(chǔ)上，對計(jì)算機(jī)圖像處理及識(shí)別技術(shù)在物流配送中心中的應(yīng)用進(jìn)行了探討，介紹了該系統(tǒng)的硬軟件結(jié)構(gòu)，對應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析。準(zhǔn)確識(shí)別商品包裝外觀，快速進(jìn)行商品自動(dòng)分揀，滿足流水線上實(shí)時(shí)性要求，成為決定物流配送中心商品在線檢測與識(shí)別系統(tǒng)獲得成功的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；圖像處理；物流配送

中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1002-3100(2008)06-0070-03

Abstract: This article to the computer vision theory and in the principle analysis foundation， has carried on the discussion to the computer imagery processing and the recognition technology in the logistics allocation center's application， introduced this system's hard software architecture， has carried on the analysis to the application key technologies. The accurate recognition protective mark outward appearance， carries on the commodity to sort automatically fast， satisfies in the assembly line the timely request， becomes the decision logistics allocation center commodity online examination and the recognition system obtains the successful key.

Key words: computer vision; image processing; logistics allocation

網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代，人類通過接受信息感知世界、認(rèn)識(shí)世界和改造世界。據(jù)統(tǒng)計(jì)，人類由外界感受到的信息有70%以上是視覺信息，包括圖形、圖像、文字等。由于視覺信息具有傳遞速度快、數(shù)據(jù)量大和距離遠(yuǎn)等特點(diǎn)，成為人們研究的熱點(diǎn)。

計(jì)算機(jī)視覺自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是對物體圖像進(jìn)行采集、加工、處理和識(shí)別，作為一門交叉學(xué)科，具有自動(dòng)化程度高，能快速獲取大量信息，且易于與管理信息系統(tǒng)和工業(yè)控制系統(tǒng)集成，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、商業(yè)、物流等領(lǐng)域，近年來受到各相關(guān)行業(yè)的高度重視，并逐漸形成一種新的檢測識(shí)別技術(shù)——計(jì)算機(jī)視覺在線識(shí)別系統(tǒng)（Automated Visual In-circuit Recognition System）。

1計(jì)算機(jī)視覺原理

計(jì)算機(jī)視覺是指利用計(jì)算機(jī)模擬人眼的視覺功能，從圖像或圖像序列中提取信息，對三維景物進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)對人類視覺功能的擴(kuò)展，解決許多工業(yè)、商業(yè)和物流產(chǎn)品圖像自動(dòng)檢測識(shí)別問題，提高檢測識(shí)別效率和生產(chǎn)過程自動(dòng)化水平。

對于計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)而言，輸入的是表示三維景物投影的灰度圖形陣列，結(jié)合相應(yīng)算法，通過計(jì)算機(jī)圖像處理，輸出圖像所表示景物的符號(hào)描述，這些描述是關(guān)于物體的類別和物體間的關(guān)系，也可以包括表面空間結(jié)構(gòu)、表面物理特性等相關(guān)信息。

目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究工作都是基于馬爾（Marr）的視覺計(jì)算理論。Marr視覺計(jì)算理論認(rèn)為，視覺感知可分為三個(gè)階段：（1）早期視覺階段，目的是提取物體景物的物理特性，包括物體邊緣檢測、雙目立體匹配、形狀紋理確定和光流計(jì)算等。（2）形成物體本征圖像，是以視覺觀察點(diǎn)為中心的坐標(biāo)系中描述物體表面的各種特性，根據(jù)描述重建物體邊界、按表面和體積分割景物，獲得物體的本征圖像。（3）物體三維模型重構(gòu)，即用物體本征圖像中所得到的表面信息建立適于視覺識(shí)別的三維形狀描述，該描述與視覺點(diǎn)無關(guān)，是在以物體為中心的坐標(biāo)系中，用各種符號(hào)和幾何結(jié)構(gòu)描述物體的三維結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系。

人類視覺的景物識(shí)別能力很強(qiáng)，但也存在障礙，一旦置于某種特殊環(huán)境，且景物識(shí)別能力會(huì)急劇下降，使景物識(shí)別的有效性和可靠性大幅度下降。計(jì)算機(jī)視覺也存在著同樣的障礙，它主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：（1）如何準(zhǔn)確、高速（實(shí)時(shí)）地識(shí)別出目標(biāo)景物；（2）如何有效地增大存儲(chǔ)容量，以便容納足夠細(xì)節(jié)的目標(biāo)圖像；（3）如何有效地構(gòu)造和組織可靠的識(shí)別算法，并且順利地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。

前兩者相當(dāng)于如人類大腦般的物質(zhì)基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)需要解決的是如何在此物質(zhì)基礎(chǔ)上，應(yīng)用高速陣列處理單元及算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分維算法、小波變換等）上的新突破，以極少的計(jì)算量快速并行地實(shí)現(xiàn)某些功能。

計(jì)算機(jī)視覺涉及到人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、圖像理解、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，是一門多學(xué)科交叉的邊緣科學(xué)，其中，圖像處理、圖像理解、模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺關(guān)系最為密切。圖像處理，是把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像，例如濾波、銳化增強(qiáng)等。模式識(shí)別，是根據(jù)圖像的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息把輸入圖像分成預(yù)定的類別。圖像理解，是對于給定的圖像，描述圖像本身及圖像所代表的景物。

圖像處理和模式識(shí)別一般過程主要由五部分組成：圖像采集輸入、圖像預(yù)處理、特征提取、圖像匹配和圖像輸出。

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是高效、準(zhǔn)確和低成本。尤其是在某些不適于人工作業(yè)的環(huán)境或人眼難以滿足要求的場合，用計(jì)算機(jī)視覺來替代人工視覺，可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成管理和集成控制的技術(shù)基礎(chǔ)。

2工業(yè)視覺系統(tǒng)架構(gòu)

計(jì)算機(jī)視覺作為一門獨(dú)立的學(xué)科正受到越來越廣泛的重視，目前，計(jì)算機(jī)視覺已被大量應(yīng)用于遙感圖像分析、文字識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理、多媒體技術(shù)、圖像數(shù)據(jù)庫、工業(yè)檢測與軍事等方面。在工業(yè)領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用已從國防工業(yè)轉(zhuǎn)向了民用工業(yè)，推動(dòng)圖象處理和計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。

工業(yè)視覺系統(tǒng)的應(yīng)用大致可分為兩個(gè)方向：工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)和工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)。工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)是利用視覺手段獲取被測物體圖像與預(yù)先已知標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，從而確定被測物體的質(zhì)量狀況。工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)是一種基于視覺測量并進(jìn)行制導(dǎo)和控制的系統(tǒng)。比較而言，工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)比工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)有更廣泛的應(yīng)用。工業(yè)視覺系統(tǒng)組成如圖3所示：

工業(yè)視覺系統(tǒng)與普通視覺系統(tǒng)的區(qū)別，不在于圖像處理的理論方法，而在于圖像處理實(shí)現(xiàn)的技術(shù)和工業(yè)應(yīng)用環(huán)境的特殊要求。典型的工業(yè)視覺系統(tǒng)，在線工作于生產(chǎn)流水線中；被測物體是運(yùn)動(dòng)的，圖像的獲取與物體的運(yùn)動(dòng)同步進(jìn)行；被測物體處于雜亂背景中，必須將其從中提取出來。此外，檢測結(jié)果必須及時(shí)報(bào)告或傳輸給其它執(zhí)行系統(tǒng)。這使得工業(yè)視覺系統(tǒng)必須包括一些必要的子系統(tǒng)：光源和光學(xué)成像系統(tǒng)；攝像與圖像處理系統(tǒng)；用于控制攝像、圖象處理、圖象分析的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；與生產(chǎn)線的同步通訊系統(tǒng)；輸出檢測結(jié)果系統(tǒng)。

工業(yè)視覺系統(tǒng)的各子系統(tǒng)，隨應(yīng)用問題的不同，有很大差異。通常，根據(jù)求解的問題不同，系統(tǒng)設(shè)計(jì)必須分別選擇或設(shè)計(jì)不同的子系統(tǒng)，最后集成為一個(gè)完整的系統(tǒng)。

3計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在物流領(lǐng)域中的應(yīng)用

配送中心設(shè)立主要目的是為了實(shí)現(xiàn)對上游資源的重新整合，完成物流中的配送，是位于物流節(jié)點(diǎn)上專門從事貨物配送活動(dòng)的經(jīng)營組織或經(jīng)營實(shí)體。建立物流配送中心的根本意義在于提高服務(wù)水平，降低成本和增加效益。配送中心信息系統(tǒng)是一個(gè)內(nèi)部流程十分復(fù)雜，信息量十分大的系統(tǒng)。其基本功能包括：系統(tǒng)管理、出入庫管理、訂單管理、發(fā)貨計(jì)劃、采購管理、報(bào)表管理、退貨管理等。配送中心內(nèi)部的信息流動(dòng)是交錯(cuò)復(fù)雜的，所以各部門模塊之間也相互關(guān)聯(lián)。

配送中心信息系統(tǒng)與各種自動(dòng)化設(shè)備和自動(dòng)化技術(shù)密切相關(guān)。配送中心作業(yè)流程的每一步操作都要準(zhǔn)確、及時(shí)，快速準(zhǔn)確的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)采集。如果沒有高效率的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，就不可能將信息快速、準(zhǔn)確的傳達(dá)給管理控制系統(tǒng)。目前，國內(nèi)配送中心大多采用的是條碼掃描技術(shù)作為倉庫管理中貨物流和信息流同步的主要載體。隨著企業(yè)對信息化要求不斷提高，條碼技術(shù)和RFID技術(shù)在應(yīng)用中存在著一些無法克服的缺點(diǎn)。

（1）成本高、易受外在環(huán)境干擾而影響信息正確識(shí)別。

（2）需要上游供應(yīng)商在生產(chǎn)過程中提供相應(yīng)配合，RFID目前無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，編碼標(biāo)準(zhǔn)體系復(fù)雜。

（3）僅靠條碼和RFID技術(shù)，無法對商品外觀完整性進(jìn)行檢測等。

從整個(gè)供應(yīng)鏈物流作業(yè)過程看，商品在整個(gè)供應(yīng)鏈上流動(dòng)。操作中最為頻繁的就是出/入庫操作和配送中心商品自動(dòng)識(shí)別和分揀，與條碼和RFID技術(shù)相配合，商品在線圖像識(shí)別技術(shù)在配送中心出/入庫、自動(dòng)分揀過程中的應(yīng)用具有很好的擴(kuò)展價(jià)值。基于圖像識(shí)別商品出/入庫及自動(dòng)分揀原理如圖5所示。

依托先進(jìn)的自控技術(shù)、電子技術(shù)和信息技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)化配置，使整個(gè)物流系統(tǒng)進(jìn)入現(xiàn)代化的運(yùn)行模式，降低運(yùn)營成本、提高運(yùn)營效率、提高經(jīng)濟(jì)效益，把現(xiàn)代物流配送智能化推進(jìn)到一個(gè)嶄新的階段。

4基于商品圖像自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

由于物流業(yè)務(wù)過程復(fù)雜，配送中心所涉及商品品目繁多，與條碼和RFID商品信息自動(dòng)采集系統(tǒng)相配合，商品自動(dòng)識(shí)別和自動(dòng)分揀應(yīng)用必須解決以下關(guān)鍵技術(shù)。

（1）在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中，分辨率是一項(xiàng)重要指標(biāo)。不同應(yīng)用環(huán)境、被測物體的大小和精度差別對計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)采樣分辨率都有不同的要求。在空間方面，必須滿足采樣定理，保證獲取圖像空間的分辨率足以表征被測物的最小缺陷尺寸；在灰度方面，光源必須有足夠的照度，攝像機(jī)必須有足夠的靈敏度和動(dòng)態(tài)范圍。大多數(shù)應(yīng)用中，采用普通512×512×8面陣CCD攝像機(jī)和線陣1 024攝像機(jī)就能滿足需要。在某些要求極高的場合中，必須研制光學(xué)成像系統(tǒng)或增加多套攝像系統(tǒng)。

（2）圖像的處理能力和速度是計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)另一個(gè)重要指標(biāo)。在典型的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中，圖象處理應(yīng)當(dāng)完成如下任務(wù)：精確的維數(shù)測量，抑制無用信號(hào)，增強(qiáng)有用信號(hào)，檢測特征尺寸、位置和形狀，識(shí)別特征表征的物體、標(biāo)號(hào)或缺陷等，確定位置、方向并決策。完成上述任務(wù)需要相當(dāng)大的計(jì)算量，只靠高性能通用計(jì)算機(jī)是無法完成的，需要專用的實(shí)時(shí)圖象處理系統(tǒng)與之相配合。

圖象處理系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)特征提取能力，是保證能實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像分析的前提。通用計(jì)算機(jī)用于實(shí)時(shí)讀取來自圖象處理系統(tǒng)的特征數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上完成：特征數(shù)據(jù)分析、識(shí)別和判決、控制圖象處理系統(tǒng)的工作流程、與生產(chǎn)線同步通訊、檢測結(jié)果實(shí)時(shí)向外輸送報(bào)告等工作。特征數(shù)據(jù)分析是較高級(jí)處理，需要特定知識(shí)的支持，但在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中，圖象分析的時(shí)間很有限，因此，研究簡單有效算法非常重要。

由此可見，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)是一個(gè)集成系統(tǒng)，是一個(gè)面向特定問題的系統(tǒng)，它受到分辨率和圖像處理速度兩個(gè)條件的約束。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)要在滿足這兩者條件下，對每個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整和平衡，以求得最好的性能價(jià)格比。

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