基于視覺的物品借存管理系統

朱尚龍 陳揮尤 吳意

摘?要：本文采用基于機器視覺的方法，開發一套物品借存管理系統。引入“視覺”，通過HALCON與QT聯合搭建的系統來進行物品的拍照、輪廓處理來制作模板與后續的拍照匹配來達到同一物品借還，能夠保證物品識別的準確度，為物品的維護和借還記錄查詢提供方便。

關鍵詞：水果識別;Halcon;圖像處理;機器視覺

Visual Based Inventory Management System

Zhu Shanglong?Chen Huiyou?Wu Yi

Abstract：In this paper，we design a set of management system for the laboratory articles. Now we're going to introduce "vision"，and use the system jointly built by HALCON and QT to process the image contour of the article to make the template and match the follow-up photos to achieve the borrowing and returning of the same article，which can guarantee the accuracy of the object recognition and provide convenience for the maintenance of the article and the checking of the borrowing and returning records.

Key words：Vision;Mask Matching;HALCON

相對于傳統的條形碼實驗室物品管理，通過“視覺算法”的加入，能夠更加快捷并方便的準確地識別實驗室器材，不僅方便實驗室進行設備和器材的清點和統計，還能落實對已借物品的“責任制”，敦促學生自覺愛護實驗室物品。

1 系統簡介

該借存系統是用計算機來控制工業相機來獲取圖片，然后對圖片進行處理與相關信息的匹配，從而對物品進行實時管理。此系統采用QT與Halcon聯合開發，并在此基礎上連接數據庫。識別算法基于形狀的模板匹配提取已錄入的物品關鍵特征信息，[1]與當前檢測物品進行匹配從而進行識別。本項目以視覺檢測系統為主，結合工業智能相機、照明設備、遮光罩、支架進行搭建，如圖1所示。其中工業智能相機選用映美精DMK33GP031。

2 視覺算法設計

視覺識別算法：采用基于相關性的模板匹配，創建模板運用“create_ncc_model”算子，匹配模板時運用“find_ncc_model”。模板制作：PC連接工業相機采集圖片，拾取有效特征。首先對采集到的圖片進行預處理，包括灰化圖像（rgb1_to_gray）、均值濾波降噪（mean_image）、圖像增強（scale_image）等手段。由于背景單一且分離度較高，則應用簡單的圖像二值化（threshold）調值結合矩形區域閉運算（closing_rectangle1）即可得到物品整體輪廓區域，通過裁剪算子（reduce_domain）即可將物品圖片拾取出來[4-5]，具體程序如圖2所示：

匹配程序：物品識別的過程就是PC端連接工業相機進行拍照然后進行模板匹配的過程，程序總體邏輯是，首先讀取模板文件（read_ncc_model），[2]重復地匹配（find_ncc_model），若匹配中評分參數達到或者大于預設值（if（Score>=XX）），則跳出整個循環結構，并返回一個識別信息值。

3 系統界面設計

管理系統主要包含人員信息和物品信息的管理。[3]其中人員信息管理是針對實驗室人員借存實驗室物品管理人員的，而物品信息管理是對于現有的加入庫的物品進行管理。人員信息管理，對于人員劃分為老師、學生、管理者三種。給予不同的人員有不同的權限。還可以查詢當前人員借存物品的信息。物品信息管理，對于物品在數據庫（SQL）里記錄有：物品備注、物品命稱、當前物品損壞，借還人、借還時間等，人員借存時可以直接輸入學號或者其它，把物品放在指定區域就可以馬上借取物品或者歸還物品。

4 結語

該系統的應用，提高了物品識別的準確度，實現了物品管理的即時狀態的跟蹤，為實驗室物品管理提供方便。而且該系統在其他領域也有實用意義，如在工廠生產上會有各種各樣物品及設備需要管理和維護，[4]此系統的投入，能隨時查詢設備當前情況和歷史情況，對設備的可靠性分析有直接作用，使管理人員從統計工作中解放出來，減少不必要的勞動力。

參考文獻：

[1]王俊修.計算機視覺在機器人目標定位中的應用[J].微機發展，2003，13（12）.

[2]王增春.基于視覺的標簽動態檢測識別系統研究及應用[D].天津：河北工業大學，2006.

[3]關波，王俊元，杜文華，等.刀具輪廓亞像素精度閾值分割算法研究[J].圖學學報，2014，35（6）：950-953.

[4]Rafael C G，Richard E W.阮秋琦，阮宇智，譯.數字圖像處理[M].第3版.北京：電子工業出版社，2007.