一種機器視覺的玻璃表面贓物識別檢測系統

趙澤瀚

摘要：針對目前玻璃窗戶表面贓物清理難度大、贓物種類多以及識別檢測困難等問題，提出了一種基于機器視覺技術的玻璃表面贓物識別檢測系統。針對玻璃窗戶表面不同類別的贓物，采用VS與OpenCV開發的玻璃表面贓物特征識別算法對獲取到的贓物圖像進行閾值分割，對處理得到的贓物灰度圖像進行一系列的開、閉運算，根據贓物特征的不同灰度閾值提取圖像中的贓物特征信息，實現了對玻璃表面贓物的識別和檢測。該系統成功的進行玻璃表面贓物的識別檢測實驗，且識別檢測速度快、效率高、穩定性好，具有一定應用推廣價值。

Abstract： Aiming at the difficulty of cleaning up dirties on the surface of glass windows， the variety of dirties and the difficulty of identification and detection， a recognition and detection system of dirties on the surface of glass windows based on machine vision technology was proposed. For different types of dirties on the surface of glass windows， the glass surface dirties feature recognition algorithm developed by VS and OpenCV is used to perform threshold segmentation on the acquired dirties images. A series of open and close operations are performed on the processed gray image of the dirties， and the dirties feature information in the image is extracted based on the different gray thresholds of the dirties feature to realize the identification and detection of dirties on the glass surface. This system has successfully carried out the identification and detection experiments of dirties on the glass surface， and the identification and detection speed is fast， the efficiency is high， and the stability is good， and it has certain application and promotion value.

關鍵詞：人工智能;機器視覺;玻璃表面;贓物識別

Key words： artificial intelligence;machine vision;glass surface;dirties identification

中圖分類號：TP18;TQ171.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）02-0242-03

0? 引言

中國作為世界中的制造大國，每天都要生產大量的工業產品[1]。隨著用戶和生產企業對產品質量的要求越來越高[2-3]。在臟物識別和檢測的領域的開發和研究卻少有涉及。產品包裝自動化和智能化在工業化發展中變得尤為重要[4]。但目前非常多的生物制藥公司的藥品外包裝的外觀檢測，依然是依靠人工進行一系列的檢測[5-6]。近些年興起的一門無接觸、利用工業相機獲取圖像進行識別和檢測的技術迅速興起，并被廣泛應用在各行各業[7-8]。

城市化的道路也在逐步的發展和演進，而高樓大廈是城市化必然的產物之一[9]。高樓大廈的玻璃的保潔問題也隨之出現，雖然個別的高樓會有專門的清潔工人進行保潔，但這著實是一件十分危險的工作，而且每一次的清潔效果并不理想，并不能夠將各個角落的臟物清理完全。隨著小區樓房層數的增多，許多高層的住戶也在為自己家窗戶的保潔問題而煩惱。這些小區中并沒有專門的清潔工人進行玻璃贓物的清理和保潔。風吹雨打過后，玻璃上總會出現許多難以清理的臟物。通過對各小區中住戶的實際調查發現，不少住戶反應，自家玻璃上的臟物難以除去并且長期累積。

因此設計了一種基于機器視覺的玻璃表面臟物識別檢測系統。通過一種可吸附的媒介吸附在玻璃表面，針對玻璃窗戶表面不同類別的臟物，采用VS與OpenCV開發的玻璃表面臟物特征識別算法對獲取到的臟物圖像進行閾值分割，對處理得當的臟物灰度圖像進行一系列的開、閉運算，根據臟物特征的不同灰度閾值提取圖像中的臟物特征信息。

1? 系統結構分析

從圖1中可以看出，臟污識別系統主要由兩個模塊部分構成，左邊的傳感器、相機、鏡頭等硬件部分，右邊的軟件部分。具體的組成結構圖如圖1所示。