文化創意產業群視覺識別系統設計

鄭釗

摘? 要： 傳統視覺識別系統在不同迭代次數下的匹配分值太低，無法得到準確的匹配結果。為了解決這一問題，提出文化創意產業群視覺識別系統設計。系統硬件結構由Gocator 2350相機、測量輪編碼器、美德樂B1100皮帶機組成，接口設計選擇OPC通信方式、I/O接口和PC?interface通信方式實現工控機與PLC的通信;采用Windows API編程技術完成文化創意產業群視覺識別系統主界面的設計。軟、硬件結合，完成文化創意產業群視覺識別系統的設計。實驗測試不同迭代次數下的隨機匹配效果，結果表明，所建系統匹配分值大于5%，說明匹配成功，證明了文化創意產業群視覺識別系統匹配結果更準確。

關鍵詞： 文化創意產業群; 視覺識別系統; 3D相機; 編碼器; 傳送帶; 硬件結構; 軟件功能

中圖分類號： TN02?34; TP65? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）17?0158?04

Abstract： It is too low for the matching score of traditional visual recognition system under different iterations to get accurate matching results. Therefore， a design of visual recognition system for cultural and creative industry group is proposed. The hardware structure of the system is composed of camera Gocator 2350， measuring wheel encoder and belt conveyor Modular B1100. The OPC （OLE for process control） communication mode， I/O interface and PC?interface communication mode are selected for the interface design to realize the communication between the industrial computer and PLC. The Windows API programming technology is used to design the main interface of the visual identification system for cultural and creative industry group. The design of visual recognition system of cultural and creative industry group is realized by the combination of software and hardware. The random matching effect of different iterations is tested in experiments. The results show that the matching score of the proposed system is more than 5%， so the matching is successful， which verifies that the matching result of the visual recognition system of cultural and creative industry group is more accurate.

Keywords： cultural and creative industry group; visual recognition system; 3D camera; encoder; conveyor belt; hardware structure; software function

0? 引? 言

文化創意產業視覺識別系統是一種品牌戰略，有利于營造產業文化氛圍，強化產品凝聚力，本次研究中重點突出文化創意產業群視覺識別系統的推廣。視覺識別系統運用統一化和數字化的視覺符號系統傳達企業形象。通過媒介傳達使企業內部和消費者對文化創意產業群有一個統一的價值觀[1]。傳統的視覺識別系統在設計理念上采用Mean Shift跟蹤算法構建二維空間狀態，對展示的各個環節做數字化管理。從操作模式上來看，雖然具有很好的可視化效果，但是要借助別的軟件在特定軟件系統中輸出目標的相關信息。

而本次提出的文化創意產業群視覺識別系統充分利用了動態視覺傳達設計的優勢，增強視覺識別系統在動態媒體上的應用。設計內容如下：系統硬件采用線激光掃描儀和Eye?to?Hand 安裝方式，經過硬件選擇和接口設計完成系統硬件結構的設計。系統軟件采用Windows API編程技術，將各種媒體的編演融為一體，解決圖片、文字存在的效果限制問題。再采用Visual C++語言整合圖形和文字方面的內容，使系統能夠更真實地反映出設計要素，被群眾接受。

1? 硬件結構設計

文化創意產業群視覺識別系統硬件結構如圖1所示。

系統硬件由3 Gocator 2350相機、測量輪編碼器、美德樂B1100皮帶機組成。

硬件規格選擇：機器人選用ABB公司生產的ABB?IRB2600?12/1.85中型六軸工業機器人[2]。3D相機是根據傳送帶的寬度和長度選用的，Gocator 2350系列相機[x]方向分辨率在0.120～0.300 mm范圍內，[z]向分辨率在0.070～0.090 mm范圍內，采樣頻率高達5 000 Hz。Gocator 2350相機如圖2所示。

Gocator 2350相機能夠將線激光發射器所產生的投影掃描到對應的工件上[3]，完成掃描后，將激光條紋投射到相機內，得到一張圖像，再采用條紋提取方法轉換坐標，得到真實的空間條紋，完成傳送帶連續物體抓取功能。

考慮到傳送帶的移動反應，在編碼器硬件選型上，選擇測量輪編碼器。采用常用的編碼器無法實時測量傳送帶的位移，故選用全反饋的方式直接測量傳送帶位移[4]，如圖3所示。

系統設置傳送帶的目的是縮小電機與傳送帶之間轉動產生的誤差。故將其分為兩路：其中一路用于獲取脈沖信號;另一路用于激光掃描儀觸發拍照[5]。

在傳送帶的選型上，選用美德樂B1100皮帶機，按照兩頭高低不同的方式安裝，實現抓取上料功能。設計原理是將傳送帶改為循環運輸模式，增加物體姿態遮擋裝置，達到零件循環流動的目的[6]。

在硬件接口的設計上，以工控機為中心，通過以太網分別連接線激光掃描儀，實現文化創意產業群視覺識別系統的統一控制。系統接口設計如圖4所示。

機器人單元采用OPC通信方式實現工控機與PLC的通信，配套設備采用PC?interface通信方式實現工控機與機器人之間的通信[7]。利用脈沖分配器將測量輪編碼器分為兩路脈沖信號：其中一路通過I/O口連接線激光掃描儀觸發相機拍照[8];另一路通過I/O接口連接對射開關，用于檢測物體。再采用ProfiNet連接驅動器，用于控制伺服電動機的速度。

由此，完成文化創意產業群視覺識別系統的硬件結構設計。

2? 軟件功能設計

基于Windows API編程技術進行文化創意產業群視覺識別系統的主界面設計。系統主界面設計由圖像顯示區、串口設置區、下位機啟動區和數據統計區4個模塊組成[9]。文化創意產業群視覺識別系統主界面如圖5所示。

圖5中的圖像顯示區共有5個按鈕，用于顯示需要處理的圖像[10]。右上角的串口設置區有由6個按鈕組成。串口設置區下面的下位機啟動區有一個編輯文本框，用于顯示傳送內容[11]。主界面右下角的數據統計區有兩個編輯文本框，用于顯示目標相關信息。

點擊設備按鈕即可在線搜索相關信息。當界面彈出相機參數設置對話框，即可設置相機幀率，完成設備參數設置后，點擊設置按鈕，調節相機曝光率。設置成功后，系統中主界面會在靜態文本框中直接彈出需要處理的目標，獲得目標相關信息后，即可上傳到系統。若中途出現錯誤，可點擊暫停按鈕，終止后臺處理程序[12]。保存相關信息后，將沒有經過處理的文本存到指定的文件目錄中，默認格式為bmp文件。存儲相關信息后，要設置通信串口，點擊串口下拉列表框中的按鈕，選擇計算機分配給下位機的通信信息[13]。經過校驗后，選擇信號校驗位。設置成功后，打開對應的串口，完成系統主界面模塊的設置，將目標相關參數傳送到串口。數據統計區會記錄圖像顯示區的識別結果，處理完畢后，點擊計數清零按鈕。清零數據區的數據后，即可關閉軟件。

下位機軟件結構是核心控制程序，所要完成的功能為讀取上位機發送的6位十六進制數據，需要經過解碼才能打開電磁閥[14]。若將前4位解碼為十進制數據，會延遲信號時間。故選用STCl5F2K60S2定時器，將后2位解碼成十進制數據，即可打開電磁閥。下位機控制程序變量如表1所示。

系統下位機采用定時器作為計數器使用，每隔1 s計數1次。一組函數有6位十六進制數據。當1組數據經過解碼后，就會變成3組十進制數。第一個十進制數和第二個十進制數決定信號延遲時間，最后一組十進制數是控制電磁閥的。使用定時器解碼后的數據需要存放在TBUFFER數組當中[15]。經過count判定后，根據解碼數據結果打開對應電磁閥位置，并傳輸給串口。若上位機程序接收到信息后，會將新的通信碼顯示到通信碼界面。

由此，完成文化創意產業群視覺識別系統的軟件功能設計。

3? 仿真實驗

為驗證所建的文化創意產業群視覺識別系統設計的合理性，借助一個實驗平臺測試傳統系統和所建系統在不同迭代次數下的隨機匹配效果。若匹配分值大于5%，說明匹配成功。不同迭代次數下的匹配效果，如圖6所示。

實驗步驟如下：

1） 運用盒子法構建點云密度函數。

2） 搜索極值點的尺度和位置。

3） 計算關鍵點主方向。

4） 完成DOG尺度空間構建后，計算不同迭代次數下的匹配結果，若匹配分值大于5%，說明匹配效果好。

實驗注意事項：原始采集的點云數據很多，會增加實驗難度。為了降低實驗難度，先采樣原始點云數據，運用精簡方法刪除余點。若平均曲率小，說明點云分布不平坦;若平均曲率大說明點云分布均勻，無需刪除余點。

文化創意產業群視覺識別系統與傳統系統匹配分值計算結果，如圖7所示。

由圖7可知，采用文化創意產業群視覺識別系統綜合匹配分值大于5%。目標1～目標5僅通過一次匹配就可以得到正確的匹配結果。在匹配目標6時，出現過一次失敗結果。傳統的視覺識別系統綜合匹配分值小于5%，目標1～目標5通過一次匹配得到的匹配結果存在錯誤，會隨著匹配次數逐漸增加，且匹配分值小于限定值。由此可知，所建系統符合設計需求。

4? 結? 語

本文針對傳統系統存在的問題，提出文化創意產業群視覺識別系統設計。經過選型后，完成系統結構設計。軟件采用Windows API編程技術完成界面設計。借助實驗平臺，分別測試傳統系統和所建系統在不同迭代次數下的隨機匹配效果。實驗結果表明，文化創意產業群視覺識別系統符合設計需求。但在實驗中發現，使用文化創意產業群視覺識別系統在匹配目標1～目標5時，僅通過一次匹配就可以得到正確的匹配結果，但在匹配目標6時，迭代結果出現錯誤。在后續研究中還需進一步研究，提高文化創意產業群視覺識別效果。

參考文獻

[1] 宋揚，吳丹蓉，呂勤智.鄉村視覺識別系統設計（Ⅵ）在半山村景觀環境中的應用設計[J].浙江工業大學學報（社會科學版），2017，16（3）：266?271.

[2] 尤波，武坤.基于機器視覺的自動插件系統設計與研究[J].光電工程，2017，44（9）：919?926.

[3] 徐華穎.融合地域文化的鄉村品牌視覺形象設計研究[J].浙江師范大學學報（社會科學版），2017，42（4）：96?102.

[4] 賈新新，喬治.基于工業文化因子的工業遺產型文創產業園家具設計研究[J].包裝工程，2017（20）：228?234.

[5] 秦愛梅，丁雨.基于人工智能視覺的特定場景識別系統設計[J].現代電子技術，2017，40（10）：28?30.

[6] 黃國群，肖樂樂.區域文化創意產業知識產權政策走向與創新路徑研究[J].情報雜志，2018，37（3）：86?93.

[7] 李和香.基于物聯網視覺的旅游景區異常情況圖像自動識別系統設計[J].現代電子技術，2017，40（4）：124?127.

[8] 王盛，田江.基于智能視覺的學生考試異常狀態識別系統設計與實現[J].現代電子技術，2017，40（14）：78?80.

[9] 張起榮，陳善雄.基于視覺識別技術的移動式櫻桃采摘機器人設計[J].科學技術與工程，2017（17）：261?265.

[10] 楊慧剛，喬志敏.基于X射線和機器視覺的煤與矸石分選系統設計[J].工礦自動化，2017，43（3）：85?89.

[11] 黨宏社，候金良.基于視覺引導的SCARA機器人自動裝配系統[J].電子技術應用，2017，43（5）：21?24.

[12] 呂立，姚拓中.基于單目視覺三維重建系統的設計與實現[J].計算機工程，2018，44（12）：239?245.

[13] 吳義滿.基于DSP的移動采摘機器人目標識別視覺系統設計[J].農機化研究，2018，40（10）：243?246.

[14] 譚雪峰.自主導航農業機器人全方位視覺目標識別與跟蹤研究[J].農機化研究，2017，39（12）：53?57.

[15] 白東升，李康.基于計算機視覺的高速機器人芒果分選系統設計[J].農機化研究，2017，39（8）：231?233.