CN100582652C - 一种木材自动监管方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种木材自动监管方法及系统，将激光轮廓检测和机器视觉识别、图像处理技术相结合，对于列车运输木材用激光扫描装置扫描木材外形轮廓线来获取装载木材的横截面面积；用机器视觉装置获取行驶列车的车厢长度，自动获得装载木材体积，还提供对堆场原木或车辆装载原木自动监管的方法，对原木的端面进行扫描，依据端面图像获取每个原木的横截面面积，根据木材长度进而求得原木材积，实现了木材自动监管。本发明提供的方法及系统应用于海关，降低了海关等系统人工检查强度，提高检查准确率，有效打击走私犯罪。

Description

一种木材自动监管方法及系统

技术领域

本发明涉及监管领域，具体涉及一种木材自动监管方法及系统，用于自动监管行驶车辆中装载木材、行驶车辆中的装载原木材积、场地原木材积。

背景技术

据统计2007年我国原木进口多达3千多万立方，总价值53亿美元，原木是我国很多边境海关口岸进口的大宗货物，因此需要重点监管，对木材材积进行测量，与申报数量核对，以检查是否瞒报、少报。现阶段木材的计量采用人工检尺方法，对可疑申报木材，按照国家标准的规定测量，人工用皮尺对每根木材进行测量，这种方法的准确性和合理性都不是很理想。按照国家标准的规定，其具体做法是：针对每一根木材，通过小头端面中心先量短径(量至毫米算至厘米)，再通过短径的中心垂直检量长径，由其横截面较小的一端的轮廓，人工用盒尺(皮尺)来确定其径级；根据每一根木头的径级乘以一确定的系数，获得该根木头的体积数，累计所有需检尺的木头的体积数，就可以得到所需检尺木头的体积数，即材积数。

人工检尺方式不但存在需要人员多、劳动强度大、效率低、安全隐患多的缺点，而且由于人为因素导致检尺误差大、波动大。即使进行复检验收和加强管理仍达不到较理想的结果，检查速度慢，只能进行抽查，无法杜绝走私现象存在。

对于木材材积的自动测量测试，1997年报道了通过卫星遥感技术来估计陆地上某些林区的木材材积，但这些方法的精度和操作流程显然不符合我国的现行国家标准。

1992年，Brodie等人应用了计算机视觉来检测原木材积。该系统采用了检测圆形目标的霍夫Hough变换方法，通过K均值聚类算法来获得Hough变换结果的极大值，利用这些极大值来确定端面径级，从而计算出原木材积。但该系统只能处理很接近圆形的原木端面，其测量误差范围在10％之内，这样的检尺误差在国内的木材计量中难以实用。

国内，青岛海洋大学有基于计算机视觉检测原木材积的研究报道。该系统采用了摄像机作为图像的获取工具，把在现场采集的视频输入计算机，在视频中选择图像效果较好的图片进行处理。该系统采用了聚类分析和模糊识别的技术，所提取的端面依赖于所采用的阈值。系统把所有端面均近似为圆形，取所有木材两端端面面积总和的平均再乘以木材的长度作为总材积，可见，该系统也不符合我国现行国家标准。

2002年有浙江工学院相关工作的研究。该系统采用了一种改进的Hausdorff距离算法来提取端面轮廓。虽然该方法具有一定的创新性，但是仅仅是使用了一些预先确定的模版来逼近端面轮廓。

上述系统没有针对每个原木端面提取出其轮廓，因此也无法按照国家标准来计算径级，也没有考虑到实际应用中除了对原木，还需要对板材、锯材进行测量的需求，无法对运动状态下列车中装载木材进行测量，无法满足海关领域对木材监管的需要。

发明内容

本发明的目的是提供一种木材自动监管方法，实现图像中原木端面轮廓的提取，进而按照国家标准计算径级，统计原木材积，并用激光测量计算、机器视觉识别技术测量运输木材体积，该方法的应用可降低人工检查强度，提高检查准确率，有效打击走私犯罪。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

提供一种木材自动监管方法，用于对行驶列车中装载的木材进行监管，该方法包括以下步骤：用激光扫描装置扫描行驶列车车厢，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；用摄像装置连续拍摄列车车厢通过时的图片，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

其中，所述扫描装置为激光扫描仪，所述外形轮廓线数据为扫描到的车厢中木材轮廓线上各点的坐标，扫描中获取激光扫描仪的激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，经坐标变换得到所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标。

其中，所述木材为原木时，由所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标获取所述轮廓线与坐标围成的面积，将所述面积与数值范围为0.96～0.98的系数乘积，用于去除原木空隙占用的面积，得到所述原木的横截面面积。

其中，所述摄像装置为数字摄像机，在激光扫描装置扫描到车厢进入与车厢离开的时间段内进行连续拍摄，由所拍摄的图片中特征区域的位移进行坐标变换，得到实际列车车厢移动的距离，由所述列车车厢移动的距离确定车厢长度。

其中，由所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的距离的方法为：获取所述数字摄像机所拍摄图片中一个像素对应的实际长度；获取所述位移所占用的像素数目；由所述一个像素对应的实际长度与像素数目乘积获得实际列车车厢移动的距离。

其中，所述激光扫描仪的扫描频率为60～80Hz，列车行驶过程中扫描得到车厢不同位置的木材横截面外形轮廓线数据，依据所述车厢不同位置的木材横截面外形轮廓线数据，获取车厢不同位置的木材的横截面面积；由数字摄像机拍摄的从车厢进入与车厢离开时间段内的图片中，获取每相邻两张图片中特征区域的位移，对所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的段距离；将所述不同位置的木材的横截面面积与所述段距离累积求和获取车厢内木材的体积。

本发明还提供了一种木材自动监管系统，用于对行驶列车中装载的木材进行监管，该系统包括：木材横截面扫描单元，用于对行驶列车车厢进行扫描，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；车厢长度测量单元，用于对列车车厢通过时进行连续拍摄，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；木材体积获取单元，用于由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；木材体积监管单元，用于根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

其中，所述木材横截面扫描单元包括激光扫描仪和横截面面积求取单元，其中：所述激光扫描仪，通过激光器扫描车厢，得到所述激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，并发送到横截面面积求取单元；所述横截面面积求取单元，根据所述激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，设定坐标并进行坐标变换，得到所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标，由所述坐标获取车厢内木材的横截面面积。

其中，所述激光扫描仪为二维激光扫描仪，安装在车厢上方的龙门框架或者支架的两侧，所述龙门框架跨轨道设立，所述支架在轨道两侧位置。

其中，所述车厢长度测量单元包括数字摄像机、位移获取装置和车厢长度求取装置，数字摄像机，用于在车厢进入和离开时间内连续拍摄图片，并将拍摄的图片发送到位移获取装置；位移获取装置，用于获取所述图片中特征区域的位移，对所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的距离；车厢长度求取装置，由实际列车车厢移动的距离确定车厢长度。

其中，所述数字摄像机安装在龙门架或者支架上，从列车上方在进行拍摄，使摄像机的视野可以覆盖轨道。

本发明还提高了一种木材自动监管方法，用于对堆场原木或静止车辆中的装载原木进行监管，该方法包括以下步骤：用摄像装置拍摄所述堆场原木或所述装载原木的端面图像，依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积；利用刻度尺测量原木的长度；由原木根数、每根原木的横截面面积及原木长度获取所述堆场原木或装载原木的材积；根据获得的所述堆场原木或装载原木的材积判断是否超出范围，进行监管。

其中，依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积的方法为：对所述端面图像进行预处理，去除图像中原木的背景；对预处理后的端面图像进行图像分割，获取原木根数及每根原木在端面图像中对应的区域；对分割后的端面图像进行轮廓提取，获取每根原木在端面图像中对应区域的轮廓；根据所述每根原木在端面图像中对应区域的轮廓，确定不同原木端面的长短径及中心，获得所述堆场原木或装载原木的横截面面积。

其中，对所述图像分割包括步骤：对所述端面图像进行霍夫变换，根据端面图像中每根原木端面区域对应的霍夫变化峰值，确定每根原木端面区域的中心；设定以所述每根原木端面区域的中心为圆心的圆形模板，获取所述圆形模板在不同直径下与每根原木端面区域的匹配度；在匹配度大于设定阈值下终止匹配，确定匹配度最大的圆形模板为匹配模板，落入所述匹配模板内的区域为原木在端面图像中对应的区域。

其中，对分割后的端面图像基于小波变换进行边缘检测，根据所检测的边缘区分可信点与不可信点，去除检测到边缘中的不可信点，对检测到边缘的可信点进行插值来恢复边缘轮廓，得到每根原木在端面图像中对应区域的轮廓。

本发明提供的木材自动监管方法为简单、快捷、准确的原木检尺方法，通过采用激光测量、轮廓检测技术对行驶列车中装载木材测量材积，采用图像处理和识别技术对行驶列车和堆场中的原木材积进行测量，项目实施可实现对通行中列车上和堆场中的木材材积进行自动、快速测量，可完全替代人工检尺，实现100％查验，可有效打击走私犯罪。

附图说明

图1为本发明对行驶车辆装载木材的木材自动监管方法流程图；

图2为本发明利用激光扫描仪获取车厢中木材横截面的外形轮廓线的示意图；

图3为本发明木材自动监管方法及系统中数字摄像机的安装位置示意图；

图4为本发明木材自动监管方法中车厢中装载木材的外轮廓图；

图5为本发明木材自动监管系统的组成框图；

图6为本发明对堆场原木及静止车辆装载原木的自动监管方法流程图；

图7为本发明实施3木材自动监管系统示意图。

图中：1、图像采集装置；2、控制计算机；3、转换器；4、交换机；5、数据服务器。

具体实施方式

本发明提出的木材自动监管方法及系统，结合附图和实施例说明如下。

实施例1

如图1所示为对行驶车辆装载木材的木材自动监管方法流程图，该方法用于对行驶列车中装载的木材进行监管，该方法主要包括步骤：步骤S101，用激光扫描装置扫描行驶列车车厢，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；步骤S102，用摄像装置连续拍摄列车车厢通过时的图片，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；步骤S103，由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；步骤S104，根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管，下面详述本实施例中各个步骤的实现方式。

步骤S101，用激光扫描装置扫描行驶列车车厢，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据。

若上述行驶列车是火车时，为了在列车高速行驶过程中，获得每节车厢装载木材的体积，必须能获得车厢中木材的横截面外形轮廓线数据，本实施例中采用漫反射激光扫描器获得车厢中木材的横截面外形轮廓线，具体为使用两台二维激光扫描仪，如图2所示，每个激光扫描仪中的激光器设定扫描角度为90度，扫描频率75Hz，通过上述两个激光扫描仪获取每个激光器到车厢中木材的横截面外轮廓各点距离，经过坐标转换对两个激光扫描仪获取的距离计算、分析，得到车厢中木材横截面的外形轮廓上各点坐标，从而生成车厢内木材的外形轮廓线。

如图2所示为本发明利用激光扫描仪获取车厢中木材横截面的外形轮廓线的示意图，在火车行驶车轨的两侧上方位置，分别放置二维激光扫描仪，由于扫描仪中激光器设定的扫描角度为90度，可以保证对车厢中木材横截面的外轮廓线进行完整扫描，由于设定的扫描频率为75Hz，通过上述扫描仪每秒可以获取75个木材横截面外形轮廓线，该火车为行驶列车，因此，每次扫描到的木材横截面的外形轮廓线都是不同的，这样可以获取在火车车厢不同位置的木材横截面的外形轮廓，本实施例用激光扫描仪得到木材横截面的外形轮廓线是基于激光测距原理的，即首先获取扫描仪的激光器与装载木材外轮廓的各点距离，如其中A、B两点的距离，根据该距离设定坐标，经过坐标变换可以得出车厢内装载木材外轮廓上A、B两点的坐标A(X_j，Y_j)、B(X_j+1，Y_j+1)，设定坐标，并将获取的距离值进行坐标变换技术为现有常用技术，这里不再详述。上述A、B两点经坐标变换所投影到X-Y轴所围成影阴部分的面积ΔS_j的计算公式为：

$\mathrm{\Δ}{S}_j=\frac{1}{2}|(Y_j+Y_{j+1})\×(X_{j+1}-X_j)|$

火车车厢从进入扫描区域到离开期间，会扫描到位于车厢不同位置的若干个木材横截面轮廓线，对其中第i个木材横截面轮廓线围成的横截面面积S_i就可以通过累积求和获得，具体为：

$S_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{S}_j$

其中，m为扫描仪的激光器扫描车厢横截面时所采集的木材横截面外轮廓线上的点数减1。

通过上述方法，可以获取扫描到的位于车厢不同位置的木材横截面面积，即可以获得装载木材在车厢内不同位置的横截面面积。

另外，扫描仪获取的车厢内木材横截面的轮廓可以判断所装载的木材是板材还是原木，若为板材，即按上述步骤获取的木材横截面轮廓线与坐标轴的围成的面积得知板材的横截面面积，若为原木，获取木材横截面轮廓线与坐标轴的围成的面积后，还要对其进行处理，因为原木堆放在一起时，从端面看过去，其内部是有缝隙的，所以要去除各原木间缝隙所占用的面积，具体为将上述获取的木材横截面轮廓线与坐标轴的围成的面积乘以折算系数，该系数是通过实验得到，本实施例中所使用的系数范围为0.96-0.98。

步骤S102，用摄像装置连续拍摄列车车厢通过时的图片，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度。

本实施例中的摄像装置为黑白数字摄像机，如图3所示，安装在龙门架上(或支架上)，从火车上方进行拍摄，使摄像机的视野可以覆盖火车行驶轨道。

根据摄像机连续拍摄的车厢通过时的图片，通过在相邻两幅图片中寻找车厢特征区域的位移距离，根据该位移通过坐标转换就可以计算出车厢实际移动的距离L_i。

本实施例中根据上述位移计算车厢实际移动的距离的方法为：获取数字摄像机所拍摄图像中一个像素对应的实际长度；获取所述位移所占用的像素数目；由所述一个像素对应的实际长度与像素数目乘积获得实际列车车厢移动的距离。

对于上述获取数字摄像机所拍摄图像中一个像素对应的实际长度的方法，可以在摄像机的视野内竖立标尺进行标定，如若标尺的长度为2m，调整相机参数，使得标尺对应的像素数目约为2000个，则图像中的一个像素所对应的实际长度约为1mm，因此，只要边缘定位到像素级就可以满足国家标准的规定。另外，也可以使用标准长度车厢的边线代替标尺进行长度标定。

如图4所示的车厢中木材外轮廓示意图，本实施例中根据激光扫描仪提供的车厢头部到达和车厢尾部离开信号，从拍摄车厢头部到拍摄车厢尾部连续拍摄了n个图片，将其中每相邻的两个图片计算得到车厢的每段移动的距离，进而计算出车厢的段长度，将的车厢移动距离相加，则得到车厢总长度L，公式如下：

L＝L₀+L₁+L₂...+L_n-1

其中，L₀为从车厢头部到达拍摄的第一张图片与第二张图片间车厢移动的距离，L₁为从车厢头部到达拍摄的第二张图片与第三张图片获得的车厢移动的距离，L₂为车厢头部到达拍摄的第三张图片与第四张图片获得的车厢移动的距离，L_n-1为车厢头部到达拍摄的第n-1张图片与第n张图片获得的车厢移动的距离。

关于上述激光扫描仪提供的车厢头部到达和车厢尾部离开信号的方法，可以使用激光扫描仪与数字摄像机直接连接，直接向数字摄像机传递扫描到车厢头部达到与车厢尾部离开的信号，或将激光扫描仪连接到计算机控制装置，由计算机控制装置获取激光扫描仪扫描到车厢头部到达和车厢尾部离开信号时，间接控制数字摄像机启动或停止图片拍摄。

本实施例中获取车厢总长度的方法不限于上述累计求和，也可以直接由从车厢头部到达拍摄的第一张图片与第n张图片获得的车厢移动的距离直接得出车厢的总长度。

步骤S103：由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积。

该步骤中具体获取装载木材的体积有以下方法：

在步骤S101中已获取到在车厢中不同位置的装载木材各个横截面面积，通过上述各个截面面积的平均值与车厢总总长度的乘积求出装载木材的体积，该方法简单，且具有一定的精确度；

若在步骤S101中的激光扫描仪的扫描频率比较低，甚至在车辆通过时由激光扫描仪仅扫描到一张装载木材的横截面，这种情况下，也可以直接由该横截面面积与车厢总长度的乘积求出装载木材的体积，但获得的装载木材的横截面越多越接近真实，精度会越高。

本实施例中激光扫描仪的扫描频率为75Hz，在车厢通过时，获得的横截面图有若干张，因此可以获取装载木材在车厢各个不同位置的横截面面积，由于在步骤S102中可以分段获得车厢的移动距离，各个分段移动距离的累积求和为车厢总长度，因此实际每段移动距离对应车厢不同段长度，由于根据激光扫描仪可以获取到车厢不同段内的多个横截面面积，因此获得车厢内每段装载木材的体积，这样得到的装载木材的体积精度是最高的，本实施例就是采用这种方法。

在摄像机拍摄火车通过时的图片时，采用计时装置获取两相邻图片间的特征点的位移所用的时间Δt，由两相邻图片中特征区域的位移通过坐标变换获取实际车厢的位移L_i，由于扫描仪中激光器的扫描频率为75Hz，所以在Δt的时间内，所扫描到的车厢装载木材截面数目n为：

n＝Δt×75

可以得出木材横截面S₁(Δt的起始时间所扫描到的木材横截面)、截面S_1+n(经Δt后所扫描到的木材横截面)间的车货体积ΔV_i(即其中一段车厢内装载木材的体积)的计算公式为：

$\mathrm{\Δ}{V}_i=\underset{k=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}(S_{k+l}+S_{k+l+1})\×\frac{L_i}{2n}$

其中，L_i由两相邻图片中特征区域的位移通过坐标变换获取实际车厢的位移，n为在的Δt的时间内所扫描到的车厢装载木材横截面数目，Δt为两相邻图片间的特征点的位移所用的时间。

因而，整个车厢内装载木材的体积V就可以根据以下公式计算得出：

$V=\underset{i=0}{\overset{p-1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{V}_i$

其中，p为由数字摄像机所拍摄连续图片所得到的整个车厢的段数，i为整数。

步骤S104，据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

将上述得到的装载木材的体积发送到数据库中，管理人员可以登陆数据库查看相关信息，根据该数据进行管理。

如图5所示为本发明提出的木材自动监管的系统组成框图，用于对行驶列车中装载的木材进行监管，该系统包括：木材横截面扫描单元，用于对行驶列车车厢进行扫描，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；车厢长度测量单元，用于对列车车厢通过时进行连续拍摄，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；木材体积获取单元，用于由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；木材体积监管单元，用于根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

该系统中，木材横截面扫描单元包括激光扫描仪和横截面面积求取单元，所述激光扫描仪，通过激光器扫描车厢，得到激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，并发送到横截面面积求取单元；横截面面积求取单元，根据激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，设定坐标并进行坐标变换，得到车厢中木材轮廓线上各点的坐标，由坐标获取车厢内木材的横截面面积。

该系统中，激光扫描仪为二维激光扫描仪，安装在车厢上方的龙门框架或者支架的两侧，所述龙门框架跨轨道设立，所述支架在轨道两侧位置。

该系统中，车厢长度测量单元包括数字摄像机、位移获取装置和车厢长度求取装置，数字摄像机，用于在车厢进入和离开时间内连续拍摄图片，并将拍摄的图片发送到位移获取装置；位移获取装置，用于获取图片中特征区域的位移，对位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的距离；车厢长度求取装置，由实际列车车厢移动的距离确定车厢长度。

该系统中，数字摄像机安装在龙门架或者支架上，从列车上方在进行拍摄，使摄像机的视野可以覆盖轨道。

本实施例中方法和系统，采用软硬件结合实现对行驶车辆中运输木材体积的自动测量，管理人员根据得到的木材体积判断是否超出范围，实习自动监管，由于取代了传统的人工测量，不会出现漏检，且检测的木材的体积精度高，对打击走私犯罪、降低人工查验强度、提高通关效率和查验准确性起到积极作用。

实施例2

本实施例中所提供的木材自动监管的方法用于对堆场原木或静止车辆中装载原木进行监管，由于木材静止无法使用激光扫描装置获取轮廓线，通过图像处理方法对木材端面进行识别，计算每根木材的横截面面积。

如图6为本发明对堆场原木及静止列车装载原木的木材自动监管方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S201，用摄像装置拍摄所述堆场原木或所述装载原木的端面图像，依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积；步骤S202，利用刻度尺测量原木的长度；步骤S203，由原木根数、每根原木的横截面面积及原木长度获取所述堆场原木或装载原木的材积；步骤S204，根据获得的所述堆场原木或装载原木的材积判断是否超出范围，进行监管。

下面详述用摄像装置拍摄所述堆场原木或所述装载原木的端面图像，依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积的实施方式。

本实施例中，由于原木的横截面面积由图像获得，需要建立所拍摄的图像与实际距离的比例关系，具体采用的方法为在摄像机成像时，在原木堆下方放置固定长度的标尺，使之与原木端面在同一平面内。通过计算标尺长度在图像中所对应的像素数目，就可以获得图像中一个像素对应的实际长度。若标尺长度为2m，调整相机参数，使得标尺对应的像素数目约为2000个，则图像中的一个像素所对应的实际长度约为1mm，因此，只要边缘定位到像素级就可以满足国家标准的规定。同理，原木横截面获取原理也是一样的，实际上对于多数原木端面，其短径的长度即使与实际长度有微小的差异，也不会影响其径级的划分。

对于不适合在原木端面附近放置标尺的情况，如运动列车的车厢端面，可以使用标准长度车厢的边线代替标尺进行长度标定，另外也可以在摄像机的视野内竖立标尺进行标定。

由于所拍摄一幅原木端面图像包含了数百根原木端面，要分别把这些不同原木端面的准确轮廓提取出来才能获取原木的横截面面积。本实施例中在得到原木端面图像后通过下述方法提取不同原木的端面轮廓：对端面图像进行预处理，去除图像中原木的背景；对预处理后的端面图像进行图像分割，获取原木根数及每根原木在端面图像中对应的区域；对分割后的端面图像进行轮廓提取，获取每根原木在端面图像中对应区域的轮廓；根据所述每根原木在端面图像中对应区域的轮廓，确定不同原木端面的长短径及中心，获得所述堆场原木或装载原木的横截面面积。

(1)对端面图像进行预处理，去除图像中原木的背景

原木图像的预处理包括人工预处理和图像的边缘检测两部分。

原始原木图像中通常包含了除待测原木外的其他景物，为消除这些背景的影响，需要进行人工预处理，为下一步处理提供统一的信息表达。

在原木材积自动化检测系统中，由于相机视场的变化，以及被检测对象的变化，使得图像中存在着一些其他景物。这些景物会给识别带来影响，因此图像的预处理要解决的一个问题就是去除这些无关背景，给下一步的处理提供统一的信息表达。通常，图像中与检测目标无关的背景比较复杂，所以这一操作由操作员手工完成。

图像的后续处理在人工预处理后的区域中进行，从而能排除背景的干扰。由于本实施例中采用了标准长度的标尺来确定图像像素对应的实际长度，因此标尺在图像中的位置信息至关重要，必须准确地对标尺进行定位，以减少因标尺的误差所带来的测量误差。因此，标尺的确定由操作员来完成。

人工预处理后还包括端面图像的边缘边缘检测，边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，由于基于小波变换的边缘检测算法具有多尺度特性，其边缘检测结果在后续图像识别过程中有重要的应用价值，因此本实施例选用了基于小波的边缘检测。

(2)对预处理后的端面图像进行图像分割，获取原木根数及每根原木在端面图像中对应的区域

一幅原木端面图像中往往有上百个原木端面，要对这些端面进行分析，首先就要对他们进行分割，然后利用分割的结果对端面进行进一步的分析，即把一个对多目标检测问题转化为对多个单目标的检测问题，从而使后续的图像分析成为可能。这样，原木的图像分割就具有如下两个目的，一是将图像中的原木端面和背景分离开，二是给每一端面赋予特定的标记从而使之与图像其他端面分离。分割既要使各端面的特征描述尽量准确，又要使多检、漏检的情况尽量少。

原木端面图像分割是要建立一种对图像端面的描述，这种描述能够反映图像中每一个原木端面所在的大致区域，即不同的端面在图像中对应相应的区域。由于原木端面绝大多数是类圆形状，因此用圆(包括圆心的坐标和圆的半径)来描述图像分割的结果是很有效的，而原木端面图像分割的实质也就是对图像中各个原木端面对应的类圆的聚类。

图像分割包括步骤：

①对所述端面图像进行霍夫变换，根据端面图像中每根原木端面区域对应的霍夫变化峰值，确定每根原木端面区域的中心，在原木端面图像中。

经过霍夫变换可以将端面区分为不同的类圆区域，且每一个区域对应的霍夫Hough变换的峰值是可以确定的，根据霍夫变换的特点，由霍夫变换的峰值可以初步估计类圆区域的中心的，该过程为现有常用的方法，这里不再详述。

②设定以所述每根原木端面区域的中心为圆心的圆形模板，获取所述圆形模板在不同直径下与每根原木端面区域的匹配度。

如另A为待匹配的端面区域内的点集，B为一圆形模板，我们的目的是找到一个合适的圆形模板B能尽量和点集A匹配，具体为定义一个阈值D，统计点集A中的点与模板B中各点的距离最小值小于阈值D的数目K(A，B)。当模板B是半径r的圆时，K(A，B)的意义就是点集A中的点位于外径为(r+D)、内径为(r-D)的圆环内部的点数。阈值D的选择取决于端面形状的规则性。对于不规则的端面，D取值大则更容易将端面的轮廓点包含进圆环。通常取D＝3。可见K(A，B)是点集A和模板B之间匹配程度的度量。

③在匹配度大于设定阈值下终止匹配，确定匹配度最大的圆形模板为匹配模板，落入所述匹配模板内的区域为原木在端面图像中对应的区域。

找到模板的参数(x，y，r)，其中(x，y)为模板B的圆心，r是其半径，使得该模板与点集A的匹配度最大，则该模板为与点集A的匹配模板，对端面图像内的每一个端面区域，该端面区域为类圆区域，搜索与其匹配的模板需要对每个可能大小的模板在一定范围内平移，求得匹配程度K_k，然后取使K_k最大的模板。

(3)对分割后的端面图像进行轮廓提取，获取不同原木在端面图像中对应区域的轮廓，对分割后的端面图像基于小波变换进行边缘检测，根据所检测的边缘区分可信点与不可信点，去除检测到边缘中的不可信点，对检测到边缘的可信点进行插值来恢复边缘轮廓，得到每根原木在端面图像中对应区域的轮廓。

图像分割完成后，需要对分割结果进行分析。分析的任务是提取各图像中各个原木的端面轮廓，然后根据所提取的轮廓按照国家标准计算其径级。

本实施例中轮廓提取采用现有的Snake轮廓提取法，基于前面利用小波变换所作的边缘检测，应当尽量去除不可信的点，然后根据可信的点利用插值算法来恢复端面的轮廓。实现这一策略的关键在于如何正确区分可信的点和不可信的点。根据对图像小波变换结果的分析，在尺度较大时，小波变换的模极大中，虽然有的部分与实际情况偏移较大，但是他们仍能较好反映端面的轮廓信息。因此，在这些点的邻域中的轮廓点较可信。但是对于有的端面，这样得到的点仍有部分不可信。进一步地，尺度较小时，较为可信的点的小波变换模极大的幅值相应比较高。

(4)根据每根原木在端面图像中对应区域的轮廓，确定不同原木端面的长短径及中心，获得所述堆场原木或装载原木的横截面面积

在获取了原木端面的轮廓后，需要进行径级的计算。计算径级要符合国家标准的要求。首先需要确定原木端面的中心。然而国家标准中，并没有规定确定原木端面中心的方法。人工检尺时，原木端面的中心是根据检尺员的经验来确定的。在多次试验和研究之后，我们把原木端面的中心确定为原木轮廓的最大内切圆的圆心。

获得端面中心后，即可根据端面的轮廓及其中心来确定原木端面的长，短径。其算法为：过端面的中心作直线，记录直线与轮廓的两个交点之间的线段的长度，在所有这些线段中，长度最短的线段为端面的短径。在获取端面的短径之后，过中心作与短径垂直的直线，该直线与端面轮廓的两个交点之间的线段即为长径。这样就获得了端面的长短径，然后可以遵循国家标准来计算端面的径级而求得原木截面面积。

本发明实施例1中的方法实现了对行驶列车装载木材的自动监管，实施例2实现了对堆场原木及静止车辆中的木材自动监管，将上述方法与系统应到到海关系统，可以实现对各个场合木材的自动监管，有效打击了走私。

实施例3

由于本发明实施例2中提出了可以获取原木的端面图像获取每根原木的横截面面积的方法，对行驶车辆的装载木材自动监管还可以采用图7所示的方式，其中行驶列车为火车，X-1、X、X+1代表不同的车厢，该车厢内装载有木材，在火车行驶轨道的上方不同位置分别安装有三个摄像机，摄像机C1、C3用于拍摄车厢内木材的端面图像，C1、C3位于轨道上方，分别倾斜一定角度拍摄后、前端面图像，摄像机C2、C4位于轨道上方两侧用于连续拍摄车厢通过时的图片，用于获取车厢长度，摄像机C1、C2、C3、C4分别与图像采集装置1连接，图像采集装置1与控制计算机2连接，图像采集装置1用于对摄像机拍摄的图像进行数据采集并发送给控制计算机2，控制计算内的软件可以按实施例1中所述的方法得到车厢的长度，激光扫描仪器C5、C6用于扫描车厢内木材的外轮廓，位于轨道上方左右两侧，激光扫描仪器C5、C6与转换器3连接后接入控制计算机2，转换器5用于将激光扫描仪获取的距离值转换为坐标值获取木材外轮廓数据，将外轮廓数据发送给控制计算机2，由控制计算机2内的软件按实施例1所述的方法计算木材横截面面积，同时控制计算机2根据接收的外轮廓数据还可以判断车厢进入与离开的信号，从而控制摄像机C2、C4的启动与静止。控制计算机可以将上述获得的各个数据包括：车厢端面图像数据、车厢长度数据、车厢横截面数据、计算得到的木材体积数据等通过交换机4发送到数据服务器5上进行保存，管理人员登录该服务器可以获取到各个数据。本实施例中由于行驶列车的移动速度很快，所以由摄像机C1、C3拍摄的车厢内木材的端面图像不是很准确，所以在装载木材是原木的情况不用该图片按实施例2的方法获取原木横截面面积，而是将拍摄的图像由控制计算机2发送到数据服务器5中存档，由管理人员调出上述图片获取木材的种类，作为管理木材的参数数据。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (14)

1、一种木材自动监管方法，用于对行驶列车中装载的木材进行监管，其特征在于，该方法包括以下步骤：

用激光扫描装置扫描行驶列车车厢，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；

用摄像装置连续拍摄列车车厢通过时的图片，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；

由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；

根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

2、如权利要求1所述的木材自动监管方法，其特征在于，所述扫描装置为激光扫描仪，所述外形轮廓线数据为扫描到的车厢中木材轮廓线上各点的坐标，扫描中获取激光扫描仪的激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，经坐标变换得到所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标。

3、如权利要求2所述的木材自动监管方法，其特征在于，所述木材为原木时，由所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标获取所述轮廓线与坐标围成的面积，将所述面积与数值范围为0.96～0.98的系数乘积，用于去除原木空隙占用的面积，得到所述原木的横截面面积。

4、如权利要求1或3所述的木材自动监管方法，其特征在于，所述摄像装置为数字摄像机，在激光扫描装置扫描到车厢进入与车厢离开的时间段内进行连续拍摄，由所拍摄的图片中特征区域的位移进行坐标变换，得到实际列车车厢移动的距离，由所述列车车厢移动的距离确定车厢长度。

5、如权利要求4所述的木材自动监管方法，其特征在于，由所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的距离的方法为：

获取所述数字摄像机所拍摄图片中一个像素对应的实际长度；

获取所述位移所占用的像素数目；

由所述一个像素对应的实际长度与像素数目乘积获得实际列车车厢移动的距离。

6、如权利要求5所述的木材自动监管方法，其特征在于，

所述激光扫描仪的扫描频率为60～80Hz，列车行驶过程中扫描得到车厢不同位置的木材横截面外形轮廓线数据，依据所述车厢不同位置的木材横截面外形轮廓线数据，获取车厢不同位置的木材的横截面面积；

由数字摄像机拍摄的从车厢进入与车厢离开时间段内的图片中，获取每相邻两张图片中特征区域的位移，对所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的段距离；

将所述不同位置的木材的横截面面积与所述段距离累积求和获取车厢内木材的体积。

7、一种木材自动监管系统，用于对行驶列车中装载的木材进行监管，其特征在于，该系统包括：

木材横截面扫描单元，用于对行驶列车车厢进行扫描，得到车厢中木材横截面的外形轮廓线数据，依据所述外形轮廓线数据获取木材的横截面面积；

车厢长度测量单元，用于对列车车厢通过时进行连续拍摄，依据所拍摄的图片获取行驶列车的车厢长度；

木材体积获取单元，用于由所述木材的横截面面积与所述车厢长度获取木材的体积；

木材体积监管单元，用于根据获得的所述木材的体积判断是否超出范围，进行监管。

8、如权利要求7所述的木材自动监管系统，其特征在于，所述木材横截面扫描单元包括激光扫描仪和横截面面积求取单元，其中：

所述激光扫描仪，通过激光器扫描车厢，得到所述激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，并发送到横截面面积求取单元；

所述横截面面积求取单元，根据所述激光器与车厢中木材轮廓线上各点的距离，设定坐标并进行坐标变换，得到所述车厢中木材轮廓线上各点的坐标，由所述坐标获取车厢内木材的横截面面积。

9、如权利要求8所述的木材自动监管系统，其特征在于，所述激光扫描仪为二维激光扫描仪，安装在车厢上方的龙门框架或者支架的两侧，所述龙门框架跨轨道设立，所述支架在轨道两侧位置。

10、如权利要求7所述的木材自动监管系统，其特征在于，所述车厢长度测量单元包括数字摄像机、位移获取装置和车厢长度求取装置，其中：

数字摄像机，用于在车厢进入和离开时间内连续拍摄图片，并将拍摄的图片发送到位移获取装置；

位移获取装置，用于获取所述图片中特征区域的位移，对所述位移进行坐标变换得到实际列车车厢移动的距离；

车厢长度求取装置，由实际列车车厢移动的距离确定车厢长度。

11、如权利要求10所述的木材自动监管系统，其特征在于，所述数字摄像机安装在龙门架或者支架上，从列车上方进行拍摄，使摄像机的视野可以覆盖轨道。

12、一种木材自动监管方法，用于对堆场原木或静止车辆中的装载原木进行监管，其特征在于，该方法包括以下步骤：

用摄像装置拍摄所述堆场原木或所述装载原木的端面图像，依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积；

利用刻度尺测量原木的长度；

由原木根数、每根原木的横截面面积及原木长度获取所述堆场原木或装载原木的材积；

根据获得的所述堆场原木或装载原木的材积判断是否超出范围，进行监管；

依据所述端面图像获取原木根数及每根原木的横截面面积的方法为：

对所述端面图像进行预处理，去除图像中原木的背景；

对预处理后的端面图像进行图像分割，获取原木根数及每根原木在端面图像中对应的区域；

对分割后的端面图像进行轮廓提取，获取每根原木在端面图像中对应区域的轮廓；

根据所述每根原木在端面图像中对应区域的轮廓，确定不同原木端面的长短径及中心，获得所述堆场原木或装载原木的横截面面积。

13、如权利要求12所述的木材自动监管方法，其特征在于，对所述图像分割包括步骤：

对所述端面图像进行霍夫变换，根据端面图像中每根原木端面区域对应的霍夫变化峰值，确定每根原木端面区域的中心；

设定以所述每根原木端面区域的中心为圆心的圆形模板，获取所述圆形模板在不同直径下与每根原木端面区域的匹配度；

在匹配度大于设定阈值下终止匹配，确定匹配度最大的圆形模板为匹配模板，落入所述匹配模板内的区域为原木在端面图像中对应的区域。

14、如权利要求12所述的木材自动监管方法，其特征在于，对分割后的端面图像基于小波变换进行边缘检测，根据所检测的边缘区分可信点与不可信点，去除检测到边缘中的不可信点，对检测到边缘的可信点进行插值来恢复边缘轮廓，得到每根原木在端面图像中对应区域的轮廓。

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