CN108176603A - 发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，包括：两台识别装置，包括第一识别装置和第二识别装置；一分拣主体；以及一控制装置，包括一判断单元和一图像采集单元；其中，两台所述识别装置沿水平方向前后排布，所述识别装置和所述控制装置被相互可通信地连接，所述分拣主体获取一待分拣连杆，所述控制装置得到关于所述待分拣连杆的一判断结果，所述分拣主体根据收到的判断结果来分拣所述待分拣连杆。
Description
技术领域
本发明涉及一种标识代号识别方法及其自动分拣设备，特别涉及适用于发动机连杆的代号识别方法，其可以根据对一个发动机连杆的识别结果来自动分拣。
背景技术
发动机连杆，物理尺寸一般长度大于2倍宽度，宽度大于2倍高度，类似扁平物体，由于发动机连杆外形非常相似，而尺寸和结构有细微差异，生产商一般在其表面最大的正面和反面通过模具技术铸有特定的产品代号和模具代号用于区别不同型号的连杆，这些代号通过一些方便识别的方式，例如某一型号连杆正面代号为3,反面代号为5，除了数字代号通常还有英文代号或者数字和英文结合的代号。工人通过连杆上的产品代号和模具代号来逐个识别产品，进行分类包装，加工装配等工作。由于工人在识别的过程中容易受到环境，个人心理状态和疲劳等因素的影响，生产过程中经常出现错误的操作现象，由于正反面数字不同，有工人看错数字3和5导致将不同型号的连杆混装。而安排多人进行复检，虽然可以提高正确性，但使得提高劳动生产成本。此外，人工操作的过程明显工作效率比较低，而随着劳动力成本的提高，制造型企业面临巨大的人力成本，而且依靠人工作业的低端生产模式也越来越没有竞争优势，因此，像代号识别这样的基础操作，亟需通过机器自动化的方式来替代。
计算机目前已经能够做到非常出色的视觉识别，它们有时候在一系列图像中识别某个物体的能力已经跟人类差不多。但是，为了能满足系统识别图像的需求计算机所要求的硬件性能和软件配置都需较高的配置才行，也导致计算机的购置费用高，且就算配置了高成本的计算机，其在识别多张图像的时候，由于拍摄到的图片很大，扫描路线也总是遍历整张图像依次在每一帧上从一个特征转到另一个特征上去排除多余信息，抽取关键的信息来识别图像，并且将识别到的特征逐一与数据库模板中的图像进行模板匹配，由于计算量大，识别速度较慢。机器没有人类的大脑，没有洞察力，本发明还用于解决工业生产线中，运用普通家用计算机就能解决快速识别图像，满足快速运转的生产效率需要。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其中所述自动分拣设备通过拍摄图像采集识别的方法，自动地完成高效率的分拣工作，从而不需要使用者一直在旁边监督和翻转连杆，比如说待分拣连杆不用必须正面朝上放置才能被识别。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其中设置多个识别装置捕获进入到所述自动分拣设备的待分拣连杆的图像，所述识别方法中最多只有一台识别装置捕获到的图像能通过每个像素与预存在数据库中的标样图像像素对比识别图像中的目标及其特征，并得到对比一样的结果即为同一型号的连杆。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其中利用所述识别方法只需要普通计算机就可以容易、精确地识别与所述待分拣连杆的位置和代号特征有关的布局信息，每个识别装置拍摄到的图像只需对比与其对应的一张标样图像，对比次数少，运算和识别结果得到的速度更快，让图像智能分析实现最大化价值，匹配高效的生产效率需要。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，现有工艺制造的每一种型号的连杆大头部位在其正反面分别被标记不同的代号作为该型号的特征信息，也即一种型号的连杆同一平面上会形成单位图案的代号标记，一个待分拣连杆不管是正面朝上还是反面朝上被识别装置拍摄，只需要其中一个识别装置能拍到并被识别到所述待分拣连杆的一个代号，由于代号的唯一性，可以判定该连杆是否合乎同一型号连杆的识别要求。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其通过改变标样参数、多次识别的方式，进行补充识别，提高识别率，也为分拣提供更多的可能性。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其中所述自动分拣设备能够通过识别待分拣物品的多个代号并且将代号不一一吻合的待分拣物品单独剔除。
本发明的一个目的在于提供一种发动机连杆多代号识别方法及其自动分拣设备，其中所述自动分拣设备能够尽可能地降低差错率，替代人工识别的方式，减少劳动力资源的需求，提高工作效率，以使使用者最后能够得到被正确分拣的发动机连杆。
通过下面的描述，本发明的其它优势和特征将会变得显而易见，并可以通过权利要求书中特别指出的手段和组合得到实现。
为了实现以上发明目的，本发明提供一种发动机连杆多代号识别方法，准备一控制装置,两台识别装置用于获取连杆图像：第一识别装置和第二识别装置，所述发动机连杆多代号识别方法包括步骤：
(A)通过所述第一识别装置捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置；
(B)所述控制装置判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(C)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置；
(E)所述控制装置判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(F)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息；以及
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并无法输出型号信息。
根据本发明的一实施例，设置两所述识别装置的水平视场角相同，垂直视场角也相同，所述水平视场角为连杆长度方向，所述垂直视场角为连杆宽度方向，所述水平视场角和所述垂直视场角构成识别区域。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(A)之前还包括步骤：所述控制装置具有一数据库，在所述数据库中预存一种标样连杆的型号信息，通过所述识别装置预先识别该型号的所述标样连杆的正面代号特征信息点和反面代号特征信息点并存储于数据库中，所述控制装置藉由预先采集的标样连杆的代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库中。
根据本发明的一实施例，其中所述识别装置采用基于机器视觉的工业相机，成像具有较高的像素，代号信息特征部分的像素点浓度会高呈黑色，若没有代号信息特征的图像则橡塑浓度低到图像成空白。预先调节所述工业相机的曝光时间、增益，滚动拍摄的指令，所述待分拣连杆大头部一旦进入拍摄区域，由于滚动拍摄，能快速拍到带有代号的图像，而不需要待整个连杆全部进入拍摄区域后再去识别，节省时间。
根据本发明的一实施例，所述识别方法中所述控制装置能够对所接收的代号图像进行处理，并且还能够实现黑白和彩色图像之间的转化，以提高所述发动机连杆多代号识别方法的识别速度。
根据本发明的一实施例，所述识别方法中所述控制装置接收到图像后，首先需要从整体图像中进行行列扫描以判断是否存在代号特征区域，存在代号特征区域的像素点浓度会高成黑色，没有代号特征区域成白色。
值得一提的是，连杆的代号被按照预定位置关系布置在连杆的正面和反面，各个所述代号图像像素点包括：所述代号图像中，标识代号对应的以点状图像的形式指示像素点浓度变化，浓度图案随着从代号预定位置朝向所述各个标记周围的距离的增大而相应地变化。
值得一提的是，在确定代号特征区域之前，需要对所述代号识别单元接收到的图像进行预处理，如，进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马矫正、边缘增强、对比度调整等。
根据本发明的一实施例，所述识别方法中当所述控制装置接收到的图像中存在代号特征区域时，需要进行字符分割，根据代号特征点定位代号轮廓，采用代号识别框标识所述代号轮廓，所述代号识别框所标识的区域为所述代号图像被分割的多个字符子区域。在分割过程中，需要进行灰度化、二值化等处理，再根据代号轮廓尺寸特征进行字符分割。
根据本发明的一实施例，所述识别方法中当所述控制装置接收到的图像中不存在代号特征区域时，则继续等待所述识别装置传输的具有代号特征的图像。
根据本发明的一实施例，所述识别方法中在得到子区域的划分后，识别各所述字符子区域的代号图像并调取存储在所述数据库中的标样代号并进行比对，以得到各所述字符子区域图像对应的字符。所述代号识别单元对分割后的子区域图像进行缩放、特征提取，与数据库预存的代号信息阈值表达形式进行匹配判别。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(C)之后还包括步骤：重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
通俗的讲，所述步骤(C)可以说明前一待分拣连杆是正面朝上，则在所述第一识别装置捕获到的图像被识别成功后，再次启动所述第一识别装置捕获后一待分拣连杆的图像，由于拍摄间隔短，后一待分拣连杆不管是正面朝上还是反面朝上，后一待分拣连杆若还没有进入识别区域或者具有代号信息的部位没有进入识别区域，那么采集到的图像为空白，则需等待所采集的图像中再次出现像素点浓度高的连杆的代号特征信息再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(F)还包括步骤：重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(G)还包括步骤：重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
通俗地说，上述方法中，所述控制装置结束识别并输出型号信息后重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，必须等待图像中重新出现代号特征信息后再循环开始所述识别方法的步骤(A)，因为后续所述控制装置需要判断的是具有连杆代号特征信息的图像，而不是空白图像。
依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一自动分拣设备，其包括：
两台识别装置，包括第一识别装置和第二识别装置；
一分拣主体；以及
一控制装置，包括一判断单元和一图像采集单元；
其中，两台所述识别装置沿水平方向前后排布，所述识别装置和所述控制装置被相互可通信地连接，所述分拣主体获取一待分拣连杆，所述图像采集单元用于通过所述第一识别装置获取第一代号图像，所述判断单元根据所述图像采集单元获取的所述第一代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的正面代号信息阈值，所述图像采集单元还用于若所述第一代号图像包括的代号信息没有达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取第二代号图像，所述判断单元还用于根据所述图像采集单元获取的所述第二代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的反面代号信息阈值，以得到关于所述待分拣连杆的一判断结果，所述分拣主体根据收到的判断结果来分拣所述待分拣连杆。
根据本发明的一个实施例，其中所述识别装置和所述分拣主体被相邻地设置。
根据本发明的一个实施例，其中所述识别装置被设置于所述分拣主体。
根据本发明的一个实施例，所述分拣主体具有一检测通道，所述检测通道一端为待分拣连杆进入所述检测通道的分配入口，另一端为分拣出口；所述检测通道设有一履带，其中所述履带能够在所述分配入口处和所述分拣出口处之间移动。
根据本发明的一个实施例，其中所述分拣主体包括至少一机械臂，所述机械臂受所述控制装置控制夹持动作和定位移动。
根据本发明的一个实施例，所述分拣主体具有一分配入口通道、一分拣出口通道以及一检测通道，所述分配入口通道和所述分拣出口通道分别连通所述检测通道，其中所述待分拣物品自所述分配入口通道进入所述检测通道，和自所述分拣出口通道被排出所述检测通道。
根据本发明的一个实施例，其中所述识别装置被相邻地设置于所述分拣主体的所述检测通道。
根据本发明的一个实施例，其中所述分配入口通道、所述分拣出口通道以及所述检测通道分别设有一履带，其中所述分配入口通道得以保证每次传输一支待分拣连杆，通过所述分配入口通道的履带能够带动所述待分拣连杆进入所述检测通道的履带，所述检测通道属于识别区域，所述识别装置被相邻地设置于所述分拣主体的所述检测通道，所述检测通道的履带带动所述待分拣连杆在所述检测通道内向所述分拣出口通道的履带方向移动，所述分拣出口通道将合格的连杆向后续工序传递，同时在所述分拣出口通道可以根据识别结果将混入的其他型号的连杆进行剔除工作。
根据本发明的一个实施例，所述分拣主体包括至少一输送装置，所述输送装置包括履带、滚轮、弹性联轴器和旋转编码器；所述履带两端分别环绕在从动滚轮之一和所述从动滚轮之二上。
根据本发明的一个实施例，所述分拣主体包括一动力系统，所述动力系统包括交流动力源、三相异步电动机和变频器，所述交流动力源通过所述变频器与所述三相异步电动机电连接，所述三相异步电动机与位于所述分拣主体底部的主动滚轮直接相连；所述旋转编码器通过所述弹性联轴器与所述主动滚轮的轴相连，所述旋转编码器还联入到所述控制装置，所述主动滚轮通过所述履带与所述从动滚轮之一和所述从动滚轮之二连接，受所述控制装置控制所述动力系统每次旋转的角度以驱动所述履带的传输。
值得一提的是，因为连杆的长度是标准的,在所述分配通道，如果设置所述驱动装置每次带动所述履带旋转一个连杆长度的距离,就能保证只有一支连杆被传递出。
根据本发明的一个实施例，其中所述分拣主体包括一气动剔除装置，所述气动剔除装置备相邻地设置于所述分拣出口通道末端，与待分拣连杆的运动方向垂直，所述气动剔除装置由电磁阀、执行机构和收集箱组成，收集箱安装在执行机构的下方，与执行机构相对应，以接收来自执行机构的物料。
根据本发明的一个实施例，其中所述气动剔除装置可通信地连接于所述控制装置，所述控制装置根据所述判断结果发送剔除信号至所述气动剔除装置，以将混入的其他型号的连杆进行气动剔除工作。
根据本发明的一个实施例，其中所述自动分拣设备包括一光源部件，设置所述识别装置两侧，以使得所述识别装置拍摄清晰的待分拣连杆图像。
根据本发明的一个实施例，其中所述识别装置包括一连杆捕获单元，所述连杆捕获单元拍摄照片图像并生成代号图像，其中所述光源部件配合所述连杆捕获单元设置，以增加所述连杆捕获单元的光照亮度。
优选地，所述连杆捕获单元工作时，所述光源部件同步工作。
优选地，所述连杆捕获单元检测到连杆信息时，所述光源部件工作。
根据本发明的一个实施例，其中所述连杆捕获单元为一基于机器视觉的工业相机。
根据本发明的一个实施例，预先调节所述工业相机的曝光时间、增益，滚动拍摄的指令，所述待分拣连杆大头部一旦进入拍摄区域，由于滚动拍摄，能快速拍到带有代号的图像，而不需要待整个连杆全部进入拍摄区域。
根据本发明的一个实施例，其中所述图像采集单元从所述连杆捕获单元拍摄并生成的图像中行列扫描抓取带有代号信息的图像。
根据本发明的一个实施例，其中所述判断单元进一步包括所述数据库，一连杆的型号信息可以被预存在所述数据库中，所述判断单元从所述图像采集单元得到的图像与所述数据库中预存的标样连杆的型号信息比较，以获取所述待分拣连杆型号的识别结果。
根据本发明的一个实施例，其中通过所述识别装置预先识别所述型号标样连杆的正面代号特征信息点和反面代号特征信息点并存储于数据库中，所述控制装置藉由预先采集的标样连杆的代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库中，以在后续能够被所述判断单元顺利地调用。
根据本发明的一个实施例，其中所述控制装置包括一数据处理单元，所述数据处理单元根据所述判断单元的判断结果能够将一剔除信号传送给所述气动剔除装置。
根据本发明的一个实施例，其中所述数据处理单元可以统计进入所述检测通道的所述待分拣连杆数量，还可以统计能够匹配标样代号的所述待分拣连杆的数量。
根据本发明的一个实施例，其中所述控制装置具有一显示单元，所述显示单元得以显示所述连杆捕获单元拍摄到照片图像和所述图像采集单元截取带有代号信息的图像，进一步地，通过代号识别单元将识别结果通过所述显示单元显示。
根据本发明的一个实施例，其中所述控制装置可以是一安装于计算机的控制软件，配合所述识别装置而工作。
根据本发明的一个实施例，其中所述控制装置可以集成于所述识别装置，所述识别装置包括一图像采集单元、一代号识别单元和一数据处理单元。
依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一自动分拣设备的分拣方法，其包括如下步骤：
(A)通过一分拣主体获取所述待分拣连杆；
(B)通过所述第一识别装置捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置；
(C)所述控制装置判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；
(E)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置；
(F)所述控制装置判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；以及
(H)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并无法输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行剔除的分拣操作。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(A)还包括步骤：所述待分拣物品自所述分配入口通道进入，所述分配入口通道得以保证每次传输一支待分拣连杆，通过所述分配入口通道的履带能够带动所述待分拣连杆进入所述检测通道的履带。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(B)还包括步骤：所述待分拣物品自所述分配入口通道进入所述检测通道，所述识别装置被相邻地设置于所述分拣主体的所述检测通道，所述检测通道具有识别区域。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(D)还包括步骤：所述检测通道的履带带动所述待分拣连杆在所述检测通道内向所述分拣出口通道的履带方向移动，所述分拣出口通道将合格的连杆向后续工序传递。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(G)还包括步骤：所述检测通道的履带带动所述待分拣连杆在所述检测通道内向所述分拣出口通道的履带方向移动，所述分拣出口通道将合格的连杆向后续工序传递。
根据本发明的一实施例，其中所述步骤(H)还包括步骤：所述气动剔除装置备相邻地设置于所述分拣出口通道,所述分拣出口通道可以根据识别结果将混入的其他型号的连杆进行相应地剔除工作。
根据本发明的一实施例，所述分拣方法还包括步骤在每次结束识别后，重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，必须等待所捕获的图像中重新出现代号特征信息后再循环开始所述分拣方法的步骤(A)，因为后续所述控制装置需要判断的是具有连杆代号特征信息的图像，而不是空白图像。
附图说明
图1是根据本发明的一优选实施例的发动机连杆多代号识别方法框图。
图2是根据本发明一优选实施例的发动机连杆分拣过程示意图。
图3是根据本发明一优选实施例的发动机连杆多代号识别信息连接示意图。
图4是根据本发明一优选实施例的发动机连杆多代号识别过程示意图。
图5是根据本发明一优选实施例的发动机连杆分拣方法框图
具体实施方式
以下描述用于公开本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
本领域技术人员应理解的是，在本发明的公开中，术语“正面”、“背面”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
发动机连杆生产过程中通常在其正面和反面通过模具技术铸有特定的产品代号和模具代号，如数字、文字等信息，用于区别不同型号的连杆。在现有技术的通过人眼识别方式中，容易出现各种差错，经常有将代号看错导致误分拣打包的现象。而根据本发明，提出一种发动机连杆多代号识别方法，如图1至图5所示，其预先拍摄一种型号的连杆正面和反面的图像并识别出正反面的标样代号存储在数据库中，通过两台识别装置，每台被设定所拍摄到的图像对比预存的正面代号或者反面代号，例如设定一台识别装置拍摄到图像后，识别所采集到的图像以对比预存连杆的正面代号，另一台识别装置拍摄到图像后，识别所采集到的图像以对比预存连杆的反面代号，不管在检测通道上，连杆是正面向上，还是反面向上，由于代号的唯一性，都能被两台识别装置中的一台拍到后识别对比出来，从而也不需要手动操作翻转连杆正反面让识别装置识别，比只有一台识别装置识别或者人眼识别的效果要好。尤其是这种识别方法机械化程度高，图像比对速度快，利于后续的自动分拣操作。
以下以应用于发动机连杆上正反面都有代号的识别为例进行揭露说明。
根据本发明一优选实施例的一种发动机连杆多代号识别方法，准备一控制装置200,两台型号相同的识别装置100用于获取连杆图像：第一识别装置10和第二识别装置20，两识别装置100水平横向前后布置，所述识别方法包括步骤：
(A)通过所述第一识别装置10捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置200；
(B)所述控制装置200判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(C)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并输出型号信息；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置20获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置200；
(E)所述控制装置200判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(F)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并输出型号信息；以及
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并无法输出型号信息。
值得一提的是，所述识别装置100采用基于机器视觉的工业相机，成像具有较高的像素。预先调节所述工业相机的曝光时间、增益，滚动拍摄的指令，所述待分拣连杆大头部一旦进入拍摄区域，由于滚动拍摄，能快速拍到带有代号的图像，而不需要待整个连杆全部进入拍摄区域后再去识别，节省时间。识别前先设置两所述识别装置100的水平视场角相同，垂直视场角也相同，所述水平视场角为连杆长度方向，所述垂直视场角为连杆宽度方向，所述水平视场角和所述垂直视场角构成识别区域。最好两所述识别装置100的视场角不会重合，识别区域不重合。根据不同型号连杆的长度可以调整识别装置竖直方向的高度以调整视场角便于识别出完整地代号图像。在另一些实施例中，所述识别装置100采用感知型摄像机直接能识别画面中的目标及其特征，然后通过图片与文字进行描述形成数据流传输至后端控制装置200，但是所述的感知型摄像机在视频监控领域具有高端的应用，由于其造价昂贵，对于低成本的流水线上物品图像采集的目的不需要用那么高端的摄像机使得成本提高，本优选实施例通过普通的工业相机就能解决技术问题。
具体地，其中所述步骤(A)之前还包括步骤：所述控制装置200具有一数据库221，在所述数据库221中预存一种标样连杆的型号信息，例如一种A型号标样连杆的正面代号为A3,反面代号为B5,通过所述识别装置100预先识别该型号的所述标样连杆的正面代号A3特征信息点和反面代号B5特征信息点并存储于数据库221中,所述控制装置200藉由预先采集的标样连杆的“A3”、“B5”代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息A并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库221中。
具体地，所述识别方法中所述控制装置200能够对所接收的代号图像进行处理，并且还能够实现黑白和彩色图像之间的转化，以提高所述发动机连杆多代号识别方法的识别速度。所述控制装置200接收到图像后，首先需要从整体图像中进行行列扫描以判断是否存在代号特征区域，存在代号特征区域的像素点浓度会高成黑色，没有代号特征区域成白色。在确定代号特征区域之前，需要对所述控制装置200接收到的图像进行预处理，如进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马矫正、边缘增强、对比度调整等。
值得一提的是，连杆的代号被按照预定位置关系布置在连杆的正面和反面，各个所述代号图像像素点包括：所述代号图像中，标识代号对应的以点状图像的形式指示像素点浓度变化，浓度图案随着从代号预定位置朝向所述各个标记周围的距离的增大而相应地变化。
具体地，所述识别方法中当所述控制装置200接收到的图像中存在代号特征区域时，需要进行字符分割，根据代号特征点定位代号轮廓，可以借助于浓度分布近似表达式以高精度计算浓度分布的位置，由于代号字符所在的位置具有高精度，采用代号识别框标识所述代号轮廓，所述代号识别框所标识的区域为所述代号图像被分割的多个字符子区域。在分割过程中，需要进行灰度化、二值化等处理，再根据代号轮廓尺寸特征进行字符分割。当所述控制装置200接收到的图像中不存在代号特征区域时，则继续等待所述识别装置100传输的具有代号特征的图像。
进一步地，所述识别方法中在得到子区域的划分后，识别各所述字符子区域的代号图像并调取存储在所述数据库221中的标样代号并进行比对，以得到各所述字符子区域图像对应的字符。所述控制装置200对分割后的子区域图像进行缩放、高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、有效灰阶面积、划定字符区域灰阶面积比例等图像识别计算程序以将特征提取，与所述数据库221预存的代号信息阈值表达形式进行匹配判别。
具体地，其中所述步骤(C)之后还包括步骤：重新启动所述第一识别装置10的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
通俗的讲，所述步骤(C)可以说明前一待分拣连杆是正面朝上，则在所述第一识别装置10捕获到的图像被识别成功后，再次启动所述第一识别装置10捕获后一待分拣连杆的图像，由于拍摄间隔短，后一待分拣连杆不管是正面朝上还是反面朝上，后一待分拣连杆若还没有进入识别区域或者具有代号信息的部位没有进入识别区域，那么采集到的图像为空白，则需等待所采集的图像中再次出现像素点浓度高的连杆的代号特征信息再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
具体地，其中所述步骤(F)还包括步骤：重新启动所述第一识别装置10的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
具体地，其中所述步骤(G)还包括步骤：重新启动所述第一识别装置10的拍摄指令，等待图像中再次出现代号特征信息后，再重新循环开始所述识别方法的步骤(A)。
通俗地说，上述方法中，重新启动所述第一识别装置10的拍摄指令，必须等待图像中重新出现代号特征信息后再循环开始所述识别方法的步骤(A)，因为后续所述控制装置需要判断的是具有连杆代号特征信息的图像，而不是空白图像。
依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一自动分拣设备，其包括：
两台识别装置100，包括第一识别装置10和第二识别装置20；
一分拣主体300；以及
一控制装置200，包括一判断单元220(预存图像处理程序或者说检测识别程序)和一图像采集单元210；
其中，两台所述识别装置100沿水平方向前后排布，所述识别装置100可以通过Wi-Fi、Li-Fi、互联网、通信网络和蓝牙等方式通信地联接于所述控制装置200，所述分拣主体300获取一待分拣连杆，所述图像采集单元210用于通过所述第一识别装置10获取第一代号图像进行匹配检测以进行代号识别得到代号信息，所述判断单元220根据所述图像采集单元210获取的所述第一代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的正面代号信息阈值，所述图像采集单元210还用于若所述第一代号图像包括的代号信息没有达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置20获取第二代号图像进行匹配检测以进行代号识别得到代号信息，所述判断单元220还用于根据所述图像采集单元210获取的所述第二代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的反面代号信息阈值，以得到关于所述待分拣连杆的一判断结果，所述分拣主体300根据收到的判断结果来分拣所述待分拣连杆。
具体地，其中所述识别装置100和所述分拣主体300被相邻地设置，所述识别装置100与所述分拣主体300的距离受所述识别装置100的焦距所决定。
值得一提的是，其中所述识别装置100还可以作为植入式设备，被设置于所述分拣主体300上，并配合所述控制装置200的操作系统来形成所述植入式识别系统。
具体地，所述分拣主体300具有一检测通道310，所述检测通道310一端为待分拣连杆进入所述检测通道的分配入口，另一端为分拣出口；所述检测通道设有一履带，其中所述履带能够在所述分配入口处和所述分拣出口处之间移动。
具体地，其中所述分拣主体300包括至少一机械臂32，所述机械臂32受所述控制装置200控制夹持动作和定位移动，所述机械臂32可以设置多轴关节移动的气爪末端。可以根据输入的例如动作捕捉等轨迹信息来指导机械臂32所要执行的处理操作。可以根据从控制装置所接收到的图像信息来对由机械臂32执行的处理操作。所述控制装置200通过连接一电磁阀进一步连接于所述机械臂32。
具体地，所述分拣主体300具有一分配入口通道320、一分拣出口通道330以及一检测通道310，所述分配入口通道320和所述分拣出口通道330分别连通所述检测通道310，其中所述待分拣物品自所述分配入口通道320进入所述检测通道310，和自所述分拣出口通道330被排出所述检测通道310。
具体地，其中所述识别装置100被相邻地设置于所述分拣主体300的所述检测通道310。
具体地，其中所述分配入口通道320、所述分拣出口通道330以及所述检测通道310分别设有一履带31，其中所述分配入口通道320得以保证每次传输一支待分拣连杆，通过所述分配入口通道320的履带31能够带动所述待分拣连杆进入所述检测通道310的履带31，所述检测通道310属于识别区域，所述识别装置100被相邻地设置于所述分拣主体300的所述检测通道310，所述检测通道310的履带31带动所述待分拣连杆在所述检测通道310内向所述分拣出口通道330的履带31方向移动，所述分拣出口通道330将合格的连杆向后续工序传递，同时在所述分拣出口通道330可以根据识别结果将混入的其他型号的连杆进行剔除工作。
具体地，所述分拣主体300包括至少一输送装置340，所述输送装置340包括履带31、滚轮32、弹性联轴器和旋转编码器；所述履带31两端分别环绕在从动滚轮之一和从动滚轮之二上。
具体地，所述分拣主体300包括一动力系统350，所述动力系统350包括交流动力源、三相异步电动机和变频器，交流动力源通过变频器与三相异步电动机电连接，三相异步电动机与位于所述分拣主体300底部的主动滚轮直接相连；旋转编码器通过弹性联轴器与主动滚轮的轴相连，以用于获得所述主动滚轮的实时转速，由此可得出所述履带31的实时线速度，旋转编码器还联入到所述控制装置200，主动滚轮通过履带31与从动滚轮之一和从动滚轮之二连接，将从旋转编码器中获得的主动滚轮实时转速与系统所要求的履带31线速度所对应的主动滚轮转速进行比较，用以对履带31进行线速度的反馈控制。其反馈控制信号输出至变频器，通过改变供电频率以实现对履带31线速度的实时调整。
值得一提的是，因为连杆的长度是标准的,在所述分配通道，如果设置所述驱动装置每次带动所述履带31旋转一个连杆长度的距离,就能保证只有一支连杆被传递出。
具体地，其中所述分拣主体300包括一气动剔除装置360，所述气动剔除装置360备相邻地设置于所述分拣出口通道330末端，与待分拣连杆的运动方向垂直，所述气动剔除装置360由电磁阀、执行机构和收集箱组成，收集箱安装在执行机构的下方，与执行机构相对应，以接收来自执行机构的物料。
具体地，其中所述气动剔除装置360可通信地连接于所述控制装置200，所述控制装置200根据所述判断结果发送剔除信号至所述气动剔除装置360，以将混入的其他型号的连杆进行气动剔除工作。
具体地，其中所述自动分拣设备包括一光源部件33，设置所述识别装置100两侧，以使得所述识别装置100拍摄清晰的待分拣连杆图像。通常情况下，在连杆拍摄的过程中，需要保证明暗程度，才能拍摄出相对清晰的画面，尤其对于传统的摄像装置，如果不能保证充足的进光量，那么拍摄到的影像也会模糊不清。
具体地，其中所述识别装置100包括一连杆捕获单元110，所述连杆捕获单元110拍摄照片图像并生成代号图像，其中所述光源部件33配合所述连杆捕获单元110设置，以增加所述连杆捕获单元110的光照亮度。
优选地，所述连杆捕获单元110工作时，所述光源部件33同步工作。
优选地，所述连杆捕获单元110检测到连杆信息时，所述光源部件33工作。
具体地，其中所述连杆捕获单元110为一基于机器视觉的工业相机。值得一提的是所述连杆捕获单元110捕获的待分拣连杆的代号信息特征的质量，对于所述控制装置200在后续运算速度和逻辑的复杂度具有重要的影响。本技术领域的技术人员应当理解，当所述连杆捕获单元110获取的质量越高时，所述控制装置的逻辑技术的复杂度越低，从而，识别所消耗的时间越少。
具体地，预先调节所述工业相机的曝光时间、增益，滚动拍摄的指令，所述待分拣连杆大头部一旦进入拍摄区域，由于滚动拍摄，能快速拍到带有代号的图像，而不需要待整个连杆全部进入拍摄区域。
具体地，其中所述图像采集单元210从所述连杆捕获单元110拍摄并生成的图像中行列扫描抓取带有代号信息的图像。
具体地，其中所述判断单元220进一步包括一数据库221，一连杆的型号信息可以被预存在所述数据库221中，所述判断单元220从所述图像采集单元210得到的图像与所述数据库221中预存的标样连杆的型号信息比较，以获取所述待分拣连杆型号的识别结果。
具体地，其中通过所述识别装置100预先识别所述型号标样连杆的正面代号特征信息点和反面代号特征信息点并存储于数据库221中，所述控制装置200藉由预先采集的标样连杆的代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库221中，以在后续能够被所述判断单元220顺利地调用。
具体地，其中所述控制装置200包括一数据处理单元230具有数据通讯功能可以用于将代号识别结果传输给服务器或终端等，所述数据处理单元230根据所述判断单元220的判断结果能够将一剔除信号传送给所述气动剔除装置360。
具体地，其中所述数据处理单元230可以统计进入所述检测通道310的所述待分拣连杆数量，还可以统计能够匹配标样代号的所述待分拣连杆的数量。
具体地，其中所述控制装置200具有一显示单元240，所述显示单元240得以设定有识别检测参数，检测窗口，分拣设定等操作界面，得以显示所述连杆捕获单元110拍摄到照片图像和所述图像采集单元210截取带有代号信息的图像，进一步地，通过判断单元220将识别结果通过所述显示单元240显示。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。其中所述控制装置200可以是一安装于计算机的控制软件，配合所述识别装置100而工作。也可以是集成于所述识别装置100，所述识别装置100包括一图像采集单元210、一判断单元220和一数据处理单元230。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一自动分拣设备的分拣方法，其包括如下步骤：
(A)通过一分拣主体300获取所述待分拣连杆；
(B)通过所述第一识别装置10捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置200；
(C)所述控制装置200判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并输出型号信息，所述分拣主体300根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；
(E)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的代号信息阈值，则通过所述第二识别装置20获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置200；
(F)所述控制装置200判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并输出型号信息，所述分拣主体300根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；以及
(H)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置200结束识别并无法输出型号信息，所述分拣主体300根据接收到的型号信息执行剔除的分拣操作。
所述控制装置200开始工作，启动两台识别装置100，旋转编码器测量履带驱动滚轮的实时转速，所述控制装置200将其与设定值比较，如果不相符，所述控制装置200发出调整信号，变频器调整电机转速以调节传输带线速度。
具体地，其中所述步骤(A)还包括步骤：所述待分拣物品自所述分配入口通道320进入，所述分配入口通道320得以保证每次传输一支待分拣连杆，通过所述分配入口通道320的履带31能够带动所述待分拣连杆进入所述检测通道310的履带31。
具体地，其中所述步骤(B)还包括步骤：所述待分拣物品自所述分配入口通道320进入所述检测通道310，所述识别装置100被相邻地设置于所述分拣主体300的所述检测通道310，所述检测通道310具有识别区域。
具体地，其中所述步骤(D)还包括步骤：所述检测通道310的履带31带动所述待分拣连杆在所述检测通道310内向所述分拣出口通道330的履带31方向移动，所述分拣出口通道330将合格的连杆向后续工序传递。
具体地，其中所述步骤(G)还包括步骤：所述检测通道310的履带31带动所述待分拣连杆在所述检测通道310内向所述分拣出口通道330的履带31方向移动，所述分拣出口通道330将合格的连杆向后续工序传递。
具体地，其中所述步骤(H)还包括步骤：所述气动剔除装置360备相邻地设置于所述分拣出口通道330,所述分拣出口通道330可以根据识别结果将混入的其他型号的连杆进行相应地剔除工作。
值得一提的是，所述分拣方法中，在所述控制装置200处理图像时，所述履带继续前行。
具体地，所述分拣方法还包括步骤在每次结束识别后，所述控制装置200都要暂停两个所述识别装置100一定时间，例如暂停1秒，以让前一待分拣连杆的具有代号信息的大头部位移出识别区域后，重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，必须等待所捕获的图像中重新出现代号特征信息后再循环开始所述分拣方法的步骤(B)，因为后续所述控制装置200需要判断的是具有连杆代号特征信息的图像，而不是空白图像。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。
Claims (12)
1.一种发动机连杆多代号识别方法，准备一控制装置,两台识别装置用于获取连杆图像：第一识别装置和第二识别装置，其特征在于，所述发动机连杆多代号识别方法包括步骤：
(A)通过所述第一识别装置捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置；
(B)所述控制装置判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(C)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置；
(E)所述控制装置判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(F)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息；以及
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并无法输出型号信息。
2.根据权利要求1所述的一种发动机连杆多代号识别方法，其特征在于，所述步骤(A)之前还包括步骤：所述控制装置具有一数据库，在所述数据库中预存一种标样连杆的型号信息，通过所述识别装置预先识别该型号的所述标样连杆的正面代号特征信息点和反面代号特征信息点并存储于数据库中，所述控制装置藉由预先采集的标样连杆的代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种发动机连杆多代号识别方法，其特征在于，所述控制装置结束识别后重新启动所述第一识别装置的拍摄指令，必须等待图像中重新出现代号特征信息后再循环开始所述识别方法的步骤(A)。
4.自动分拣设备，其特征在于，包括：
两台识别装置，包括第一识别装置和第二识别装置；
一分拣主体；以及
一控制装置，包括一判断单元和一图像采集单元；
其中，两台所述识别装置沿水平方向前后排布，所述识别装置和所述控制装置被相互可通信地连接，所述分拣主体获取一待分拣连杆，所述图像采集单元用于通过所述第一识别装置获取第一代号图像，所述判断单元根据所述图像采集单元获取的所述第一代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的正面代号信息阈值，所述图像采集单元还用于若所述第一代号图像包括的代号信息没有达到预设的正面代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取第二代号图像，所述判断单元还用于根据所述图像采集单元获取的所述第二代号图像包括的代号信息判断是否达到预设的反面代号信息阈值，以得到关于所述待分拣连杆的一判断结果，所述分拣主体根据收到的判断结果来分拣所述待分拣连杆。
5.根据权利要求4所述的自动分拣设备，其特征在于，所述分拣主体具有一分配入口通道、一分拣出口通道以及一检测通道，所述分配入口通道和所述分拣出口通道分别连通所述检测通道，其中所述待分拣物品自所述分配入口通道进入所述检测通道，和自所述分拣出口通道被排出所述检测通道；所述识别装置被相邻地设置于所述分拣主体的所述检测通道。
6.根据权利要求5所述的自动分拣设备，其特征在于，所述分配入口通道、所述分拣出口通道以及所述检测通道分别设有一履带，其中所述分配入口通道得以保证每次传输一支待分拣连杆，通过所述分配入口通道的履带能够带动所述待分拣连杆进入所述检测通道的履带，所述检测通道属于识别区域，所述识别装置被相邻地设置于所述分拣主体的所述检测通道，所述检测通道的履带带动所述待分拣连杆在所述检测通道内向所述分拣出口通道的履带方向移动，所述分拣出口通道将合格的连杆向后续工序传递，同时在所述分拣出口通道可以根据识别结果将混入的其他型号的连杆进行剔除工作。
7.根据权利要求4所述的自动分拣设备，其特征在于，所述分拣主体包括至少一输送装置，所述输送装置包括履带、滚轮、弹性联轴器和旋转编码器；所述履带两端分别环绕在从动滚轮之一和所述从动滚轮之二上；所述分拣主体包括一动力系统，所述动力系统包括交流动力源、三相异步电动机和变频器，所述交流动力源通过所述变频器与所述三相异步电动机电连接，所述三相异步电动机与位于所述分拣主体底部的主动滚轮直接相连；所述旋转编码器通过所述弹性联轴器与所述主动滚轮的轴相连，所述旋转编码器还联入到所述控制装置，所述主动滚轮通过所述履带与所述从动滚轮之一和所述从动滚轮之二连接，受所述控制装置控制所述动力系统每次旋转的角度以驱动所述履带的传输。
8.根据权利要求7所述的自动分拣设备，其特征在于，所述分拣主体包括一气动剔除装置，所述气动剔除装置备相邻地设置于所述分拣出口通道末端，与待分拣连杆的运动方向垂直，所述气动剔除装置由电磁阀、执行机构和收集箱组成，收集箱安装在执行机构的下方，与执行机构相对应，以接收来自执行机构的物料；所述气动剔除装置可通信地连接于所述控制装置，所述控制装置根据所述判断结果发送剔除信号至所述气动剔除装置，以将混入的其他型号的连杆进行气动剔除工作。
9.根据权利要求8所述的自动分拣设备，其特征在于，所述识别装置包括一连杆捕获单元，所述连杆捕获单元拍摄照片图像并生成代号图像；所述自动分拣设备包括一光源部件，其中所述光源部件配合所述连杆捕获单元设置，以增加所述连杆捕获单元的光照亮度。
10.根据权利要求9所述的自动分拣设备，其特征在于，所述判断单元进一步包括所述数据库，一连杆的型号信息可以被预存在所述数据库中，所述判断单元从所述图像采集单元得到的图像与所述数据库中预存的标样连杆的型号信息比较，以获取所述待分拣连杆型号的识别结果；通过所述识别装置预先识别所述型号标样连杆的正面代号特征信息点和反面代号特征信息点并存储于数据库中，所述控制装置藉由预先采集的标样连杆的代号特征信息点生成所述标样连杆的型号信息并设定为达到进行代号识别操作的所述型号的正面代号信息阈值和反面代号信息阈值，以预存在所述数据库中，以在后续能够被所述判断单元顺利地调用。
11.根据权利要求10所述的自动分拣设备，其特征在于，所述控制装置包括一数据处理单元，所述数据处理单元根据所述判断单元的判断结果能够将一剔除信号传送给所述气动剔除装置。
12.自动分拣设备的分拣方法，其特征在于，包括如下步骤：
(A)通过一分拣主体获取所述待分拣连杆；
(B)通过所述第一识别装置捕获一待分拣连杆的图像并生成一第一代号图像传输至所述控制装置；
(C)所述控制装置判断所述第一代号图像中是否达到预设的正面代号信息阈值；
(D)若所述第一代号图像包括的代号信息达到预设的正面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；
(E)若所述第一代号图像包括的代号信息未达到预设的代号信息阈值，则通过所述第二识别装置获取所述待分拣连杆的图像并生成一第二代号图像传输至所述控制装置；
(F)所述控制装置判断所述第二代号图像中是否达到预设的反面代号信息阈值；
(G)若所述第二代号图像包括的代号信息达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行合格的分拣操作；以及
(H)若所述第二代号图像包括的代号信息未达到预设的反面代号信息阈值，则所述控制装置结束识别并无法输出型号信息，所述分拣主体根据接收到的型号信息执行剔除的分拣操作。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826377A (zh) * | 2018-08-13 | 2020-02-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 物料分拣方法以及装置 |
| CN112406327A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-26 | 江苏宏宝锻造股份有限公司 | 一种应用于汽车连杆打标的调整装置及调整方法 |
| WO2022012114A1 (zh) * | 2020-07-13 | 2022-01-20 | 浙江跃进机械有限公司 | 连杆检测系统及方法 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6035059A (en) * | 1993-03-31 | 2000-03-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing system suitable for colored character recognition |
| US20090166425A1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-07-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Bar Code Processing Apparatus, Sorting Apparatus and Bar Code Processing Method |
| CN202700831U (zh) * | 2012-07-12 | 2013-01-30 | 安徽省一一通信息科技有限公司 | 可识别无标识货物的货物自动分拣系统 |
| CN103310182A (zh) * | 2012-03-14 | 2013-09-18 | 联想(北京)有限公司 | 一种物体的识别方法及装置 |
| CN104951728A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-09-30 | 赵忠义 | 异常包裹识别方法及装置 |
| CN204934040U (zh) * | 2015-07-08 | 2016-01-06 | 山东科技大学 | 一种基于条码与字符识别的票据自动分拣装置 |
| CN105787407A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-20 | 浙江科技学院 | 融合机器视觉与激光扫描的快递条码自动识别方法及系统 |
| CN105817422A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-08-03 | 石河子大学 | 基于机器人的自动采集随机摆放快递包裹信息系统及其方法 |
| CN106446750A (zh) * | 2016-07-07 | 2017-02-22 | 深圳市华汉伟业科技有限公司 | 一种条形码读取方法及装置 |
| CN107096720A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-08-29 | 西安科技大学 | 基于图像处理的快件条码自动识别系统及方法 |
| CN107335626A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-11-10 | 江苏雷镈智能科技有限公司 | 自动分拣机及其分拣管理系统和分拣方法 |
-
2017
- 2017-12-25 CN CN201711418012.6A patent/CN108176603A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6035059A (en) * | 1993-03-31 | 2000-03-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing system suitable for colored character recognition |
| US20090166425A1 (en) * | 2007-12-27 | 2009-07-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Bar Code Processing Apparatus, Sorting Apparatus and Bar Code Processing Method |
| CN103310182A (zh) * | 2012-03-14 | 2013-09-18 | 联想(北京)有限公司 | 一种物体的识别方法及装置 |
| CN202700831U (zh) * | 2012-07-12 | 2013-01-30 | 安徽省一一通信息科技有限公司 | 可识别无标识货物的货物自动分拣系统 |
| CN204934040U (zh) * | 2015-07-08 | 2016-01-06 | 山东科技大学 | 一种基于条码与字符识别的票据自动分拣装置 |
| CN104951728A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-09-30 | 赵忠义 | 异常包裹识别方法及装置 |
| CN105787407A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-20 | 浙江科技学院 | 融合机器视觉与激光扫描的快递条码自动识别方法及系统 |
| CN105817422A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-08-03 | 石河子大学 | 基于机器人的自动采集随机摆放快递包裹信息系统及其方法 |
| CN106446750A (zh) * | 2016-07-07 | 2017-02-22 | 深圳市华汉伟业科技有限公司 | 一种条形码读取方法及装置 |
| CN107096720A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-08-29 | 西安科技大学 | 基于图像处理的快件条码自动识别系统及方法 |
| CN107335626A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-11-10 | 江苏雷镈智能科技有限公司 | 自动分拣机及其分拣管理系统和分拣方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826377A (zh) * | 2018-08-13 | 2020-02-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 物料分拣方法以及装置 |
| WO2022012114A1 (zh) * | 2020-07-13 | 2022-01-20 | 浙江跃进机械有限公司 | 连杆检测系统及方法 |
| CN112406327A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-26 | 江苏宏宝锻造股份有限公司 | 一种应用于汽车连杆打标的调整装置及调整方法 |
| CN112406327B (zh) * | 2020-11-25 | 2024-02-13 | 江苏宏宝锻造股份有限公司 | 一种应用于汽车连杆打标的调整装置及调整方法 |
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