CN108955519A - 一种快递活物检测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种快递活物检测系统和方法，系统包括控制器，所述控制器连接有摄像头和测量光栅，所述控制器包括图像坐标网格处理模块、图像坐标计算模块和图像坐标分析模块；所述图像坐标网格处理模块用于对图像进行网格化处理以得到带有坐标网格的基片；所述图像坐标计算模块用于通过所述坐标网格计算快递物品图像所占用的区域坐标；所述图像坐标分析模块用于分析所述快递物品图像所占用的区域坐标是否发生变化，从而判断出该快递物品是否为活物。本发明的有益效果：实现了自动完成快递活物检测的功能，无需人工参与，提高了工作效率，有效降低了人工成本。

Description

一种快递活物检测系统和方法
技术领域
本发明涉及活物检测技术领域，具体来说，涉及一种快递活物检测系统和方法。
背景技术
由于快递件一般是禁止快递活物的，因此所有的快递件在发出之前都会进行活物检测。
目前快递件的活物检测都是通过安检仪和人工识别来完成的，工作效率低，人工成本高。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种快递活物检测系统和方法，可实现自动完成活物检测的功能。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种快递活物检测系统，包括控制器，所述控制器连接有摄像头和测量光栅，所述控制器包括图像坐标网格处理模块、图像坐标计算模块和图像坐标分析模块；
其中，所述图像坐标网格处理模块用于对图像进行网格化处理以得到带有坐标网格的基片；
其中，所述图像坐标计算模块用于通过所述坐标网格计算快递物品图像所占用的区域坐标；
其中，所述图像坐标分析模块用于分析所述快递物品图像所占用的区域坐标是否发生变化，从而判断出该快递物品是否为活物。
进一步地，所述控制器为单片机。
进一步地，所述摄像头为红外摄像头。
本发明还公开了一种快递活物检测方法，包括以下步骤：
S1拍摄某一位置的图像，并对所述图像进行网格化处理后得到带有坐标网格的基片；
S2拍摄所述位置处的快递物品得到快递物品图像，并测得所述快递物品的尺寸数据；
S3通过所述尺寸数据将所述快递物品图像放置在所述基片中制得第一帧图片，并通过所述坐标网格计算得到所述快递物品图像占用的区域坐标；
S4重复S2和S3，得到第N帧图片及相应的所述快递物品图像占用的区域坐标，N为大于1的正整数；
S5将第N帧图片中与第一帧图片中所述快递物品图像占用的区域坐标进行比较，判断所述快递物品图像占用的区域坐标是否发生变化，进而判断出该快递物品是否为活物。
进一步地，通过摄像头拍摄某一位置的图像和快递物品图像。
进一步地，所述摄像头为红外摄像头。
进一步地，通过测量光栅测得所述快递物品的尺寸数据。
进一步地，在S5中，若同一网格中所述快递物品图像占用的坐标发生变化，且该变化值大于误差设定值，则判定为该快递物品为活物。
本发明的有益效果：实现了自动完成快递活物检测的功能，无需人工参与，提高了工作效率，有效降低了人工成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的快递活物检测系统的连接框图。
图中：
1、控制器；2、摄像头；3、测量光栅。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，根据本发明实施例所述的一种快递活物检测系统，包括控制器1，所述控制器1连接有摄像头2和测量光栅3，所述控制器1包括图像坐标网格处理模块、图像坐标计算模块和图像坐标分析模块；
其中，所述图像坐标网格处理模块用于对图像进行网格化处理以得到带有坐标网格的基片；
其中，所述图像坐标计算模块用于通过所述坐标网格计算快递物品图像所占用的区域坐标；
其中，所述图像坐标分析模块用于分析所述快递物品图像所占用的区域坐标是否发生变化，从而判断出该快递物品是否为活物。
在本发明的一个具体实施例中，所述控制器1为单片机。
在本发明的一个具体实施例中，所述摄像头2为红外摄像头。
本发明还公开了一种快递活物检测方法，包括以下步骤：
S1拍摄某一位置的图像，并对所述图像进行网格化处理后得到带有坐标网格的基片；
S2拍摄所述位置处的快递物品得到快递物品图像，并测得所述快递物品的尺寸数据；
S3通过所述尺寸数据将所述快递物品图像放置在所述基片中制得第一帧图片，并通过所述坐标网格计算得到所述快递物品图像占用的区域坐标；
S4重复S2和S3，得到第N帧图片及相应的所述快递物品图像占用的区域坐标，N为大于1的正整数；
S5将第N帧图片中与第一帧图片中所述快递物品图像占用的区域坐标进行比较，判断所述快递物品图像占用的区域坐标是否发生变化，进而判断出该快递物品是否为活物。
在本发明的一个具体实施例中，通过摄像头2拍摄某一位置的图像和快递物品图像。
在本发明的一个具体实施例中，所述摄像头2为红外摄像头。
在本发明的一个具体实施例中，通过测量光栅3测得所述快递物品的尺寸数据。
在本发明的一个具体实施例中，在S5中，若同一网格中所述快递物品图像占用的坐标发生变化，且该变化值大于误差设定值，则判定为该快递物品为活物。
为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式对本发明的上述技术方案进行详细说明。
本发明所述的快递活物检测系统由以下硬件组成：摄像头2、测量光栅3和控制器1，摄像头2为红外摄像头，即使在光线较暗的地方也能拍出清晰的图像。控制器1为基于嵌入式系统的单片机。
具体使用时，首先摄像头2先拍摄一张未放物品的托盘的图像传给控制器1，控制器1将图像进行网格化处理生成带有坐标网格的图片作为基片，当托盘中放入快递物品后，摄像头2对快递物品进行拍摄，将拍摄到的快递物品图像传给控制器1，控制器1结合测量光栅3测得的快递物品的尺寸数据将快递物品图像放置在基片中作为第一帧图片，此后，在设定的一段时间内控制器1指令摄像头2连续拍摄该快递物品并生成后续第N帧图片（N为大于1的正整数），将第N帧图片与第一帧图片进行比对，分析该快递物品图像占用的区域坐标（通过坐标网格确定快递物品图像占用的区域坐标）是否发生变化，若变化值大于误差设定值则判定该快递物品为活物。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，实现了自动完成快递活物检测的功能，无需人工参与，提高了工作效率，有效降低了人工成本。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种快递活物检测系统，包括控制器（1），其特征在于，所述控制器（1）连接有摄像头（2）和测量光栅（3），所述控制器（1）包括图像坐标网格处理模块、图像坐标计算模块和图像坐标分析模块；
其中，所述图像坐标网格处理模块用于对图像进行网格化处理以得到带有坐标网格的基片；
其中，所述图像坐标计算模块用于通过所述坐标网格计算快递物品图像所占用的区域坐标；
其中，所述图像坐标分析模块用于分析所述快递物品图像所占用的区域坐标是否发生变化，从而判断出该快递物品是否为活物。
2.根据权利要求1所述的快递活物检测系统，其特征在于，所述控制器（1）为单片机。
3.根据权利要求1所述的快递活物检测系统，其特征在于，所述摄像头（2）为红外摄像头。
4.一种快递活物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1拍摄某一位置的图像，并对所述图像进行网格化处理后得到带有坐标网格的基片；
S2拍摄所述位置处的快递物品得到快递物品图像，并测得所述快递物品的尺寸数据；
S3通过所述尺寸数据将所述快递物品图像放置在所述基片中制得第一帧图片，并通过所述坐标网格计算得到所述快递物品图像占用的区域坐标；
S4重复S2和S3，得到第N帧图片及相应的所述快递物品图像占用的区域坐标，N为大于1的正整数；
S5将第N帧图片中与第一帧图片中所述快递物品图像占用的区域坐标进行比较，判断所述快递物品图像占用的区域坐标是否发生变化，进而判断出该快递物品是否为活物。
5.根据权利要求4所述的快递活物检测方法，其特征在于，通过摄像头（2）拍摄某一位置的图像和快递物品图像。
6.根据权利要求5所述的快递活物检测方法，其特征在于，所述摄像头（2）为红外摄像头。
7.根据权利要求4所述的快递活物检测方法，其特征在于，通过测量光栅（3）测得所述快递物品的尺寸数据。
8.根据权利要求4所述的快递活物检测方法，其特征在于，在S5中，若同一网格中所述快递物品图像占用的坐标发生变化，且该变化值大于误差设定值，则判定为该快递物品为活物。
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