CN111369188A - 基于机器视觉的捆钞入库方法、系统及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于机器视觉的捆钞入库方法、系统及介质，方法包括：向待入库捆钞单元配置入库标签；将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；根据所述入库标签信息完成入库。本发明实现了捆钞入库的智能化，便于对捆钞的定位检测以及溯源追踪，可广泛应用于机器视觉技术领域。

Description

基于机器视觉的捆钞入库方法、系统及介质
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，尤其是基于机器视觉的捆钞入库方法、系统及介质。
背景技术
金库管理在银行的整个现金管理流程中起着非常重要的作用，传统的金库管理一般依赖于一个非自动化的、以纸张为基础的系统来记录、追踪进出的物品，完全由人工实施金库内部的管理，因此金库管理的效率较低，所能管理的金库规模也很小。
近年，有学者提出一种基于RFID出入库管理系统解决方案，能够为企业节省人工采集数据成本，减少管理成本和人为差错，更精确的进、出、存控制。最基本的RFID系统由三大部分组成：电子标签、阅读器、天线。
而基于RFID出入库管理系统解决方案中，涉及的设备繁多，成本较高，且对安装精度要求较高，易受外界信号干扰，稳定性较差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种成本低且稳定性高的基于机器视觉的捆钞入库方法、系统及介质。
根据本发明的第一方面，提供了一种基于机器视觉的捆钞入库方法，包括：
向待入库捆钞单元配置入库标签；
将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
根据所述入库标签信息完成入库。
进一步，所述向待入库捆钞单元配置入库标签，包括：
将二维码作为入库标签，所述二维码包括以下信息：二维码类型、捆号、币种、新旧类型、面额、总金额、时间、加密数据段以及序号信息。
进一步，所述将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上，包括：
确定捆钞单元的组合方式；
根据所述组合方式，将组合的多个捆钞单元放置在货架上。
进一步，所述获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号，包括：
通过摄像头逐行逐列采集货架上的待入库捆钞单元的图像信号；
将所述图像信号传输至终端设备。
进一步，所述对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息，包括：
根据所述图像信号，获取待入库捆钞的第一轮廓信息；
从所述第一轮廓信息中获取入库标签的第二轮廓信息；
根据所述第二轮廓信息，计算所有待入库捆钞单元的入库标签信息。
进一步，所述根据所述图像信号，获取待入库捆钞的第一轮廓信息，包括：
对所述图像信号进行灰度化处理，得到灰度图像；
对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；
检测所述二值化图像的边缘；
对二值化图像内部的间隙进行去除；
根据所述边缘以及对去除间隙后的二值化图像，确定图像的轮廓信息，得到第一轮廓信息。
进一步，所述从所述第一轮廓信息中获取入库标签的第二轮廓信息，包括：
确定入库标签的宽度标准和高度标准；
确定所述宽度和高度的浮动范围；
根据所述宽度标准、高度标准以及浮动范围，从第一轮廓信息中筛选出第二轮廓信息。
进一步，所述根据所述第二轮廓信息，计算所有待入库捆钞单元的入库标签信息，包括：
根据所述第二轮廓信息，计算待入库捆钞所在的货架号、货架行号、货架列号以及序号。
根据本发明的第二方面，还提供了一种基于机器视觉的捆钞入库系统，包括：
配置模块，用于向待入库捆钞单元配置入库标签；
放置模块，用于将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
获取模块，用于获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
检测模块，用于对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
入库模块，用于根据所述入库标签信息完成入库。
根据本发明的第三方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行完成如第一方面所述的方法。
本发明的有益效果是：本发明首先向待入库捆钞单元配置入库标签；接着将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；然后获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；再对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；最后根据所述入库标签信息完成入库。本发明实现了捆钞入库的智能化，便于对捆钞的定位检测以及溯源追踪。
附图说明
图1为本发明实施例的整体步骤流程图；
图2为本发明实施例的系统装置示意图；
图3为本发明实施例的入库标签示意图；
图4为本发明实施例的捆钞单元入库示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。对于本发明实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
针对现有技术中基于RFID出入库管理系统解决方案中，设备繁多，且对安装精度要求较高，易受外界信号干扰的问题，本发明实施例提供了一种基于机器视觉方法实现银行金库入库系统解决方案，实现银行金库捆钞入库智能化，本方案主要包括纸质标签(二维码)，自动采集设备(摄像机)，终端(工控机)三部分。
图2是本发明实施例的系统装置示意图，系统包括摄像头、终端以及入库标签，本实施例的入库标签以纸质二维码为例，下面参见图1对本发明的方法进行详细说明，本发明基于机器视觉的捆钞入库方法包括以下步骤：
S101，向待入库捆钞单元配置入库标签；
S102，将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
S103，获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
S104，对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
S105，根据所述入库标签信息完成入库。
具体地，如图2的系统所示，本方案主要部件包括纸质标签(二维码)，自动采集设备(摄像机)，终端(工控机)三部分，本发明实施例的实现步骤如下：1、捆钞标签信息化；2、将需要入库的捆钞按单元放置在货架上；3、终端控制摄像机采集捆钞单元信号；4、终端调用检测识别单元，并录入盘点信息；
其中，步骤S101包括：将二维码作为入库标签，所述二维码包括以下信息：二维码类型、捆号、币种、新旧类型、面额、总金额、时间、加密数据段以及序号信息。
具体地，利用纸质二维码作为捆钞入库标签，二维码信息包括二维码类型、捆号、币种、新旧类型、面额、总金额、时间、加密数据段、序号信息，比如01_nn0oQ1O_CNY_ATM_00100_00100000_20190604104106_0_2。
其中，二维码信息的格式为：二维码类型(1代表捆签，2代表袋签)-捆号(7位唯一序列号)-币种(CNY)-新旧类型(ATM代表ATM钞票，TLR代表流通钞，UNFIT代表残旧钞)-面额(包括1，2，5，10，20，50，100)-金额(最大为100000)-时间(14位数的年月日时分秒)-加密数据段(8位CRC32前面字段(不包括最后一个下划线)，crc32(二))。
在上例“01_nn0oQ1O_CNY_ATM_00100_00100000_20190604104106_0_2”中，则代表该二维码信息为：捆签-捆号-币种-ATM钞票-面额为100-总额为100000-入库时间为2019年6月4日10时41分6秒-加密数据段。
如图3所示，每个捆钞上贴有一张具有有效信息的二维码，每一个钱捆与二维码是一一对应关系，每个二维码包括左上顶点1，右上顶点2，左下顶点3，右下顶点4，中心点5。
步骤S102包括：确定捆钞单元的组合方式；根据所述组合方式，将组合的多个捆钞单元放置在货架上。
具体地，如图4所示，本发明实施例将捆钞以捆钞单元(按5行2列方式放置，为1个钱捆单元)放置在货架的某一行某一列。
步骤S103包括：通过摄像头逐行逐列采集货架上的待入库捆钞单元的图像信号；将所述图像信号传输至终端设备。
具体地，本发明实施例利用摄像头自动采集金库货架上钱捆单元图像信号，并把图像信号传回终端，供终端调用，进行下一步处理。移动摄像头，逐行逐列扫描货架中的钱捆单元图像，每次仅扫描一个某一行某一列的钱捆单元图像。
步骤S104包括S1041-S1043：
S1041，根据所述图像信号，获取待入库捆钞的第一轮廓信息；
该步骤包括S10411-S10415:
S10411，对所述图像信号进行灰度化处理，得到灰度图像；具体地，本申请用opencv库中cvtColor算子实现该步骤。
S10412，对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；具体地，本申请用opencv库中adaptiveThreshold自适应二值化算子实现该步骤。
S10413，检测所述二值化图像的边缘；具体地，本申请用opencv库中的canny边缘算子实现该步骤。
S10414，对二值化图像内部的间隙进行去除；具体地，因为二维码是由黑白小块组成的，故它的边缘信息不是封闭的，为了定位二维码的轮廓位置信息，本申请用opencv库中的dilate膨胀算子和erode腐蚀算子去除二维码内部小间隙。
S10415，根据所述边缘以及对去除间隙后的二值化图像，确定图像的轮廓信息，得到第一轮廓信息。具体地，本申请用opencv库中的findContours轮廓检测算子实现该步骤。
S1042，从所述第一轮廓信息中获取入库标签的第二轮廓信息；
步骤S1042包括S10421-S10423：
S10421，确定入库标签的宽度标准和高度标准；
S10422，确定所述宽度和高度的浮动范围；
S10423，根据所述宽度标准、高度标准以及浮动范围，从第一轮廓信息中筛选出第二轮廓信息。
本发明实施例中，假设二维码宽度标准为W(单位:pixel)，高度标准为H(单位:pixel)，宽度和高度浮动允许浮动范围-a～+a(单位:pixel),宽高比ratio＝W/H的允许范围b～c。
本发明预设a＝20,b＝0.8,c＝1.2，即轮廓满足以下三个条件：W-a<实际宽度<W+a，H-a<实际高度<H+a，b<实际款高比<c，为二维码。
S1043，根据所述第二轮廓信息，计算所有待入库捆钞单元的入库标签信息。
具体地，本发明实施例用以下数据结构bundle_qrcode_GRG表示每个钱捆对应的二维码标签的具体信息。其中变量shelf_no[8]表示钱捆所在货架号(货架名)；shelf_storey表示钱捆所在货架行号(按示意图2所示，取值1，...，m)；shelf_list表示钱捆所在货架列号(按示意图2所示，取值1，...，n)；sequence_number表示钱捆所在钱捆单元中的序号，范围为1-10,钱捆单元所在示意图如图4所示；path[1000]表示二维码所在图像的路径；currency_qr_code[256]表示二维码识别结果；其中，qr_top_left_corner_x，qr_top_left_corner_y表示二维码左上顶点X，Y坐标；qr_lower_left_corner_x，qr_lower_left_corner_y表示二维码左下顶点X，Y坐标；qr_top_right_corner_x，qr_top_right_corner_y表示二维码右上顶点X，Y坐标；
qr_lower_right_corner_x，qr_lower_right_corner_y表示二维码右下顶点X，Y坐标；
qr_center_x，qr_center_y表示二维码中心点X，Y坐标；具体如图3所示。
Figure BDA0002393966710000051
Figure BDA0002393966710000061
综上，本发明提供一种基于机器视觉方法实现银行金库入库系统解决方案，实现银行金库捆钞入库智能化，本方案主要包括纸质标签(二维码)，自动采集设备(摄像机)，终端(工控机)三部分。本发明提出的金库捆钞自动定位检测方法，通过一系列图像处理过程，可以自动定位捆钞位置；本发明利用纸质二维码作为金库捆钞标签，并提供一种数据结构表征捆钞的位置和内容信息，为金库捆钞智能化入库提供可能性。
另外，本发明实施例还提供了一种基于机器视觉的捆钞入库系统，包括：
配置模块，用于向待入库捆钞单元配置入库标签；
放置模块，用于将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
获取模块，用于获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
检测模块，用于对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
入库模块，用于根据所述入库标签信息完成入库。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行完成如第一方面所述的方法。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。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。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。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。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，包括：
向待入库捆钞单元配置入库标签；
将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
根据所述入库标签信息完成入库。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述向待入库捆钞单元配置入库标签，包括：
将二维码作为入库标签，所述二维码包括以下信息：二维码类型、捆号、币种、新旧类型、面额、总金额、时间、加密数据段以及序号信息。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于：所述将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上，包括：
确定捆钞单元的组合方式；
根据所述组合方式，将组合的多个捆钞单元放置在货架上。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号，包括：
通过摄像头逐行逐列采集货架上的待入库捆钞单元的图像信号；
将所述图像信号传输至终端设备。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息，包括：
根据所述图像信号，获取待入库捆钞的第一轮廓信息；
从所述第一轮廓信息中获取入库标签的第二轮廓信息；
根据所述第二轮廓信息，计算所有待入库捆钞单元的入库标签信息。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述根据所述图像信号，获取待入库捆钞的第一轮廓信息，包括：
对所述图像信号进行灰度化处理，得到灰度图像；
对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；
检测所述二值化图像的边缘；
对二值化图像内部的间隙进行去除；
根据所述边缘以及对去除间隙后的二值化图像，确定图像的轮廓信息，得到第一轮廓信息。
7.根据权利要求5所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述从所述第一轮廓信息中获取入库标签的第二轮廓信息，包括：
确定入库标签的宽度标准和高度标准；
确定所述宽度和高度的浮动范围；
根据所述宽度标准、高度标准以及浮动范围，从第一轮廓信息中筛选出第二轮廓信息。
8.根据权利要求5所述的基于机器视觉的捆钞入库方法，其特征在于，所述根据所述第二轮廓信息，计算所有待入库捆钞单元的入库标签信息，包括：
根据所述第二轮廓信息，计算待入库捆钞所在的货架号、货架行号、货架列号以及序号。
9.基于机器视觉的捆钞入库系统，其特征在于，包括：
配置模块，用于向待入库捆钞单元配置入库标签；
放置模块，用于将所述配置入库标签后的待入库捆钞单元放置在货架上；
获取模块，用于获取所述货架上各个待入库捆钞单元的图像信号；
检测模块，用于对所述图像信号进行图像处理，检测图像信号中的入库标签信息；
入库模块，用于根据所述入库标签信息完成入库。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行完成如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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