CN113705584A - 物品差异光变检测系统、检测方法及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种物品差异光变检测系统、检测方法及其应用，随机光变模块，用于调控光变环境；数据采集模块，用于视觉信息数据采集，包括视觉数据采集组件、存储组件；检测模块，用于处理视觉信息数据，包括数据处理模块、信息比对模块；以及控制器，所述随机光变模块、数据采集模块、检测模块由控制器控制连接；其中，数据处理模块将视觉信息数据取单通道进行二值化处理，信息比对模块将两张图片每行的每个像素依次进行对比获得检测结论。本发明能够在各种光照环境下有效识别，且识别率较高，此识别方法不仅仅适用于产线运输检测，在其他需要检测物品数量差异的环境下同样适用。
Description
技术领域
本发明涉及光电监测技术领域，尤其涉及一种物品差异光变检测系统、检测方法及其应用。
背景技术
当今，工厂建设数量越来越多，运输产线也复杂多样，当需要监控产线运输上物品是否齐全时，传统方法是需要工人实时监控产线运输上物品，此过程耗神费力且不能保证时刻不间断监测产线，容易造成产线上物品缺少但却没有及时发现的情况。
因此，亟待需要一种能够代替传统人工监测产线的机器视觉自动化监测需要应用起来。AI机器视觉自动化监测能够大大提升产线效率，极大程度上减少了人力资源的投入，是一个“去人化”的应用方向，具有较高的检测效率和广阔的市场前景。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种在光变环境下可以针对物品的差异变化进行检测的方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明第一方面提供一种物品差异光变检测系统，包含：
随机光变模块，用于调控光变环境；
数据采集模块，用于视觉信息数据采集，包括视觉数据采集组件、存储组件；
检测模块，用于处理视觉信息数据，包括数据处理模块、信息比对模块；以及
控制器，所述随机光变模块、数据采集模块、检测模块由控制器控制连接；
其中，数据处理模块将视觉信息数据取单通道进行二值化处理，信息比对模块将两张图片每行的每个像素依次进行对比获得检测结论。
本技术方案中，解决了如何更精准的判断物品前后差异的技术问题，利用视觉信息采集模块采集到的视觉数据，利用光变+二值化像素比对实现。
较佳的，所述随机光变模块，包括光源组，所述光源组内任一光源分别单独调光控制，达到随机光变的设置效果。
较佳的，所述光源组内至少包括两组闪光灯，所述闪光灯通过与继电器相连随机开关达到设置随机光变效果。
较佳的，所述随机光变模块，包括自动识别光线强度组件、自动曝光时间控制组件，自动识别光线强度组件通过信号线连接至控制器，所述控制器通过自动曝光时间控制组件与所述视觉数据采集组件控制连接。
较佳的，所述数据场景包括在视觉数据采集组件感光范围内的任意光线环境中。
较佳的，所述视觉数据采集组件，包括摄影组件、摄像组件的一种或多种。
一种根据前述任一项所述物品差异光变检测系统的检测方法，包含以下步骤：
S1用随机光变模块调控光变环境，便于数据采集模块采集不同光变环境下的视觉信息数据；
S2在S1的基础上，获取同组场景且不同光变环境下的的相对视觉信息数据：
S2.1在光线充足下的拍摄一张第一场景图以及此场景下不同光线环境中的第一组变光图，获得第一组视觉信息数据；
S2.2移除或增加场景中的一个物品，同样在光线充足下拍摄一张改变后的与S2.1对应的第二场景图以及第二组变光图，获得第二组视觉信息数据；
S2.3将上述视觉信息数据归置为同组场景下的相对数据，存入存储设备；
S3检测模块将光线充足下的场景图以及改变后的场景图做差异对比：
数据处理模块调取上述视觉信息数据，取单通道进行二值化处理，信息比对模块将上述视觉信息数据中每行的每个像素依次进行对比，再通过腐蚀膨胀降除噪点得到一张较好的二值化差异图；
S4将此二值化差异图应用于同组场景中的不同光线下的两种相对数据中用以训练模型；
S5经过大量数据训练好的模型，生成库函数部署进程序中，通过调用库函数达到识别在不同光线环境下检测物品差异的目的。
较佳的，包含以下步骤：S6重复S1-S4使用大量数据反复，可进一步提高识别率。
较佳的，包含以下步骤：S7同时还可以将不合格数据作为负数据用以排除错误情况，提高识别率。
一种根据前述任一项所述物品差异检测方法的应用，应用于运输生产线。
本发明物品差异光变检测系统、检测方法及其应用，利用了大量数据进行训练，排除各种不足之处，能够在各种光照环境下有效识别，且识别率较高，此识别方法不仅仅适用于产线运输检测，在其他需要检测物品数量差异的环境下同样适用，此系统能够有效的检测环境或物品差异，在智能检测领域有着广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明物品差异光变检测系统原理框图。
图2为本发明物品差异光变检测方法流程图。
图3为本发明物品差异光变检测系统检测示意图。
图4为本发明物品差异光变检测系统移除物体后检测示意图。
图5为本发明物品差异光变检测系统移除物体后效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明，相信对本领域技术人员来说是清楚的。
实施例一
本实施例提供一种物品差异光变检测系统，如图3所示，为了能更精准的判断物品前后差异的技术问题，利用视觉信息采集模块采集到的视觉数据，利用光变+二值化像素比对实现，包含：
随机光变模块，用于调控光变环境；
数据采集模块，用于视觉信息数据采集，包括视觉数据采集组件、存储组件；
检测模块，用于处理视觉信息数据，包括数据处理模块、信息比对模块；所述视觉数据采集组件，包括摄影组件、摄像组件的一种或多种。以及
控制器，所述随机光变模块、数据采集模块、检测模块由控制器控制连接；
其中，数据处理模块将视觉信息数据取单通道进行二值化处理，信息比对模块将两张图片每行的每个像素依次进行对比获得检测结论。
在本实施例中，所述随机光变模块，包括光源组，所述光源组内任一光源分别单独调光控制，达到随机光变的设置效果。在本实施例中，所述光源组内至少包括两组闪光灯，所述闪光灯通过与继电器相连随机开关达到设置随机光变效果。经过大量测试后，我们在收集数据环节中为亮起不同数量的闪光灯手动设置了不同的曝光时间，这样可以使收集到的数据训练模型达到更好的效果。
实施例二
在实施例一的基础上，所述随机光变模块，包括自动识别光线强度组件、自动曝光时间控制组件，自动识别光线强度组件通过信号线连接至控制器，所述控制器通过自动曝光时间控制组件与所述视觉数据采集组件控制连接。
在本实施中，仅以一例举例说明，但包括不限于此例：我们在使用相机自动识别光线强度自动设置曝光时间来进行在不同光照情况下的拍摄。在通常意义上上认为相机的自动感光效果应该能适用于各种光照环境下。
较佳的，所述数据场景包括在相机感光范围内的任意光线环境中。
实施例三
一种根据前述任一项所述物品差异光变检测系统的检测方法，如图1-2所示，包含以下步骤：
S1用随机光变模块调控光变环境，便于数据采集模块采集不同光变环境下的视觉信息数据；
S2在S1的基础上，获取同组场景且不同光变环境下的的相对视觉信息数据：
S2.1在光线充足下的拍摄一张第一场景图以及此场景下不同光线环境中的第一组变光图，获得第一组视觉信息数据；
S2.2移除或增加场景中的一个物品，同样在光线充足下拍摄一张改变后的与S2.1对应的第二场景图以及第二组变光图，获得第二组视觉信息数据；
S2.3将上述视觉信息数据归置为同组场景下的相对数据，存入存储设备；
S3检测模块将光线充足下的场景图以及改变后的场景图做差异对比：
数据处理模块调取上述视觉信息数据，取单通道进行二值化处理，信息比对模块将上述视觉信息数据中每行的每个像素依次进行对比，再通过腐蚀膨胀降除噪点得到一张较好的二值化差异图。
S4将此二值化差异图应用于同组场景中的不同光线下的两种相对数据中用以训练模型。
S5经过大量数据训练好的模型，生成库函数部署进程序中，通过调用库函数达到识别在不同光线环境下检测物品差异的目的。
为了进一步提升程序的识别率和识别效果，包含以下步骤：S6重复S1-S4使用大量数据反复，可进一步提高识别率。在本实施例中，通过大量数据识别较小、阴影较深、反光等物品。在大量数据中反复训练以提升程序的识别率和识别效果。同时还可以将不合格数据作为负数据用以排除错误情况，提高识别率。
目前此系统在物体阴影较小的情况下识别率可达85％以上，阴影较深的物品识别效果可达65％以上。如图4-5所示。
实施例四
本发明物品数量差异检测方法，利用了大量数据进行训练，排除各种不足之处，能够在各种光照环境下有效识别，且识别率较高，此识别方法不仅仅适用于产线运输检测，在其他需要检测物品数量差异的环境下同样适用，此模型能够有效的检测环境或物品差异，在智能检测领域有着广阔的应用前景。
一种根据前述任一项所述物品差异检测方法的应用，应用于运输生产线。可以检测物品有无、可以检测物品所在位置是否偏差过大。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物品差异光变检测系统，其特征在于，包含：
随机光变模块，用于调控光变环境；
数据采集模块，用于视觉信息数据采集，包括视觉数据采集组件、存储组件；
检测模块，用于处理视觉信息数据，包括数据处理模块、信息比对模块；以及
控制器，所述随机光变模块、数据采集模块、检测模块由控制器控制连接；
其中，数据处理模块将视觉信息数据取单通道进行二值化处理，信息比对模块将两张图片每行的每个像素依次进行对比获得检测结论。
2.根据权利要求1所述的一种物品差异光变检测系统，其特征在于，所述随机光变模块，包括光源组，所述光源组内任一光源分别单独调光控制，达到随机光变的设置效果。
3.根据权利要求2所述的一种物品差异光变检测系统，其特征在于，所述光源组内至少包括两组闪光灯，所述闪光灯通过与继电器相连随机开关达到设置随机光变效果。
4.根据权利要求1所述的一种物品差异光变检测系统，其特征在于，所述随机光变模块，包括自动识别光线强度组件、自动曝光时间控制组件，自动识别光线强度组件通过信号线连接至控制器，所述控制器通过自动曝光时间控制组件与所述视觉数据采集组件控制连接。
5.根据权利要求1所述的一种物品差异光变检测系统，其特征在于，所述数据场景包括，在视觉数据采集组件感光范围内的任意光线环境中。
6.根据权利要求1所述的一种物品差异光变检测系统，其特征在于，所述视觉数据采集组件，包括摄影组件、摄像组件的一种或多种。
7.一种根据前述权利要求任一项所述物品差异光变检测系统的检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
S1用随机光变模块调控光变环境，便于数据采集模块采集不同光变环境下的视觉信息数据；
S2在S1的基础上，获取同组场景且不同光变环境下的的相对视觉信息数据：
S2.1在光线充足下的拍摄一张第一场景图以及此场景下不同光线环境中的第一组变光图，获得第一组视觉信息数据；
S2.2移除或增加场景中的一个物品，同样在光线充足下拍摄一张改变后的与S2.1对应的第二场景图以及第二组变光图，获得第二组视觉信息数据；
S2.3将上述视觉信息数据归置为同组场景下的相对数据，存入存储设备；
S3检测模块将光线充足下的场景图以及改变后的场景图做差异对比：
数据处理模块调取上述视觉信息数据，取单通道进行二值化处理，信息比对模块将上述视觉信息数据中每行的每个像素依次进行对比，再通过腐蚀膨胀降除噪点得到一张较好的二值化差异图；
S4将此二值化差异图应用于同组场景中的不同光线下的两种相对数据中用以训练模型；
S5经过大量数据训练好的模型，生成库函数部署进程序中，通过调用库函数达到识别在不同光线环境下检测物品差异的目的。
8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，包含以下步骤：S6重复S1-S4使用大量数据反复，可进一步提高识别率。
9.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，包含以下步骤：S7同时还可以将不合格数据作为负数据用以排除错误情况，提高识别率。
10.一种根据前述权利要求任一项所述物品差异检测方法的应用，其特征在于，应用于运输生产线。
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