CN115082684A - 一种棒材动态标签识别方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了本发明的一种棒材动态标签识别方法，包括：所述棒材的端面设置有标签牌，包括：通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码。本发明解决了工人扫描钢材标签因效率低，劳动强度大，工作繁琐等而导致的漏检、错检，钢材数量和批号确定的准确性、可靠性较差等现实问题，在降低不必要损失的同时，实现钢厂生产效率提升，推动产线向数字化、无人化发展。

Description

一种棒材动态标签识别方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及钢铁领域内的图像处理技术领域，特别是涉及一种棒材动态标签识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

棒材标签图像采集是棒材在出入库前的重要环节，标签图像中信息至少包括产品编码、材质和规格，这一步骤可以起到信息追踪、回溯的作用，完整的棒材信息追踪系统能有效提高业务协作水平，降低人工成本，释放业务人员填写、查找、传输钢坯质量信息和线棒材成品信息的工作量，并保证了数据的准确性，实现了对每件线棒成品从下线、入库、销售、出库，最后到客户手中的全流程跟踪。

生产好的棒材在装车之前需要扫描标签确认信息，目前这一工序主要都由人工来完成。目前的方式存在人工值守效率低、强度大、严重影响生产安全和作业效率等问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种棒材动态标签识别方法、装置、电子设备及介质，用于解决现有技术中通过工人手动识别信息标签耗时耗力，并可能存在漏检、错检的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种棒材动态标签识别方法，所述棒材的端面设置有标签牌，包括：

通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

可选地，还包括：

获取所述端面图像中的标签牌图像的数量，以及获取成捆棒材的端面图像的数量；

将所述标签牌图像的数量与所述端面图像的数量进行比较，根据比较结果实现对成捆棒材标签漏检的判断。

可选地，所述对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像，包括：

将所述端面图像输入至预先训练好的成捆棒材检测模型，通过所述成捆棒材检测模型对所述端面图像进行目标检测，得到所述端面图像中的标签牌图像。

可选地，所述通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像的步骤前，还包括：

通过第一距离传感器测量所述图像采集模块与所述成捆棒材的承载装置在水平方向上的距离，记为第一距离；若所述第一距离不在预设距离范围内，则调整所述图像采集模块与所述承载装置的距离；若所述第一距离在预设距离范围内，则判断第二距离传感器是否产生信号，若产生信号，则通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍。

可选地，还包括：

将所述棒材信息发送至边缘计算设备，所述边缘计算设备将所述棒材信息发送至远程机房服务器。

可选地，还包括：

若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则不符合预设规则，则生成报警信号；

若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则符合预设规则，则将所述棒材信息导入信息系统。

可选地，所述排列规则包括字段完整性或/和字段规则。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种棒材动态标签识别装置，所述棒材的端面设置有标签牌，包括：

图像采集模块，随云台转动，用于对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

目标检测模块，用于对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

图像增强模块，用于对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

二值化模块，用于对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

识别码确定模块，用于根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

识别模块，用于基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种棒材动态标签识别设备，包括：

一个或多个处理器；和

其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行所述的方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行所述的方法。

如上所述，本发明的一种棒材动态标签识别方法、装置、设备及介质，具有以下有益效果：

本发明的一种棒材动态标签识别方法，包括：所述棒材的端面设置有标签牌，包括：通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码。本发明解决了工人扫描钢材标签因效率低，劳动强度大，工作繁琐等而导致的漏检、错检，钢材数量和批号确定的准确性、可靠性较差等现实问题，在降低不必要损失的同时，实现钢厂生产效率提升，推动产线向数字化、无人化发展。

附图说明

图1为本发明一实施例一种棒材动态标签识别方法的流程图；

图2为本发明一实施例一种棒材动态标签识别装置的结构图；

图3为本发明一实施例一种棒材动态标签识别装置的原理框图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明应用的场景为将成捆棒材吊装至载具上，该载具可以是汽车。在将成捆棒材吊装至汽车上的过程中，通过相要对设置于棒材端面的标签进行识别，从而获取相应棒材的信息。

在对本发明实施例进行详细叙述之前，先对本发明的应用背景进行描述。本发明的系统设备装置主要是为了应用在钢厂成品库装车段，对于钢厂出售钢材时所需的对于钢材数量和品种的标签进行记录。目前大多数钢厂采用的是人工识别，工人需要等待货运汽车到达指定位置、钢材通过磁盘被调入货箱后，通过梯子爬上货箱，对钢材进行逐一扫描，在这个过程当中，工人始终需要值守在指定位置，长时间值守或者在攀爬过程中都有可能因疲劳或者其他原因发生生产事故，轻则因少检、重检、错检对钢厂造成经济损失，重则可能发生安全事故，对工人生命财产安全产生威胁，所以，设计一款对于钢材标签在调入货箱的过程中实现动态识别装置，能够大大提高生产效率和标签识别的数据可靠性。

如图1所示，本申请一实施例提供一种棒材动态标签识别方法，包括：

S100通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

S200对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

S300对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

S400对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

S500根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

S600基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

本发明解决了工人扫描钢材标签因效率低，劳动强度大，工作繁琐等而导致的漏检、错检，钢材数量和批号确定的准确性、可靠性较差等现实问题，在降低不必要损失的同时，实现钢厂生产效率提升，推动产线向数字化、无人化发展。

在本实施例中，云台设置在支撑部的顶端，图像采集模块设置于所述云台上，随所述云台转动；在转动的同时对成捆棒材进行拍照，获取成捆棒材的端面图像。

在一实施例中，所述对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像，包括：

将所述端面图像输入至预先训练好的成捆棒材检测模型，通过所述成捆棒材检测模型对所述端面图像进行目标检测，得到所述端面图像中的标签牌图像。

其中，成捆棒材检测模型可以采用SSD-MobileNet神经网络、R-CNN、Faster-RCNN或YOLO模型。成捆棒材检测模型的训练可以采用以下步骤：

采集成捆棒材的端面图像，在采集端面图像时，需要相机镜头正对棒材端面；对所述端面图像中的棒材进行标注与框选，以得到初始棒材识别框，其中，识别框可以为矩形框，棒材被包含在矩形框中；根据所述棒材识别框构建用于训练成捆棒材检测模型的数据集；基于所述成捆棒材检测模型的数据集进行训练得到成捆棒材检测模型。

在一实施例中，棒材动态标签识别方法还包括：

获取所述端面图像中的标签牌图像的数量，以及获取成捆棒材的端面图像的数量；

将所述标签牌图像的数量与所述端面图像的数量进行比较，根据比较结果实现对成捆棒材标签漏检的判断。

具体地，可以分别对成捆棒材端面中圆形识别中拟合出来的圆和贴标后识别出来的标签分别进行计数，此数值即分别为棒材的数量和标签的数量，将两者数值比较做差，得出标签漏贴根数。更加具体地，若棒材的数量与标签的数量不相等，则出现标签漏检测情况。此时，可以进行重复检测。

在一实施例中，增强处理包括：对比度限制、亮度调整。

对比度限制包括：将标签牌图像进行限制对比度，并获取阈值直方图，通过调整对比度，确定能够增加标签相对于背景的显著性的对比度，将能够加强显著性的对比度进行限制并调整标签牌图像，提高标签轮廓的显著性和辨识度。在对比度限制时，可以对标签牌图像的局部进行对比度的限制，以进一步地提高标签轮廓的显著性和进一步地增强辨识度，例如，通过计算实时图像每一个显著区域的直方图，来重新分布图像的亮度值，因此它更适合于用来改善图像的局部对比度，以及增强图像边缘信息。

所述亮度调整的步骤包括：调整所述标签牌图像的亮度，并依据标签轮廓的灰度进行标签牌图像的二值化，例如，根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。图像经过二值化后，就可以确定出轮廓区域。在本实施例中，轮廓区域，即标签，然后对标签进行识别，得到棒材信息。

在一实施例中，所述通过云台6带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像的步骤前，还包括：

通过第一距离传感器4测量所述图像采集模块与所述成捆棒材的承载装置在水平方向上的距离，记为第一距离；若所述第一距离不在预设距离范围内，则调整所述图像采集模块与所述承载装置的距离；若所述第一距离在预设距离范围内，则判断第二距离传感器是否产生信号，若产生信号，则通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍。

第一距离传感器，固定设置于所述支撑部上，用于检测所述图像采集模块与所述棒材的承载装置的距离，即第一距离；所述支撑部根据所述第一距离传感器的检测距离在第一方向或第二方向上调整与所述棒材承载装置的距离；其中，所述第一方向与所述第二方向为相反的方向。

具体地，第一距离传感器可以固定设置在支撑部上，用于测量图像采集模块与承载装置(货车)在水平方向上的距离，若第一距离在第一距离范围内，则表示图像采集模块能够获得清晰度较高的图像。在第一距离不在第一距离范围内时，通过调节支撑部的位置来改变汽车尾部与图像采集模块的距离，以使图像采集模块获取具有最佳清晰度的图像。为了方便图像采集模块的调节，在支撑部的底座上配备有四个带刹车的万向轮，在支撑部到达指定位置后(图像采集模块获取最佳清晰度图像)，可将轮子锁死，保证使用识别过程中，图像采集模块不会发生滑动。其中，支撑部位置的调节可以通过人工推动支撑部方式完成。

第二距离传感器8设置于云台上，可以跟随云台转动而转动。磁盘吊每次起吊成捆棒材都会到达货车顶，然后带着棒材缓慢下落，将棒材放置在货车尾部。当第二距离传感器产生信号，可以认为棒材下降经过图像采集模块的识别区域，在第二距离传感器检测到棒材经过时，云台转动跟拍二维码，完成读码操作。本实施例设置第二距离传感器对棒材进行检测，会产生一个距离值，若该距离值没有发生变化，可以认为棒材已放置在货车上，完成了标签信息的检测；若该距离一直发生变化，则可以表示棒材还在下降过程中，此时利用图像采集模块采集端面图像，这样可以防止图像采集模块对视野内的但已经放置在货车上的棒材进行检测。

在完成图像采集后，可人工松开四个万向轮的刹车装置，将支撑部推离位置。当然，也可以使用自动化软件和电动设施作为辅助，将移动装置设置自动化程序，能够自动到达制定位置，并且自动驶离岗位位置。

由于对端面图像的采集是通过云台带动进行旋转抓拍，因此，图像采集模块使用过程中需要控制云台旋转跟拍棒材，可转动的角度可以根据实际需求进行设定。并且由于云台上方设备较重，负载重心较高，加之需要进行俯仰角度调节，因此云台采用带限位的定制云台，可保证整个系统稳定运行。

在一实施例中，棒材标签图像采集模块还包括：

安装结构件5，设置于所述云台的顶端；所述图像采集模块、所述第一距离传感器设置于所述安装结构件上。

在一实施例中，在图像采集模块的连续运转过程中，将采集到所有待识别棒材的端面图像数据依次存储在相应的地址空间，将每个端面图像数据连续存放，如果完成图像数据采集，则将所有图像信息交给图像处理模块进行后续处理过程。

在一实施例中，棒材标签图像采集模块还包括：

底座，所述支撑部设置于所述底座上。所述底座上设置有配重块。

由于升降杆会进行升降操作，并且图像采集模块重量较高，因此需要对底座进行配重处理，在底座上设置有配重块，以保证整个系统的稳固，不会在工作过程中发生倾倒。

在一实施例中，棒材标签图像采集模块还包括：

安装结构件，设置于所述云台的顶端；所述图像采集模块、所述第一距离传感器设置于所述安装结构件上。

在一实施例中，所述支撑部包括固定杆、伸缩杆7、抱夹以及控制器，所述固定杆位于所述伸缩杆下方，与所述伸缩杆活动连接，所述云台设置于所述伸缩杆的顶端；所述控制器用于控制所述伸缩杆的伸缩状态，所述抱夹用于响应所述控制器的操作指令，以实现对所述伸缩杆的限制。

其中，所述伸缩杆与所述固定杆由铝合金材料制成，伸缩杆为气动杆，可以通过气动杆来调节云台的高度。伸缩杆采用气泵提供气源压力，通过手持式控制器控制升降，按下上升按钮后伸缩杆会自动上升。上升到指定位置过后，按下抱夹按钮，抱夹自动锁死伸缩杆，保证使用过程中伸缩杆不会下降。采用气动升降的好处在于现场工作人员只需要按钮操作，极大地提高了操作便捷性，降低了劳动强度。

在一实施例中，所述图像采集模块包括：

数码扫码相机2，固定设置于所述安装结构件上；

补光灯，用于为所述数码扫码相机补光；

遮光罩，包括多个遮光板，所述多个遮光板分别设置于所述补光灯的四周，以形成一具有开口的遮光结构，所述补光灯发出的光由所述开口射出。

其中，补光灯包括第一补光灯1和第二补光灯3。第一补光灯采用高亮光源，第二补光灯为双目相机的配套光源。

在一实施例中，识别标签时，棒材会在磁盘吊上移动，并且前后距离不固定，为了增加系统的稳定性，必须增加相机的景深。因此本系统采用减小镜头光圈、高亮光源补光的方式提高景深，并且降低曝光时间以防图像出现拖影影响识别效果。为了提升光源补光效果，本系统采用数码扫码相机的配套光源结合高亮工业光源进行联合补光。而数码扫码相机采用高亮光源，因此，为了减小工作时强光可能会对工作人员造成干扰，在光源四周安装遮光板，多个遮光板分别设置于所述补光灯的四周，以形成一具有开口的遮光结构，所述补光灯发出的光由所述开口射出，以保证光源往正前方打光。图像采集模块通过设置补光灯和遮光罩来降低高分辨率双目相机对图像采集环境的要求，避免受到环境亮度的影响，保证了在动态环境下，图像采集模块采集的标签牌图像可以被识别。数码扫码相机焦距可以为50毫米，工作距离可以为2-3米，视野范围可以为500*400毫米，景深可以为800-1000毫米，光源为工业高光光源。

当然，图像采集模块也可采用其他高像素相机和强光源。

在一实施例中，棒材动态标签识别方法还包括：

将所述棒材信息发送至边缘计算设备，所述边缘计算设备将所述棒材信息发送至远程机房服务器。其中，边缘计算设备可以将棒材信息通过WIFI传回远程机房服务器。

在一实施例中，还包括：

报警灯9，设置于所述安装结构件上。

报警灯可以是一种三色灯，用于在第一距离传感器检测到棒材进入到双目相机的检测区域时进行提醒。绿灯为正常工作，黄灯作为预警，红灯报警信号提醒。

在一实施例中，还包括：

若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则不符合预设规则，则生成报警信号；若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则符合预设规则，则将所述棒材信息导入信息系统。其中，所述排列规则包括字段完整性或/和字段规则。

判断所述识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则与预设规则是否相符的方法包括：

可以通过相似度来判断，其中，相似度是识别出来的棒材信息中的字段的排列规则(后续将棒材信息中的字段的排列规则简称为排列规则)与预设规则是否一致的判断指标，也即相似度可以是排列规则与预设规则的相似程度，从而可以根据相似程度判断排列规则与预设规则是否一致。

在计算排列规则与预设规则的相似度时，可以将排列规则的字段与预设规则的字段逐个进行匹配，根据匹配成功的字段数量以及预设规则的总字段数量计算得到相似度。

在计算排列规则与预设规则的相似度时，还可以先将排列规则转换为第一向量，将预设规则转换为对应的第二向量，根据所述第一向量与所述第二向量，计算相应的余弦相似度作为相似度。

在计算排列规则与预设规则的相似度时，还可以采用深度神经网络模型计算排列规则与预设规则的相似度，也即分别将排列规则与预设规则输入至神经网络模型中，从而通过神经网络模型提取到排列规则的第一特征以及预设规则的第二特征，根据第一特征以及第二特征计算相似度。

本发明的一种对于钢材动态标签捕捉及识别系统，为钢厂信息化、自动化、无人化提供思路，降低人力投入和成本，保证了钢材标签识别的可靠性和安全性。

如图3所示，本申请实施例提供一种棒材动态标签识别装置，所述棒材的端面设置有标签牌，包括：

图像采集模块100，随云台转动，用于对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

目标检测模块200，用于对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

图像增强模块300，用于对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

二值化模块400，用于对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

识别码确定模块500，用于根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

识别模块600，用于基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

上述棒材动态标签识别装置实施例与棒材动态标签识别方法实施例相对应，其具体的说明可以参考方法实施例，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本申请实施例还提供了一种设备，该设备可以包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行图1所述的方法。

本申请实施例还提供了一种机器可读介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例的图1中方法所包含步骤的指令(instructions)。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，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，在本发明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。

所述集成的模块/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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器((RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种棒材动态标签识别方法，所述棒材的端面设置有标签牌，其特征在于，包括：

通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

2.根据权利要求1所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，还包括：

获取所述端面图像中的标签牌图像的数量，以及获取成捆棒材的端面图像的数量；

将所述标签牌图像的数量与所述端面图像的数量进行比较，根据比较结果实现对成捆棒材标签漏检的判断。

3.根据权利要求1所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，所述对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像，包括：

将所述端面图像输入至预先训练好的成捆棒材检测模型，通过所述成捆棒材检测模型对所述端面图像进行目标检测，得到所述端面图像中的标签牌图像。

4.根据权利要求1所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，所述通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像的步骤前，还包括：

通过第一距离传感器测量所述图像采集模块与所述成捆棒材的承载装置在水平方向上的距离，记为第一距离；若所述第一距离不在预设距离范围内，则调整所述图像采集模块与所述承载装置的距离；若所述第一距离在预设距离范围内，则判断第二距离传感器是否产生信号，若产生信号，则通过云台带动图像采集模块对所述棒材的端面进行抓拍。

5.根据权利要求1所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，还包括：

将所述棒材信息发送至边缘计算设备，所述边缘计算设备将所述棒材信息发送至远程机房服务器。

6.根据权利要求1所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，还包括：

若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则不符合预设规则，则生成报警信号；

若基于标签牌识别出来的棒材信息中各个字段的排列规则符合预设规则，则将所述棒材信息导入信息系统。

7.根据权利要求6所述的棒材动态标签识别方法，其特征在于，所述排列规则包括字段完整性或/和字段规则。

8.一种棒材动态标签识别装置，所述棒材的端面设置有标签牌，其特征在于，包括：

图像采集模块，随云台转动，用于对所述棒材的端面进行抓拍，以获取成捆棒材的端面图像；

目标检测模块，用于对所述端面图像进行目标检测，获取所述端面图像中的标签牌图像；

图像增强模块，用于对所述标签牌图像进行增强处理，获取增强图像；

二值化模块，用于对所述增强图像进行二值化处理，获取二值化图像；

识别码确定模块，用于根据所述二值化图像确定棒材标签的轮廓区域，以得到所述棒材标签图像中的识别码；

识别模块，用于基于所述识别码，得到所述标签牌所承载的棒材信息。

9.一种棒材动态标签识别设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；和

其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。

10.一种机器可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。

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