CN115146751B - 一种物料跟踪方法及mes系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种物料跟踪方法及MES系统，通过获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像，还原所述第一二维条码图像中的二维条码，识别所述二维条码的内容，若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号，若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征，将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，根据匹配结果获取所述物料的编号，根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作，实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

Description

一种物料跟踪方法及MES系统

技术领域

本发明涉及物料管理技术领域，特别涉及一种物料跟踪方法及MES系统。

背景技术

MES(Manufacturing Execution System，制造执行系统)是集生产计划管理、生产过程管理、设备管理、质量管理和物料管理为一体的服务于生产制造企业的综合型信息管理系统。其中物料管理是生产制造的基础，是MES系统的核心功能模块之一，为决策者制定生产计划、执行生产过程提供必不可少的物料库存信息以及物料清单信息支持，使不间断生产成为可能，同时也实现了准确的原料供应以及在发现物料问题能够精准及时地追溯到物料来源、运输过程、上料过程以及加工过程。现有技术的物料管理方案中，一般采用电子标签例如NFC(Near Field Communication，近距离无线通讯技术)电子标签、RFID(RadioFrequency Identification，射频识别技术)电子标签等或者条码例如一维条码、二维条码实现物料的跟踪管理，电子标签和条码的制作成本低、信息容易大、实现方案简单，在各类物流系统中被广泛使用。然后无论是电子标签还是条码，由于是采用粘贴或者印刷的方式附着在物料本体或者物料外包装上，在运输过程中容易破损或者脱落，特别是条码需要采用图像识别设备进行读取，其表面一旦被污损面积超过其容错能力后则无法被识别，从而导致物料无法实现精准溯源。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种物料跟踪方法及MES系统，实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种物料跟踪方法，包括：

获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像；

还原所述第一二维条码图像中的二维条码；

识别所述二维条码的内容；

若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号；

若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配；

根据匹配结果获取所述物料的编号；

根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作。

进一步的，在上述的物料跟踪方法中，在获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像的步骤之前，还包括：

获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；

还原所述第二二维条码图像中的二维条码；

识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；

从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

进一步的，在上述的物料跟踪方法中，还原所述第一二维条码图像中的二维条码或者还原所述第二二维条码图像中的二维条码的步骤具体包括：

分离所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像；

根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息；

根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息；

在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像；

建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系；

遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。

进一步的，在上述的物料跟踪方法中，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征的步骤具体包括：

分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像；

根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息；

对所述深度信息执行归一化处理；

以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息；

对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。

进一步的，在上述的物料跟踪方法中，对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征的步骤具体包括：

确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

本发明的第二方面提出了一种MES系统，包括：

结构光图像获取模块，用于获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

条码图像提取模块，用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像；

条码还原模块，用于还原所述第一二维条码图像中的二维条码；

条码识别模块，用于识别所述二维条码的内容；

物料编号获取模块，用于若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号；

纹理特征提取模块，用于若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

纹理特征匹配模块，用于将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，所述物料编号获取模块还用于根据匹配结果获取所述物料的编号；

写入操作执行模块，用于根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作。

进一步的，在上述的MES系统中，所述结构光图像获取模块还用于获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；所述条码图像提取模块还用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；所述条码还原模块还用于还原所述第二二维条码图像中的二维条码；所述条码识别模块还用于识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；所述纹理特征提取模块还用于从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；所述MES系统还包括：

纹理特征存储模块，用于将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

进一步的，在上述的MES系统中，所述条码还原模块包括：

第一图像分离子模块，用于分离所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像；

第一深度计算子模块，用于根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息；

曲面构建子模块，用于根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息；

平面构建子模块，用于在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像；

像素关联子模块，用于建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系；

坐标遍历子模块，用于遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。

进一步的，在上述的MES系统中，所述纹理特征提取模块包括：

第二图像分离子模块，用于分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像；

第二深度计算子模块，用于根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息；

归一化处理子模块，用于对所述深度信息执行归一化处理；

深度信息遍历模块，用于以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息；

特征化处理子模块，用于对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。

进一步的，在上述的MES系统中，所述特征化处理子模块包括：

基准点确定子模块，用于确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

相对深度图像子模块，用于将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

边缘图像生成模块，用于计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

本发明提出一种物料跟踪方法及MES系统，通过获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像，还原所述第一二维条码图像中的二维条码，识别所述二维条码的内容，若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号，若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征，将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，根据匹配结果获取所述物料的编号，根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作，实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

附图说明

图1是本发明一个实施例提供的一种物料跟踪方法的示意流程图；

图2是本发明一个实施例提供的一种物料纹理特征存储方法的示意流程图；

图3是本发明一个实施例提供的一种二维条码图像还原方法的示意流程图；

图4是本发明一个实施例提供的一种纹理特征提取方法的示意流程图；

图5是本发明一个实施例提供的一种纹理特征的特征化处理方法的示意流程图；

图6是本发明一个实施例提供的一种MES系统的示意框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，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，因此不能理解为对本发明的限制。术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施方式”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

下面参照图1至图6来描述根据本发明一些实施方式提供的一种物料跟踪方法及MES系统。

如图1所示，本发明的第一方面提出了一种物料跟踪方法，包括：

S100：获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像。在本发明的技术方案中，MES系统将物料从出库、运输到生产/加工的全程划分为多个跟踪区域，物料进出每个跟踪区域时均通过设置在跟踪区域入口处或者出口处的结构光扫描设备对其进行扫描记录以实现对物料的全程跟踪。具体的，所述跟踪区域根据实际情况可以有不同的划分方式，其入口和出口可以为同一个位置也可以是不同的位置，所述跟踪区域可以指特定的地理位置范围也可以是某个非特定的空间范围。示例性的，可以将某个中转仓库配置为一个跟踪区域，或者将某个货车车厢配置为一个跟踪区域，在仓库或者车厢处通过结构光扫描设备例如手持式结构光扫描枪对进出物料进行扫描，以记录物料进行所述仓库或者所述车厢的时间。又例如，可以将某个分拣传送带配置为一个跟踪区域，在分拣传送带的起点位置和终点位置分别设置有结构光扫描设备用于对进出物料进行扫描。具体的，每个物料表面或者物料包装材料表面印刷有二维条码，在本发明一些实施方式的技术方案中，在物料进出每个跟踪区域，通过结构光扫描设备扫描每个物料或者物料包装时，需保证该二维条码能够被所述结构光扫描设备扫描到，例如使所述物料或者所述物料包装印刷有二维条码的表面朝上。在本发明另一些实施方式的技术方案中，MES系统的纹理特征数据库中存储有每个物料或物料包装除印刷有二维条码的表面外其它表面的纹理特征信息，在物料进出每个跟踪区域，通过结构光扫描设备扫描每个物料或者物料包装时，结构光扫描设备扫描所述物料或物料包装的任意表面均能通过相应表面的纹理特征识别出所述物料。优选的，所述二维条码印刷或粘贴在所述物料本体的表面，所述结构光扫描设备通过扫描所述物料本体表面的纹理特征对所述物料进行识别。

S200：从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像。具体的，所述结构光图像中包含有所述物料表面印刷有二维条码的区域和所述物料表面的其它区域。常用的二维条码类型例如DM(Data Matrix，数字矩阵)码、QR(Quick Response，快速响应)码等均具有如定位符号等明显的图形特征用于识别其编码位置和编码类型，同样的，通过这些图形特征也可以用来判断所述结构光图像中是否包含有所述第一二维条码图像。当所述结构光扫描设备扫描所述物料所输出的结构光图像中包含二维条码图像时，优先通过在所述结构光图像中提出二维条码进行识别出获取所述物料的信息，当所述结构光扫描设备扫描所述物料所输出的结构光图像中不包含二维条码图像时，则采用识别物料表面的纹理特征的方式对所述物料进行识别以获取所述物料的信息。

S300：还原所述第一二维条码图像中的二维条码。在本发明的一些实施方式技术方案中，在提取到所述第一二维条码图像后，对所述第一二维条码图像的完整性进行判断。当所述结构光扫描设备所输出的所述结构光图像中仅包含所述二维条码图像的部分区域时，例如由于扫描时由于物料姿态的原因导致部分二维条码区域被物料自身结构所遮挡或隐藏于物料背面的情况，或者由于二维条码破损或者被污损的情况导致所述结构光图像中的第一二维条码图像所包含的二维条码不完整等。在本发明的一些实施方式技术方案中，在提取到所述第一二维条码图像后，对所述第一二维条码图像的形变情况进行判断。由于物料运输过程中，印刷或粘贴在所述物料表面的二维条码可能会发生扭曲、卷曲、鼓起、凹陷、折叠等更种形变情况，导致所述结构光扫描设备所输出的所述结构光图像中虽然涵盖了完整的所述第一二维条码图像，但由于形变较为严重导致所述二维条码不可识别等。

S400：识别所述二维条码的内容。在所述第一二维条码图像的完整性高于二维条码的容错率时，即二维条码的污损、破损或未被扫描到的面积小于二维条码识别程序的容错阈值时，所述第一二维条码图像仍然具有被成功识别的可能。同样的，在所述第一二维条码图像的形变程度较低时，即二维条码的扭曲、卷曲、鼓起、凹陷、折叠等程度小于二维条码识别程序的容错阈值时，所述第一二维条码图像仍然具有被成功识别的可能，并且，由于通过结构光获取的所述结构光图像包含所述第一二维条码图像的深度信息，使得二维条码识别程序对所述第二二维条码图像的形变容错阈值更高，对于发生形变的二维条码的识别成功率也更高，特别是对于卷曲、鼓起或者凹陷等形变情况，通过结合结所述结构光图像所包含的深度信息，可以实现所述第一二维条码图像更高的还原度。

S500：若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号。由于二维条码识别技术较为成熟，在物料表面的二维条码具有较高完整性或者较低形变程度的情况下，优先采用二维条码识别的方式获取物料编码可以提高程序的执行效率以及信息获取速度，同时节省MES系统的计算资源。

S600：若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征。所述结构光扫描设备在扫描所述物料时，除了扫描所述物料表面印刷有二维条码的区域外，还需要扫描所述物料表面的其它区域，且需要保证其它区域的面积在所述结构光图像中的占比不低于预设的阈值，或者所述二维条码区域在所述结构光图像中的面积占比不高于预设的阈值。当物料表面的二维条码完整性较低或者形变程度较高使得该二维条码不具备识别条件的情况下，需要通过物料表面的纹理特征来对所述物料进行识别以获取所述物料的信息。

S700：将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配。如前所述，在所述MES系统的纹理特征数据库中预先存储有对应每个物料的纹理特征信息，通过从所述结构光图像中提取到的物料的纹理特征与所述纹理特征数据库存储的纹理特征信息进行对比，以对所述物料进行识别。

S800：根据匹配结果获取所述物料的编号。根据所述纹理特征数据库中的纹理特征信息与物料信息的关联性，可以在对所述物料进行识别后获取到所述物料的信息，所述纹理特征数据库中所存储的所述物料的信息包括所述物料的编号信息。

S900：根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作。在获取到所述物料的编号信息后，即可将所述物料进出所述跟踪区域的时间信息、地理位置信息、操作人员信息以及需要更新的其它信息如运输任务、生产加工任务信息等更新到所述MES系统当中。

采用上述实施方式的技术方案，可以实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

如图2所示，在上述的物料跟踪方法中，在获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像的步骤之前，还包括：

S110：获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

S120：从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；

S130：还原所述第二二维条码图像中的二维条码；

S140：识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；

S150：从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

S160：将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

在该实施方式的技术方案中，通过在物料仓库出口处的结构光扫描设备对物料进行扫描，从而获取物料表面印刷或粘贴的二维条码中的物料编码信息以及其表面纹理信息进行关联存储，从而使得在后续各跟踪区域中二维条码因为各种原因无法成功识别时，通过扫描物料表面的纹理信息以识别物料并获得其物料编码。进一步的，在本发明的一些实施方式中，通过物料仓库出口处的结构光扫描设备获取物料具有二维条码一面的纹理特征以及其它表面的纹理特征与物料编码关联存储与所述纹理特征数据库中，使得在其它跟踪区域通过结构光扫描设备扫描物料时，仅扫描物料无二维条码的表面也可以对物料进行识别。例如，在一些情况下，所述结构光扫描设备为固定设置在传送带上的扫描设备，物料在传送带上经过所述结构光扫描设备时，所述结构光扫描设备对其进行扫描以获取其物料编号信息。在该实施方式中，物料可以以任意姿态在放置在传送带上，而无需专门将其按照具有二维条码的表面朝上的姿态进行放置。

如图3所示，在上述的物料跟踪方法中，还原所述第一二维条码图像中的二维条码或者还原所述第二二维条码图像中的二维条码的步骤具体包括：

S310：分离所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像。从所述结构光图像中所提取到的所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像上包含有结构光条纹信息和二维条码的色块信息，如果直接对所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像上的二维条码进行识别，所述结构光条纹的存在会降低识别效率和识别成功率，因此在解析和识别所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的二维条码前，需要先将其中的结构光条纹以及二维条码色块进行分离以分别生成独立的第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像。

S320：根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息。当物料表面印刷或粘贴的二维条码由于运输或其它原因发生了形变时，形变程度越高，识别难度就越高，进而识别成功率就越低。通过所分离出来的结构光条纹信息可以得到形变后的所述第三二维条码图像各个像素点位置的深度信息，根据这些深度信息可以将二维条码还原到形变前的状态，从而提高二维条码的识别成功率。

S330：根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息。二维条码本身是一个二维图像，但由于发生了形变之后其表面发生了空间上的偏移从而变成了曲面结构，根据所述第一结构光条纹图像中所获得的所述第三二维条码图像各个像素点位置的深度信息，可以将所述第三二维条码图像形变后的曲面图形在立体空间坐标系中构建出来，并将所述第三二维条码图像的色块信息映射到所述曲面图形上。

S340：在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像。为了将所述第三二维条码图像还原成形变前的状态，需要预先构建一个等同于该二维条码原始大小的二维空白图像，以从所述曲面图形上读取所述第三二维条码图像上的色块信息映射到所述二维空白图像上将二维条码还原出来，即所述二维空白图像的尺寸与所述曲面图形展开到平面后的尺寸相同。

S350：建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系。由于所述二维空白图像的尺寸与所述曲面图形展开到平面后的尺寸相同，因此可以将所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点建立一一对应的关系。

S360：遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。根据所述二维空白图像与所述曲面图形的对应关系，将所述第三二维条码图像上的色块信息逐一还原到所述二维空白图像上以得到展开到平面后的所述第三二维条码图像。

如图4所示，在上述的物料跟踪方法中，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征的步骤具体包括：

S610：分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像。在该实施方式中，将所述结构光图像中除所述二维条码区域外其它区域的结构光条纹信息分离出来生成独立的第二结构光条纹图像。

S620：根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息。具体的，对于刚性物料，即不容易由于外力影响产生形变的物料例如钢材、木材或者陶瓷等物料，通过所述第二结构光条纹图像上的结构光信息所计算得到的深度信息可以直接反映出所述物料表面的纹理特征。进一步的，对于布料、塑料薄膜或者纸质物料等容易在外力影响下发生形变的物料，预先配置一个形变程度阈值用于区分物料形变所构成的深度信息以及物料自身纹理特征的深度信息，丢弃物料形变所构成的深度信息。

S630：对所述深度信息执行归一化处理。不同材料的纹理尺寸也有所不同，其尺寸单位的差异较大，为了避免计算精度出现异常，需要对不同尺寸单位的深度信息进行归一化处理得到统一的数据范围。

S640：以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息。预先配置像素级尺寸的特征提取窗口，例如50像素×50像素大小的特征提取窗口用于提取所述结构光图像上的纹理特征。进一步的，以预设的步长为单位对所述结构光图像上的深度信息进行遍历。例如，以10个像素为一个步长从所述结构光图像的左上角开始进行遍历，从左到右、从上至下每偏移一个步长长度的像素值从所述结构光图像上读取一个对应所述特征提取窗口大小的深度信息矩阵。

S650：对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。对所提取到的每一个深度信息矩阵进行处理以得到当前位遍历位置的纹理特征。

如图5所示，在上述的物料跟踪方法中，对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征的步骤具体包括：

S651：确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

S652：将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

S653：计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

例如，以所述特征提取窗口的左上角像素点为基准点。当然，此处仅为示例，也可以是所述特征提取窗口中的任意一个点。将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像，通过所述相对深度图像，可以较为直观的反映出所述特征提取窗口对应所述物料表面位置处的纹理特征。对所述相对深度图像上的深度信息进行一阶求导可以得到所述相对深度图像的边缘图像，以该边缘图像作为所述特下提取窗口对应位置的纹理特征图像。

如图6所示，本发明的第二方面提出了一种MES系统，包括：

结构光图像获取模块，用于获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像。在本发明的技术方案中，MES系统将物料从出库、运输到生产/加工的全程划分为多个跟踪区域，物料进出每个跟踪区域时均通过设置在跟踪区域入口处或者出口处的结构光扫描设备对其进行扫描记录以实现对物料的全程跟踪。具体的，所述跟踪区域根据实际情况可以有不同的划分方式，其入口和出口可以为同一个位置也可以是不同的位置，所述跟踪区域可以指特定的地理位置范围也可以是某个非特定的空间范围。示例性的，可以将某个中转仓库配置为一个跟踪区域，或者将某个货车车厢配置为一个跟踪区域，在仓库或者车厢处通过结构光扫描设备例如手持式结构光扫描枪对进出物料进行扫描，以记录物料进行所述仓库或者所述车厢的时间。又例如，可以将某个分拣传送带配置为一个跟踪区域，在分拣传送带的起点位置和终点位置分别设置有结构光扫描设备用于对进出物料进行扫描。具体的，每个物料表面或者物料包装材料表面印刷有二维条码，在本发明一些实施方式的技术方案中，在物料进出每个跟踪区域，通过结构光扫描设备扫描每个物料或者物料包装时，需保证该二维条码能够被所述结构光扫描设备扫描到，例如使所述物料或者所述物料包装印刷有二维条码的表面朝上。在本发明另一些实施方式的技术方案中，MES系统的纹理特征数据库中存储有每个物料或物料包装除印刷有二维条码的表面外其它表面的纹理特征信息，在物料进出每个跟踪区域，通过结构光扫描设备扫描每个物料或者物料包装时，结构光扫描设备扫描所述物料或物料包装的任意表面均能通过相应表面的纹理特征识别出所述物料。优选的，所述二维条码印刷或粘贴在所述物料本体的表面，所述结构光扫描设备通过扫描所述物料本体表面的纹理特征对所述物料进行识别。

条码图像提取模块，用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像。具体的，所述结构光图像中包含有所述物料表面印刷有二维条码的区域和所述物料表面的其它区域。常用的二维条码类型例如DM(Data Matrix，数字矩阵)码、QR(QuickResponse，快速响应)码等均具有如定位符号等明显的图形特征用于识别其编码位置和编码类型，同样的，通过这些图形特征也可以用来判断所述结构光图像中是否包含有所述第一二维条码图像。当所述结构光扫描设备扫描所述物料所输出的结构光图像中包含二维条码图像时，优先通过在所述结构光图像中提出二维条码进行识别出获取所述物料的信息，当所述结构光扫描设备扫描所述物料所输出的结构光图像中不包含二维条码图像时，则采用识别物料表面的纹理特征的方式对所述物料进行识别以获取所述物料的信息。

条码还原模块，用于还原所述第一二维条码图像中的二维条码。在本发明的一些实施方式技术方案中，在提取到所述第一二维条码图像后，对所述第一二维条码图像的完整性进行判断。当所述结构光扫描设备所输出的所述结构光图像中仅包含所述二维条码图像的部分区域时，例如由于扫描时由于物料姿态的原因导致部分二维条码区域被物料自身结构所遮挡或隐藏于物料背面的情况，或者由于二维条码破损或者被污损的情况导致所述结构光图像中的第一二维条码图像所包含的二维条码不完整等。在本发明的一些实施方式技术方案中，在提取到所述第一二维条码图像后，对所述第一二维条码图像的形变情况进行判断。由于物料运输过程中，印刷或粘贴在所述物料表面的二维条码可能会发生扭曲、卷曲、鼓起、凹陷、折叠等更种形变情况，导致所述结构光扫描设备所输出的所述结构光图像中虽然涵盖了完整的所述第一二维条码图像，但由于形变较为严重导致所述二维条码不可识别等。

条码识别模块，用于识别所述二维条码的内容。在所述第一二维条码图像的完整性高于二维条码的容错率时，即二维条码的污损、破损或未被扫描到的面积小于二维条码识别程序的容错阈值时，所述第一二维条码图像仍然具有被成功识别的可能。同样的，在所述第一二维条码图像的形变程度较低时，即二维条码的扭曲、卷曲、鼓起、凹陷、折叠等程度小于二维条码识别程序的容错阈值时，所述第一二维条码图像仍然具有被成功识别的可能，并且，由于通过结构光获取的所述结构光图像包含所述第一二维条码图像的深度信息，使得二维条码识别程序对所述第二二维条码图像的形变容错阈值更高，对于发生形变的二维条码的识别成功率也更高，特别是对于卷曲、鼓起或者凹陷等形变情况，通过结合结所述结构光图像所包含的深度信息，可以实现所述第一二维条码图像更高的还原度。

物料编号获取模块，用于若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号。由于二维条码识别技术较为成熟，在物料表面的二维条码具有较高完整性或者较低形变程度的情况下，优先采用二维条码识别的方式获取物料编码可以提高程序的执行效率以及信息获取速度，同时节省MES系统的计算资源。

纹理特征提取模块，用于若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征。所述结构光扫描设备在扫描所述物料时，除了扫描所述物料表面印刷有二维条码的区域外，还需要扫描所述物料表面的其它区域，且需要保证其它区域的面积在所述结构光图像中的占比不低于预设的阈值，或者所述二维条码区域在所述结构光图像中的面积占比不高于预设的阈值。当物料表面的二维条码完整性较低或者形变程度较高使得该二维条码不具备识别条件的情况下，需要通过物料表面的纹理特征来对所述物料进行识别以获取所述物料的信息。

纹理特征匹配模块，用于将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，所述物料编号获取模块还用于根据匹配结果获取所述物料的编号。如前所述，在所述MES系统的纹理特征数据库中预先存储有对应每个物料的纹理特征信息，通过从所述结构光图像中提取到的物料的纹理特征与所述纹理特征数据库存储的纹理特征信息进行对比，以对所述物料进行识别。根据所述纹理特征数据库中的纹理特征信息与物料信息的关联性，可以在对所述物料进行识别后获取到所述物料的信息，所述纹理特征数据库中所存储的所述物料的信息包括所述物料的编号信息。

写入操作执行模块，用于根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作。在获取到所述物料的编号信息后，即可将所述物料进出所述跟踪区域的时间信息、地理位置信息、操作人员信息以及需要更新的其它信息如运输任务、生产加工任务信息等更新到所述MES系统当中。

采用上述实施方式的技术方案，可以实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

进一步的，在上述的MES系统中，所述结构光图像获取模块还用于获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；所述条码图像提取模块还用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；所述条码还原模块还用于还原所述第二二维条码图像中的二维条码；所述条码识别模块还用于识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；所述纹理特征提取模块还用于从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；所述MES系统还包括：

纹理特征存储模块，用于将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

在该实施方式的技术方案中，通过在物料仓库出口处的结构光扫描设备对物料进行扫描，从而获取物料表面印刷或粘贴的二维条码中的物料编码信息以及其表面纹理信息进行关联存储，从而使得在后续各跟踪区域中二维条码因为各种原因无法成功识别时，通过扫描物料表面的纹理信息以识别物料并获得其物料编码。进一步的，在本发明的一些实施方式中，通过物料仓库出口处的结构光扫描设备获取物料具有二维条码一面的纹理特征以及其它表面的纹理特征与物料编码关联存储与所述纹理特征数据库中，使得在其它跟踪区域通过结构光扫描设备扫描物料时，仅扫描物料无二维条码的表面也可以对物料进行识别。例如，在一些情况下，所述结构光扫描设备为固定设置在传送带上的扫描设备，物料在传送带上经过所述结构光扫描设备时，所述结构光扫描设备对其进行扫描以获取其物料编号信息。在该实施方式中，物料可以以任意姿态在放置在传送带上，而无需专门将其按照具有二维条码的表面朝上的姿态进行放置。

进一步的，在上述的MES系统中，所述条码还原模块包括：

第一图像分离子模块，用于分离所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像。从所述结构光图像中所提取到的所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像上包含有结构光条纹信息和二维条码的色块信息，如果直接对所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像上的二维条码进行识别，所述结构光条纹的存在会降低识别效率和识别成功率，因此在解析和识别所述第一二维条码图像或所述第二二维条码图像中的二维条码前，需要先将其中的结构光条纹以及二维条码色块进行分离以分别生成独立的第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像。

第一深度计算子模块，用于根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息。当物料表面印刷或粘贴的二维条码由于运输或其它原因发生了形变时，形变程度越高，识别难度就越高，进而识别成功率就越低。通过所分离出来的结构光条纹信息可以得到形变后的所述第三二维条码图像各个像素点位置的深度信息，根据这些深度信息可以将二维条码还原到形变前的状态，从而提高二维条码的识别成功率。

曲面构建子模块，用于根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息。二维条码本身是一个二维图像，但由于发生了形变之后其表面发生了空间上的偏移从而变成了曲面结构，根据所述第一结构光条纹图像中所获得的所述第三二维条码图像各个像素点位置的深度信息，可以将所述第三二维条码图像形变后的曲面图形在立体空间坐标系中构建出来，并将所述第三二维条码图像的色块信息映射到所述曲面图形上。

平面构建子模块，用于在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像。为了将所述第三二维条码图像还原成形变前的状态，需要预先构建一个等同于该二维条码原始大小的二维空白图像，以从所述曲面图形上读取所述第三二维条码图像上的色块信息映射到所述二维空白图像上将二维条码还原出来，即所述二维空白图像的尺寸与所述曲面图形展开到平面后的尺寸相同。

像素关联子模块，用于建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系。由于所述二维空白图像的尺寸与所述曲面图形展开到平面后的尺寸相同，因此可以将所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点建立一一对应的关系。

坐标遍历子模块，用于遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。根据所述二维空白图像与所述曲面图形的对应关系，将所述第三二维条码图像上的色块信息逐一还原到所述二维空白图像上以得到展开到平面后的所述第三二维条码图像。

进一步的，在上述的MES系统中，所述纹理特征提取模块包括：

第二图像分离子模块，用于分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像。在该实施方式中，将所述结构光图像中除所述二维条码区域外其它区域的结构光条纹信息分离出来生成独立的第二结构光条纹图像。

第二深度计算子模块，用于根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息。具体的，对于刚性物料，即不容易由于外力影响产生形变的物料例如钢材、木材或者陶瓷等物料，通过所述第二结构光条纹图像上的结构光信息所计算得到的深度信息可以直接反映出所述物料表面的纹理特征。进一步的，对于布料、塑料薄膜或者纸质物料等容易在外力影响下发生形变的物料，预先配置一个形变程度阈值用于区分物料形变所构成的深度信息以及物料自身纹理特征的深度信息，丢弃物料形变所构成的深度信息。

归一化处理子模块，用于对所述深度信息执行归一化处理。不同材料的纹理尺寸也有所不同，其尺寸单位的差异较大，为了避免计算精度出现异常，需要对不同尺寸单位的深度信息进行归一化处理得到统一的数据范围。

深度信息遍历模块，用于以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息。预先配置像素级尺寸的特征提取窗口，例如50像素×50像素大小的特征提取窗口用于提取所述结构光图像上的纹理特征。进一步的，以预设的步长为单位对所述结构光图像上的深度信息进行遍历。例如，以10个像素为一个步长从所述结构光图像的左上角开始进行遍历，从左到右、从上至下每偏移一个步长长度的像素值从所述结构光图像上读取一个对应所述特征提取窗口大小的深度信息矩阵。

特征化处理子模块，用于对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。对所提取到的每一个深度信息矩阵进行处理以得到当前位遍历位置的纹理特征。

进一步的，在上述的MES系统中，所述特征化处理子模块包括：

基准点确定子模块，用于确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

相对深度图像子模块，用于将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

边缘图像生成模块，用于计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

例如，以所述特征提取窗口的左上角像素点为基准点。当然，此处仅为示例，也可以是所述特征提取窗口中的任意一个点。将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像，通过所述相对深度图像，可以较为直观的反映出所述特征提取窗口对应所述物料表面位置处的纹理特征。对所述相对深度图像上的深度信息进行一阶求导可以得到所述相对深度图像的边缘图像，以该边缘图像作为所述特下提取窗口对应位置的纹理特征图像。

本发明提出一种物料跟踪方法及MES系统，通过获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像，还原所述第一二维条码图像中的二维条码，识别所述二维条码的内容，若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号，若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征，将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，根据匹配结果获取所述物料的编号，根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作，实现物料的精准跟踪和溯源，具有更高的可靠性。

应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

依照本发明的实施例如上文所述，这些实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施例。显然，根据以上描述，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地利用本发明以及在本发明基础上的修改使用。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种物料跟踪方法，其特征在于，包括：

获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像；

还原所述第一二维条码图像中的二维条码；

识别所述二维条码的内容；

若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号；

若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配；

根据匹配结果获取所述物料的编号；

根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作；

还原所述第一二维条码图像中的二维条码的步骤具体包括：

分离所述第一二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像；

根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息；

根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息；

在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像；

建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系；

遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。

2.根据权利要求1所述的物料跟踪方法，其特征在于，在获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像的步骤之前，还包括：

获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；

还原所述第二二维条码图像中的二维条码；

识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；

从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

3.根据权利要求2所述的物料跟踪方法，其特征在于，还原所述第二二维条码图像中的二维条码的步骤具体包括：

分离所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像；

根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息；

根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息；

在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像；

建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系；

遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。

4.根据权利要求1、2或3所述的物料跟踪方法，其特征在于，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征的步骤具体包括：

分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像；

根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息；

对所述深度信息执行归一化处理；

以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息；

对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。

5.根据权利要求4所述的物料跟踪方法，其特征在于，对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征的步骤具体包括：

确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

6.一种MES系统，其特征在于，包括：

结构光图像获取模块，用于获取每个跟踪区域入口处和/或出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；

条码图像提取模块，用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第一二维条码图像；

条码还原模块，用于还原所述第一二维条码图像中的二维条码；

条码识别模块，用于识别所述二维条码的内容；

物料编号获取模块，用于若识别成功，从所述二维条码的内容中获取所述物料的编号；

纹理特征提取模块，用于若识别二维条码失败，从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；

纹理特征匹配模块，用于将提取到的所述物料的纹理特征与预先存储的物料纹理特征进行匹配，所述物料编号获取模块还用于根据匹配结果获取所述物料的编号；

写入操作执行模块，用于根据所述物料的编号执行当前跟踪区域入口处或出口处对应的信息写入操作；

所述条码还原模块包括：

第一图像分离子模块，用于分离所述第一二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像；

第一深度计算子模块，用于根据所述第一结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述第三二维条码图像上每个像素点处的深度信息；

曲面构建子模块，用于根据所述深度信息在立体空间坐标系中构建所述第三二维条码图像的曲面图形，所述曲面图形包含所述第三二维条码图像上的色块颜色信息；

平面构建子模块，用于在二维平面中构建一个对应所述二维条码尺寸大小的二维空白图像；

像素关联子模块，用于建立所述二维空白图像上每个像素点与所述曲面图形的每个空间坐标点的对应关系；

坐标遍历子模块，用于遍历所述曲面图形上的每个空间坐标点，将所述每个空间坐标点的颜色信息写入所述二维空白图像上对应的像素点中。

7.根据权利要求6所述的MES系统，其特征在于，所述结构光图像获取模块还用于获取物料仓库出口处的结构光扫描设备输出的结构光图像，所述结构光图像为所述结构光扫描设备扫描物料具有二维条码一面所得到的图像；所述条码图像提取模块还用于从所述结构光图像中提取二维条码区域的第二二维条码图像；所述条码还原模块还用于还原所述第二二维条码图像中的二维条码；所述条码识别模块还用于识别所述二维条码的内容以获取所述物料的编号；所述纹理特征提取模块还用于从所述结构光图像中提取所述物料的纹理特征；所述MES系统还包括：

纹理特征存储模块，用于将所述纹理特征与所述物料的编号关联存储在所述纹理特征数据库中。

8.根据权利要求7所述的MES系统，其特征在于，所述第一图像分离子模块还用于分离所述第二二维条码图像中的结构光条纹以生成第一结构光条纹图像和不含所述结构光条纹的第三二维条码图像。

9.根据权利要求6、7或8所述的MES系统，其特征在于，所述纹理特征提取模块包括：

第二图像分离子模块，用于分离所述结构光图像中的结构光条纹以生成第二结构光条纹图像；

第二深度计算子模块，用于根据所述第二结构光条纹图像上的结构光信息计算得到所述结构光图像上每个像素点处的深度信息；

归一化处理子模块，用于对所述深度信息执行归一化处理；

深度信息遍历模块，用于以预设的特征提取窗口遍历所述结构光图像上的所述深度信息；

特征化处理子模块，用于对所述特征提取窗口内每个像素的深度信息执行特征化处理得到对应所述特征提取窗口当前遍历位置的纹理特征。

10.根据权利要求9所述的MES系统，其特征在于，所述特征化处理子模块包括：

基准点确定子模块，用于确定所述特征提取窗口中的一个基准点；

相对深度图像子模块，用于将所述特征提取窗口中每个像素点的深度值减去所述基准点的深度值生成所述特征提取窗口的相对深度图像；

边缘图像生成模块，用于计算所述相对深度图像的一阶导数生成所述相对深度图像的边缘图像作为所述特征提取窗口的纹理特征图像。

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