基矛HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统-论文.pdf

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1、第23卷第2期电子设计工程2015年1月V01．23No．2ElectronicDesignEngineeringJan．2015———基于HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统刘镇．张敏(江苏科技大学计算机科学与工程学院．江苏镇江212003)摘要：烟草物流中心工作量大，枯燥单一，导致分拣过程中经常出现多拿、少拿以及错拿等错误分拣现象．这极大的影响了分拣的效率，甚至导致一些不必要的损失。针对此现象，设计了一种基于HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统。不但提出了新的条烟图像特征描述方法，同时针对分拣生产线的特点，对识别策略进行了相应的改进设计。实验表明．

2、此方案具有较好的应用前景。关键词：HALCON；条烟特征；SURF；图像建模；数据库：决策函数；图像识别中图分类号：TN919文献标识码：A文章编号：1674—6236(2015)02—0044—04CigaretterecognitionsystemoffeaturefusionbasedonHALCONandSURFUUZhen．ZHANGMin(SchoolofComputerScienceandEngineering，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，Zhenjiang212003，China)Abstract：Hea

3、vyandboringworkintobaccologisticscenteralwaysmakesworkersmakemistakessuchastakingmoreorless，wrongsortingduringtheirwork，whichnotonlyadverselyaffecttheeficiencyofsortingwork，andevencauselosseswhichisevitablesometimes．Aimingatthisphenomenon，anewsystemnamedcigaretterecognitionoffeaturefusion

4、basedonHALCONandSURFhasbeendesigned．Inthisarticle，somenewmethodstodescribeimagefeaturesareputforward，meanwhile，recognitionstrategyhasalsobeenimprovedaccordingtothecharacteristicsofthesortingproductionline．Experimentalresultsshowthatthisschemehasagoodapplicationprospect．Keywords：HALCON；cig

5、arettefeature；SURF；imagemodeling；database；decisionfunction；cigaretterecognition随着数字图像处理【】技术的飞速发展及其在工业中集成开发环境。HALCON提供支持多核平台、SSE2和AVX，的广泛应用，利用计算机对目标进行自动识别已经成为以及GPU加速，包括1800多个算子的函数库。一个重要的研究课题。作为目标识别中的一部分，条烟1．2SURF算法识别具有自身的特殊性，不同品牌香烟由于包装的不SURFt3~(SpeedUpRobustFeature)算法由Herbert’Bay等同，之间不仅存在尺

6、寸、颜色的差异性，而且还有纹理以人在2006年提出，该算法中采用积分图像、Haar小波变换和及图案内容的差别。因此，如何将条烟的尺寸、颜色、纹近似的Hessian矩阵[41运算来提高时间效率和算法鲁棒性，是理以及图案内容等特征合理的组合起来，是条烟正确识SIF算法的改进版本。别的关键。1．3总体设计框架本文设计了一种基于HALCON与SURF的多特征融本文的基本思想是：首先，对分拣线上的所有条烟品规合的条烟识别方案，不但提出了新．的条烟图像特征描述进行模板录入，形成样本数据库；然后，提取当前待识别图像方法，将条烟图像的长度特征、颜色特征、纹理(复杂度)的特征向量；最后与样

7、本库中样本的特征向量进行匹配，若特征、模板特征进行了较好的组合。并且，针对分拣生产满足匹配决策函数(条件)，则说明两者具有相同属性，反则线的特点。对识别策略进行了相应的改进设计，兼顾了反之因此，本文基本设计流程如图1所示。实时性与正确性，有效地提高了分拣效率的同时也降低建模图了损失录入桨炙州长秦笑默桨笑l概述样本数据库1．1HALCoN机器视觉包HALCON嘲是德国MVTecSoftwareGmbH公司开发的一兰墨墨墼竺篁!堡壅兰薹董套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉图1总体设计流程图Fig．1Theover