基于机器视觉的卷烟32位码识别系统研究-论文.pdf

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1、YR&D基于机器视觉的卷烟32位码识别系统研究刘炎艳(长沙市烟草公司信息中心，湖南长沙410007)摘要机器视觉究其本质是一种综合了多个领域技术的交叉学科，其将神经生物学与心理物理学相结合，利用计算机技术将人工智能活用于其中，并通过图像识别和处理所得数据。若将其应用于卷烟32位码识别，可以减小工作量、降低人工出错率、提高工作效率，具有重要经济意义。通过基于机器视觉卷烟32位码系统的实现，证明卷烟32位码识别是行之有效的。关键词机器视觉；卷烟32位码：识别中图分类号：TP391文献标识码：A文章编

2、号：1671-7597(2015)03-0038-021引言而生，具有很重要的经济意义。专卖人员是烟草公司对外监管服务的中心，每一个专卖人本文组织如下：第一节为引言，第二节介绍了机器视觉的员都是公司对外监管的形象代表，目前对于市场中的罚没烟，基本原理，第三节介绍了基于机器视觉卷烟32位码识别系统的专卖人员都是通过纸质记录的方式进行条码抄写，造成专卖人基本原理，第四节为基于机器视觉卷烟32位条码识别系统的实员工作量大，工作效率低下，且存在相当的错误率，最终的纸施步骤，第五节为总结。质文档也不利于时

3、间段的汇总统计。如何能够有效地帮助专卖2基本原理人员进行更好更快的罚没烟条码记录与管理，让专卖人员能有机器视觉借助CMOG或CCD图像摄取装置，以机器视觉代替更多的精力放在烟草法律法规的宣传以及市场的管理中，是目人眼视觉，将检测目标转化为数字化信号，依靠计算机技术分前烟草行业急需要来研究和解决的一个重要问题。析检测对象的色彩、亮度等信息，将图像特征与系统所带的特烟草公司配送给卷烟零售客户的卷烟上都有32位电子喷征库进行对比，根据对比结果判断应该如何执行接下来的命令。码，喷码分为上下两行，由4位字

4、母和28位数字组成。目前卷3关于卷烟32位条码的机器视觉识别烟打码一般采用油墨喷码或者激光打码两种方式，32位码基于机器视觉的识别涉及到两个问题，一是如何在复杂环境下防伪的考虑，采用的字体各不一样，打码的位置也是各个地市都不一样，有的打印在款面，有的打印在窄面，部分打印在两端。自动、快速、批量图像采集的问题，二是对采集后的图像进行并且由于卷烟的背景颜色各异，对于背景颜色比较深的卷烟肉32位的识别、抽取、并输出到规定的格式的研究。眼识别都不容易，这些都给32位码识别带来的相当的难度。3．1卷烟图像

5、采集系统当前专卖人员对于市场的罚没烟条码主要通过手动抄写，在本系统中，获得一张高质量的可处理图像是32位条码可发生如此造成专卖人员工作量大，识别困难，且人工抄写造成正确认别的关键。若要识别成功，必须保证图像清晰，特征突出。效率低下，难以避免发生错误，这也与专卖人员工作内容的侧若图像质量不好，或者特征不够突出，至少要有一个适合识别重方面不符，造成专卖人员工作上的困扰。的光源。设计一个在复杂环境下可以保障卷烟像质量的光源是机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。这意味着图像采集系统的主要内容之一，

6、除此之外还有根据条码识对图生产过程具有了更高的自动化和自由性，若工作环境非常危险，像的要求选择合适的相机，把相机生成的图像利用图像采集卡不适合人工作于其中，或工作环境缺少足够的视觉通透性，则迅速地传送到计算机存储器进行图像识别处理。可利用机器视觉来代替人力工作。另外，由于卷烟生产通常是3．232位条码的图像识别大规模流水作业，人体因为精力有限，在长时间工作后将难以3．2．1到位触发保证检查的精度和效率。而机器视觉就可以避免这样的问题，只要能源足够，机器视觉可以24小时全天候不停的进行精准的选择C

7、CD传感器，480线彩色，1／3”，752*582，0．3Lux，检查操作，不仅提高了生产的效果，还利于管理者通过机器视采用DSP数字信号长距离技术，使图像更清晰，轮廓更分明，觉收集生产信息，以便后续使用计算机进行集成。对比度更强，自动增益控制，结构紧凑，外型小巧、功耗低，我国的科技生产力正在不断进步，这为机器视觉技术带来防闪烁利用3D数字降噪系统、能得到更清晰的图像，适用于工了更加完善的技术资金基础，各行各业均开始将机器视觉技术业环境安装使用。当运行在传送带上的卷烟到达检测位置时，应用于本领域

8、的生产运营之中，机器视觉的发展方向也曰趋自CCD传感器发出触发信号，触发摄像机拍照，以保证有烟就检，动化与智能化。目前，国内的许多大专院校和研究院，以及各无烟不检的在线实时性。行各业的企业，都开始进一步研发图像技术，在机器视觉领域3．2．2在线采图进行了积极的探索，机器视觉在工业领域的应用越来越广泛，摆烟时手动将条码对准摄像机方向，保证摄像机的拍照速不仅仅局限于卷烟生产上，甚至是制药和印刷领域，也有所涉度保证与卷烟的速度相匹配，拍摄到理想的图片。足。然而，目前机器视觉于这些领域的应用多集中于检测