CN103984967A - 一种应用于商品标签检测的自动检测***及自动检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于商品标签检测的自动检测***及自动检测方法，本发明通过利用监控模块控制枪机拍摄商品标签图像，且拍摄时枪机采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置，实现了拍摄过程的自动化，完成不需要人工干预，大大节省了因人工拍摄的时间消耗，且自动化控制，能够实现标准化拍摄，解决了人工拍摄存在的时间消耗长、拍摄图像不统一的问题，大幅提高了质检报告生成的效率。
Description
技术领域
本发明涉及质检过程自动化领域，具体涉及一种应用于商品标签检测的自动检测***及自动检测方法。
背景技术
人们对产品的第一印象往往来源于产品的包装质量，同时，产品包装质量的优质与否是产品合格与否的重要评价标准，包装上的标签更是反映了产品的某些基本因素。当产品标签出现印刷不清，歪曲等影响标签阅读的情况时，不仅会损害消费者对企业的印象，甚至会波及到整个供销链，影响生产效率。
任何一款商品都具有商品标签，商品标签携带有众多信息。以成衣标签为例，它之中不仅包含了我们熟悉的服装款号、尺寸、成分等信息，还包含了我们常常忽视的安全信息——GB标志和FZ标志。GB标志指的是GB18401-2010《国家纺织产品基本安全技术规范》，它规定了纺织品的甲醛测定，色牢度和pH值测定等重要安全标准，使纺织品在生产和市场的流通中能保障相关人群的人体健康和生命安全。FZ代表的是商品生产执行标准，是国家的行业标准。衣服上的这两个标志代表它通过了相关检测，是被认定可安全销售的物品。
在商品生产和销售的环节之间，还有一项必不可少的，即是需要通过专门质检机构的质检检测。商品相关的专门的质检机构在进行完一系列的检验测试后，需要提供给生产商相关的证明，即质检报告，来完成质检程序，这样生产出来的商品才能在市场上正常流通。
质检过程中，需要对商品标签进行记录，通常记录的手段是由质检人员对商品进行拍摄，再在拍摄图像中提取标识牌的部分。可以想象在这个过程中会出各种各样的状况。当商品图像拍摄不清晰时标识牌也不能保证清晰拍摄，那么就要重新拍摄商品的商品标签，整个周期是非常长的，并且不能保证高效，从而对质检的效率是一个重大的考验。同时，对商品标签图像进行处理时，裁剪图像又是一个重要的问题。质检报告强调规范性，人工初步裁剪的图像不能保证图片一些重要细节如尺寸、边距等的一致性，这会对质检报告的规范性产生威胁。而经过这些操作，也只能得到商品标签的图像信息，而不能准确获取到标签上的文字信息，无法判断标签内容是否规范
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种应用于商品标签检测的自动检测***及自动检测方法。
一种应用于商品标签检测的自动检测***，包括：
带云台的枪机，用于采集商品标签图像，在采集商品标签图像时采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
存储装置，用于存储枪机采集到的商品标签图像，并形成标签库；
条形码扫描器，用于扫描商品条形码；
监控装置，用于根据条形码扫描器扫描到的商品条形码和标签库控制所述的枪机进行采集商品标签图像：
若标签库中是存在与该条形码对应的商品标签图像，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并控制枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。
本发明的应用于商品标签检测的自动检测***中通过监控装置控制高清枪机对商品标签的智能识别、聚焦拍摄，实现商品质检过程中对标签的自动检测，并将所有的商品标签以标签库的形成进行存储，便于随时查看并调用，该自动检测***实现了商品标签检测中的商品标签图像的自动化获取，大大提高了商品标签检测的效率。
本发明中所述的存储装置与枪机和监控模块之间通过以太网连接。本发明中的监控模块可以为PC机，该PC机上加载有监控功能软件，用户通过操控PC机完成该监控模块的各种功能。能够实现包括实时监测、自动/手动抓拍控制、采集参数管理、图像拼接合成、用户管理等功能。条形码扫描器通过USB接口连接至PC机上。
枪机主要有以下几个组成部分，分别是视频采集模块，视频处理模块，视频传输模块以及电源模块。视频采集模块主要由一体镜头、CMOS传感器及其***器件组成，实现高清图像采集并传输给视频处理模块。视频处理模块由ARM核心处理器及其***器件组成，运行***程序以及视频编解码算法、智能识别算法，实现对商品标签的智能识别、自动聚焦并将视频数据发送给视频传输模块。视频传输模块由以太网交换芯片及其***器件组成，实现视频数据的网络传输。电源模块主要由整流电路以及DC/DC芯片组成，支持适配器接口(AC24V/DC12V)供电并将其转换为***内部所需电源。枪机通过自动化云台升降、转动以调整拍摄距离及角度，支持对商品标签的自动识别。
本发明中为保证检测的准确率，采用带有云台的高清枪机，具备1080P分辨率，且具有Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置。
所述的监控模块还用于监控枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。
所述的过程状态信息包括当前拍摄时枪机的视频图像、焦距、倍率，以及枪机的位置。
将采集过程的过程状态信息实时可视化输出，便于用户观察拍摄的图像和位置，从而根据需要进行人工干预，调整相关采集参数，提高采集到的商品标签图像质量，进而提高检测结果的准确率。
所述的监控模块还用于采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
采用SVM(Support Vector Machine，支持向量机)算法对商品标签图像进行文字识别前需要获取训练样本集，根据训练样本集采用SVM算法训练分类器得到训练好的SVM分类器。并利用训练好的分类器对商品标签图像进行文字识别，具体如下：对商品标签图像的预处理，将图像进行去噪，然后将得到的文字图像进行字符分割，并采用基于法矢量权重的特征提取方法对字符分割后的图像进行特征提取，得到该商品标签图像的特征向量，根据特征向量采用训练后SVM分类器输出识别结果。通过文字识别获取商品标签的文字信息，在后续形成质检过程时直接使用，不需要再通过人工从商品标签图像中识别文字信息，这完美地解决了人工劳动中存在的缺陷，大幅提高了质检报告生成的效率。
本发明还提供了一种应用于商品标签检测的自动检测方法，包括：
(1)扫描商品条形码；
(2)查询标签库，判断标签库中是否存在该商品条形码对应商品标签图像：
若存在，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并向枪机发送采集指令，使枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。
所述的采集参数包括拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡。
枪机接收到采集指令后通过以下步骤进行商品标签图像采集：
(2-1)调整位置至拍摄初始位置；
(2-2)利用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
(2-3)按照设定色度、亮度、白平衡进行拍摄，并将拍摄的商品标签图像添加至标签库。
通过自动设定枪机的采集参数(包括拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡)，实现了商品标签图像采集的自动化，拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡等采集参数通常首先通过人工设定默认值，每次拍摄时设定的采集参数即为上述默认值。实际采集过程中，也可以根据需要进行调节。采集时先通过云台将枪机的位置调整至拍摄初始位置，然后通过Adaboost算法自动检测商品标签位置，并根据商品标签位置通过云台进行方位调整，通过镜头完成聚焦，使枪机聚焦到商品标签，然后按照设定的色度、亮度、白平衡进行拍摄，从而得到该条形码对应的商品标签图像。采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置实现了商品标签图像采集过程的自动化，不需要人工干预，提高了检测效率，且通过自动化实现，提高了采集的商品标签图像的质量。
实际应用中，由于一件商品可能存在多个标签或一个标签存在两面，此时需要通过多次拍摄，每次拍摄的具体过程相同，但是每次拍摄后的图像并不直接存入标签库中，而是先进行缓存，待该条形码对应的商品标签全部拍摄完成后在一起存入标签库。
采集商品标签图像时实时监控枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。
所述的自动检测方法还包括采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据文字识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
通常形成质检报告时需要对图像进行拼接合成、放大、缩小、裁剪、亮度/色度调节，然后进一步结合文字识别结果形成质检报告。
本发明的应用于商品标签检测的自动检测***及自动检测方法，通过利用监控模块控制枪机拍摄商品标签图像，且拍摄时枪机采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置，实现了拍摄过程的自动化，完成不需要人工干预，大大节省了因人工拍摄的时间消耗，且自动化控制，能够实现标准化拍摄，解决了人工拍摄的存在的时间消耗长、拍摄图像不统一的问题，大幅提高了质检报告生成的效率。
附图说明
图1为本发明的应用于商品标签检测的自动检测***的结构图；
图2为监控模块的人机交互界面。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
本实施例的应用于商品标签检测的自动检测***，如图1所示，包括：
带云台的枪机，用于采集商品标签图像，在采集商品标签图像时采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
存储装置，用于存储枪机采集到的商品标签图像，并形成标签库；
条形码扫描器，用于扫描商品条形码；
监控装置，用于根据条形码扫描器扫描到的商品条形码和标签库控制所述的枪机进行采集商品标签图像：
若标签库中是存在与该条形码对应的商品标签图像，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并控制枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。
监控模块还用于监控枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。该过程状态信息包括当前拍摄时枪机的视频窗口、焦距和倍率，以及枪机的位置。且当采集到商品标签图像后，监控模块还采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
本实施例中监控模块还用于对商品标签图像进行拼接合成、放大、缩小、裁剪、亮度/色度调节等操作，且提供了一定的拼接合成模板，拼接合成时可以按照已有模版拼接，也可以自定义模板，还可以自由拼接合成。
本实施例中存储装置与枪机和监控模块之间通过以太网连接。本发明中的监控模块为PC机，该PC机上加载有监控功能软件，用户通过操控PC机完成该监控模块的各种功能。条形码扫描器通过USB接口连接至PC机上。该监控模块的人机交互界面如图2所示，本实施例中监控模块的人机交互界面如图2所示，用户根据该交互界面完成商品标签检测的自动检测功能：
实时监测：实时显示当前工作台的高清枪机视频的视频图像，可以实时查看当前检测过程中商品标签位置及清晰度，让自动化过程可视化，保证正确率。
抓拍控制，以条形码扫描器扫入商品条形码为信号，开始整个抓拍过程。需要提前设定自动抓拍模式，包括对拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡等采集参数的设定。选中针对当前待检标签的抓拍模式后，进行自动抓拍或手动抓拍。拍摄所得图像暂存于本地，进入图像列表，等待下一步处理。
本实施例中采用高清枪机，具备1080P分辨率、包含视频采集模块，视频处理模块，视频传输模块以及电源模块，支持1080P高清图像采集传输。其中，视频采集模块中的传感器板采用SONY公司的IMX122CMOS视频传感器芯片，采集并整理视频信号，通过排线与处理器板交互，将视频信号传输给处理器板进行编码。视频处理模块处理器板接受从传感器传送过来的视频数据，送入TMS320DM8127的ISIF接口，DM8127对数据编码后，通过GMII接口发送到网络板。处理器板主要由TMS320DM8127、DDR3SDRAM、NAND FLASH、音频编码器TLV320AIC23、电机驱动电路、报警输入输出、电源、复位等模块组成。主要算法包括H.264视频编解码算法，智能识别算法等。视频传输模块中的网络板，提供1个10M/100M/1000M自协商RJ45电口，2个SFP光纤口，核心器件为88E6161。枪机的视频传输模块由以太网交换芯片及其***器件组成，实现视频数据的网络传输。
本实施例的应用于商品标签检测的自动检测***的工作过程如下：
(1)扫描商品条形码；
(2)查询标签库，判断标签库中是否存在该商品条形码对应商品标签图像：
若存在，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并向枪机发送采集指令，使枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。其中采集参数包括拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡。
步骤(2)中枪机接收到采集指令后通过以下步骤进行商品标签图像采集：
(2-1)调整位置至拍摄初始位置；
(2-2)利用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
(2-3)按照设定色度、亮度、白平衡进行拍摄，并将拍摄的商品标签图像添加至标签库。
在枪机采集商品标签图像时实时监控枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。用户可根据需要，通过监控模块对采集参数进行调整。
采集到相应的商品标签图像后，还采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据文字识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
以上公开的仅为本发明的具体实施例，但是本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，都应涵盖在本实用发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种应用于商品标签检测的自动检测***，其特征在于，包括：
带云台的枪机，用于采集商品标签图像，在采集商品标签图像时采用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
存储装置，用于存储枪机采集到的商品标签图像，并形成标签库；
条形码扫描器，用于扫描商品条形码；
监控装置，用于根据条形码扫描器扫描到的商品条形码和标签库控制所述的枪机进行采集商品标签图像：
若标签库中是存在与该条形码对应的商品标签图像，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并控制枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。
2.如权利要求1所述的应用于商品标签检测的自动检测***，其特征在于，所述的监控模块还用于监控枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。
3.如权利要求2所述的应用于商品标签检测的自动检测***，其特征在于，所述的过程状态信息包括当前拍摄时枪机的视频图像、焦距、倍率，以及枪机的位置。
4.如权利要求1～3所述的应用于商品标签检测的自动检测***，其特征在于，所述的监控模块还用于采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
5.一种应用于商品标签检测的自动检测方法，其特征在于，包括：
(1)扫描商品条形码；
(2)查询标签库，判断标签库中是否存在该商品条形码对应商品标签图像：
若存在，则继续扫描下一个商品条形码；
否则，设定枪机采集商品标签图像的采集参数，并向枪机发送采集指令，使枪机按照设定的采集参数采集商品标签图像，并将采集到的商品标签图像添加至标签库。
6.如权利要求5所述的应用于商品标签检测的自动检测方法，其特征在于，所述的采集参数包括拍摄初始位置、色度、亮度、白平衡。
7.如权利要求6所述的应用于商品标签检测的自动检测方法，其特征在于，枪机接收到采集指令后通过以下步骤进行商品标签图像采集：
(2-1)调整位置至拍摄初始位置；
(2-2)利用Adaboost算法自动检测商品标签位置并聚焦到该位置；
(2-3)按照设定色度、亮度、白平衡进行拍摄，并将拍摄的商品标签图像添加至标签库。
8.如权利要求7所述的应用于商品标签检测的自动检测方法，其特征在于，采集商品标签图像时实时枪机采集商品标签图像的过程状态信息，并将监控到的过程状态信息进行可视化输出。
9.如权利要求8所述的应用于商品标签检测的自动检测方法，其特征在于，还包括采用SVM算法对商品标签图像进行文字识别，并根据文字识别结果和商品标签图像形成相应的质检报告。
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Granted publication date: 20161207 |
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