文/楊雪鍵 李超明 楊蓉蓉 王響雷 陳海軍 楊雄標(biāo)

我國(guó)是煙草生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，煙草利稅收入在國(guó)家財(cái)政收入中占有重要地位，實(shí)行以城市為單位的專(zhuān)賣(mài)和配送銷(xiāo)售模式[1]。終端客戶主要是遍布在城市的大街小巷的零售店，卷煙配送的特點(diǎn)是小批量、多批次、多品種。這就對(duì)卷煙物流中心在卷煙的分揀、配送效率和精準(zhǔn)性提出很高的要求[2]。

近年來(lái)，卷煙物流中心自動(dòng)化改造升級(jí)工作逐年開(kāi)展，大多數(shù)物流中心的卷煙分揀工作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訂單實(shí)時(shí)自動(dòng)分揀[3]，基本解決分揀的效率問(wèn)題。自動(dòng)化設(shè)備代替人工作業(yè)，分揀精準(zhǔn)性的問(wèn)題仍然沒(méi)有很好地解決。在自動(dòng)分揀環(huán)節(jié)，由于條煙輸送姿態(tài)控制、設(shè)備缺陷等原因，經(jīng)常出現(xiàn)“多揀”、“少揀”、“錯(cuò)揀”等問(wèn)題，不僅會(huì)給煙草企業(yè)造成一定經(jīng)濟(jì)損失，也嚴(yán)重影響煙草企業(yè)的企業(yè)形象和產(chǎn)品品牌競(jìng)爭(zhēng)力。

基于以上原因，在卷煙物流自動(dòng)分揀環(huán)節(jié)增加條煙的精準(zhǔn)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)品牌和數(shù)量精確核對(duì)就顯得尤為重要。在高速的分揀線上依靠人工糾錯(cuò)難度大，基本無(wú)法滿足生產(chǎn)要求。近十年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的高速發(fā)展和工程應(yīng)用技術(shù)的逐漸成熟，為視覺(jué)技術(shù)在卷煙物流分揀上進(jìn)行條煙精準(zhǔn)識(shí)別提供了有力的技術(shù)支撐，視覺(jué)技術(shù)與人工相比有著檢測(cè)精度高、可長(zhǎng)時(shí)間重復(fù)工作、適應(yīng)惡劣環(huán)境的天然優(yōu)勢(shì)。

本文提出將基于視覺(jué)的條碼識(shí)讀技術(shù)和圖文識(shí)別技術(shù)相融合，可極大提升煙草物流分揀線條煙精準(zhǔn)識(shí)別率，減少訂單“多揀”、“少揀”、“錯(cuò)揀”缺陷的出現(xiàn)頻次。

一、系統(tǒng)技術(shù)方案

1.技術(shù)調(diào)研

要實(shí)現(xiàn)視覺(jué)技術(shù)在卷煙物流分揀上進(jìn)行條煙精準(zhǔn)識(shí)別，首先要解決的技術(shù)問(wèn)題是，如何高效準(zhǔn)確獲取條煙的特征信息，經(jīng)過(guò)分析可知，一條卷煙有兩方面的特征信息可以作為條煙精準(zhǔn)識(shí)別的信息源，一個(gè)是條煙包裝紙上的條碼，另一個(gè)是條煙包裝紙正面的圖文符號(hào)信息。例如，圖1是紅河88和玉溪兩個(gè)品牌可以表征其品牌唯一性的條碼和圖文兩種特征。

煙草行業(yè)“一號(hào)工程”，即煙草行業(yè)卷煙生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策管理系統(tǒng)，是煙草行業(yè)最大的一個(gè)信息化工程項(xiàng)目，覆蓋全行業(yè)，網(wǎng)絡(luò)布局遍布全國(guó)各地。通過(guò)對(duì)條煙打碼，既解決了國(guó)家對(duì)煙草物流的全局把控[4]，也解決了零售戶的煙品貨源管理，實(shí)現(xiàn)“一品一碼”。但是，由于打碼質(zhì)量、輸送姿態(tài)、前后條間隔問(wèn)題，在現(xiàn)有技術(shù)條件下利用讀取條碼的方式獲取條煙特征成功率可以達(dá)到99.5%左右。還有0.5%的條煙會(huì)因?yàn)樽x碼失敗，獲取不到條煙信息。由于分揀量巨大，0.5%的信息缺失，對(duì)煙草企業(yè)來(lái)說(shuō)也會(huì)造成比較大的經(jīng)濟(jì)損失。

2.技術(shù)方案

鑒于當(dāng)前問(wèn)題，在現(xiàn)有技術(shù)條件下單獨(dú)采用讀碼技術(shù)或圖文特征提取技術(shù)，都無(wú)法較好地滿足對(duì)卷煙物流中心在卷煙的分揀、配送實(shí)現(xiàn)兼顧高效和精準(zhǔn)的要求。本文設(shè)計(jì)方案采用基于視覺(jué)的條碼識(shí)讀和圖文識(shí)別信息相融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高精準(zhǔn)度的條煙信息識(shí)別。

如圖2所示，精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)安裝在分揀設(shè)備和出庫(kù)打碼機(jī)之間，保證在分揀后打碼前完成訂單的精準(zhǔn)識(shí)別和核對(duì)，保證打碼正確。如圖3所示，一套完整的條煙精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)核心部件包括：讀碼相機(jī)1、讀碼相機(jī)2、讀碼相機(jī)3、讀碼相機(jī)4、圖文識(shí)別相機(jī)、處理器及軟件系統(tǒng)組成。

圖2 系統(tǒng)布置圖

圖3 條煙精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)的組成

讀碼相機(jī)1和2采用基恩士SR-5000讀碼器，讀碼相機(jī)3和4采用基恩士SR-2000讀碼器，圖文識(shí)別相機(jī)采用?？倒I(yè)彩色面陣相機(jī)，圖像處理器采用高性能工業(yè)電腦，軟件系統(tǒng)自主開(kāi)發(fā)完成。SR2000讀碼器最多一次可讀取128個(gè)條碼，超大景深50～2000mm自動(dòng)變焦，最高可滿足2m/s流水線速度，SR-5000具有超高的1680萬(wàn)像素的CMOS傳感器，實(shí)現(xiàn)高精細(xì)圖像質(zhì)量的同時(shí)，自帶最多192顆高亮度LED光源，配合專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的LED鏡頭，明亮且均勻地照射全視野。

3.工作原理及流程

條煙精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)將先進(jìn)的圖像處理技術(shù)和條碼讀取技術(shù)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)對(duì)條煙分揀信息進(jìn)行非接觸、無(wú)損精準(zhǔn)識(shí)別與核對(duì)。通過(guò)四個(gè)讀碼器，實(shí)現(xiàn)對(duì)條碼的4測(cè)面360°無(wú)死角讀取，通過(guò)軟件系統(tǒng)從條碼信息編碼規(guī)則中，實(shí)時(shí)提取條煙牌號(hào)信息。對(duì)讀碼失敗的條煙，基于圖像圖文模板匹配技術(shù)的頂部相機(jī)，通過(guò)實(shí)時(shí)獲取的圖像和訂單配方模板，在模板庫(kù)搜索匹配條煙規(guī)格信息，可以及時(shí)將缺失信息進(jìn)行補(bǔ)充，及時(shí)融合進(jìn)訂單出貨信息內(nèi)。這種信息相互融合補(bǔ)充的雙保險(xiǎn)設(shè)計(jì)，可以最大限度保證條煙精準(zhǔn)識(shí)別率和糾錯(cuò)率。系統(tǒng)具體工作流程，如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)工作流程圖

二、關(guān)鍵技術(shù)研究

1.基于模板匹配算法的條煙圖文識(shí)別技術(shù)

模板匹配算法在圖像識(shí)別領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。通俗而言，模板匹配就是在一幅圖像中尋找另一幅模板圖像最匹配的部分的技術(shù)。模板匹配提供了一種魯棒很強(qiáng)、在圖像中物體定位和查找的方法，該方法可以有許多不同的應(yīng)用場(chǎng)合。為了適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)合，有多種模板匹配方法可供選擇。這些方法都不需要對(duì)對(duì)象進(jìn)行顯示分割。因此，在圖像中即使沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的知識(shí)，也可以成功地定位到被測(cè)對(duì)象。各種模板匹配方法可以處理各種情形下的變換[5]，如照明、雜點(diǎn)、大小、位置以及旋轉(zhuǎn)，甚至模板內(nèi)部的相對(duì)移動(dòng)。常用的兩種模板匹配算法是：（1）基于灰度的匹配算法，要求照明不變，內(nèi)部灰度值和模板相同；（2）基于形狀的模板匹配算法，可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、散焦以及輕微的變形，可以處理多通道圖像，也可以一次處理多個(gè)模型。

基于灰度的匹配算法工作原理，設(shè)模板圖像ImageTemplate（mxn），待匹配圖像Image（MxN），其中m＜M 、n＜N。模板圖像ImageTemplate疊放在待搜尋的圖像Image上，模板覆蓋被搜索圖的那塊區(qū)域叫子圖Image（i、j），其中1≤i≤M-m，1≤j≤N-n，以此計(jì)算所有滿足條件的子圖與模板圖像的相似度，并找出相似度達(dá)到最大的區(qū)域。

利用SAD法計(jì)算相似度，公式如下：

D(i,j)值越小，對(duì)應(yīng)的相似度越大。

基于形狀的模板匹配，就是提取模板中的邊緣和梯度特征，把梯度方向等圖像高頻的部分，作為匹配依據(jù)。一般包含以下步驟：（1）對(duì)模板圖像進(jìn)行特征提取，并存儲(chǔ)特征信息；（2）對(duì)搜索圖像進(jìn)行特征提取，存儲(chǔ)特征信息；（3）將模板圖像的特征信息在搜索圖像上進(jìn)行特征相似度比對(duì)，然后滑動(dòng)窗口繼續(xù)比對(duì)；（4）直到比對(duì)完所有的搜索圖像區(qū)域，生成相似度矩陣；（5）對(duì)相似度矩陣進(jìn)行操作，獲得匹配最高的位置信息[6]。

無(wú)論是基于灰度的匹配算法，還是基于形狀的模板匹配算法，其傳統(tǒng)算法運(yùn)算效率較低，耗時(shí)長(zhǎng)。HALCON的匹配算法，引入了金字塔的概念，通過(guò)選擇不同的金字塔模板圖像特征信息，可以極大提高搜索速度[6]。所謂金字塔就是對(duì)圖片進(jìn)行向下采樣，每向下采樣一次，圖像就縮小一半，由此減少了計(jì)算的量。

本文采用基于形狀的模板匹配算法，首先，獲得如圖5所示形狀模板的圖文區(qū)域，接著生成模板文件，文件命名規(guī)則按照對(duì)應(yīng)牌號(hào)編碼，并保存，加載模板文件，用加載的文件，依次在采集到的條煙圖像中搜索可以匹配的模板，最終成功識(shí)別出待檢條煙的牌號(hào)。識(shí)別結(jié)果，如圖6所示。

圖5 基于形狀的模板

圖6 模板匹配

針對(duì)煙草物流配送中心條煙分揀經(jīng)常出現(xiàn)的“多揀”、“少揀”、“錯(cuò)揀”等問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一套基于視覺(jué)條碼識(shí)讀技術(shù)和圖文識(shí)別技術(shù)相融合的條煙分揀精準(zhǔn)識(shí)別糾錯(cuò)系統(tǒng)。

2.全方位讀碼技術(shù)

條形碼是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符。常見(jiàn)的條形碼是由反射率相差很大的黑條（簡(jiǎn)稱“條”）和白條排成的平行線圖案。條形碼可以標(biāo)出物品的生產(chǎn)國(guó)、制造廠家、商品名稱、類(lèi)別、日期等許多信息，因而在商品流通、圖書(shū)管理、郵政管理、銀行系統(tǒng)等許多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。

我國(guó)煙草實(shí)行專(zhuān)營(yíng)模式，卷煙在到達(dá)煙草批發(fā)企業(yè)進(jìn)行配送前，會(huì)打上32位的噴碼，打碼實(shí)行“打碼到戶、打碼到條、一戶一碼、一條一碼”的原則。因此，通過(guò)識(shí)讀條煙上的條形碼信息可以解析出條煙的牌號(hào)信息。其條碼一般打印在側(cè)面，條煙在分揀皮帶上輸送過(guò)程中，不能保證條碼固定出現(xiàn)在某一面。本文采用4測(cè)面360°無(wú)死角讀碼設(shè)計(jì)。四臺(tái)讀碼器每臺(tái)的視場(chǎng)覆蓋90°，且條碼識(shí)讀最大夾角大于45°；超大景深范圍為50～2000mm，自動(dòng)變焦，最高支持2m/s的分揀皮帶輸送速度，支持1mm×1mm的最小碼讀取。

三、技術(shù)驗(yàn)證

為驗(yàn)證該卷煙訂單精準(zhǔn)識(shí)別糾錯(cuò)技術(shù)的技術(shù)效果，在某煙草物流配送中心條煙分揀試驗(yàn)線上安裝了該系統(tǒng)，分揀線輸送帶工作速度為 2.0 m/s，平均每天分揀量為100000條左右，連續(xù)測(cè)試10天，系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，平均正確識(shí)別率為 99.98%，圖7為系統(tǒng)在驗(yàn)證現(xiàn)場(chǎng)的圖片。通過(guò)技術(shù)驗(yàn)證，證明系統(tǒng)各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求，系統(tǒng)一鍵開(kāi)機(jī)，使用方便，操作便利，運(yùn)行穩(wěn)定。

圖7 實(shí)物樣機(jī)

四、總結(jié)

針對(duì)煙草物流配送中心條煙分揀經(jīng)常出現(xiàn)的“多揀”、“少揀”、“錯(cuò)揀”等問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一套基于視覺(jué)條碼識(shí)讀技術(shù)和圖文識(shí)別技術(shù)相融合的條煙分揀精準(zhǔn)識(shí)別糾錯(cuò)系統(tǒng)，包括多讀碼器360°無(wú)死角4側(cè)面讀碼系統(tǒng)、條煙精準(zhǔn)識(shí)別糾錯(cuò)系統(tǒng)組成及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程、基于模板匹配的條煙圖文識(shí)別算法、圖像輪廓特征提取方法。技術(shù)驗(yàn)證結(jié)果表明，該精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)工作穩(wěn)定，正確識(shí)別率為99.98%，“多揀”、“少揀”情況基本杜絕，“錯(cuò)揀”情況減少90%以上，同時(shí)還解決了分揀設(shè)備“連條”問(wèn)題造成后續(xù)打碼失敗或出錯(cuò)情況的出現(xiàn)。本系統(tǒng)的成功開(kāi)發(fā)，為提高條煙配送效率和質(zhì)量提供了一種有效的解決方法。