本發(fā)明涉及設(shè)備控制，具體涉及基于ai模型讀碼的自動化產(chǎn)線設(shè)備控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著社會的不斷進步，條形碼（barcode）、二維碼（qr-code）、直接標(biāo)記碼（dm-code）等編碼技術(shù)已在各行各業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，在許多配件表面，可能會同時印刷多種編碼，以實現(xiàn)對不同信息的詳細記錄，這種復(fù)合編碼的記錄方式，對于原始生產(chǎn)商而言，影響相對較小，因為他們通常負責(zé)編碼的制定與印刷，然而，對于第三方銷售廠商來說，如何在配件表面的眾多編碼中自動化、智能化、迅速、準(zhǔn)確地提取到所需的碼值，成為了一個頗具挑戰(zhàn)性的問題。

2、目前，業(yè)界傳統(tǒng)讀碼方式，基本分為兩種，基于手持讀碼器的人工讀碼和基于工業(yè)讀碼器的自動化讀碼；

3、1、基于手持讀碼器的人工讀碼方式，雖然具備一定的靈活性、低成本投入、簡便的實施流程以及數(shù)據(jù)錄入的靈活性，但其局限性同樣不容忽視；

4、效率不高，人工掃碼過程中需逐一精準(zhǔn)對準(zhǔn)每個配件的編碼進行掃描，尤其在處理大量數(shù)據(jù)時，效率低下的問題更為突出；

5、錯誤率較高，由于人為操作的不穩(wěn)定性，容易發(fā)生漏掃或誤掃的情況，這直接影響了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；

6、自動化管理難度大，人工掃碼難以與自動化生產(chǎn)線、倉儲管理系統(tǒng)等現(xiàn)代技術(shù)設(shè)施實現(xiàn)高效對接，從而制約了整體運營效率的進一步提升。

7、2、基于工業(yè)讀碼器的自動化讀碼技術(shù)，雖然在提升生產(chǎn)效率、確保準(zhǔn)確性、提高自動化水平和穩(wěn)定運行方面為原始生產(chǎn)廠商帶來了顯著優(yōu)勢，但對于第三方銷售廠商，尤其是那些經(jīng)營多種品牌和型號的復(fù)雜產(chǎn)品線的廠商來說，其局限性也相當(dāng)明顯：

8、靈活性不足，工業(yè)讀碼器在完成安裝和調(diào)試之后，其掃描范圍和角度相對固定，這可能導(dǎo)致在特定場景下需要額外的調(diào)整和優(yōu)化才能達到理想的讀碼效果；

9、多碼過濾方案的限制，當(dāng)工業(yè)讀碼器遇到多個碼同時存在時，通常會采用預(yù)設(shè)的正則表達式規(guī)則進行碼值過濾，然而，這些讀碼器內(nèi)部支持的正則表達式規(guī)則數(shù)量有限，通常在8到10個之間，這種過濾方式在處理規(guī)格統(tǒng)一且碼值規(guī)則明確的產(chǎn)品時效果較好，但在面對品牌眾多、品類復(fù)雜、型號繁雜且碼值規(guī)則不統(tǒng)一的情況下，其準(zhǔn)確率將受到嚴(yán)重影響，難以滿足多樣化的讀碼需求。

10、綜合以上分析，迫切需要解決的問題是如何在確保讀碼效率和準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，提升設(shè)備的適應(yīng)性和靈活性，同時降低運營成本，并克服多碼場景下提取識別的局限性，這樣才能更好地滿足第三方銷售廠商面對的復(fù)雜多變的需求，并確保與自動化管理系統(tǒng)的無縫高效整合。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供基于ai模型讀碼的自動化產(chǎn)線設(shè)備控制方法及系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中不足。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于ai模型讀碼的自動化產(chǎn)線設(shè)備控制方法，所述控制方法包括以下步驟：

3、控制系統(tǒng)通過傳感設(shè)備檢測配件到達讀碼位置時，自動觸發(fā)相機進行拍攝，并同時激活讀碼器開始讀碼；

4、先對獲取的多幀圖像數(shù)據(jù)進行質(zhì)量分析，獲取圖像的拉普拉斯銳度指數(shù)、對比度以及噪聲影響指數(shù)，對拉普拉斯銳度指數(shù)、對比度以及噪聲影響指數(shù)進行歸一化處理，使拉普拉斯銳度指數(shù)、對比度以及噪聲影響指數(shù)的取值范圍映射到[0,1]之間，獲取拉普拉斯銳度指數(shù)歸一化值、對比度歸一化值以及噪聲影響指數(shù)歸一化值，將拉普拉斯銳度指數(shù)歸一化值加上對比度歸一化值減去噪聲影響指數(shù)歸一化值獲取質(zhì)量系數(shù)，依據(jù)質(zhì)量系數(shù)與質(zhì)量閾值的對比結(jié)果分析圖像質(zhì)量是否合格，將質(zhì)量分析不合格的圖像數(shù)據(jù)刪除，并分析是否需要再次拍攝配件圖像；

5、若不需要，則基于獲取的圖像數(shù)據(jù)順序使用ai模型進行讀碼子流程，將讀碼子流程解析得到的碼值與讀碼器實際讀取的碼值進行對比，分析碼值是否合格，若合格，則將合格的碼值反饋至前端讀碼界面；

6、若不合格，則自動觸發(fā)警報信號，并激活plc預(yù)設(shè)的讀碼故障執(zhí)行流程，同時開始收集故障數(shù)據(jù)。

7、在一個優(yōu)選的實施方式中，基于獲取的圖像數(shù)據(jù)順序使用ai模型進行讀碼子流程，包括以下步驟：

8、通過預(yù)訓(xùn)練完成的ai模型對當(dāng)前圖像進行檢測和識別，并返回碼位置邊界框值；

9、依據(jù)獲取的碼位置邊界框值，對原始圖像進行裁剪，獲取包含條碼/二維碼/dm碼的裁剪圖像；

10、對裁剪圖像進行圖像優(yōu)化處理，包括灰度變換、雙邊濾波以及二值化操作，獲取預(yù)處理圖像；

11、運用開源工具zxing-cpp提取出預(yù)處理圖像中的條碼/二維碼/dm碼的數(shù)值，若成功解析，基于解析步驟和圖像數(shù)據(jù)對解析得到的碼值進行質(zhì)量分析，判斷解析得到的碼值是否可以使用。

12、在一個優(yōu)選的實施方式中，基于解析步驟和圖像數(shù)據(jù)對解析得到的碼值進行質(zhì)量分析，判斷解析得到的碼值是否可以使用，包括以下步驟：

13、獲取圖像解析過程中的塊校驗失敗率以及解碼器糾錯比例，并獲取圖像的質(zhì)量系數(shù)，將塊校驗失敗率、解碼器糾錯比例以及質(zhì)量系數(shù)綜合計算，獲取得到解碼因子；

14、將碼值的解碼因子與預(yù)設(shè)的缺陷閾值進行對比，若解碼因子小于缺陷閾值，分析此次解碼過程不存在影響碼值質(zhì)量的潛在質(zhì)量缺陷，判斷解析得到的碼值可以使用，若解碼因子大于等于缺陷閾值，分析此次解碼過程存在影響碼值質(zhì)量的潛在質(zhì)量缺陷，判斷解析得到的碼值不可以使用。

15、在一個優(yōu)選的實施方式中，將塊校驗失敗率、解碼器糾錯比例以及質(zhì)量系數(shù)綜合計算，獲取得到解碼因子，表達式為：，式中，為解碼因子，為塊校驗失敗率，為解碼器糾錯比例，為質(zhì)量系數(shù)，、、分別為塊校驗失敗率、解碼器糾錯比例以及質(zhì)量系數(shù)的調(diào)節(jié)系數(shù)，且、、均大于0。

16、在一個優(yōu)選的實施方式中，將質(zhì)量分析不合格的圖像數(shù)據(jù)刪除，并分析是否需要再次拍攝配件圖像，包括以下步驟：

17、將獲取的質(zhì)量系數(shù)與預(yù)設(shè)的質(zhì)量閾值進行比較，若質(zhì)量系數(shù)小于質(zhì)量閾值，分析圖像質(zhì)量不合格，若質(zhì)量系數(shù)大于等于質(zhì)量閾值，分析圖像質(zhì)量合格，將質(zhì)量分析不合格的圖像數(shù)據(jù)刪除后，獲取剩余圖像數(shù)量，若剩余圖像數(shù)量小于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，分析需要再次拍攝配件圖像。

18、在一個優(yōu)選的實施方式中，將讀碼子流程解析得到的碼值與讀碼器實際讀取的碼值進行對比，分析碼值是否合格，包括以下步驟：

19、將ai模型從圖像裁剪區(qū)域中提取并解析的碼值標(biāo)記為ai_code，從讀碼器實際讀取的碼值標(biāo)記為reader_code；

20、對兩組碼值進行預(yù)處理，包括去除空格、換行符、特殊字符、轉(zhuǎn)換大小寫以及刪除前綴或后綴干擾信息；

21、使用字符串比較方法檢查ai_code和reader_code是否完全一致，表達式為：，表示對比結(jié)果，如果匹配，則標(biāo)記為合格。

22、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述拉普拉斯銳度指數(shù)的計算表達式為：，式中，為拉普拉斯銳度指數(shù)，、分別為圖像的寬度和高度，表示圖像中第像素點的灰度值，表示圖像的第行像素索引，表示圖像的第列像素索引，、表示圖像在水平方向和垂直方向上的二階導(dǎo)數(shù)，表示像素灰度值隨位置變化的二階變化率。

23、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述對比度的計算表達式為：，式中，為對比度，為圖像的最大灰度值，為圖像的最小灰度值。

24、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述噪聲影響指數(shù)的計算表達式為：，式中，、分別為圖像的寬度和高度，表示圖像中第像素點的灰度值，表示圖像的平均灰度值，且。

25、基于ai模型讀碼的自動化產(chǎn)線設(shè)備控制系統(tǒng)，包括到達檢測模塊、圖片分析模塊、碼值對比模塊、控制模塊；

26、到達檢測模塊：通過傳感設(shè)備檢測配件到達讀碼位置時，自動觸發(fā)相機進行拍攝，并同時激活讀碼器開始讀碼；

27、圖片分析模塊：先對獲取的多幀圖像數(shù)據(jù)進行質(zhì)量分析，將質(zhì)量分析不合格的圖像數(shù)據(jù)刪除，并分析是否需要再次拍攝配件圖像；

28、碼值對比模塊：若不需要，則基于獲取的圖像數(shù)據(jù)順序使用ai模型進行讀碼子流程，將讀碼子流程解析得到的碼值與讀碼器實際讀取的碼值進行對比，分析碼值是否合格，若合格，則將合格的碼值反饋至前端讀碼界面；

29、控制模塊：若不合格，則自動觸發(fā)警報信號，并激活plc預(yù)設(shè)的讀碼故障執(zhí)行流程，同時開始收集故障數(shù)據(jù)。

30、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點：

31、1、本發(fā)明通過傳感設(shè)備檢測配件到達讀碼位置時，自動觸發(fā)相機進行拍攝，并同時激活讀碼器開始讀碼，對獲取的多幀圖像數(shù)據(jù)進行質(zhì)量分析，基于獲取的圖像數(shù)據(jù)順序使用ai模型進行讀碼子流程，將讀碼子流程解析得到的碼值與讀碼器實際讀取的碼值進行對比，分析碼值是否合格，若合格，則將合格的碼值反饋至前端讀碼界面，若不合格，則自動觸發(fā)警報信號，并激活plc預(yù)設(shè)的讀碼故障執(zhí)行流程，同時開始收集故障數(shù)據(jù)。控制系統(tǒng)集成工業(yè)相機和計算服務(wù)器，實現(xiàn)了對多個編碼的快速、精準(zhǔn)提取，顯著提升了讀碼效率和準(zhǔn)確率，解決了復(fù)雜場景下的讀碼挑戰(zhàn)，能夠適應(yīng)不同品牌和型號的產(chǎn)品讀碼需求，大幅提升了設(shè)備的適應(yīng)性和操作靈活性；

32、2、本發(fā)明通過將拉普拉斯銳度指數(shù)歸一化值加上對比度歸一化值減去噪聲影響指數(shù)歸一化值獲取質(zhì)量系數(shù)，圖像的質(zhì)量系數(shù)越小，表明圖像的質(zhì)量越差，將獲取的質(zhì)量系數(shù)與預(yù)設(shè)的質(zhì)量閾值進行比較，若質(zhì)量系數(shù)小于質(zhì)量閾值，分析圖像質(zhì)量不合格，若質(zhì)量系數(shù)大于等于質(zhì)量閾值，分析圖像質(zhì)量合格，在對圖像數(shù)據(jù)進行處理前，對圖像進行質(zhì)量分析，從而能夠?qū)①|(zhì)量不合格的圖像提前刪除，有效避免質(zhì)量不合格的圖像進行使用，有利于提高碼值解析準(zhǔn)確性。