一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)，尤其涉及一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]乳鋼企業(yè)普遍采用負(fù)公差乳制方法，其生產(chǎn)的棒材定支打捆按理論重量出售，而鋼筋、鋼管等棒材是建筑施工企業(yè)在建筑工地上所使用的重要建筑材料，在建筑施工期間需要頻繁進(jìn)場大量棒材材料，因此對棒材的準(zhǔn)確進(jìn)場計(jì)數(shù)對建筑企業(yè)而言非常重要。
[0003]現(xiàn)建筑施工項(xiàng)目上建筑企業(yè)材料員在簽收進(jìn)場鋼筋時主要采用人工指點(diǎn)的計(jì)數(shù)方法，這種方式的勞動強(qiáng)度大，發(fā)生計(jì)數(shù)錯誤后沒有有效的記錄憑證，但目前大多數(shù)建筑企業(yè)沒有其他在建筑施工現(xiàn)場可用的棒材計(jì)數(shù)方法。
[0004]目前除人工計(jì)數(shù)外，棒材計(jì)數(shù)的技術(shù)主要有兩種:光電脈沖法和圖像識別法。
[0005]光電脈沖法大多需要龐大復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)來對棒材進(jìn)行平鋪處理，而建筑企業(yè)材料員在驗(yàn)收計(jì)數(shù)時棒材大多成捆堆放無法拆包平鋪，而購買昂貴的機(jī)械系統(tǒng)對于建筑企業(yè)而言是不經(jīng)濟(jì)的。
[0006]圖像識別法可以利用成捆棒材的端面截面圖像通過計(jì)算機(jī)識別算法準(zhǔn)確計(jì)算出棒材數(shù)量，快速并且準(zhǔn)確，但國內(nèi)現(xiàn)有利用圖像識別法的棒材計(jì)數(shù)系統(tǒng)大多用于冶金企業(yè)的棒材生產(chǎn)流水線，依托于固定的硬件設(shè)施實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)功能，不適用于建筑施工工地的實(shí)際工作環(huán)境。目前尚未有成型的適用于建筑工地的便攜式、低成本的圖像識別計(jì)數(shù)系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)方法和裝置。
[0008]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)方法，包括以下步驟:
1)使用智能移動終端采集待計(jì)數(shù)成捆棒材端點(diǎn)處的端面圖像；
2)通過移動終端的觸摸屏圈定成捆棒材的待識別邊界范圍；
3)對待識別邊界范圍內(nèi)的棒材端面進(jìn)行圖形識別并對棒材端面進(jìn)行計(jì)數(shù)，具體識別算法步驟如下:
3.1)獲取拍攝棒材的圖片，并將RGB位圖和相關(guān)的尺寸、配置信息傳送給圖像自動識別引擎;
3.2)圖像識別引擎將不同直徑的棒材端面圖像歸一化地縮放至每根棒材65個像素，避免因端面圖像像素過低導(dǎo)致識別信息不足，或因像素過高而導(dǎo)致圖像處理時間過長，同時根據(jù)處理任務(wù)的不同，縮放為多個不同分辨率的圖像并放置于緩存中；
3.3)圖像識別引擎對圖像進(jìn)行亮度分析，根據(jù)分析結(jié)果對圖像使用不同的均衡和調(diào)節(jié)算法對圖像進(jìn)行分區(qū)域的調(diào)節(jié)和均衡時圖像達(dá)到最優(yōu)的對比度和亮度。
[0009]3.4)圖像識別引擎獲取均衡后的圖像后，對原圖的背景和前景進(jìn)行分離處理； 3.5)根據(jù)圖像的原始數(shù)據(jù)，對前后景分離處理后得到的前景圖像信息進(jìn)行補(bǔ)償和修復(fù)，盡可能減少由前后景分離算法誤差導(dǎo)致的部分圖像信息丟失；
3.6)采用形態(tài)學(xué)重建算法、區(qū)塊面積尺寸過濾以及修補(bǔ)算法對圖像中的雜點(diǎn)和非邊緣部分干擾進(jìn)行處理，降低該部分信息對后期識別的影響；
3.7)根據(jù)用戶繪制的識別邊界數(shù)據(jù)，對圖像的mark圖像進(jìn)行剪裁處理；
3.8)使用具有圖像形狀識別能力的Haar分類器引擎對圖像中的棒材端面進(jìn)行識別；
3.9)利用由材料顏色、大小、位置、特征識別點(diǎn)等經(jīng)驗(yàn)信息創(chuàng)建的邏輯判斷規(guī)則，對被圖像識別引擎識別為棒材端面的雜點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步過濾，減少誤識別、識別形狀交叉、識別形狀嵌套等問題；同時在智能移動終端的觸摸屏上顯示拍攝的原始棒材端面圖像，并標(biāo)示出圖像識別引擎識別出的每個棒材端面；
4)用戶根據(jù)成捆棒材中包括縮進(jìn)、黑頭在內(nèi)的異常情況以及圖像識別引擎識別出的每個棒材端面的標(biāo)示情況，增、減棒材計(jì)數(shù)數(shù)量，獲得最終計(jì)數(shù)結(jié)果。
[0010]按上述方案，所述步驟2)中的待識別邊界范圍為一個閉合的邊界。
[0011]按上述方案，所述步驟2)中的待識別邊界范圍的圈定原則是:除了成捆棒材區(qū)域，盡可能多的將干擾去掉。
[0012]一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)裝置，包括:
采集模塊，用于獲得智能移動終端采集待計(jì)數(shù)成捆棒材的端面圖像；
邊界模塊，用于獲得用戶通過移動終端的觸摸屏圈定成捆棒材的待識別邊界范圍；
識別與計(jì)數(shù)模塊，用于對待識別邊界范圍內(nèi)的成捆棒材端點(diǎn)處的截面進(jìn)行圖形識別并對棒材端面進(jìn)行計(jì)數(shù)，具體如下:
1)獲取拍攝棒材的圖片，并將RGB位圖和相關(guān)的尺寸、配置信息傳送給圖像自動識別引擎；
2)圖像識別引擎將不同直徑的棒材端面圖像歸一化地縮放至每根棒材65個像素，避免因端面圖像像素過低導(dǎo)致識別信息不足，或因像素過高而導(dǎo)致圖像處理時間過長，同時根據(jù)處理任務(wù)的不同，縮放為多個不同分辨率的圖像并放置于緩存中；
3)圖像識別引擎對圖像進(jìn)行亮度分析，根據(jù)分析結(jié)果對圖像使用不同的均衡和調(diào)節(jié)算法對圖像進(jìn)行分區(qū)域的調(diào)節(jié)和均衡時圖像達(dá)到最優(yōu)的對比度和亮度；
4)圖像識別引擎獲取均衡后的圖像后，對原圖的背景和前景進(jìn)行分離處理；
5)根據(jù)圖像的原始數(shù)據(jù)，對前后景分離處理后得到的前景圖像信息進(jìn)行補(bǔ)償和修復(fù)，盡可能減少由前后景分離算法誤差導(dǎo)致的部分圖像信息丟失；
6)采用形態(tài)學(xué)重建算法、區(qū)塊面積尺寸過濾以及修補(bǔ)算法對圖像中的雜點(diǎn)和非邊緣部分干擾進(jìn)行處理，降低該部分信息對后期識別的影響；
7)根據(jù)用戶繪制的識別邊界數(shù)據(jù)，對圖像的mark圖像進(jìn)行剪裁處理；
8)使用具有圖像形狀識別能力的Haar分類器引擎對圖像中的棒材端面進(jìn)行識別；
9)利用由材料顏色、大小、位置、特征識別點(diǎn)等經(jīng)驗(yàn)信息創(chuàng)建的邏輯判斷規(guī)則，對被圖像識別引擎識別為棒材端面的雜點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步過濾，減少誤識別、識別形狀交叉、識別形狀嵌套等問題；同時在智能移動終端的觸摸屏上顯示拍攝的原始棒材端面圖像，并標(biāo)示出圖像識別引擎識別出的每個棒材端面；
修正模塊，用于根據(jù)成捆棒材中包括縮進(jìn)、黑頭在內(nèi)的異常情況以及圖像識別引擎識別出的每個棒材端面的標(biāo)示情況，增、減棒材計(jì)數(shù)數(shù)量，獲得修正后的計(jì)數(shù)結(jié)果。
[0013]按上述方案，所述邊界模塊中的待識別邊界范圍為一個閉合的邊界。
[0014]按上述方案，所述邊界模塊中的待識別邊界范圍的圈定原則是:除了成捆棒材區(qū)域，盡可能多的將干擾去掉。
[0015]按上述方案，所述識別與計(jì)數(shù)模塊中使用Haar分類器引擎對圖像中的棒材端面進(jìn)行識別。
[0016]本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是:本發(fā)明方法方便快捷，棒材識別率高，所使用的設(shè)備易于攜帶，不需要復(fù)雜的培訓(xùn)即可以交由工人使用，適合建筑施工工地的材料員使用。
【附圖說明】
[0017]下面將結(jié)合附圖及實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，附圖中:
圖1是本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖；
圖2是本發(fā)明實(shí)施例的裝置結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0019]如圖1所示，一種成捆棒材識別計(jì)數(shù)方法，包括以下步驟:
1)使用智能移動終端采集待計(jì)數(shù)成捆棒材端點(diǎn)處的截面圖像；
2)通過移動終端的觸摸屏圈定成捆棒材的待識別邊界范圍；其中，待識別邊界范圍為一個閉合的邊界;該待識別邊界范圍的圈定原則是:除了成捆棒材區(qū)域，盡可能多的將干擾去掉；
3)對待識別邊界范圍內(nèi)的棒材端面進(jìn)行圖形識別并對棒材端面進(jìn)行計(jì)數(shù)，具體識別算法步驟如下:
3.1)獲取拍攝棒材的圖片，并將RGB位圖和相關(guān)的尺寸、配置信息傳送給圖像自動識別引擎;
3.2)圖像識別引擎將不同直徑的棒材端面圖像歸一化地縮放至每根棒材65個像素，避免因端面圖像像素過低導(dǎo)致識別信息不足，或因像素過高而導(dǎo)致圖像處理時間過長，同時根據(jù)處理任務(wù)的不同，縮放為多個不同分辨率的圖像并放置于緩存中；
3.3)圖像識別引擎對圖像進(jìn)行亮度分析，根據(jù)分析結(jié)果對圖像使用不同的均衡和調(diào)節(jié)算法對圖像進(jìn)行分區(qū)域的調(diào)節(jié)和均衡時圖像達(dá)到最優(yōu)的對比度和亮度。
[0020]3.4)圖像識別引擎獲取均衡后的圖像后，對原圖的背景和前景進(jìn)行分離處理；
3.5)根據(jù)圖像的原始數(shù)據(jù)，對前后景分離處理后得到的前景圖像信息進(jìn)行補(bǔ)償和修復(fù)，盡可能減少由前后景分離算法誤差導(dǎo)致的部分圖像信息丟失；