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1、(10)申请公布号 CN 103577812 A (43)申请公布日 2014.02.12 CN 103577812 A (21)申请号 201310596508.8 (22)申请日 2013.11.22 G06K 9/00(2006.01) G06K 9/32(2006.01) G06K 9/46(2006.01) (71)申请人 昆山视杰维光电科技有限公司 地址 215311 江苏省苏州市昆山市巴城学院 路 88 号 (72)发明人 刘明明 (74)专利代理机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 胡彬 (54) 发明名称 一种目标物识别系统及方法 (57) 摘要 本发明公开了一。
2、种目标物识别系统及方法。 所述系统包括 ： 图像采集单元， 用于对目标物进 行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 模数转换单元， 与所 述图像采集单元连接， 用于对所述模拟视频图像 进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 处理控制单 元， 与所述模数转换单元连接， 用于对所述数字视 频图像中的目标物进行定位， 提取和识别所述数 字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 并根 据识别结果对目标物进行控制， 其中所述特征信 息至少包括面积特征信息和颜色特征信息。本发 明提供的技术方案能够实现目标物质量或数量的 智能检测， 提高生产效率， 降低生产成本。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 5。
3、 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103577812 A CN 103577812 A 1/2 页 2 1. 一种目标物识别系统， 其特征在于， 所述系统包括 ： 图像采集单元， 用于对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 模数转换单元， 与所述图像采集单元连接， 用于对所述模拟视频图像进行模数转换， 生 成数字视频图像 ； 处理控制单元， 与所述模数转换单元连接， 用于对所述数字视频图像中的目标物进行 定位， 提取和识别所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 并根据识别结果对。
4、目 标物进行控制， 其中所述特征信息至少包括面积特征信息和颜色特征信息。 2.根据权利要求1所述的目标物识别系统， 其特征在于， 所述图像采集单元包括CCD相 机 ； 所述模数转换单元包括至少两个 AD9847 单通道模拟信号处理器 ； 所述处理控制单元包括 FPGA 控制器。 3. 根据权利要求 2 所述的目标物识别系统， 其特征在于， 所述 FPGA 控制器和所述单通 道模拟信号处理器共同提供对所述 CCD 相机的驱动信号 ； 所述 CCD 相机在接收到所述驱动信号的情况下， 将所生成的模拟视频图像输出至所述 AD9847 单通道模拟信号处理器。 4. 根据权利要求 1 所述的目标物识别系。
5、统， 其特征在于， 所述处理控制单元具体用于 ： 利用图像中背景与目标的对比度差异或者前后帧图像之间的特征匹配， 对所述数字视频图 像中的目标物进行定位。 5. 根据权利要求 4 所述的目标物识别系统， 其特征在于， 所述处理控制单元具体用于 ： 根据所述定位结果提取所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息 ； 计算所提取的目标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别结 果。 6. 根据权利要求 1-5 中任一项所述的目标物识别系统， 其特征在于， 所述系统还包括 显示单元， 通过输入 / 输出接口与所述处理控制单元连接， 用于对所述识别结果进行显示。 7. 一种目标物识别方。
6、法， 其特征在于， 所述方法包括 ： 对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 对所述模拟视频图像进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 提取和识别所述数字视频图像中所定位的 目标物的特征信息， 并根据识别结果对目标物进行控制， 其中所述特征信息至少包括面积 特征信息和颜色特征信息。 8. 根据权利要求 7 所述的目标物识别方法， 其特征在于， 所述对所述数字视频图像中 的目标物进行定位， 具体为 ： 利用图像中背景与目标的对比度差异或者前后帧图像之间的 特征匹配， 对所述数字视频图像中的目标物进行定位。 9. 根据权利要求 8 所述的目标物识别方法， 其。
7、特征在于， 所述提取和识别所述数字视 频图像中所定位的目标物的特征信息， 具体为 ： 根据所述定位结果提取所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息 ； 计算所提取的目标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别结 果。 10. 根据权利要求 7-9 中任一项所述的目标物识别系统， 其特征在于， 所述方法还包括 权 利 要 求 书 CN 103577812 A 2 2/2 页 3 对所述识别结果进行显示。 权 利 要 求 书 CN 103577812 A 3 1/5 页 4 一种目标物识别系统及方法 技术领域 0001 本发明实施例涉及数据处理领域， 尤其涉及一种目标物识别系统及。
8、方法。 背景技术 0002 目前， 为了实现对一些工艺产品质量或数量的检测， 现有技术通常采用灰度直方 图分析的方法对获取的产品图像进行面积识别， 进而来判断该产品是否合格。 但是， 这种采 用灰度直方图的方法存有如下问题 ： 当所获取的产品图像的目标区域包含背景颜色或是背 景区域包含目标颜色时， 会导致目标识别结果中产生杂色点或是目标轮廓残缺不全、 具有 空洞等情况。 0003 为此， 一些技术人员采用形态学的开与闭来解决上述问题， 方法是首先将识别出 来的区域通过开运算扩大一定宽度的面积， 以合并部分杂色点， 然后再通过闭运算退后一 定距离， 保持原来区域。然而， 采用此方法虽能够在一定程。
9、度上提高检测的准确度， 但由于 目标区域与背景区域的灰度信息区别不明显， 会将产品图像中的大量背景区域看成是目标 区域， 降低了对产品面积识别的正确率， 进而不能够准确的对产品的质量或数量进行检测。 发明内容 0004 本发明实施例提供一种目标物识别系统及方法， 以实现目标物质量或数量的智能 检测， 提高生产效率， 降低生产成本。 0005 第一方面， 本发明实施例提供了一种目标物识别系统， 所述系统包括 ： 0006 图像采集单元， 用于对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 0007 模数转换单元， 与所述图像采集单元连接， 用于对所述模拟视频图像进行模数转 换， 生成数字视频图像 ； 。
10、0008 处理控制单元， 与所述模数转换单元连接， 用于对所述数字视频图像中的目标物 进行定位， 提取和识别所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 并根据识别结果 对目标物进行控制， 其中所述特征信息至少包括面积特征信息和颜色特征信息。 0009 进一步的， 所述图像采集单元包括 CCD 相机 ； 0010 所述模数转换单元包括至少两个 AD9847 单通道模拟信号处理器 ； 0011 所述处理控制单元包括 FPGA 控制器。 0012 进一步的， 所述FPGA控制器和所述单通道模拟信号处理器共同提供对所述CCD相 机的驱动信号 ； 0013 所述 CCD 相机在接收到所述驱动信号的情况。
11、下， 将所生成的模拟视频图像输出至 所述 AD9847 单通道模拟信号处理器。 0014 进一步的， 所述处理控制单元具体用于 ： 利用图像中背景与目标的对比度差异或 者前后帧图像之间的特征匹配， 对所述数字视频图像中的目标物进行定位。 0015 进一步的， 所述处理控制单元具体用于 ： 0016 根据所述定位结果提取所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息 ； 说 明 书 CN 103577812 A 4 2/5 页 5 0017 计算所提取的目标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别 结果。 0018 进一步的， 所述系统还包括显示单元， 通过输入 / 输出接口与所述处。
12、理控制单元 连接， 用于对所述识别结果进行显示。 0019 第二方面， 本发明实施例还提供了一种目标物识别方法， 该方法包括 ： 0020 对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 0021 对所述模拟视频图像进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 0022 对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 提取和识别所述数字视频图像中所定 位的目标物的特征信息， 并根据识别结果对目标物进行控制， 其中所述特征信息至少包括 面积特征信息和颜色特征信息。 0023 进一步的， 所述对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 具体为 ： 利用图像中背 景与目标的对比度差异或者前后帧图像之间的特征匹配， 对所述数字。
13、视频图像中的目标物 进行定位。 0024 进一步的， 所述提取和识别所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 具 体为 ： 0025 根据所述定位结果提取所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息 ； 0026 计算所提取的目标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别 结果。 0027 进一步的， 所述方法还包括对所述识别结果进行显示。 0028 本发明实施例通过对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 对所述模拟视频图像 进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 提取和识别 所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 并根据识别结果对。
14、目标物进行控制， 实 现了对目标物质量或数量的智能检测， 提高了生产效率， 降低了生产成本。 附图说明 0029 图 1 为本发明实施例提供的一种目标物识别系统的结构示意图 ； 0030 图 2 是本发明实施例提供的一种具体实施方式下的目标物识别系统的结构示意 图 ； 0031 图 3 是本发明实施例提供的一种目标物识别方法的流程示意图。 具体实施方式 0032 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是， 此处所描 述的具体实施例仅仅用于解释本发明， 而非对本发明的限定。 另外还需要说明的是， 为了便 于描述， 附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。 0033 图 。
15、1 为本发明实施例提供的一种目标物识别系统的结构示意图。本实施例可适用 于对目标物的检测情况， 例如适用于在产品生产过程中对传送带上所传送的产品的检测情 况。参见图 1， 所述系统包括 ： 0034 图像采集单元 101， 用于对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 0035 模数转换单元 102， 与图像采集单元 101 连接， 用于对所述模拟视频图像进行模数 说 明 书 CN 103577812 A 5 3/5 页 6 转换， 生成数字视频图像 ； 0036 处理控制单元 103， 与模数转换单元 102 连接， 用于对所述数字视频图像中的目标 物进行定位， 提取和识别所述数字视频图像中。
16、所定位的目标物的特征信息， 并根据识别结 果对目标物进行控制。 0037 在本发明实施例中， 图像采集单元 101 可包括 CCD （Charge Coupled Device， 电荷 耦合器件） 相机、 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor, 互补金属氧化物半导 体 ) 相机、 数码相机或者其他能够进行视频图像拍摄的电子设备。图像采集单元 101 可以 通过相机对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像。 考虑到对目标物的检测需求不同， 可根据 具体情况选用不同的相机来进行图像拍摄。如果对目标物的检测结果要求较高， 为了能够 更好的保持图像输出的。
17、一致性和图像分辨率， 图像采集单元 101 可选用 CCD 相机来对目标 物进行视频图像采集。 如果对目标物的检测速度、 功耗或者成本有更高的要求， 图像采集单 元 101 可选用 CMOS 相机来对目标物进行视频图像采集。 0038 在本发明实施例中， 与图像采集单元 101 连接的模数转换单元 102 可包括至少两 个 AD9847 单通道模拟信号处理器、 AD571 模数转换器或者 ADS1298 模数转换器等。模数转 换器的选用具体可取决于输入电平、 输出形式、 控制性质以及需要的速度、 分辨率和精度。 模数转换单元102利用所述模拟信号处理器或者模数转换器对图像采集单元101输出的模。
18、 拟视频图像进行模数转换， 进而生成关于目标物的数字视频图像。 0039 在本发明实施例中， 处理控制单元 103 可包括 FPGA 控制器。处理控制单元 103 利 用FPGA控制器及其存储在该控制器上的图像处理程序， 来完成对模数转换单元102生成的 数字视频图像的定位、 提取与识别。具体的， 处理控制单元 103 可首先通过利用图像中背景 与目标的对比度差异或者前后帧图像之间的特征匹配， 对数字视频图像中的目标物进行定 位 ； 而后根据定位结果提取数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 计算所提取的目 标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别结果。 其中， 特征信息至。
19、少 包括面积特征信息和颜色特征信息。 0040 例如， 处理控制单元 103 预先根据设定模型算法生成一张背景图像， 在获取到模 数转换单元 102 输出的数字视频图像后， 首先将数字视频图像与背景图像进行差运算得到 差值图像， 然后对差值图像进行形态学计算， 将计算结果中满足设定条件下的像素区域视 为目标物的区域， 再者从数字视频图像中提取目标物区域的面积特征信息和颜色特征信 息， 并根据存储的模板特征对这些特征信息进行逐一匹配， 得到识别结果 ； 最后根据所述识 别结果对目标物进行控制。 0041 其中， 处理控制单元 103 对颜色特征的匹配过程可以为 ： 从数字视频图像中提取 目标物区。
20、域的 R、 G、 B 三个分量上的灰度值分布 ； 获取本单元存储的模板 R、 G、 B 三个分量 上的灰度值分布 ； 将二者进行相似度计算， 当计算结果满足设定阈值的情况下， 判断匹配成 功。 0042 在以上技术方案的基础上， 目标物识别系统还可包括显示单元 （未示出） ， 通过输 入 / 输出接口与处理控制单元 103 连接， 用于对处理控制单元 103 得到的识别结果进行显 示。例如， 将目前目标物识别系统已匹配成功的目标物的数量呈现在显示单元所采用的显 示器屏幕上。 0043 另外， 显示单元还可显示可供用户点击的 Train 按钮和 Grab Ttrain 按钮。在显 说 明 书 C。
21、N 103577812 A 6 4/5 页 7 示单元检测到触发了 Train 按钮的情况下， 处理控制单元 103 完成对模数转换单元 102 生 成的数字视频图像的定位 ； 在显示单元检测到触发了 Grab Ttrain 按钮的情况下， 处理控 制单元 103 完成对模数转换单元 102 生成的数字视频图像的提取与识别。 0044 图 2 是本发明实施例提供的一种具体实施方式下的目标物识别系统的结构示意 图。参见图 2， 目标物识别系统包括 ： CCD 相机 201、 两个集成了 AFE（Active Front End， 主动前端） 和 TD（Timing Driver, 时序驱动） 的。
22、 AD9847 单通道模拟信号处理器 202、 存储 有图像处理程序的 FPGA 控制器 203、 输出接口 204、 电源 205。FPGA 控制器 203 均与 CCD 相 机 201、 两个 AD9847 单通道模拟信号处理器 202、 输出接口 204 连接。CCD 相机 201 与两个 AD9847 单通道模拟信号处理器 202 连接。电源 205 为目标物识别系统其他设备提供电能。 输出接口 204 将 FPGA 控制器 203 得到的识别结果进行输出。 0045 在上述具体实施方式中， CCD 相机 201 在接收到驱动信号的情况下， 会将所生成的 模拟视频图像输出至 AD984。
23、7 单通道模拟信号处理器 202。如果单独采用 FPGA 控制器 203 为 CCD 相机 201 提供驱动信号， 会对 FPGA 控制器 203 有很高的性能要求。为了降低 FPGA 控制器 203 的复杂度， 由 FPGA 控制器 203 和其中一个 AD9847 单通道模拟信号处理器 202 共同提供对 CCD 相机 201 的驱动信号。其中， 集成了 TD 的 AD9847 单通道模拟信号处理器 202 能够为 CCD 相机提供垂直驱动信号， FPGA 控制器 203 为 CCD 相机提供水平驱动信号。 0046 本发明实施例通过对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 对所述模拟视频。
24、图像 进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 提取和识别 所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 并根据识别结果对目标物进行控制， 实 现了对目标物质量或数量的智能检测， 提高了生产效率， 降低了生产成本。 0047 图3是本发明实施例提供的一种目标物识别方法的流程示意图。 参见图3， 所述方 法包括 ： 0048 301、 对目标物进行拍摄， 生成模拟视频图像 ； 0049 302、 对所述模拟视频图像进行模数转换， 生成数字视频图像 ； 0050 303、 对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 提取和识别所述数字视频图像中 所定位的目标物的特征。
25、信息， 并根据识别结果对目标物进行控制， 其中所述特征信息至少 包括面积特征信息和颜色特征信息。 0051 进一步的， 所述对所述数字视频图像中的目标物进行定位， 具体为 ： 利用图像中背 景与目标的对比度差异或者前后帧图像之间的特征匹配， 对所述数字视频图像中的目标物 进行定位。 0052 进一步的， 所述提取和识别所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息， 具 体为 ： 0053 根据所述定位结果提取所述数字视频图像中所定位的目标物的特征信息 ； 0054 计算所提取的目标特征与存储的模板特征的匹配度， 并根据所述匹配度生成识别 结果。 0055 进一步的， 所述方法还包括对所述识别结果。
26、进行显示。 0056 本发明实施例中目标物识别方法的技术方案具有与目标物识别系统的技术方案 相同的有益效果。 0057 需要说明的是， 在行业应用方面， 例如制药、 包装、 电子、 汽车制造、 半导体、 纺织、 说 明 书 CN 103577812 A 7 5/5 页 8 烟草、 交通、 物流等行业， 用本发明实施例提出的目标物识别系统取代人工来实现对目标产 品的检测， 可以提供生产效率和产品质量。 例如在物流行业， 可以使用所述目标物识别系统 进行快递包裹的分拣分类， 无需再采用人工进行分拣， 这样不仅能够减少物品的损坏率， 还 可提高分拣效率， 减少人工劳动。 0058 注意， 上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。 本领域技术人员会理解， 本发明不限于这里所述的特定实施例， 对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、 重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此， 虽然通过以上实施例对本发明进行 了较为详细的说明， 但是本发明不仅仅限于以上实施例， 在不脱离本发明构思的情况下， 还 可以包括更多其他等效实施例， 而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。 说 明 书 CN 103577812 A 8 1/2 页 9 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103577812 A 9 2/2 页 10 图 3 说 明 书 附 图 CN 103577812 A 10 。