一种工件位置追踪定位方法及定位系统的制作方法
一种工件位置追踪定位方法及定位系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明属于工件定位方法领域，更具体地，涉及一种工件位置追踪定位方法及定 位系统。
【背景技术】
[0002] 传统的工业生产管理主要通过人力来实现生产库存的记录、生产质量的检查、生 产成本的计算和生产进度的控制等工作。随着信息技术的高速发展，使得很多领域的生产 效率得到较大的提升。机械制造行业由于其在国民经济中的基础产业的地位，提高工业生 产效率和质量变得愈加重要。因而，进一步提高工业生产的自动化程度，实现智能制造是发 展机械制造业的一个主要方向。
[0003] 目前，国外在机械自动化方面已经取得了显著的成果，但对于国内制造领域来说， 智能制造程度明显较低，在工件的生产管理方面仍存在人工干预较多、自动化程度不高的 问题。很多工厂的工件在进行加工工序之前，需要人工用扫描器手动扫描工件上的条码，进 行工件的识别，以获取工件的信息。此外，虽然可以利用超高频RFID技术实现较为方便快捷 的信息扫描和记录，但由于RFID设备不具备智能开关的功能，因而存在长时间处于信号发 送的工作状态等问题，不仅浪费电力、造成信息冗余，而且发热后稳定性降低，损耗仪器寿 命，增加工厂成本。目前为解决RFID设备常开的问题已有人设计出了专门的散热系统，但其 结构复杂，适用性较低。而如果完全采用图像识别处理的方法进行工件的记录追踪，又存在 算法复杂、可靠性低等问题。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种工件位置追踪定位方法 及定位系统，利用现代机器视觉、图像处理、电子通信技术实现对工件的追踪定位及工序进 出状态的监测。
[0005] 为实现上述目的，按照本发明，提供了一种工件位置追踪定位方法，其特征在于， 包括如下步骤：
[0006] 1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头 实时采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位 置及工序进出状态；
[0007] 2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有 工件进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置；
[0008] 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高 频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视 频分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以 获取工件信息并传送给计算机；
[0009] 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写 器的读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES 生产管理系统。
[0010]优选地，所述视频分析子系统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其 中，所述运动检测模块用于对当前视频图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径， 所述定位模块用于确定工件在监测区域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进 行工件的定位，并判断工件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在 工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID读写器。
[0011] 优选地，步骤2)中，进行运动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分 割以及去噪处理。
[0012] 优选地，步骤2)中采用高斯模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。
[0013] 优选地，步骤2)中，所述运动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分 割算法锁定运动工件图像，然后进行轮廓识别。
[0014] 优选地，步骤3)中采用Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描 区域。
[0015] 优选地，步骤3)中，根据具体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区 域或多个彼此之间不相交的扫描区域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多 个彼此之间不相交的扫描区域，并且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫 描区域对应不同的超高频RFID读取器。
[0016] 优选地，步骤3)中，初始没有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠 状态；当有工件进行加工时，在工件所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写 器启动并对工件进行扫描，从而避免了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造 成的检测信号干涉现象，保证超高频RFID读写器的有效识别。
[0017]按照本发明的另一个方面，还提供了一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包 括视频采集子系统、视频分析子系统、RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中，
[0018] 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像；
[0019] 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪 工件位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发 送触发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息；
[0020] RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到 工厂的MES生产管理系统；
[0021] 生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设 定的参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
[0022] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有 益效果：
[0023] 1)本发明采用基于混合高斯模型的前景和背景分割算法，降低阴影和光线变化的 影响，从而高效地识别运动中的物体；
[0024] 2)本发明采用Cohen-Surtherland裁剪算法，准确高效的判断工件是否进入RFID 扫描区域；
[0025] 3)本发明通过运动跟踪和摄像头位置标定，能有效获取工件的位置、运动路径和 加工工序等信息；
[0026] 4)本发明通过判断工件进入扫描区域从而唤醒RFID扫描程序，避免超高频RFID读 写器长时间工作导致稳定性降低，能有效减少电力消耗、设备消耗和实时扫描带来的信息 冗余。
[0027] 5)本发明通过摄像头和视频分析子系统控制超高频RFID读取器的启动和休眠，并 通过合理分布摄像头与RFID设备的位置来实现分区域的工件追踪与定位，整合所有区域的 数据信息可得到一个工件的运行路径和加工状态，同时避免了由于RFID多位置布置所造成 的检测信号干涉现象，保证了 RFID的有效识别。
[0028] 6)本发明采用实时视频监控和报警系统，实现了对工件的追踪定位及工序进出状 态的自动监控报警功能。
[0029] 7)本发明结合现代信息处理技术、通信技术，提出了一种对加工工件进行位置追 踪及定位的监测方法，能够提供客观可靠的工件位置、加工工序等状态信息，同时可将采集 到的数据上传至车间的MES生产管理系统，替代了以往的人工操作，有效提升工业生产管理 的效率，对工业生产的智能化和自动化有很好的促进作用。
【附图说明】
[0030] 图1是本发明定位方法的流程图；
[0031] 图2是本发明的运动检测流程图。
【具体实施方式】
[0032]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0033] 参照图1、图2，一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：
[0034] 1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头 实时采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位 置及工序进出状态；
[0035] 2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有 工件进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置；
[0036] 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高 频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视 频分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以 获取工件信息并传送给计算机；
[0037] 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写 器的读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES 生产管理系统。
[0038]优选地，所述视频分析子系统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其 中，所述运动检测模块用于对当前视频图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径， 所述定位模块用于确定工件在监测区域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进 行工件的定位，并判断工件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在 工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID读写器。
[0039] 优选地，步骤2)中，进行运动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分 割以及去噪处理。
[0040] 优选地，步骤2)中采用高斯模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。
[0041] 优选地，步骤2)中，所述运动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分 割算法锁定运动工件图像，然后进行轮廓识别。
[0042] 优选地，步骤3)中采用Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描 区域。
[0043]优选地，步骤3)中，根据具体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区 域或多个彼此之间不相交的扫描区域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多 个彼此之间不相交的扫描区域，并且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫 描区域对应不同的超高频RFID读取器。
[0044]优选地，步骤3)中，初始没有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠 状态；当有工件进行加工时，在工件所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写 器启动并对工件进行扫描，从而避免了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造 成的检测信号干涉现象，保证超高频RFID读写器的有效识别。
[0045] 按照本发明的另一个方面，还提供了一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包 括视频采集子系统、视频分析子系统、RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中，
[0046] 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像；
[0047] 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪 工件位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发 送触发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息；
[0048] RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到 工厂的MES生产管理系统；
[0049]生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设 定的参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
[0050] 参照图1，本发明的工件位置追踪及定位的监测方法具体：
[0051] 1)实时采集监测区域的视频图像；
[0052] 2)对采集到的视频图像进行运动物体识别；进行运动物体识别前，为解决复杂背 景中的光照、噪声等问题，对监测到的视频图像进行去噪处理，本实施例中采用高斯模糊移 除高频噪点去噪算法进行高品质去噪处理;所述运动物体识别步骤包括:采用基于混合高 斯模型的前景和背景分割算法，锁定运动工件图像，进行轮廓识别，并记录运动路径；。 [0053] 3)判定运动工件是否进入扫描区域，采用Cohen-Surtherland裁剪算法实现了对 运动工件的位置识别，并以此为超高频RFID读写器提供触发信号；
[0054] 4)对于进入超高频RFID读写器扫描区域的工件，超高频RFID读取器读取其RFID标 签信息，得到该工件信息，确定工件编号和生产批次。
[0055] 5)所述视频分析子系统，包括运动检测模块，定位模块和RFID触发模块;运动检测 模块对当前视频图像进行运动工件的检测，同时记录工件的运行路径;定位模块确定工件 在监测范围内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进行工件的定位，同时判断工 件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块在工件进入扫描区域时，通过 GPIO接口向超高频RFID读写器发送跳变电压，以启动超高频RFID读写器。
[0056] 6)所述RFID读取信息子系统包括超高频RFID读取器、RFID标签;所述超高频RFID 读取器安装在加工设备附近的工作台上;所述RFID标签放置于工件指定位置上，RFID标签 与每个工件信息之间具有一一对应关系。只在视频分析子系统发送触发信号时才启动。 [0057] 7)根据超高频RFID读写器的读取结果和摄像头的标定信息，可得到工件的位置信 息及工序进出状态，以此实现对工件的追踪和定位，并录入MES生产管理系统，方便工厂工 作人员对工件进行管理和检查。
[0058]对采集到的监控视频进行运动检测，获取运动物体的检测结果。因为工厂加工工 件一般均为标准规格，故可以通过对监控视频进行大小识别，初步判定是否为加工工件。 [0059] 参照图2,以基于opencv和python的运动检测为例，该算法的原理是，首先将视频 帧转换为灰阶图像，然后用高斯模糊去除高频噪音，再用基于混合高斯模型的算法进行前 景和背景的分割，将运动物体作为前景分离出来，以此得到运动中的物体的外轮廓，进行特 征匹配，检测出运动物体。
[0060] 本实施例中前背景分离算法利用混合高斯分布模型来表征视频帧中每一个像素 点的特征：图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模，每种高斯分布 对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态，各个高斯分布的权值和分布参数随时间更 新。建立有Μ个分量的混合高斯模型为：
[0061]
[0062] 其中xT={x(t)，. . .，x(t_T)为时间段Τ内的某一时间t处的训练样本集，交㈤表示t时 刻像素的RGB值，BG表示背景，FG表示前景，是估计的样本均值， σ_Μ_是估计的标准差，是估计的混合权重。
[0063] 当获取新的视频帧时，将每个新像素值艾(t)与当前模型进行比较，找到与其匹配的 分布模 型。
[0064] 在当前时刻选取混合高斯模型中的一个子集表征当前背景，如果当前视频帧的某 个像素点所匹配的模型与混合高斯模型的背景子集匹配，则判定为背景，否则判定为前景 点。
[0065] 同时，适时更新混合高斯分布模型，即根据1时刻产生的新数据样本#t)更新混合 尚斯申旲型：
[0066]
[0067]
[0068]
[0069] 其中，令gm = -^,0 = 1/1(^ = 0.01，同时，对于匹配的模型，将of设为 1，其余情况设为〇;当不存在相匹配的模型时，通过如下方式产生新的高斯模型：
[0070]
[0071]
[0072]
[0073]其中σ〇是某个给定的初始变化值。
[0074]而当某一高斯模型的样本集合中m所占的权重值为负时，舍弃该高斯模型，以此实 现高斯模型数量的自适应，实现缩短前背景分离的时间和提高准确度的目的。
[0075] 工件是否进入RFID启动区域进行判断，基于Cohen-Surtherland裁剪算法，其是利 用区域边界将整个监控画面分成9个区域，并为每个区域赋予一个编码，通过计算得到运动 物体外轮廓的线段的端点编码，与规定的区域编码进行比较，相同则处在该区域中，然后进 一步判断运动物体的外轮廓线段是否与区域边界相交或是完全包容，最后可以得到整个物 体与扫描区域边界相交或相包容的情况。
[0076]对每台摄像头进彳丁位置标定和工序进出状态的标定，当监测到运动物体进入超尚 频RFID读写器的启动区域之后，超高频RFID读写器启动，扫描工件标签，得到工件信息，结 合摄像头的标定信息，可以确定工件的位置信息以及加工工序。
[0077]对工件定位的算法原理是，通过运动检测判断工件在监测区域内的具体位置，结 合摄像头的位置标定信息和工序进出状态的标定信息，可以得到工件此时所处生产线上的 加工工序信息以及工序完成状态，当触发超高频RFID读写器扫描工件的标签信息后，可以 得到该工件较为完整的工件位置与加工状态的信息，然后这些数据将被上传至MES生产管 理系统中，当系统存在多条关于同一工件的定位信息时，这些信息将被自动整合，得到该工 件在整条生产线上的追踪定位情况，以便工厂人员对工件进行管理。
[0078]本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头实时 采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位置及 工序进出状态； 2) 将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有工件 进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置； 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高频 RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视频 分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以获 取工件信息并传送给计算机； 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写器的 读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES生产 管理系统。2. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，所述视频分析子系 统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其中，所述运动检测模块用于对当前视频 图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径，所述定位模块用于确定工件在监测区 域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进行工件的定位，并判断工件是否进入 超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID 读写器。3.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中，进行运 动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分割以及去噪处理。4.根据权利要求3所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中采用高斯 模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。5.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中，所述运 动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分割算法锁定运动工件图像，然后进行 轮廓识别。6. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中采用 Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描区域。7.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中，根据具 体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区域或多个彼此之间不相交的扫描区 域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多个彼此之间不相交的扫描区域，并 且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫描区域对应不同的超高频RFID读取 器。8. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中，初始没 有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠状态；当有工件进行加工时，在工件 所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写器启动并对工件进行扫描，从而避免 了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造成的检测信号干涉现象，保证超高频 RFID读写器的有效识别。9. 一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包括视频采集子系统、视频分析子系统、 RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中， 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像； 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪工件 位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发送触 发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息； RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到工厂 的MES生产管理系统； 生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设定的 参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
【专利摘要】本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别；3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES生产管理系统。本发明能够提供客观可靠的工件位置、加工工序等状态信息，同时可将采集到的数据上传至车间的MES生产管理系统，替代了以往的人工操作，有效提升工业生产管理的效率。
【IPC分类】G06K17/00, G06T7/20, G06T7/00
【公开号】CN105488806
【申请号】CN201510979813
【发明人】王华昌, 李建军, 郑志镇, 王玮
【申请人】华中科技大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月23日
【技术领域】
[0001 ]本发明属于工件定位方法领域，更具体地，涉及一种工件位置追踪定位方法及定 位系统。
【背景技术】
[0002] 传统的工业生产管理主要通过人力来实现生产库存的记录、生产质量的检查、生 产成本的计算和生产进度的控制等工作。随着信息技术的高速发展，使得很多领域的生产 效率得到较大的提升。机械制造行业由于其在国民经济中的基础产业的地位，提高工业生 产效率和质量变得愈加重要。因而，进一步提高工业生产的自动化程度，实现智能制造是发 展机械制造业的一个主要方向。
[0003] 目前，国外在机械自动化方面已经取得了显著的成果，但对于国内制造领域来说， 智能制造程度明显较低，在工件的生产管理方面仍存在人工干预较多、自动化程度不高的 问题。很多工厂的工件在进行加工工序之前，需要人工用扫描器手动扫描工件上的条码，进 行工件的识别，以获取工件的信息。此外，虽然可以利用超高频RFID技术实现较为方便快捷 的信息扫描和记录，但由于RFID设备不具备智能开关的功能，因而存在长时间处于信号发 送的工作状态等问题，不仅浪费电力、造成信息冗余，而且发热后稳定性降低，损耗仪器寿 命，增加工厂成本。目前为解决RFID设备常开的问题已有人设计出了专门的散热系统，但其 结构复杂，适用性较低。而如果完全采用图像识别处理的方法进行工件的记录追踪，又存在 算法复杂、可靠性低等问题。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种工件位置追踪定位方法 及定位系统，利用现代机器视觉、图像处理、电子通信技术实现对工件的追踪定位及工序进 出状态的监测。
[0005] 为实现上述目的，按照本发明，提供了一种工件位置追踪定位方法，其特征在于， 包括如下步骤：
[0006] 1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头 实时采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位 置及工序进出状态；
[0007] 2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有 工件进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置；
[0008] 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高 频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视 频分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以 获取工件信息并传送给计算机；
[0009] 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写 器的读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES 生产管理系统。
[0010]优选地，所述视频分析子系统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其 中，所述运动检测模块用于对当前视频图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径， 所述定位模块用于确定工件在监测区域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进 行工件的定位，并判断工件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在 工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID读写器。
[0011] 优选地，步骤2)中，进行运动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分 割以及去噪处理。
[0012] 优选地，步骤2)中采用高斯模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。
[0013] 优选地，步骤2)中，所述运动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分 割算法锁定运动工件图像，然后进行轮廓识别。
[0014] 优选地，步骤3)中采用Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描 区域。
[0015] 优选地，步骤3)中，根据具体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区 域或多个彼此之间不相交的扫描区域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多 个彼此之间不相交的扫描区域，并且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫 描区域对应不同的超高频RFID读取器。
[0016] 优选地，步骤3)中，初始没有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠 状态；当有工件进行加工时，在工件所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写 器启动并对工件进行扫描，从而避免了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造 成的检测信号干涉现象，保证超高频RFID读写器的有效识别。
[0017]按照本发明的另一个方面，还提供了一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包 括视频采集子系统、视频分析子系统、RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中，
[0018] 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像；
[0019] 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪 工件位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发 送触发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息；
[0020] RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到 工厂的MES生产管理系统；
[0021] 生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设 定的参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
[0022] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有 益效果：
[0023] 1)本发明采用基于混合高斯模型的前景和背景分割算法，降低阴影和光线变化的 影响，从而高效地识别运动中的物体；
[0024] 2)本发明采用Cohen-Surtherland裁剪算法，准确高效的判断工件是否进入RFID 扫描区域；
[0025] 3)本发明通过运动跟踪和摄像头位置标定，能有效获取工件的位置、运动路径和 加工工序等信息；
[0026] 4)本发明通过判断工件进入扫描区域从而唤醒RFID扫描程序，避免超高频RFID读 写器长时间工作导致稳定性降低，能有效减少电力消耗、设备消耗和实时扫描带来的信息 冗余。
[0027] 5)本发明通过摄像头和视频分析子系统控制超高频RFID读取器的启动和休眠，并 通过合理分布摄像头与RFID设备的位置来实现分区域的工件追踪与定位，整合所有区域的 数据信息可得到一个工件的运行路径和加工状态，同时避免了由于RFID多位置布置所造成 的检测信号干涉现象，保证了 RFID的有效识别。
[0028] 6)本发明采用实时视频监控和报警系统，实现了对工件的追踪定位及工序进出状 态的自动监控报警功能。
[0029] 7)本发明结合现代信息处理技术、通信技术，提出了一种对加工工件进行位置追 踪及定位的监测方法，能够提供客观可靠的工件位置、加工工序等状态信息，同时可将采集 到的数据上传至车间的MES生产管理系统，替代了以往的人工操作，有效提升工业生产管理 的效率，对工业生产的智能化和自动化有很好的促进作用。
【附图说明】
[0030] 图1是本发明定位方法的流程图；
[0031] 图2是本发明的运动检测流程图。
【具体实施方式】
[0032]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0033] 参照图1、图2，一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：
[0034] 1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头 实时采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位 置及工序进出状态；
[0035] 2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有 工件进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置；
[0036] 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高 频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视 频分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以 获取工件信息并传送给计算机；
[0037] 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写 器的读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES 生产管理系统。
[0038]优选地，所述视频分析子系统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其 中，所述运动检测模块用于对当前视频图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径， 所述定位模块用于确定工件在监测区域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进 行工件的定位，并判断工件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在 工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID读写器。
[0039] 优选地，步骤2)中，进行运动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分 割以及去噪处理。
[0040] 优选地，步骤2)中采用高斯模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。
[0041] 优选地，步骤2)中，所述运动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分 割算法锁定运动工件图像，然后进行轮廓识别。
[0042] 优选地，步骤3)中采用Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描 区域。
[0043]优选地，步骤3)中，根据具体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区 域或多个彼此之间不相交的扫描区域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多 个彼此之间不相交的扫描区域，并且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫 描区域对应不同的超高频RFID读取器。
[0044]优选地，步骤3)中，初始没有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠 状态；当有工件进行加工时，在工件所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写 器启动并对工件进行扫描，从而避免了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造 成的检测信号干涉现象，保证超高频RFID读写器的有效识别。
[0045] 按照本发明的另一个方面，还提供了一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包 括视频采集子系统、视频分析子系统、RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中，
[0046] 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像；
[0047] 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪 工件位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发 送触发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息；
[0048] RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到 工厂的MES生产管理系统；
[0049]生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设 定的参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
[0050] 参照图1，本发明的工件位置追踪及定位的监测方法具体：
[0051] 1)实时采集监测区域的视频图像；
[0052] 2)对采集到的视频图像进行运动物体识别；进行运动物体识别前，为解决复杂背 景中的光照、噪声等问题，对监测到的视频图像进行去噪处理，本实施例中采用高斯模糊移 除高频噪点去噪算法进行高品质去噪处理;所述运动物体识别步骤包括:采用基于混合高 斯模型的前景和背景分割算法，锁定运动工件图像，进行轮廓识别，并记录运动路径；。 [0053] 3)判定运动工件是否进入扫描区域，采用Cohen-Surtherland裁剪算法实现了对 运动工件的位置识别，并以此为超高频RFID读写器提供触发信号；
[0054] 4)对于进入超高频RFID读写器扫描区域的工件，超高频RFID读取器读取其RFID标 签信息，得到该工件信息，确定工件编号和生产批次。
[0055] 5)所述视频分析子系统，包括运动检测模块，定位模块和RFID触发模块;运动检测 模块对当前视频图像进行运动工件的检测，同时记录工件的运行路径;定位模块确定工件 在监测范围内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进行工件的定位，同时判断工 件是否进入超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块在工件进入扫描区域时，通过 GPIO接口向超高频RFID读写器发送跳变电压，以启动超高频RFID读写器。
[0056] 6)所述RFID读取信息子系统包括超高频RFID读取器、RFID标签;所述超高频RFID 读取器安装在加工设备附近的工作台上;所述RFID标签放置于工件指定位置上，RFID标签 与每个工件信息之间具有一一对应关系。只在视频分析子系统发送触发信号时才启动。 [0057] 7)根据超高频RFID读写器的读取结果和摄像头的标定信息，可得到工件的位置信 息及工序进出状态，以此实现对工件的追踪和定位，并录入MES生产管理系统，方便工厂工 作人员对工件进行管理和检查。
[0058]对采集到的监控视频进行运动检测，获取运动物体的检测结果。因为工厂加工工 件一般均为标准规格，故可以通过对监控视频进行大小识别，初步判定是否为加工工件。 [0059] 参照图2,以基于opencv和python的运动检测为例，该算法的原理是，首先将视频 帧转换为灰阶图像，然后用高斯模糊去除高频噪音，再用基于混合高斯模型的算法进行前 景和背景的分割，将运动物体作为前景分离出来，以此得到运动中的物体的外轮廓，进行特 征匹配，检测出运动物体。
[0060] 本实施例中前背景分离算法利用混合高斯分布模型来表征视频帧中每一个像素 点的特征：图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模，每种高斯分布 对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态，各个高斯分布的权值和分布参数随时间更 新。建立有Μ个分量的混合高斯模型为：
[0061]
[0062] 其中xT={x(t)，. . .，x(t_T)为时间段Τ内的某一时间t处的训练样本集，交㈤表示t时 刻像素的RGB值，BG表示背景，FG表示前景，是估计的样本均值， σ_Μ_是估计的标准差，是估计的混合权重。
[0063] 当获取新的视频帧时，将每个新像素值艾(t)与当前模型进行比较，找到与其匹配的 分布模 型。
[0064] 在当前时刻选取混合高斯模型中的一个子集表征当前背景，如果当前视频帧的某 个像素点所匹配的模型与混合高斯模型的背景子集匹配，则判定为背景，否则判定为前景 点。
[0065] 同时，适时更新混合高斯分布模型，即根据1时刻产生的新数据样本#t)更新混合 尚斯申旲型：
[0066]
[0067]
[0068]
[0069] 其中，令gm = -^,0 = 1/1(^ = 0.01，同时，对于匹配的模型，将of设为 1，其余情况设为〇;当不存在相匹配的模型时，通过如下方式产生新的高斯模型：
[0070]
[0071]
[0072]
[0073]其中σ〇是某个给定的初始变化值。
[0074]而当某一高斯模型的样本集合中m所占的权重值为负时，舍弃该高斯模型，以此实 现高斯模型数量的自适应，实现缩短前背景分离的时间和提高准确度的目的。
[0075] 工件是否进入RFID启动区域进行判断，基于Cohen-Surtherland裁剪算法，其是利 用区域边界将整个监控画面分成9个区域，并为每个区域赋予一个编码，通过计算得到运动 物体外轮廓的线段的端点编码，与规定的区域编码进行比较，相同则处在该区域中，然后进 一步判断运动物体的外轮廓线段是否与区域边界相交或是完全包容，最后可以得到整个物 体与扫描区域边界相交或相包容的情况。
[0076]对每台摄像头进彳丁位置标定和工序进出状态的标定，当监测到运动物体进入超尚 频RFID读写器的启动区域之后，超高频RFID读写器启动，扫描工件标签，得到工件信息，结 合摄像头的标定信息，可以确定工件的位置信息以及加工工序。
[0077]对工件定位的算法原理是，通过运动检测判断工件在监测区域内的具体位置，结 合摄像头的位置标定信息和工序进出状态的标定信息，可以得到工件此时所处生产线上的 加工工序信息以及工序完成状态，当触发超高频RFID读写器扫描工件的标签信息后，可以 得到该工件较为完整的工件位置与加工状态的信息，然后这些数据将被上传至MES生产管 理系统中，当系统存在多条关于同一工件的定位信息时，这些信息将被自动整合，得到该工 件在整条生产线上的追踪定位情况，以便工厂人员对工件进行管理。
[0078]本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头，以利用摄像头实时 采集与其对应的监测区域的视频图像，并对各摄像头进行位置标定，以获得工件的位置及 工序进出状态； 2) 将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别，当有工件 进入监测区域时，利用视频分析子系统获得工件在监测区域内的位置； 3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高频 RFID读写器的读写距离相应的扫描区域，当有运动中的工件进入该扫描区域时，利用视频 分析子系统唤醒超高频RFID读写器，让超高频RFID读写器读取工件的RFID标签信息，以获 取工件信息并传送给计算机； 4)根据计算机获得的摄像头的位置信息、视频图像的分析结果和超高频RFID读写器的 读写结果，确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES生产 管理系统。2. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，所述视频分析子系 统包括运动检测模块、定位模块和RFID触发模块，其中，所述运动检测模块用于对当前视频 图像进行运动工件的检测，并记录工件的运行路径，所述定位模块用于确定工件在监测区 域内的具体位置，以便结合摄像头的位置标定信息进行工件的定位，并判断工件是否进入 超高频RFID读写器的扫描区域;RFID触发模块用于在工件进入扫描区域时唤醒超高频RFID 读写器。3.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中，进行运 动物体识别前，对监测到的视频图像进行前景和背景分割以及去噪处理。4.根据权利要求3所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中采用高斯 模糊移除高频噪点的算法进行去噪处理。5.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤2)中，所述运 动物体识别是采用基于混合高斯模型的前景和背景分割算法锁定运动工件图像，然后进行 轮廓识别。6. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中采用 Cohen-Surtherland裁剪算法判断运动工件是否进入扫描区域。7.根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中，根据具 体加工现场的情况，一个监测区域内可设置一个扫描区域或多个彼此之间不相交的扫描区 域，一台摄像头的监测范围内可覆盖一个扫描区域或多个彼此之间不相交的扫描区域，并 且一个超高频RFID读取器只对应一个扫描区域，不同扫描区域对应不同的超高频RFID读取 器。8. 根据权利要求1所述的一种工件位置追踪定位方法，其特征在于，步骤3)中，初始没 有工件进行加工时，所有的超高频RFID读写器处于休眠状态；当有工件进行加工时，在工件 所进入的扫描区域内仅有一个对应的超高频RFID读写器启动并对工件进行扫描，从而避免 了监测区域内由于超高频RFID读写器多位置布置所造成的检测信号干涉现象，保证超高频 RFID读写器的有效识别。9. 一种工件位置追踪定位系统，其特征在于，包括视频采集子系统、视频分析子系统、 RFID读取信息子系统和生产线报警子系统，其中， 视频采集子系统，用于实时采集监测区域内的工件的视频图像； 视频分析子系统，用于对采集的视频图像进行运动检测，记录工件运行路径、追踪工件 位置及工序进出状态，在工件进入监测区域内的扫描区域时，向超高频RFID读取器发送触 发信号，以唤醒超高频RFID读取器并读取工件信息； RFID读取信息子系统，用于读取工件上的RFID标签信息，并将获得的数据上传到工厂 的MES生产管理系统； 生产线报警子系统，用于在工件的位置信息和加工工序与MES生产管理系统中设定的 参考信息不同时进行报警，以便对生产现场进行检查。
【专利摘要】本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1)在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别；3)根据各超高频RFID读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定一个与超高频RFID读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至MES生产管理系统。本发明能够提供客观可靠的工件位置、加工工序等状态信息，同时可将采集到的数据上传至车间的MES生产管理系统，替代了以往的人工操作，有效提升工业生产管理的效率。
【IPC分类】G06K17/00, G06T7/20, G06T7/00
【公开号】CN105488806
【申请号】CN201510979813
【发明人】王华昌, 李建军, 郑志镇, 王玮
【申请人】华中科技大学
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月23日
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