SN码的识别系统和方法与流程

sn码的识别系统和方法
技术领域
1.本发明涉及工装设备技术领域，尤其是涉及sn码的识别系统和方法。


背景技术：

2.目前，对sn码的检测过程是：工人先扫描产品机体上的sn码，打印出一张对应的sn码贴在包装盒上，然后工人再检测产品机体上的sn码和包装盒上的sn码是否一致，如果一致，才可以装盒。但是，工人也会有装错的情况，导致产品机体和包装盒上的sn码不一致，从而影响装箱出货。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供了sn码的识别系统和方法，通过ai视觉算法对图像上的sn码进行检测，根据检测结果进行提示，从而提高检测的准确率。
4.第一方面，本发明实施例提供了sn码的识别系统，所述系统包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯，其中，所述产品机体设置在卡片机体检测位上，所述包装盒设置在所述包装盒检测位上；
5.所述传感器、所述摄像头、所述检测按钮和所述指示灯分别与所述处理器相连接；
6.所述传感器，用于检测所述包装盒检测位上是否存在所述包装盒，如果存在，则生成确认信号；
7.所述摄像头，用于在所述检测按钮生成触动信号的情况下，采集所述产品机体的第一图像和所述包装盒的第二图像，其中，所述第一图像包括第一sn码，所述第二图像包括第二sn码；
8.所述处理器，用于根据所述确认信号控制指示灯常亮；将所述第一图像和所述第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据所述检测结果控制所述指示灯常亮或熄灭。
9.进一步的，所述处理器，用于将所述第一图像进行图像预处理，得到分割后的多个第一字母；将所述第二图像进行图像预处理，得到分割后的多个第二字母；将所述分割后的多个第一字母和所述分割后的多个第二字母通过分类器进行识别，得到所述检测结果。
10.进一步的，所述处理器，用于将所述第一图像按照目标文字对应的区域进行切割，确定目标图像；将所述目标图像中的噪声进行过滤，得到过滤后的图像；对所述过滤后的图像进行矫正，得到矫正后的图像；将所述矫正后的图像进行二值化处理和连通域分析，得到所述分割后的多个第一字母。
11.进一步的，所述指示灯包括第一指示灯和第二指示灯，所述检测结果包括结果一致和结果不一致；
12.所述处理器，用于在所述结果一致的情况下，控制所述第一指示灯常亮；在所述结果不一致的情况下，控制所述第二指示灯常亮；
13.其中，所述第一指示灯为绿色，所述第二指示灯为红色。
14.进一步的，所述传感器，用于在所述包装盒检测位上没有检测到所述包装盒的情
况下，生成反馈信号。
15.进一步的，所述处理器，用于根据所述确认信号控制第一指示灯或第二指示灯常亮；
16.或者，
17.根据所述反馈信号控制所述第一指示灯或所述第二指示灯熄灭。
18.进一步的，所述指示灯还包括第三指示灯；
19.所述处理器，用于根据在所述摄像头工作的情况下，控制所述第三指示灯常亮；
20.其中，所述第三指示灯为黄色。
21.第二方面，本发明实施例提供了sn码的识别方法，应用于如上所述的sn码的识别系统，所述sn码的识别系统包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯；所述方法包括：
22.通过所述传感器检测所述包装盒检测位上是否存在所述包装盒，如果存在，则生成确认信号；
23.在所述检测按钮生成触动信号的情况下，通过所述摄像头采集所述产品机体的第一图像和所述包装盒的第二图像，其中，所述第一图像包括第一sn码，所述第二图像包括第二sn码；
24.通过所述处理器根据所述确认信号控制指示灯常亮；将所述第一图像和所述第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据所述检测结果控制所述指示灯常亮或熄灭。
25.第三方面，本发明实施例提供了电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
26.第四方面，本发明实施例提供了具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行如上所述的方法。
27.本发明实施例提供了sn码的识别系统和方法，包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯，其中，产品机体设置在卡片机体检测位上，包装盒设置在包装盒检测位上；传感器、摄像头、检测按钮和指示灯分别与处理器相连接；传感器用于检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；摄像头用于在按钮生成触动信号的情况下，采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；处理器用于根据确认信号控制指示灯常亮；将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭；通过ai视觉算法对图像上的sn码进行检测，根据检测结果进行提示，从而提高检测的准确率。
28.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
29.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体
实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1为本发明实施例一提供的sn码的识别系统示意图；
32.图2为本发明实施例二提供的sn码的识别系统结构的主视图；
33.图3为本发明实施例二提供的sn码的识别系统结构的侧视图；
34.图4为本发明实施例三提供的sn码的识别方法流程图。
35.图标：
36.1-传感器；2-处理器；3-摄像头；4-检测按钮；5-指示灯；51-第一指示灯；52-第二指示灯；53-第三指示灯；6-摄像头保护套；7-卡片机体检测位；8-包装盒检测位；9-底板。
具体实施方式
37.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
38.为便于对本实施例进行理解，下面对本发明实施例进行详细介绍。
39.实施例一：
40.图1为本发明实施例一提供的sn码的识别系统示意图。
41.参照图1，该系统包括：传感器1、处理器2、产品机体、包装盒、摄像头3、检测按钮4和指示灯5，其中，产品机体设置在卡片机体检测位上，包装盒设置在包装盒检测位上；
42.传感器1、摄像头3、检测按钮4和指示灯5分别与处理器2相连接；
43.传感器1，用于检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；
44.摄像头3，用于在检测按钮4生成触动信号的情况下，采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；
45.处理器2，用于根据确认信号控制指示灯5常亮；将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯5常亮或熄灭。
46.这里，ai视觉算法除识别速度快之外，还具备模糊识别能力，如sn码稍微不清晰或出现破损情况，ai视觉算法可以自主分辨无效区域，自动屏蔽受损字符，从而提升检测效率。
47.本实施例中，操作人员将产品机体设置在卡片机体检测位上，包装盒设置在包装盒检测位上，传感器检测检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；处理器根据确认信号控制指示灯常亮；当包装盒放置后，操作人员按下检测按钮后生成触动信号，此时摄像头开始采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；处理器将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭。通过上述检测过程，可以确保产品编码的一致性，提高生产效益，避免因sn码不一致造成返工、无法正常发货等情况；降低工人劳动强度，工人只负责取放料即可，避免长时间对比sn码造成疲劳；可对现场生产状态进行实时监控，随时查看检测数量、检测时长和设备状态等；数据在云端收集，便于产品追溯。
48.进一步的，处理器2，用于将第一图像进行图像预处理，得到分割后的多个第一字母；将第二图像进行图像预处理，得到分割后的多个第二字母；将分割后的多个第一字母和分割后的多个第二字母通过分类器进行识别，得到检测结果。
49.进一步的，处理器2，用于将第一图像按照目标文字对应的区域进行切割，确定目标图像；将目标图像中的噪声进行过滤，得到过滤后的图像；对过滤后的图像进行矫正，得到矫正后的图像；将矫正后的图像进行二值化处理和连通域分析，得到分割后的多个第一字母。
50.具体地，通过预置参数，将第一图像按照目标文字对应的区域进行切割，确定目标图像；将目标图像中的噪声进行过滤，得到过滤后的图像，可以减少目标图像中噪点对识别的影响；对过滤后的图像进行矫正，使用旋转、仿射变换等方式，将文字矫正对齐，得到矫正后的图像；将矫正后的图像进行二值化处理和连通域分析，得到分割后的多个第一字母；
51.其中，第一图像的图像预处理过程与第二图像的图像预处理过程相同，第二图像的图像预处理过程可参照第一图像的图像预处理过程，在此不作赘述。
52.另外，在工业领域，sn码的喷涂可能出现断码、不规则等情况，为此，在模型训练过程中，加入了大量的工厂实拍残缺图像进行训练，以此提高算法针对破损sn码的识别率。具体为：通过图像对比技术，预先在处理器中储存合格品外观图片，当检测时摄像头对工件表面进行拍摄，通过ai视觉算法计算表面与预设图片的匹配度，如有磕碰或划痕等缺陷时，ai视觉算法会自动标记出缺陷位置，并拍照留存，缺陷的检测精度可通过调整ai视觉算法对图片像素轮廓的识别区域设定。
53.ai视觉算法应用在工业领域，而不是消费级场景，工业领域中变量相对可控，通过合适的补光、角度能够将识别场景限制在有限的范围，故ai视觉算法大大简化了对于文字的查找、分割部分的神经网络层级，工业场景下需要识别的文字有固定的字体和格式，也简化了对于多字体的识别。通过两部分的简化，提高算法的准确率和识别效率，满足工业视觉的要求。
54.进一步的，指示灯5包括第一指示灯和第二指示灯，检测结果包括结果一致和结果不一致；
55.处理器2，用于在结果一致的情况下，控制第一指示灯常亮；在结果不一致的情况下，控制第二指示灯常亮；
56.其中，第一指示灯为绿色，第二指示灯为红色。
57.具体地，当第一sn码与第二sn码一致时，处理器2控制第一指示灯常亮；当第一sn码与第二sn码不一致时，处理器2控制第二指示灯常亮。其中，当出现sn码破损、sn码模糊、工件放反和sn码没有正对摄像头等情况时，处理器2控制第二指示灯常亮。第一指示灯为ok指示灯，第二指示灯为ng指示灯。
58.进一步的，传感器1，用于在包装盒检测位上没有检测到包装盒的情况下，生成反馈信号。
59.进一步的，处理器2，用于根据确认信号控制第一指示灯或第二指示灯常亮；
60.或者，
61.根据反馈信号控制第一指示灯或第二指示灯熄灭。
62.进一步的，指示灯5还包括第三指示灯；
63.处理器2，用于根据在摄像头工作的情况下，控制第三指示灯常亮；
64.其中，第三指示灯为黄色。
65.本发明实施例提供了sn码的识别系统，包括：传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯，其中，产品机体设置在卡片机体检测位上，包装盒设置在包装盒检测位上；传感器、摄像头、检测按钮和指示灯分别与处理器相连接；传感器用于检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；摄像头用于在按钮生成触动信号的情况下，采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；处理器用于根据确认信号控制指示灯常亮；将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭；通过ai视觉算法对图像上的sn码进行检测，根据检测结果进行提示，从而提高检测的准确率。
66.实施例二：
67.图2为本发明实施例二提供的sn码的识别系统结构的主视图；图3为本发明实施例二提供的sn码的识别系统结构的侧视图。
68.参照图2和图3，该系统包括：传感器1、处理器2、产品机体、包装盒、摄像头3、检测按钮4、指示灯5、摄像头保护套6、卡片机体检测位7、包装盒检测位8和底板9；指示灯5包括第一指示灯51、第二指示灯52、第三指示灯53。
69.产品机体设置在卡片机体检测位7上，包装盒设置在包装盒检测位8上，传感器1设置在底板9的底部，处理器2设置在底板9上，摄像头3设置在摄像头保护套6内，其中，摄像头3的数量可以为2个。
70.实施例三：
71.图4为本发明实施例三提供的sn码的识别方法流程图。
72.参照图4，应用于如上所述的sn码的识别系统，sn码的识别系统包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯；该方法包括以下步骤：
73.步骤s101，通过传感器检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；
74.步骤s102，在检测按钮生成触动信号的情况下，通过摄像头采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；
75.步骤s103，通过处理器根据确认信号控制指示灯常亮；将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭。
76.本发明实施例提供了sn码的识别方法，包括：通过传感器检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；在检测按钮生成触动信号的情况下，通过摄像头采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一sn码，第二图像包括第二sn码；通过处理器根据确认信号控制指示灯常亮；将第一图像和第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭；通过ai视觉算法对图像上的sn码进行检测，根据检测结果进行提示，从而提高检测的准确率。
77.本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的sn码的识别方法的步骤。
78.本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读
介质，计算机可读介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例的sn码的识别方法的步骤。
79.本发明实施例所提供的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
80.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
81.另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
82.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
83.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
84.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种sn码的识别系统，其特征在于，所述系统包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯，其中，所述产品机体设置在卡片机体检测位上，所述包装盒设置在所述包装盒检测位上；所述传感器、所述摄像头、所述检测按钮和所述指示灯分别与所述处理器相连接；所述传感器，用于检测所述包装盒检测位上是否存在所述包装盒，如果存在，则生成确认信号；所述摄像头，用于在所述检测按钮生成触动信号的情况下，采集所述产品机体的第一图像和所述包装盒的第二图像，其中，所述第一图像包括第一sn码，所述第二图像包括第二sn码；所述处理器，用于根据所述确认信号控制指示灯常亮；将所述第一图像和所述第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据所述检测结果控制所述指示灯常亮或熄灭。2.根据权利要求1所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述处理器，用于将所述第一图像进行图像预处理，得到分割后的多个第一字母；将所述第二图像进行图像预处理，得到分割后的多个第二字母；将所述分割后的多个第一字母和所述分割后的多个第二字母通过分类器进行识别，得到所述检测结果。3.根据权利要求2所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述处理器，用于将所述第一图像按照目标文字对应的区域进行切割，确定目标图像；将所述目标图像中的噪声进行过滤，得到过滤后的图像；对所述过滤后的图像进行矫正，得到矫正后的图像；将所述矫正后的图像进行二值化处理和连通域分析，得到所述分割后的多个第一字母。4.根据权利要求1所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述指示灯包括第一指示灯和第二指示灯，所述检测结果包括结果一致和结果不一致；所述处理器，用于在所述结果一致的情况下，控制所述第一指示灯常亮；在所述结果不一致的情况下，控制所述第二指示灯常亮；其中，所述第一指示灯为绿色，所述第二指示灯为红色。5.根据权利要求1所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述传感器，用于在所述包装盒检测位上没有检测到所述包装盒的情况下，生成反馈信号。6.根据权利要求5所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述处理器，用于根据所述确认信号控制第一指示灯或第二指示灯常亮；或者，根据所述反馈信号控制所述第一指示灯或所述第二指示灯熄灭。7.根据权利要求1所述的sn码的识别系统，其特征在于，所述指示灯还包括第三指示灯；所述处理器，用于根据在所述摄像头工作的情况下，控制所述第三指示灯常亮；其中，所述第三指示灯为黄色。8.一种sn码的识别方法，其特征在于，应用于权利要求1至7任一项所述的sn码的识别系统，所述sn码的识别系统包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯；所述方法包括：通过所述传感器检测所述包装盒检测位上是否存在所述包装盒，如果存在，则生成确认信号；
在所述检测按钮生成触动信号的情况下，通过所述摄像头采集所述产品机体的第一图像和所述包装盒的第二图像，其中，所述第一图像包括第一sn码，所述第二图像包括第二sn码；通过所述处理器根据所述确认信号控制指示灯常亮；将所述第一图像和所述第二图像通过ai视觉算法，得到检测结果，并根据所述检测结果控制所述指示灯常亮或熄灭。9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求8所述的方法。10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求8所述的方法。

技术总结
本发明提供了SN码的识别系统和方法，包括传感器、处理器、产品机体、包装盒、摄像头、检测按钮和指示灯，其中，产品机体设置在卡片机体检测位上，包装盒设置在包装盒检测位上；传感器用于检测包装盒检测位上是否存在包装盒，如果存在，则生成确认信号；摄像头用于在按钮生成触动信号的情况下，采集产品机体的第一图像和包装盒的第二图像，其中，第一图像包括第一SN码，第二图像包括第二SN码；处理器用于根据确认信号控制指示灯常亮；将第一图像和第二图像通过AI视觉算法，得到检测结果，并根据检测结果控制指示灯常亮或熄灭；通过AI视觉算法对图像上的SN码进行检测，根据检测结果进行提示，从而提高检测的准确率。从而提高检测的准确率。从而提高检测的准确率。


技术研发人员：吕寅 郑立赛 张宁
受保护的技术使用者：天津华来科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/3/8