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    基于3D點(diǎn)云的衛(wèi)生陶瓷坯型識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2022-07-28 01:42:56張洪波鄧先瑞母景琴
    關(guān)鍵詞:衛(wèi)生陶瓷唐山決策樹

    張洪波,詹 勝,高 偉,鄧先瑞,母景琴

    基于3D點(diǎn)云的衛(wèi)生陶瓷坯型識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    張洪波1,詹 勝2,高 偉1,鄧先瑞1,母景琴1

    (1. 唐山師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)系,河北 唐山 063000;2. 唐山師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院,河北 唐山 063000)

    提出了一種基于3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的衛(wèi)生陶瓷坯型識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先通過結(jié)構(gòu)光3D相機(jī)獲取點(diǎn)云圖像,然后通過對(duì)點(diǎn)云圖像進(jìn)行預(yù)處理、分割和特征提取等步驟構(gòu)建基于衛(wèi)生陶瓷坯的特征信息庫,最后將待測(cè)試型號(hào)的陶瓷坯與特征庫信息進(jìn)行比對(duì),完成對(duì)其型號(hào)的識(shí)別。通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試,該系統(tǒng)對(duì)衛(wèi)生陶瓷用品具有較高的識(shí)別率,可以滿足工廠實(shí)際生產(chǎn)的需要。

    點(diǎn)云;衛(wèi)生陶瓷坯;型號(hào)識(shí)別系統(tǒng)

    我國是全球最大的衛(wèi)生陶瓷生產(chǎn)與消費(fèi)國[1]。目前,國內(nèi)一些衛(wèi)生陶瓷生產(chǎn)廠家為提高生產(chǎn)的智能化水平,引進(jìn)了智能噴釉機(jī)器人[2],采用機(jī)器人噴釉首要解決的問題是如何識(shí)別衛(wèi)生陶瓷坯的型號(hào)。但當(dāng)前衛(wèi)生陶瓷坯型號(hào)識(shí)別系統(tǒng)普遍采用CCD面陣相機(jī)進(jìn)行采樣,無論是灰度相機(jī)還是彩色相機(jī),對(duì)光照環(huán)境要求苛刻,需要建立暗室才能提高識(shí)別的準(zhǔn)確率,而建立暗室既增加了初裝成本,又增加了后期維護(hù)的成本,而且增大了系統(tǒng)的物理體積,擠占了生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的空間。

    3D點(diǎn)云就是基于目標(biāo)物表面特征形成的一組離散空間點(diǎn)集[3]。點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含3D坐標(biāo)、法向和目標(biāo)物表面顏色、紋理等特征信息,對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別與測(cè)量提供了更為準(zhǔn)確的信息?;邳c(diǎn)云數(shù)據(jù)存在數(shù)量大且無規(guī)則、數(shù)據(jù)密度高且不均勻的特點(diǎn),所以點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理過程需要經(jīng)過去噪、簡(jiǎn)化、拼接、光順、參數(shù)化、變形、渲染等階段處理[4]。本文采用3D掃描技術(shù)獲得陶瓷坯體的點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,建立陶坯表面的3D模型,并對(duì)陶瓷坯體器型進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果用于指導(dǎo)噴釉機(jī)器人進(jìn)行噴釉作業(yè)。該文的研究成果不僅克服現(xiàn)有圖像處理系統(tǒng)對(duì)光照適應(yīng)弱的缺點(diǎn),還可為提高衛(wèi)生陶瓷生產(chǎn)線的智能化水平提供理論和技術(shù)支撐。

    1 衛(wèi)生陶瓷坯型號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    1.1 系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)思路

    該識(shí)別系統(tǒng)主要分成兩大功能模塊,即衛(wèi)生陶瓷坯型特征庫構(gòu)建模塊和衛(wèi)生陶瓷坯型智能識(shí)別模塊。衛(wèi)生陶瓷坯型特征庫構(gòu)建的工作流程為:首先通過深度相機(jī)獲取衛(wèi)生陶瓷坯的點(diǎn)云數(shù)據(jù),接著完成對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分割、特征提取等工作,形成不同型號(hào)衛(wèi)生陶瓷坯的特征信息,最后將其加入到特征信息庫,以備識(shí)別系統(tǒng)比對(duì)識(shí)別。衛(wèi)生陶瓷坯型智能識(shí)別的工作流程為:首先通過深度相機(jī)獲取待識(shí)別衛(wèi)生陶瓷坯的點(diǎn)云數(shù)據(jù),接著對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分割、特征提取,然后根據(jù)提取到的特征與原有特征庫中信息進(jìn)行比對(duì),最終確定衛(wèi)生陶瓷型號(hào)信息。整個(gè)處理過程可參見圖1。

    圖1 衛(wèi)生陶瓷坯識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖

    1.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

    整個(gè)系統(tǒng)以衛(wèi)生陶瓷坯上表面和側(cè)面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為輸入,計(jì)算上表面和側(cè)面的外觀幾何特征存儲(chǔ)在特征庫中供識(shí)別和可視化過程調(diào)用。存儲(chǔ)特征需要用到衛(wèi)生陶瓷坯的長(zhǎng)度、寬度和高度,座圈的長(zhǎng)度和寬度,安裝孔眼的數(shù)量,以及是否有蓋板等幾何參數(shù)??梢暬^程需要用到坯型名稱、特征名稱等字符串,如表1所示。

    1.3 特征庫表的設(shè)計(jì)

    所有坯型的特征提取后需要存儲(chǔ)到特征庫表,特征庫表是整個(gè)軟件的數(shù)據(jù)中心,為了訪問快速,將上表面最小外接矩形的長(zhǎng)寬比、側(cè)面最小外接矩形的長(zhǎng)寬比、座圈最小外接矩形的長(zhǎng)寬比,以及是否有擋板標(biāo)志和坯型名稱五個(gè)字段存儲(chǔ)后臺(tái)特征庫表中,如表2所示,該表作為全局?jǐn)?shù)據(jù)源長(zhǎng)久保存。

    表1 系統(tǒng)所需參數(shù)表

    表2 特征庫參數(shù)表

    1.4 軟件的整體界面設(shè)計(jì)

    將該模塊軟件界面分成左中右三部分,左部分為上表面和側(cè)表面的操作面板,中間四個(gè)黑窗口為點(diǎn)云和二維圖像顯示窗口,分為左上窗口、右上窗口、左下窗口、右下窗口,右邊部分為上表面特征顯示和下表面特征顯示以及輸入型號(hào)保存部分。界面功能劃分參見圖2所示。

    1.5 衛(wèi)生陶瓷坯型號(hào)判別算法設(shè)計(jì)

    為了提高信息比對(duì)的效率,系統(tǒng)中采用決策樹算法[5]進(jìn)行類型判別。表3列舉了四種坯型的特征參數(shù)值,根據(jù)表3構(gòu)造的決策樹如圖3所示。

    表3 四種坯型特征參數(shù)信息表

    圖2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

    圖3 依據(jù)表3數(shù)據(jù)生成的決策樹

    給定一種型號(hào),識(shí)別的過程只需要從樹根到葉子節(jié)點(diǎn)走一條分支路徑,識(shí)別的時(shí)間復(fù)雜度取決于樹的深度,識(shí)別的速度。在圖3所示決策樹中,只需要判斷R1、R3和NUM三個(gè)特征就可比對(duì)出產(chǎn)品型號(hào)。隨著特征庫表數(shù)據(jù)量的增加,決策樹也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化,如果隨著數(shù)據(jù)增多,決策樹出現(xiàn)冗余就會(huì)對(duì)其進(jìn)行剪枝操作,保證識(shí)別達(dá)到最快速度。

    2 衛(wèi)生陶瓷坯型型號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

    2.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境

    系統(tǒng)采用Ubuntu 20.04.2 LTS操作系統(tǒng),Qt Creator 4.11.1軟件平臺(tái)采用C++語言和python語言進(jìn)行開發(fā),并調(diào)用開發(fā)庫PCL 1.10.0和OpenCV 4.5.3庫。PCL庫是大型跨平臺(tái)生活的動(dòng)態(tài),做好學(xué)生思想政治工作,雙向關(guān)懷與引導(dǎo),使學(xué)生能順利完成實(shí)踐教學(xué)。

    圖4 軟件界面結(jié)果顯示圖

    [1] 教育部.普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄[EB/OL].(2021-03- 01)[2021-03-09].https://www.sohu.com/a/454934360_350650.

    [2] 教育部.普通高等學(xué)校本科專業(yè)類教學(xué)質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn)[S].教育部高等學(xué)校教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì).2018.

    [3] 劉帥.中等職業(yè)院校經(jīng)管類專業(yè)創(chuàng)新型實(shí)踐教學(xué)模式構(gòu)建研究[D].長(zhǎng)春:長(zhǎng)春師范大學(xué),2018:14.

    [4] 紀(jì)照華.全日制工程碩士實(shí)踐教學(xué)模式研究[D].天津:天津大學(xué),2016:11.

    [5] 郝曉蕊.社會(huì)體育專業(yè)實(shí)踐教學(xué)模式改革研究[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào),2011,45(12):98-100.

    [6] 高文.知識(shí)的組織與表征——現(xiàn)代教學(xué)模式建構(gòu)的基本要素之一[J].外國教育資料,2000,29(4):24-27.

    [7] 艾小平.立足教師教育實(shí)踐教學(xué)的“四元多維”模式研究[D].武漢:華中師范大學(xué),2017:10.

    [8] 郭明.CBL教學(xué)模式的實(shí)踐應(yīng)用及效果研究[J].唐山師范學(xué)院學(xué)報(bào),2020,42(3):117-119.

    The Design and Implementation of Sanitary Ware Parison Recognition System Based on 3D Point Cloud

    ZHANG Hong-bo1, ZHAN Sheng2, GAO Wei1, DENG Xian-rui1, MU Jing-qin1

    (1. Department of Computer Science, Tangshan Normal University, Tangshan 063000, China; 2. Department of Mathematics and Information Sciences, Tangshan Normal University, Tangshan 063000, China)

    A new sanitary ware parison recognition system based on 3D point cloud data is proposed in this paper. Firstly, the point cloud image was acquired by the structured light 3D camera. Then, the database with the feature of sanitary ware parison was constructed by the steps of preprocessing, segmenting and extracting. Finally, comparing the model to be tested with the feature of database information, we can complete the identification of the model.Through the experimental test, this system has a high recognition rate for sanitary ware and meet the needs of the actual production.

    point cloud; sanitary ware parison; model recognition system

    TP311.1

    A

    1009-9115(2022)03-0063-03

    10.3969/j.issn.1009-9115.2022.03.017

    唐山市科技計(jì)劃項(xiàng)目(18130208a),唐山師范學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目(2018C01)

    2021-12-01

    2022-03-17

    張洪波(1981-),女,滿族,河北遵化人,碩士,講師,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)。

    (責(zé)任編輯、校對(duì):何勝保)

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