文化创意产业群视觉识别系统设计

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　　摘  要： 传统视觉识别系统在不同迭代次数下的匹配分值太低，无法得到准确的匹配结果。为了解决这一问题，提出文化创意产业群视觉识别系统设计。系统硬件结构由Gocator 2350相机、测量轮编码器、美德乐B1100皮带机组成，接口设计选择OPC通信方式、I/O接口和PC?interface通信方式实现工控机与PLC的通信;采用Windows API编程技术完成文化创意产业群视觉识别系统主界面的设计。软、硬件结合，完成文化创意产业群视觉识别系统的设计。实验测试不同迭代次数下的随机匹配效果，结果表明，所建系统匹配分值大于5%，说明匹配成功，证明了文化创意产业群视觉识别系统匹配结果更准确。
　　关键词： 文化创意产业群; 视觉识别系统; 3D相机; 编码器; 传送带; 硬件结构; 软件功能
　　中图分类号： TN02?34; TP65                     文献标识码： A                       文章编号： 1004?373X（2020）17?0158?04
　　Abstract： It is too low for the matching score of traditional visual recognition system under different iterations to get accurate matching results. Therefore， a design of visual recognition system for cultural and creative industry group is proposed. The hardware structure of the system is composed of camera Gocator 2350， measuring wheel encoder and belt conveyor Modular B1100. The OPC （OLE for process control） communication mode， I/O interface and PC?interface communication mode are selected for the interface design to realize the communication between the industrial computer and PLC. The Windows API programming technology is used to design the main interface of the visual identification system for cultural and creative industry group. The design of visual recognition system of cultural and creative industry group is realized by the combination of software and hardware. The random matching effect of different iterations is tested in experiments. The results show that the matching score of the proposed system is more than 5%， so the matching is successful， which verifies that the matching result of the visual recognition system of cultural and creative industry group is more accurate.
　　Keywords： cultural and creative industry group; visual recognition system; 3D camera; encoder; conveyor belt; hardware structure; software function
　　0  引  言
　　文化创意产业视觉识别系统是一种品牌战略，有利于营造产业文化氛围，强化产品凝聚力，本次研究中重点突出文化创意产业群视觉识别系统的推广。视觉识别系统运用统一化和数字化的视觉符号系统传达企业形象。通过媒介传达使企业内部和消费者对文化创意产业群有一个统一的价值观[1]。传统的视觉识别系统在设计理念上采用Mean Shift跟踪算法构建二维空间状态，对展示的各个环节做数字化管理。从操作模式上来看，虽然具有很好的可视化效果，但是要借助别的软件在特定软件系统中输出目标的相关信息。
　　而本次提出的文化创意产业群视觉识别系统充分利用了动态视觉传达设计的优势，增强视觉识别系统在动态媒体上的应用。设计内容如下：系统硬件采用线激光扫描仪和Eye?to?Hand 安装方式，经过硬件选择和接口设计完成系统硬件结构的设计。系统软件采用Windows API编程技术，将各种媒体的编演融为一体，解决图片、文字存在的效果限制问题。再采用Visual C++语言整合图形和文字方面的内容，使系统能够更真实地反映出设计要素，被群众接受。
　　1  硬件结构设计
　　文化创意产业群视觉识别系统硬件结构如图1所示。 　　系统硬件由3 Gocator 2350相机、测量轮编码器、美德乐B1100皮带机组成。
　　硬件规格选择：机器人选用ABB公司生产的ABB?IRB2600?12/1.85中型六轴工业机器人[2]。3D相机是根据传送带的宽度和长度选用的，Gocator 2350系列相机[x]方向分辨率在0.120～0.300 mm范围内，[z]向分辨率在0.070～0.090 mm范围内，采样频率高达5 000 Hz。Gocator 2350相机如图2所示。
　　Gocator 2350相机能够将线激光发射器所产生的投影扫描到对应的工件上[3]，完成扫描后，将激光条纹投射到相机内，得到一张图像，再采用条纹提取方法转换坐标，得到真实的空间条纹，完成传送带连续物体抓取功能。
　　考虑到传送带的移动反应，在编码器硬件选型上，选择测量轮编码器。采用常用的编码器无法实时测量传送带的位移，故选用全反馈的方式直接测量传送带位移[4]，如图3所示。
　　系统设置传送带的目的是缩小电机与传送带之间转动产生的误差。故将其分为两路：其中一路用于获取脉冲信号;另一路用于激光扫描仪触发拍照[5]。
　　在传送带的选型上，选用美德乐B1100皮带机，按照两头高低不同的方式安装，实现抓取上料功能。设计原理是将传送带改为循环运输模式，增加物体姿态遮挡装置，达到零件循环流动的目的[6]。
　　在硬件接口的设计上，以工控机为中心，通过以太网分别连接线激光扫描仪，实现文化创意产业群视觉识别系统的统一控制。系统接口设计如图4所示。
　　机器人单元采用OPC通信方式实现工控机与PLC的通信，配套设备采用PC?interface通信方式实现工控机与机器人之间的通信[7]。利用脉冲分配器将测量轮编码器分为两路脉冲信号：其中一路通过I/O口连接线激光扫描仪触发相机拍照[8];另一路通过I/O接口连接对射开关，用于检测物体。再采用ProfiNet连接驱动器，用于控制伺服电动机的速度。
　　由此，完成文化创意产业群视觉识别系统的硬件结构设计。
　　2  软件功能设计
　　基于Windows API编程技术进行文化创意产业群视觉识别系统的主界面设计。系统主界面设计由图像显示区、串口设置区、下位机启动区和数据统计区4个模块组成[9]。文化创意产业群视觉识别系统主界面如图5所示。
　　图5中的图像显示区共有5个按钮，用于显示需要处理的图像[10]。右上角的串口设置区有由6个按钮组成。串口设置区下面的下位机启动区有一个编辑文本框，用于显示传送内容[11]。主界面右下角的数据统计区有两个编辑文本框，用于显示目标相关信息。
　　点击设备按钮即可在线搜索相关信息。当界面弹出相机参数设置对话框，即可设置相机帧率，完成设备参数设置后，点击设置按钮，调节相机曝光率。设置成功后，系统中主界面会在静态文本框中直接弹出需要处理的目标，获得目标相关信息后，即可上传到系统。若中途出现错误，可点击暂停按钮，终止后台处理程序[12]。保存相关信息后，将没有经过处理的文本存到指定的文件目录中，默认格式为bmp文件。存储相关信息后，要设置通信串口，点击串口下拉列表框中的按钮，选择计算机分配给下位机的通信信息[13]。经过校验后，选择信号校验位。设置成功后，打开对应的串口，完成系统主界面模块的设置，将目标相关参数传送到串口。数据统计区会记录图像显示区的识别结果，处理完毕后，点击计数清零按钮。清零数据区的数据后，即可关闭软件。
　　下位机软件结构是核心控制程序，所要完成的功能为读取上位机发送的6位十六进制数据，需要经过解码才能打开电磁阀[14]。若将前4位解码为十进制数据，会延迟信号时间。故选用STCl5F2K60S2定时器，将后2位解码成十进制数据，即可打开电磁阀。下位机控制程序变量如表1所示。
　　系统下位机采用定时器作为计数器使用，每隔1 s计数1次。一组函数有6位十六进制数据。当1组数据经过解码后，就会变成3组十进制数。第一个十进制数和第二个十进制数决定信号延迟时间，最后一组十进制数是控制電磁阀的。使用定时器解码后的数据需要存放在TBUFFER数组当中[15]。经过count判定后，根据解码数据结果打开对应电磁阀位置，并传输给串口。若上位机程序接收到信息后，会将新的通信码显示到通信码界面。
　　由此，完成文化创意产业群视觉识别系统的软件功能设计。
　　3  仿真实验
　　为验证所建的文化创意产业群视觉识别系统设计的合理性，借助一个实验平台测试传统系统和所建系统在不同迭代次数下的随机匹配效果。若匹配分值大于5%，说明匹配成功。不同迭代次数下的匹配效果，如图6所示。
　　实验步骤如下：
　　1） 运用盒子法构建点云密度函数。
　　2） 搜索极值点的尺度和位置。
　　3） 计算关键点主方向。
　　4） 完成DOG尺度空间构建后，计算不同迭代次数下的匹配结果，若匹配分值大于5%，说明匹配效果好。
　　实验注意事项：原始采集的点云数据很多，会增加实验难度。为了降低实验难度，先采样原始点云数据，运用精简方法删除余点。若平均曲率小，说明点云分布不平坦;若平均曲率大说明点云分布均匀，无需删除余点。
　　文化创意产业群视觉识别系统与传统系统匹配分值计算结果，如图7所示。
　　由图7可知，采用文化创意产业群视觉识别系统综合匹配分值大于5%。目标1～目标5仅通过一次匹配就可以得到正确的匹配结果。在匹配目标6时，出现过一次失败结果。传统的视觉识别系统综合匹配分值小于5%，目标1～目标5通过一次匹配得到的匹配结果存在错误，会随着匹配次数逐渐增加，且匹配分值小于限定值。由此可知，所建系统符合设计需求。
　　4  结  语 　　本文针对传统系统存在的问题，提出文化创意产业群视觉识别系统设计。经过选型后，完成系统结构设计。软件采用Windows API编程技术完成界面设计。借助实验平台，分别测试传统系统和所建系统在不同迭代次数下的随机匹配效果。实验结果表明，文化创意产业群视觉识别系统符合设计需求。但在实验中发现，使用文化创意产业群视觉识别系统在匹配目标1～目标5时，仅通过一次匹配就可以得到正确的匹配结果，但在匹配目标6时，迭代结果出现错误。在后续研究中还需进一步研究，提高文化创意产业群视觉识别效果。
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