一种机器视觉的玻璃表面赃物识别检测系统

赵泽瀚

摘要：针对目前玻璃窗户表面赃物清理难度大、赃物种类多以及识别检测困难等问题，提出了一种基于机器视觉技术的玻璃表面赃物识别检测系统。针对玻璃窗户表面不同类别的赃物，采用VS与OpenCV开发的玻璃表面赃物特征识别算法对获取到的赃物图像进行阈值分割，对处理得到的赃物灰度图像进行一系列的开、闭运算，根据赃物特征的不同灰度阈值提取图像中的赃物特征信息，实现了对玻璃表面赃物的识别和检测。该系统成功的进行玻璃表面赃物的识别检测实验，且识别检测速度快、效率高、稳定性好，具有一定应用推广价值。

Abstract： Aiming at the difficulty of cleaning up dirties on the surface of glass windows， the variety of dirties and the difficulty of identification and detection， a recognition and detection system of dirties on the surface of glass windows based on machine vision technology was proposed. For different types of dirties on the surface of glass windows， the glass surface dirties feature recognition algorithm developed by VS and OpenCV is used to perform threshold segmentation on the acquired dirties images. A series of open and close operations are performed on the processed gray image of the dirties， and the dirties feature information in the image is extracted based on the different gray thresholds of the dirties feature to realize the identification and detection of dirties on the glass surface. This system has successfully carried out the identification and detection experiments of dirties on the glass surface， and the identification and detection speed is fast， the efficiency is high， and the stability is good， and it has certain application and promotion value.

關键词：人工智能;机器视觉;玻璃表面;赃物识别

Key words： artificial intelligence;machine vision;glass surface;dirties identification

中图分类号：TP18;TQ171.7                           文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）02-0242-03

0  引言

中国作为世界中的制造大国，每天都要生产大量的工业产品[1]。随着用户和生产企业对产品质量的要求越来越高[2-3]。在脏物识别和检测的领域的开发和研究却少有涉及。产品包装自动化和智能化在工业化发展中变得尤为重要[4]。但目前非常多的生物制药公司的药品外包装的外观检测，依然是依靠人工进行一系列的检测[5-6]。近些年兴起的一门无接触、利用工业相机获取图像进行识别和检测的技术迅速兴起，并被广泛应用在各行各业[7-8]。

城市化的道路也在逐步的发展和演进，而高楼大厦是城市化必然的产物之一[9]。高楼大厦的玻璃的保洁问题也随之出现，虽然个别的高楼会有专门的清洁工人进行保洁，但这着实是一件十分危险的工作，而且每一次的清洁效果并不理想，并不能够将各个角落的脏物清理完全。随着小区楼房层数的增多，许多高层的住户也在为自己家窗户的保洁问题而烦恼。这些小区中并没有专门的清洁工人进行玻璃赃物的清理和保洁。风吹雨打过后，玻璃上总会出现许多难以清理的脏物。通过对各小区中住户的实际调查发现，不少住户反应，自家玻璃上的脏物难以除去并且长期累积。

因此设计了一种基于机器视觉的玻璃表面脏物识别检测系统。通过一种可吸附的媒介吸附在玻璃表面，针对玻璃窗户表面不同类别的脏物，采用VS与OpenCV开发的玻璃表面脏物特征识别算法对获取到的脏物图像进行阈值分割，对处理得当的脏物灰度图像进行一系列的开、闭运算，根据脏物特征的不同灰度阈值提取图像中的脏物特征信息。

1  系统结构分析

从图1中可以看出，脏污识别系统主要由两个模块部分构成，左边的传感器、相机、镜头等硬件部分，右边的软件部分。具体的组成结构图如图1所示。