過度包裝商品智能檢測裝置的研制*

王　凱　劉　洋

(西安計量技術(shù)研究院，西安 710068)

0　引言

商品過度包裝與我國發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、構(gòu)建節(jié)約型社會相悖，不僅浪費資源和能源、污染環(huán)境，而且誤導(dǎo)消費者、損害消費者利益[1]。

過度包裝是指超出了保護(hù)商品、方便運輸、介紹或說明商品的功能要求，即包裝空隙率、包裝層數(shù)、包裝成本超過必要程度的包裝。在國家制定的一系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范中，JJF 1244—2010《食品和化妝品包裝計量檢驗規(guī)則》是質(zhì)檢部門判斷商品是否為過度包裝的依據(jù)[2]。在對過度包裝商品日常計量檢驗、執(zhí)法檢查工作的深入研究后發(fā)現(xiàn)規(guī)范中后兩項強(qiáng)制性指標(biāo)較容易判斷，而空隙率的判定比較復(fù)雜。

在日常計量檢驗、執(zhí)法檢查工作中，為有效解決檢測數(shù)據(jù)的獲取、處理、判定和管理方面存在的問題，對基于圖像處理的精密測量技術(shù)進(jìn)行深入研究后[3-4]，我們研制了一款集圖像采集、圖像處理、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)通信和統(tǒng)計查詢等功能為一體的手持式過度包裝商品智能檢測裝置

1　系統(tǒng)總體設(shè)計

手持式過度包裝商品智能檢測裝置采用圖像處理方式對待測商品進(jìn)行快速檢測，空隙率X的判斷標(biāo)準(zhǔn)與計算公式如表1所示。式中，Vn為商品銷售包裝體積的外切最小長方體體積；V0為商品初始包裝體積；k為商品必要空間系數(shù)，本標(biāo)準(zhǔn)中,k取值為0.6。在圖像獲取過程中為達(dá)到系統(tǒng)的預(yù)定精度，在硬件設(shè)計部分除必要的工業(yè)級數(shù)碼顯微鏡外，同時集成了多種數(shù)據(jù)采集模塊，力求在單次單個檢測過程中獲取全面的對象信息，做到精確測量。

表1　空隙率判斷標(biāo)準(zhǔn)與計算公式

為達(dá)到上述目標(biāo)，主要研究內(nèi)容如下：

1)多傳感器信息采集硬件部分：對象產(chǎn)品信息采集模塊；檢測環(huán)境信息采集模塊；對象檢測圖像信息采集模塊；指令信息輸出/輸入顯示模塊；數(shù)據(jù)儲存/上傳模塊；系統(tǒng)供電模塊。

2)系統(tǒng)控制部分：圖形卡接口；系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)置；系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析；參數(shù)標(biāo)定；標(biāo)準(zhǔn)值設(shè)置。

3)圖形圖像處理部分：圖像采集、圖像顯示、圖像分析、圖像處理、圖像去噪、閾值提取、邊緣檢測、圖像分割、邊緣點擬合、自動聚焦。

4)系統(tǒng)管理及檢測數(shù)據(jù)處理部分：測量數(shù)據(jù)提?。粶y量數(shù)據(jù)分析；測量數(shù)據(jù)計算；檢測結(jié)果判定；檢測數(shù)據(jù)管理；檢測數(shù)據(jù)上傳下載管理；統(tǒng)計查詢管理。

2　智能裝置硬件系統(tǒng)設(shè)計

由于本方案中力求檢測結(jié)果的精確性，所以將涉及到多種方式的對象數(shù)據(jù)獲取設(shè)備，以及為能夠配合基層檢驗、執(zhí)法人員的高效檢驗，檢查過程力求手持式智能終端的簡潔和易操作性，本裝置需集成多種類的傳感器用于數(shù)據(jù)的精確提取[5]。該裝置的硬件組成如圖1所示。

圖1　智能檢測裝置硬件組成示意圖

在本系統(tǒng)中，如何快速獲取檢測對象的多種信息，以及為下一步圖像處理進(jìn)行檢測環(huán)境信息的確定，將檢測的結(jié)果及時明確的輸出和顯示，在發(fā)現(xiàn)超過包裝閾值的對象時對現(xiàn)場執(zhí)法人員進(jìn)行明確的警示，是手持終端進(jìn)行硬件集成需要考慮的主要問題?，F(xiàn)將本系統(tǒng)的硬件設(shè)計方案，及主要考慮因素進(jìn)行闡述。

1) 終端控制模塊

主要解決手持智能終端的供電、開關(guān)機(jī)和重置等功能。為MCU以及各個傳感器模塊提供所需電源，為此設(shè)計中采用了National Semiconductor公司的兩塊LM2734對所供7.2V電壓進(jìn)行升壓，再使用線性穩(wěn)壓器進(jìn)行升壓/降壓提供可供使用的電壓。

2)測距模塊

采用圖像形式對現(xiàn)實中的對象進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與圖像處理時(二維圖片描述三維環(huán)境)，缺少一維數(shù)據(jù)，即被采集對象的深度信息。基于上述考慮，設(shè)計集成測距模塊對深度信息的解算進(jìn)行有效補(bǔ)充。

3)感光模塊

對象圖像的分割、輪廓和邊緣等處理過程中，將強(qiáng)烈的受到外界環(huán)境特別是光線的影響，作為一項重要的參數(shù)，光線直接影響最終結(jié)果的輸出，所以本裝置硬件設(shè)計方案中為實時獲取此項參數(shù)，將集成感光模塊，對后期圖像處理進(jìn)行有效的信息支持。

4)圖像獲取模塊

圖像獲取主要依靠高分辨率工業(yè)級攝像頭完成，但是為了增加該信息獲取的可靠性，設(shè)計圖像信息獲取模塊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行對象圖像信息的獲取和后期處理。

5)通信模塊

原始采集到的數(shù)據(jù)，以及解算后的檢測結(jié)果均是執(zhí)法的所需證據(jù)，及時的進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳，為保護(hù)證據(jù)和后續(xù)大型設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理提供原始的第一手資料。

3　圖像處理算法研究

圖像處理作為智能裝置的核心研究對象，我們設(shè)計如下方案對其進(jìn)行研究和實現(xiàn)，按照源圖像的輸入到解算結(jié)果的輸出其研究結(jié)構(gòu)如圖2所示[6]。

圖2　圖像處理系統(tǒng)框圖

1)圖像去噪

在圖像的成像過程中由于室內(nèi)外光照、環(huán)境變化等因素的存在，不可避免的會感染各種圖像噪聲，這對圖像質(zhì)量和后期處理都產(chǎn)生不利影響?？紤]到檢驗員對待檢測產(chǎn)品進(jìn)行拍攝時室內(nèi)照明和檢測設(shè)備均能提供良好的光照條件，得到檢測產(chǎn)品圖像的噪聲密度不高，我們采用基于偏微分方程的方法進(jìn)行去噪。

2)智能目標(biāo)識別

在某些特殊情況下檢驗員所拍攝的產(chǎn)品目標(biāo)背景較為復(fù)雜，產(chǎn)品與背景之間無特殊的顯著性差異。為應(yīng)對某些復(fù)雜場景下對待檢測目標(biāo)的提取，引入智能目標(biāo)識別技術(shù)，主要使用有監(jiān)督與無監(jiān)督的目標(biāo)識別技術(shù)對待檢測目標(biāo)進(jìn)行識別。如圖3所示。

圖3　智能目標(biāo)識別過程示意圖

3)交互式目標(biāo)分割

當(dāng)傳統(tǒng)目標(biāo)分割算法與智能目標(biāo)識別不足以識別出具體產(chǎn)品時，將引入交互式圖像分割技術(shù)，在自動圖像分割難達(dá)到的情況下，進(jìn)行一些必要的手工操作，為它添加一些輔助條件以幫助完成分割。交互式圖像分割的過程需要用戶參與,如圖4所示。

圖4　交互式目標(biāo)分割示意圖

4)數(shù)據(jù)解算(待檢測物品體積計算函數(shù)擬合)

待檢測物品的目標(biāo)體積模型是規(guī)則的，它的體積就可以理解為目標(biāo)投影面積的單調(diào)函數(shù)。在獲得攝像機(jī)與待檢測產(chǎn)品的距離(紅外測距)、攝像機(jī)與水平面夾角(水平儀或其他)、 數(shù)字圖像中待檢測目標(biāo)輪廓信息和攝像機(jī)參數(shù)(焦距，像素等)后，整合這些數(shù)據(jù)通過偏最小二乘回歸法進(jìn)行回歸分析，得到檢測物品的輪廓信息，進(jìn)而實現(xiàn)計算檢測物實體體積的目標(biāo)。

4　檢測數(shù)據(jù)存儲、輸出與處理

在數(shù)據(jù)方面，檢驗完畢后，系統(tǒng)需存儲產(chǎn)品的相關(guān)信息、檢驗員所拍攝的產(chǎn)品信息以及最終檢測出的產(chǎn)品體積等信息。由于整個檢驗流程基于手持終端，對于產(chǎn)品的存儲將選用嵌入式數(shù)據(jù)庫。根據(jù)數(shù)據(jù)及環(huán)境的特點，選取SQLite作為最終的數(shù)據(jù)庫解決方案。SQLite作為嵌入式數(shù)據(jù)庫，與主程序運行在同一進(jìn)程當(dāng)中，中間無進(jìn)程間通信，速度快且體積小巧，適合運行在嵌入式環(huán)境當(dāng)中。在數(shù)據(jù)管理方面，支持事務(wù)機(jī)制和Blob數(shù)據(jù)類型，且支持大部分SQL92標(biāo)準(zhǔn)，一個完整的數(shù)據(jù)庫可保存在外設(shè)的文件當(dāng)中，所能管理的最大數(shù)據(jù)庫可達(dá)到2TB之多。

本項目根據(jù)整個檢驗的流程，使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為基礎(chǔ)，并根據(jù)檢測的每個環(huán)節(jié)，設(shè)計出適合的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，分析出每個必要的實體與關(guān)系，記錄檢測每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。實現(xiàn)計量檢測從數(shù)據(jù)采集，檢測數(shù)據(jù)自動驗證、自動處理、自動計算，檢測標(biāo)準(zhǔn)自動查找及評定、審核、簽發(fā)、自動簽名、打印等過程智能化、自動化管理。

5　結(jié)束語

目前該裝置的前期理論研究、系統(tǒng)設(shè)計和原型系統(tǒng)開發(fā)工作已經(jīng)基本完成，在我院定量包裝商品檢驗中心、長度檢測中心進(jìn)行了大量的現(xiàn)場實驗，取得了良好的應(yīng)用效果。該裝置的最終實現(xiàn)將極大地提高檢驗人員工作效率與工作質(zhì)量，為質(zhì)監(jiān)執(zhí)法人員現(xiàn)場執(zhí)法的準(zhǔn)確性、科學(xué)性提供強(qiáng)有力地支撐，形成了以現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、高精尖設(shè)備、信息化系統(tǒng)支撐的質(zhì)檢工作新格局。

[1]湯萬金，楊躍翔.限制商品過度包裝國際經(jīng)驗和趨勢.世界標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量管理，2007(10)

[2]黃耀文，等.JJF1244-2010 食品和化妝品包裝計量檢驗規(guī)則.中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會，2010

[3]于起峰，陸宏偉，劉肖琳.基于圖像的精密測量與運動測量.北京:科學(xué)出版社，2002

[4]鄭浩，張洪濤，葉聲華.基于目標(biāo)邊緣的圖像二值化方法研究.計量技術(shù)，2002(04)

[5]段宗濤，沙愛民，張燕妮.高性能嵌入式圖像處理系統(tǒng)研究.微電子學(xué)與計算機(jī)，2008，25(6)

[6]于殿泓．圖像檢測與處理技術(shù)．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2006