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    基于機(jī)器視覺的運(yùn)矸車輛車載圖像識(shí)別技術(shù)研究

    2019-07-09 23:33:04牛世琛
    時(shí)代汽車 2019年6期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺圖像識(shí)別

    牛世琛

    摘 要:近年來機(jī)器視覺和人工智能相關(guān)技術(shù)快速發(fā)展,汽車領(lǐng)域應(yīng)用尤其是一個(gè)熱點(diǎn),相對(duì)于乘用車領(lǐng)域,特種車輛的機(jī)器視覺也是其中一個(gè)重要的發(fā)展方向。本文研究了一種基于機(jī)器視覺的運(yùn)矸車輛車載圖像識(shí)別技術(shù)。介紹了車載視覺系統(tǒng)的搭建過程和前期標(biāo)定準(zhǔn)備,其次介紹了物體樣本采集,敘述了樣本的圖像濾波、輪廓提取、特征選擇等圖像處理方案,最后,采用支持向量機(jī)配合合適的核函數(shù)及參數(shù)完成樣本的訓(xùn)練識(shí)別并進(jìn)行測(cè)試,證實(shí)技術(shù)方案的有效性。

    關(guān)鍵詞:特種車輛;機(jī)器視覺;圖像識(shí)別;矸石分揀

    近年來,機(jī)器視覺技術(shù)得到較快發(fā)展。機(jī)器視覺作為一種先進(jìn)技術(shù),在汽車設(shè)計(jì)、無人駕駛等領(lǐng)域有了越來越廣泛的應(yīng)用,車載視覺技術(shù)不斷地優(yōu)化發(fā)展,越來越成熟。汽車領(lǐng)域主要分為乘用車和特種車輛兩大領(lǐng)域,乘用車領(lǐng)域?qū)τ谝曈X技術(shù)的應(yīng)用主要集中在無人駕駛方面,而特種車輛除了在自動(dòng)駕駛方面對(duì)機(jī)器視覺有所需求,車輛一般還有額外功能,這些功能也急需視覺技術(shù)來優(yōu)化。對(duì)于煤礦生產(chǎn)中使用的特種車輛,例如運(yùn)矸車輛,其需要對(duì)煤與矸石進(jìn)行識(shí)別分類,將矸石識(shí)別揀出并收集到運(yùn)矸車輛的車箱中。目前揀矸操作主要由人工分揀,隨著特種車輛設(shè)計(jì)優(yōu)化和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,基于機(jī)器視覺的運(yùn)矸車輛設(shè)計(jì)趨勢(shì)初現(xiàn),特種車輛加載機(jī)器視覺技術(shù)形成智能車輛,符合“汽車智能化”的發(fā)展趨勢(shì)。本文針對(duì)運(yùn)矸車輛車載圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了介紹,闡述了一種車載視覺系統(tǒng)搭建過程并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)效果驗(yàn)證。

    1 車載視覺系統(tǒng)搭建與標(biāo)定

    1.1 工業(yè)相機(jī)選型

    本文車載視覺系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別物體即煤塊與矸石在顏色屬性上差別極小,依靠顏色辨別煤塊與矸石的可行性微乎其微。綜合查詢市面上工業(yè)相機(jī),本文選擇Teledyne Dalsa公司的Genie Nano M2590工業(yè)相機(jī)。這款相機(jī)的特點(diǎn)在于出眾的性價(jià)比、超小體積的外觀設(shè)計(jì)、超低的延遲和精準(zhǔn)的定時(shí)功能,在具有機(jī)器視覺的智能系統(tǒng)和檢測(cè)裝置、智能交通、物流運(yùn)輸?shù)壬a(chǎn)生活領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

    1.2 光學(xué)鏡頭選型

    鏡頭選擇51CAMERA公司代理的VS1614-10M光學(xué)鏡頭,本鏡頭是VST出產(chǎn)的面向機(jī)器視覺行業(yè)設(shè)計(jì)的鏡頭,優(yōu)點(diǎn)是采集的圖像畸變較小,可以在很大范圍內(nèi)調(diào)整成像距離而依舊保持成像清晰,設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)小巧,尺寸緊湊,安裝十分靈活,與Genie Nano M2590工業(yè)相機(jī)搭配使用效果良好。

    1.3 相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

    1.3.1 車載視覺系統(tǒng)的成像畸變現(xiàn)象

    車載視覺系統(tǒng)采集圖像時(shí)由于原理上固有的失真造成了成像中畸變?;冎饕腥N類型:由于透鏡生產(chǎn)過程徑向曲率加工誤差導(dǎo)致的枕形畸變和桶形畸變、由于拍攝角度使物體產(chǎn)生“進(jìn)大遠(yuǎn)小”等失真的線性畸變。線性畸變?cè)谧詣?dòng)駕駛汽車研究中非常常見。

    1.3.2 標(biāo)定流程

    相機(jī)標(biāo)定方法從原理上分為兩種方法:一種是采用特定標(biāo)定樣式的已知標(biāo)定物,通過采集多張圖片,建立標(biāo)定物上已知點(diǎn)與采集圖像中點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系完成標(biāo)定流程,稱為傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定方法;另一種標(biāo)定法是相機(jī)自標(biāo)定法,這種方法不需要使用標(biāo)定模板,只要以視野中的某一點(diǎn)作為參考,相機(jī)進(jìn)行特定的移動(dòng),從而完成標(biāo)定流程[1]。綜合上述兩種標(biāo)定法的優(yōu)缺點(diǎn),采用傳統(tǒng)標(biāo)定法中的張正友標(biāo)定法配合國際棋盤格標(biāo)定板,這種方法的標(biāo)定模板成本低廉,標(biāo)定流程方便快捷。

    根據(jù)標(biāo)定結(jié)果可以得出本文所選所選相機(jī)及鏡頭圖像畸變區(qū)域小,而煤塊與矸石尺寸大,在對(duì)精度要求不高的情況下,本文把所選工業(yè)相機(jī)成像過程近似為線性相機(jī)模型[2]。

    2 車載視覺系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)

    本文車載視覺系統(tǒng)在圖像處理方案上采用如下步驟進(jìn)行處理:待識(shí)別物體數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)定特征參數(shù)的計(jì)算、待識(shí)別物體分類與識(shí)別。

    2.1 車載視覺系統(tǒng)的圖像濾波

    本文選取樣本中一塊矸石圖像,對(duì)其加載椒鹽噪聲,分別用中值濾波算法和自適應(yīng)中值濾波算法進(jìn)行處理,輸出結(jié)果并比較,結(jié)果如圖1所示。

    左上角圖像為原始矸石圖像,右上角圖像為被噪聲污染之后的矸石圖像,左下角為中值濾波處理的圖像結(jié)果,右下角為自適應(yīng)中值濾波處理得到的圖像結(jié)果。對(duì)比下方左右兩幅圖片可以發(fā)現(xiàn),自適應(yīng)中值濾波處理過的圖像噪聲基本消除,中值濾波處理的矸石圖像仍然殘留不少噪聲點(diǎn),而這不利于后期對(duì)矸石和煤的特征參數(shù)進(jìn)行提取,會(huì)影響煤矸石識(shí)別分類的準(zhǔn)確性。

    2.2 車載視覺系統(tǒng)的輪廓提取

    本文選取濾波處理的樣本圖像,對(duì)其分別用Roberts算子、Sobel算子、Canny算子進(jìn)行輪廓提取。從處理結(jié)果看出,Roberts算子方法與Sobel算子方法處理結(jié)果較好,Canny算子因?yàn)樵谳喞崛≈蟹浅l`敏,反而被過多的背景信息干擾,而Roberts算子和Sobel算子都提取到了輪廓,效果基本相同,所以最終選擇卷積核更小,運(yùn)算量較小的Roberts算子方法得到物體輪廓。

    2.3 車載視覺系統(tǒng)的圖像剪裁

    從提取出物體輪廓的圖像中可以很容易地求得物體的形心坐標(biāo)。求得形心之后,對(duì)圖像進(jìn)行剪裁,保留一塊以形心為中心的方形圖像,圖像的尺寸對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)中矸石的尺寸大致為100毫米x100毫米,如圖2所示。

    進(jìn)行圖像剪裁有如下兩個(gè)作用:1)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研物體尺寸在300毫米到1.5米之間,以形心為中心進(jìn)行剪裁邊長100毫米的方塊,可以保證剪裁出的圖像全部對(duì)應(yīng)煤或者矸石的表面,沒有其他干擾信息;2)由于相機(jī)選型時(shí)需要分辨率較高,圖像像素個(gè)數(shù)極多,直接進(jìn)行圖像分析增加了計(jì)算機(jī)的負(fù)擔(dān),減弱了圖像處理實(shí)時(shí)性,而車載系統(tǒng)搭載的上位機(jī)性能有限,因此裁剪圖像保留了關(guān)鍵特征,摒棄了冗余部分,提高了計(jì)算機(jī)處理的快速性。

    2.4 車載視覺系統(tǒng)的圖像特征提取

    綜合各種特征屬性和現(xiàn)場(chǎng)工人經(jīng)驗(yàn),本文選定了煤和矸石的幾種灰度特征作為分辨識(shí)別的依據(jù)?;叶戎狈綀D是統(tǒng)計(jì)一個(gè)圖片中每個(gè)像素點(diǎn)灰度級(jí)分布的圖形化表示方法。統(tǒng)計(jì)每個(gè)像素點(diǎn)灰度值落在直方圖橫坐標(biāo)的位置,將每個(gè)灰度值處對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)或者頻率作為每個(gè)灰度值處的縱坐標(biāo)大小,生成灰度直方圖。只從圖形化的直方圖中可以看出一張圖片所有像素點(diǎn)灰度分布的趨勢(shì),但是不方便計(jì)算機(jī)處理,因此引入一些統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)對(duì)直方圖的特征進(jìn)行衡量,將直方圖包含的信息轉(zhuǎn)化為各種參數(shù),方便計(jì)算機(jī)分析處理。本文引入?yún)?shù)如下[3]:

    本文對(duì)于煤和矸石的樣本圖像分別進(jìn)行灰度均值、灰度方差的計(jì)算。得到處理后的煤塊的圖像灰度均值大致位于80~100之間,灰度方差大致位于1300~1700之間;經(jīng)過處理后的矸石的圖像灰度均值大致位于100~170之間,灰度方差大致分布于1500~2200之間。

    2.5 車載視覺系統(tǒng)的目標(biāo)分類

    本文選取了支持向量機(jī)方法和選取了合適的核函數(shù)之后,實(shí)驗(yàn)測(cè)試煤與矸石的分類效果:收集了20張煤與矸石的圖像數(shù)據(jù),其中煤8張,矸石12張,依次進(jìn)行圖像處理,計(jì)算灰度均值和方差,并分類輸出結(jié)果如表1所示。

    3 結(jié)語

    本文設(shè)計(jì)了一種特種車輛即運(yùn)矸車輛搭載的視覺系統(tǒng)以及圖像處理方法,選取了合適的特征參數(shù)制定了處理流程。

    通過研究國內(nèi)外研究成果并結(jié)合實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),提出了圖像先剪裁再處理的方法,只保留特征豐富的優(yōu)質(zhì)區(qū)域進(jìn)行特征提取,縮減了計(jì)算機(jī)算法的執(zhí)行時(shí)間,提高了本方案的實(shí)時(shí)性。

    采集了若干煤塊與矸石的樣本照片,設(shè)立了樣本庫,采用支持向量機(jī)方法以樣本庫圖片建立分類器,并對(duì)其進(jìn)行煤與矸石分類識(shí)別的測(cè)試。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王芳榮.基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)研究[D].長春:吉林大學(xué),2007:53-55.

    [2]J.Y.Son,S.Yeom,D.S.Lee,K.H.Lee,M.C.Park,“A Stereoscopic Camera Model of Focal Plane Detector Array”,in Journal of Display Technology,2011,7(05):281-288.

    [3]RafaclC.Gonzalez,RichardE.Woods,Gongzalez.數(shù)字圖像處理(第二版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007.

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