基于視覺的圖形碼識(shí)別產(chǎn)品的硬件設(shè)計(jì)

婁 根焦俊祥楊佳奇2李慧姝方 武

（1.蘇州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息技術(shù)學(xué)院，蘇州 215009；2.江蘇省智能服務(wù)工程技術(shù)研究開發(fā)中心，蘇州 215009）

0 引言

條形碼在1920年發(fā)明于美國Westing-house研究所，至今已有百年之久，國外一些企業(yè)的條形碼識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)積累了深厚的技術(shù)儲(chǔ)備，如美國Cognex推出的DataMan 470系列產(chǎn)品［1］，結(jié)合了Hotbars技術(shù)的1DMax可以讀取損壞的條碼并處理低對(duì)比度、模糊、損壞等多種特殊性情況，由此可知國外的條碼識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟。

我國在條形碼技術(shù)方面比西方國家起步晚，但在實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化倉儲(chǔ)中的關(guān)鍵技術(shù)——條形碼識(shí)別技術(shù)的迫切提升需求下，我國于2003年制訂的《中國條形碼推進(jìn)工程設(shè)計(jì)綱要》中針對(duì)條形碼識(shí)別提出了相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略［2-4］。迄今為止，我國相關(guān)的工商企業(yè)如雨后春筍一樣遍地而生，但是我國自主研發(fā)的條碼識(shí)別技術(shù)還處于中低端水平。目前國內(nèi)的大型倉儲(chǔ)在物品管理與調(diào)度上依然廣泛采用條形碼、RFID等技術(shù)，但這類標(biāo)識(shí)技術(shù)具有特殊環(huán)境的局限性，比如想要讀取條形碼就要做到精準(zhǔn)擺放，不能過于形變，否則就無法識(shí)別［5］；再比如，RFID技術(shù)最大的問題就是內(nèi)部信息容易被非法讀取或更改，RFID電子標(biāo)簽擁有反向反射性特點(diǎn)，導(dǎo)致其在金屬或液體上難以應(yīng)用；而且RFID標(biāo)簽的價(jià)格相比條形碼要高，大大增加了倉儲(chǔ)管理的成本。

1 研究進(jìn)展

在大型物資管理系統(tǒng)中，物品的身份標(biāo)識(shí)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)物品身份標(biāo)識(shí)一般是通過條碼、二維碼、RFID標(biāo)簽等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。在人工、半人工的管理方案中，這些技術(shù)能解決實(shí)際問題，為物資管理技術(shù)的提升發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，但是在全自動(dòng)化、智能化、精細(xì)化管理的現(xiàn)代物資管理系統(tǒng)中，這些身份標(biāo)識(shí)技術(shù)自身的缺陷開始暴露，并在一定程度上阻礙了精細(xì)化物資管理技術(shù)的發(fā)展［6］。因此，本研究針對(duì)大型智能倉儲(chǔ)設(shè)計(jì)研發(fā)了一種基于視覺的圖形碼識(shí)別產(chǎn)品，可應(yīng)用于絕緣電力工具的倉儲(chǔ)管理中。經(jīng)過初步研究與測(cè)試，圖形碼的整體設(shè)計(jì)效果良好、成本低，對(duì)于不同場(chǎng)景的適應(yīng)性高，相信隨著技術(shù)的發(fā)展以及結(jié)合市場(chǎng)的改進(jìn)，該產(chǎn)品在物品識(shí)別與管理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

本文的圖形碼識(shí)讀產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路采用模塊化設(shè)計(jì)方案，研發(fā)過程中使用了機(jī)器視覺技術(shù)、紅外識(shí)別技術(shù)以及模板匹配算法［7-9］。在硬件方面，根據(jù)實(shí)際環(huán)境所需的不同算力需求采用了OpenMV、樹莓派和Jetson平臺(tái)，以上均屬于開源平臺(tái)，編程上主要使用了Python語言分別在三種平臺(tái)上進(jìn)行條碼識(shí)別技術(shù)的開發(fā)，如圖1所示。

圖1 硬件平臺(tái)實(shí)物圖

2 OpenMV模塊的硬件設(shè)計(jì)

本文研發(fā)的圖形碼識(shí)讀產(chǎn)品采用的最小硬件載體是OpenMV，其實(shí)物圖如圖2所示。這個(gè)開源平臺(tái)成本低、功能強(qiáng)大，核心機(jī)器視覺算法由C語言編寫，但是提供了Python編程接口。OpenMV上的機(jī)器視覺算法包括尋找色塊、人臉檢測(cè)、眼球跟蹤、邊緣檢測(cè)、標(biāo)志跟蹤等，可以運(yùn)用于一對(duì)多的條碼識(shí)別功能。此外它可以通過UART、I2C、SPI、AsyncSerial以及GPIO等控制其他的硬件，甚至是單片機(jī)模塊，如Ar?duino、RaspberryPi（樹莓派）等。它也可以被其他的單片機(jī)模塊控制，這一特點(diǎn)使得它可以很靈活地和其他不同功能的硬件模塊配合，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的產(chǎn)品功能。

圖2 OpenMV-4P實(shí)物圖

本文選取的機(jī)器視覺模塊OpenMV的芯片為STM32H743VIT6，搭載的是FPC0.5 mm間距24 P的排線攝像頭，30 W像素的OV7725攝像頭和200W像素的OV2640攝像頭。

OpenMV的芯片支持type-c的供電模式，只需要將圖3電路原理圖中U2的左邊刪除，Type-C接口部分右邊的線連到U2左邊，然后把R19、R20、USBC1接口屬性改為是，將BOOT0與VCC短接，再通過數(shù)據(jù)線連接到電腦，此時(shí)電腦會(huì)自動(dòng)彈出顯示已連接STM32DFU設(shè)備，借助DfuSeDemo軟件，完成硬件燒錄。

圖3 電路原理圖

3 樹莓派4B和Jetson平臺(tái)介紹

2019年發(fā)布的樹莓派4B版搭載1.5 GHz的64位處理器以及VideoCore VI GPU，用SD卡為內(nèi)存硬盤，卡片主板周圍有4個(gè)USB接口和一個(gè)以太網(wǎng)接口，有著40個(gè)GPIO接口，兩個(gè)micro HDMI高清視頻輸出接口，以上部件全部整合在一張主板上。幾乎包含了PC的所有功能，且擁有較強(qiáng)的圖形處理能力。具體參數(shù)如圖4所示。

圖4 樹莓派4B接口和引腳圖

此外我們還準(zhǔn)備了算力更強(qiáng)、速度更快的Jetson Nano。該平臺(tái)是NVIDIA推出的嵌入式AI計(jì)算平臺(tái)，搭載了四核Cirtex-A57 CPU，GPU則是Maxwell架構(gòu)顯卡，擁有128個(gè)CUDA單元，配備了4GB的LPDDR4內(nèi)存以及16GB的存儲(chǔ)空間。JetsonNano可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下一對(duì)多圖形碼的精準(zhǔn)快速識(shí)別。圖5是JetsonNano的引腳圖。

其實(shí)，在這些“挑戰(zhàn)”中海爾挑戰(zhàn)的都是家電行業(yè)的用戶痛點(diǎn)，比如在冰箱行業(yè)，各大企業(yè)都在想如何極致保鮮，洗衣機(jī)行業(yè)都在想如何降噪，空調(diào)如何將空調(diào)與凈化器合二為一……海爾通過不斷挑戰(zhàn)不可能，為用戶創(chuàng)造新可能，F(xiàn)+冰箱為用戶帶來食材細(xì)胞養(yǎng)鮮；海爾原創(chuàng)直驅(qū)變頻科技，打破傳統(tǒng)皮帶電機(jī)束縛，從源頭降噪，實(shí)現(xiàn)洗衣機(jī)極致安靜平穩(wěn)運(yùn)行等等。

圖5 Jetson Nano引腳圖

4 實(shí)驗(yàn)

4.1 OpenMV實(shí)現(xiàn)圖形碼識(shí)別

OpenMV是輕量級(jí)的開源硬件平臺(tái)，我們將使用OpenMV模塊將圖6中的38種色塊元素分成四組進(jìn)行檢測(cè)，其檢測(cè)結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯觯瑴y(cè)試結(jié)果良好。由于硬件環(huán)境的限制，在加載38組色塊元素進(jìn)行模板匹配時(shí)，計(jì)算量過大，硬件負(fù)載過重，在增加散熱后硬件溫度控制在安全范圍內(nèi)。

圖6 圖形識(shí)別色塊元素

圖7 分組識(shí)別結(jié)果

4.2 樹莓派4B實(shí)現(xiàn)圖形碼識(shí)別

為了得到更穩(wěn)定的圖像識(shí)別，本文將圖形碼識(shí)別程序移植到樹莓派4B平臺(tái)上，采用open CV庫對(duì)獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，并且為了避免自然光對(duì)圖像采集的干擾，使用了紅外鏡頭。在改善了測(cè)試環(huán)境并進(jìn)行樣本預(yù)處理后，測(cè)試結(jié)果如圖8所示，實(shí)現(xiàn)了圖形色塊的精準(zhǔn)識(shí)別，并翻譯成對(duì)應(yīng)編碼。

圖8 樹莓派識(shí)別結(jié)果

4.3 Jetson Nano平臺(tái)實(shí)現(xiàn)圖形碼識(shí)別

為了實(shí)現(xiàn)計(jì)算速度的提升，將代碼遷移到計(jì)算能力更強(qiáng)的Jetson Nano平臺(tái)上，同樣采用OpenCV庫對(duì)獲取到的色塊圖形碼進(jìn)行圖像預(yù)處理，在linux操作系統(tǒng)下，可以看到Jetson平臺(tái)同樣實(shí)現(xiàn)了圖形碼的精準(zhǔn)識(shí)別，且運(yùn)行速度比樹莓派更快，如圖9所示。

圖9 Jetson Nano識(shí)別結(jié)果

5 結(jié)語

為解決現(xiàn)代大型智能倉儲(chǔ)管理中條形碼和RFID標(biāo)簽的固有局限性，本文設(shè)計(jì)了一款圖形碼識(shí)別產(chǎn)品，使用機(jī)器視覺技術(shù)借助NCC多模板匹配算法對(duì)38種色塊元素進(jìn)行圖像識(shí)別，并將其搭載在OpenMV、樹莓派、Jetson Nano這三種不同的硬件平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，均實(shí)現(xiàn)了圖形碼識(shí)別。