卷煙零售分揀訂單精準識別糾錯技術應用研究

文/楊雪鍵 李超明 楊蓉蓉 王響雷 陳海軍 楊雄標

我國是煙草生產和消費大國，煙草利稅收入在國家財政收入中占有重要地位，實行以城市為單位的專賣和配送銷售模式[1]。終端客戶主要是遍布在城市的大街小巷的零售店，卷煙配送的特點是小批量、多批次、多品種。這就對卷煙物流中心在卷煙的分揀、配送效率和精準性提出很高的要求[2]。

近年來，卷煙物流中心自動化改造升級工作逐年開展，大多數物流中心的卷煙分揀工作已經實現自動化，可以根據網絡訂單實時自動分揀[3]，基本解決分揀的效率問題。自動化設備代替人工作業，分揀精準性的問題仍然沒有很好地解決。在自動分揀環節，由于條煙輸送姿態控制、設備缺陷等原因，經常出現“多揀”、“少揀”、“錯揀”等問題，不僅會給煙草企業造成一定經濟損失，也嚴重影響煙草企業的企業形象和產品品牌競爭力。

基于以上原因，在卷煙物流自動分揀環節增加條煙的精準識別，實現品牌和數量精確核對就顯得尤為重要。在高速的分揀線上依靠人工糾錯難度大，基本無法滿足生產要求。近十年來，隨著計算機技術和圖像處理技術的高速發展和工程應用技術的逐漸成熟，為視覺技術在卷煙物流分揀上進行條煙精準識別提供了有力的技術支撐，視覺技術與人工相比有著檢測精度高、可長時間重復工作、適應惡劣環境的天然優勢。

本文提出將基于視覺的條碼識讀技術和圖文識別技術相融合，可極大提升煙草物流分揀線條煙精準識別率，減少訂單“多揀”、“少揀”、“錯揀”缺陷的出現頻次。

一、系統技術方案

1.技術調研

要實現視覺技術在卷煙物流分揀上進行條煙精準識別，首先要解決的技術問題是，如何高效準確獲取條煙的特征信息，經過分析可知，一條卷煙有兩方面的特征信息可以作為條煙精準識別的信息源，一個是條煙包裝紙上的條碼，另一個是條煙包裝紙正面的圖文符號信息。例如，圖1是紅河88和玉溪兩個品牌可以表征其品牌唯一性的條碼和圖文兩種特征。

煙草行業“一號工程”，即煙草行業卷煙生產經營決策管理系統，是煙草行業最大的一個信息化工程項目，覆蓋全行業，網絡布局遍布全國各地。通過對條煙打碼，既解決了國家對煙草物流的全局把控[4]，也解決了零售戶的煙品貨源管理，實現“一品一碼”。但是，由于打碼質量、輸送姿態、前后條間隔問題，在現有技術條件下利用讀取條碼的方式獲取條煙特征成功率可以達到99.5%左右。還有0.5%的條煙會因為讀碼失敗，獲取不到條煙信息。由于分揀量巨大，0.5%的信息缺失，對煙草企業來說也會造成比較大的經濟損失。

2.技術方案

鑒于當前問題，在現有技術條件下單獨采用讀碼技術或圖文特征提取技術，都無法較好地滿足對卷煙物流中心在卷煙的分揀、配送實現兼顧高效和精準的要求。本文設計方案采用基于視覺的條碼識讀和圖文識別信息相融合技術，實現高精準度的條煙信息識別。

如圖2所示，精準識別系統安裝在分揀設備和出庫打碼機之間，保證在分揀后打碼前完成訂單的精準識別和核對，保證打碼正確。如圖3所示，一套完整的條煙精準識別系統核心部件包括：讀碼相機1、讀碼相機2、讀碼相機3、讀碼相機4、圖文識別相機、處理器及軟件系統組成。

圖2 系統布置圖

圖3 條煙精準識別系統的組成

讀碼相機1和2采用基恩士SR-5000讀碼器，讀碼相機3和4采用基恩士SR-2000讀碼器，圖文識別相機采用海康工業彩色面陣相機，圖像處理器采用高性能工業電腦，軟件系統自主開發完成。SR2000讀碼器最多一次可讀取128個條碼，超大景深50～2000mm自動變焦，最高可滿足2m/s流水線速度，SR-5000具有超高的1680萬像素的CMOS傳感器，實現高精細圖像質量的同時，自帶最多192顆高亮度LED光源，配合專門設計的LED鏡頭，明亮且均勻地照射全視野。

3.工作原理及流程

條煙精準識別系統將先進的圖像處理技術和條碼讀取技術相結合，可實現對條煙分揀信息進行非接觸、無損精準識別與核對。通過四個讀碼器，實現對條碼的4測面360°無死角讀取，通過軟件系統從條碼信息編碼規則中，實時提取條煙牌號信息。對讀碼失敗的條煙，基于圖像圖文模板匹配技術的頂部相機，通過實時獲取的圖像和訂單配方模板，在模板庫搜索匹配條煙規格信息，可以及時將缺失信息進行補充，及時融合進訂單出貨信息內。這種信息相互融合補充的雙保險設計，可以最大限度保證條煙精準識別率和糾錯率。系統具體工作流程，如圖4所示。

圖4 系統工作流程圖

二、關鍵技術研究

1.基于模板匹配算法的條煙圖文識別技術

模板匹配算法在圖像識別領域有著廣泛的應用。通俗而言，模板匹配就是在一幅圖像中尋找另一幅模板圖像最匹配的部分的技術。模板匹配提供了一種魯棒很強、在圖像中物體定位和查找的方法，該方法可以有許多不同的應用場合。為了適應不同應用場合，有多種模板匹配方法可供選擇。這些方法都不需要對對象進行顯示分割。因此，在圖像中即使沒有專業的知識，也可以成功地定位到被測對象。各種模板匹配方法可以處理各種情形下的變換[5]，如照明、雜點、大小、位置以及旋轉，甚至模板內部的相對移動。常用的兩種模板匹配算法是：（1）基于灰度的匹配算法，要求照明不變，內部灰度值和模板相同；（2）基于形狀的模板匹配算法，可以處理雜點、遮擋、縮放、非線性照明變換、散焦以及輕微的變形，可以處理多通道圖像，也可以一次處理多個模型。

基于灰度的匹配算法工作原理，設模板圖像ImageTemplate（mxn），待匹配圖像Image（MxN），其中m＜M 、n＜N。模板圖像ImageTemplate疊放在待搜尋的圖像Image上，模板覆蓋被搜索圖的那塊區域叫子圖Image（i、j），其中1≤i≤M-m，1≤j≤N-n，以此計算所有滿足條件的子圖與模板圖像的相似度，并找出相似度達到最大的區域。

利用SAD法計算相似度，公式如下：

D(i,j)值越小，對應的相似度越大。

基于形狀的模板匹配，就是提取模板中的邊緣和梯度特征，把梯度方向等圖像高頻的部分，作為匹配依據。一般包含以下步驟：（1）對模板圖像進行特征提取，并存儲特征信息；（2）對搜索圖像進行特征提取，存儲特征信息；（3）將模板圖像的特征信息在搜索圖像上進行特征相似度比對，然后滑動窗口繼續比對；（4）直到比對完所有的搜索圖像區域，生成相似度矩陣；（5）對相似度矩陣進行操作，獲得匹配最高的位置信息[6]。

無論是基于灰度的匹配算法，還是基于形狀的模板匹配算法，其傳統算法運算效率較低，耗時長。HALCON的匹配算法，引入了金字塔的概念，通過選擇不同的金字塔模板圖像特征信息，可以極大提高搜索速度[6]。所謂金字塔就是對圖片進行向下采樣，每向下采樣一次，圖像就縮小一半，由此減少了計算的量。

本文采用基于形狀的模板匹配算法，首先，獲得如圖5所示形狀模板的圖文區域，接著生成模板文件，文件命名規則按照對應牌號編碼，并保存，加載模板文件，用加載的文件，依次在采集到的條煙圖像中搜索可以匹配的模板，最終成功識別出待檢條煙的牌號。識別結果，如圖6所示。

圖5 基于形狀的模板

圖6 模板匹配

針對煙草物流配送中心條煙分揀經常出現的“多揀”、“少揀”、“錯揀”等問題，本文設計了一套基于視覺條碼識讀技術和圖文識別技術相融合的條煙分揀精準識別糾錯系統。

2.全方位讀碼技術

條形碼是將寬度不等的多個黑條和空白，按照一定的編碼規則排列，用以表達一組信息的圖形標識符。常見的條形碼是由反射率相差很大的黑條（簡稱“條”）和白條排成的平行線圖案。條形碼可以標出物品的生產國、制造廠家、商品名稱、類別、日期等許多信息，因而在商品流通、圖書管理、郵政管理、銀行系統等許多領域都得到廣泛應用。

我國煙草實行專營模式，卷煙在到達煙草批發企業進行配送前，會打上32位的噴碼，打碼實行“打碼到戶、打碼到條、一戶一碼、一條一碼”的原則。因此，通過識讀條煙上的條形碼信息可以解析出條煙的牌號信息。其條碼一般打印在側面，條煙在分揀皮帶上輸送過程中，不能保證條碼固定出現在某一面。本文采用4測面360°無死角讀碼設計。四臺讀碼器每臺的視場覆蓋90°，且條碼識讀最大夾角大于45°；超大景深范圍為50～2000mm，自動變焦，最高支持2m/s的分揀皮帶輸送速度，支持1mm×1mm的最小碼讀取。

三、技術驗證

為驗證該卷煙訂單精準識別糾錯技術的技術效果，在某煙草物流配送中心條煙分揀試驗線上安裝了該系統，分揀線輸送帶工作速度為 2.0 m/s，平均每天分揀量為100000條左右，連續測試10天，系統穩定運行，平均正確識別率為 99.98%，圖7為系統在驗證現場的圖片。通過技術驗證，證明系統各項技術指標均達到設計要求，系統一鍵開機，使用方便，操作便利，運行穩定。

圖7 實物樣機

四、總結

針對煙草物流配送中心條煙分揀經常出現的“多揀”、“少揀”、“錯揀”等問題，本文設計了一套基于視覺條碼識讀技術和圖文識別技術相融合的條煙分揀精準識別糾錯系統，包括多讀碼器360°無死角4側面讀碼系統、條煙精準識別糾錯系統組成及系統實現流程、基于模板匹配的條煙圖文識別算法、圖像輪廓特征提取方法。技術驗證結果表明，該精準識別系統工作穩定，正確識別率為99.98%，“多揀”、“少揀”情況基本杜絕，“錯揀”情況減少90%以上，同時還解決了分揀設備“連條”問題造成后續打碼失敗或出錯情況的出現。本系統的成功開發，為提高條煙配送效率和質量提供了一種有效的解決方法。