[发明专利]基于红外光栅检测的回收机包装物形状识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于红外光栅检测的回收机包装物形状识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，生成包装物形状特征配置文件，步骤如下：

步骤1.1，终端回收机配置有条码枪和红外光栅采集装置；所述终端回收机采用所述条码枪扫描包装物的包装物条码数据；同时，所述终端回收机采用所述红外光栅采集装置采集到包装物的N条红外光栅数据；其中，N为自然数；N条红外光栅数据为包装物N个不同部位的尺寸数据；

步骤1.2，所述终端回收机将所述包装物条码数据以及对应的N条红外光栅数据上传到网络服务平台；

步骤1.3，所述网络服务平台对所述包装物条码数据对应的N条红外光栅数据进行特征提取，将每一条红外光栅数据映射到包装物特征向量空间的一个特征向量，由此得到由N个特征向量组成的包装物特征向量空间；

步骤1.4，对于所述包装物特征向量空间，根据统计学原理，剔除偏离均值过大的异常特征向量，对正常特征向量的特征值按属性计算平均值和标准差，获得包装物特征的均值和正常变化范围，从而得到该包装物条码数据所对应的包装物形状特征数据；其中，所述包装物形状特征数据即为包装物特征的均值和正常变化范围；

步骤1.5，采用步骤1.1-步骤1.4的方式，继续对下一个包装物进行特征提取，如此不断循环，得到多个包装物条码数据，每个所述包装物条码数据均对应有包装物形状特征数据；

将每个包装物条码数据以及对应的包装物形状特征数据存储到配置文件中，由此得到所述包装物形状特征配置文件；

步骤2，包装物形状实际识别过程，步骤如下：

步骤2.1，所述终端回收机接收网络服务平台下发的所述包装物形状特征配置文件，并将所述包装物形状特征配置文件加载到内存中；

步骤2.2，当终端回收机被投入包装物时，所述终端回收机采用所述条码枪扫描包装物的包装物条码数据；同时，所述终端回收机采用所述红外光栅采集装置采集到包装物的N条红外光栅数据；

步骤2.3，所述终端回收机对步骤2.2采集到的所述N条红外光栅数据进行特征提取，得到由N个特征向量组成的包装物特征向量空间；

步骤2.4，所述终端回收机判断步骤2.2中，所述条码枪是否成功扫描获取到包装物条码数据；如果扫码成功，则执行步骤2.5-步骤2.6；如果扫码失败，则执行步骤2.7；

步骤2.5，所述终端回收机进一步判断所述包装物形状特征配置文件中是否存在获取到的所述包装物条码数据，如果不存在，则将步骤2.4得到的包装物条码数据以及步骤2.3得到的包装物特征向量空间上传到所述网络服务平台，由所述网络服务平台更新包装物形状特征配置文件；如果存在，则执行步骤2.6；

步骤2.6，所述终端回收机查找所述包装物形状特征配置文件，获得与步骤2.4得到的包装物条码数据对应的包装物形状特征数据；所述包装物形状特征数据即为包装物特征的均值和正常变化范围；

然后，所述终端回收机判断步骤2.3得到的包装物特征向量空间是否与查找到的所述包装物形状特征数据相匹配，如果匹配成功，则回收包装物；如果匹配不成功，则拒绝回收包装物；

步骤2.7，所述终端回收机从所述包装物形状特征配置文件中提取历史投包装物频率最高的若干项包装物形状特征数据；

然后，将步骤2.3得到的包装物特征向量空间依次与各项包装物形状特征数据进行匹配，如果匹配成功，则回收包装物；如果匹配不成功，则拒绝回收包装物；

步骤1.1-步骤1.4更为具体的，包括：

1)提取条码barcode所对应的N条红外光栅数据，对N条红外光栅数据转换成由瓶盖、瓶头、瓶尾、瓶身和体积特征组成的向量空间中的N个特征向量；提取包装物形状特征的算法，具体步骤如下：

1.1)剔除畸变数据点；将红外光栅数据保存在data[]中，对data[]数组中相邻值相减求绝对值，绝对值大于10cm时，则绝对值大于10cm的数组中相邻点的位置存在畸变点，若该点左右两侧均连续变化，且左右两侧的均值近似相等，利用左右两侧的均值取代该点的值，否则，利用最近邻法则，选左右两侧的均值与该点差异最小的点取代该点的值；

1.2)瓶盖特征；瓶盖结构特征为瓶盖外环与瓶颈的差异，采用高精度光栅能够检测出差异变化；将瓶盖数据保存在cap_data[]中，从第i个点出现突减变化，第i个点后出现递增的变化规律；光栅采集频率和皮带传送速度一定情况下，对cap_data[]中前m个求均值而得到瓶盖的宽度；

1.3)瓶头特征；瓶头特征为瓶盖之后，出现递增的变化规律；光栅数据总体呈现出不断增长的规律，其变化率用前后两段相同点数均值的比值进行表示；

1.4)瓶尾特征；瓶尾特征为瓶尾的宽度随瓶子的不同而变化，计算瓶尾一定长度的均值作为瓶尾宽度；

1.5)瓶身特征；瓶身宽度反应了瓶子整体的宽度，计算从瓶头到瓶尾部位宽度的均值作为瓶身宽度；

1.6)体积特征；体积特征作为返利依据，准确计算瓶子的体积十分关键；阴影部分表示沿传送带方向的切面S_xoy；体积计算公式为：

D_i为第i个切面包装物的宽度，△z_i为切面之间的长度，光栅采集频率和传送带速度一定时，△z_i近似为常数，n为光栅采集到的数据长度；

2)根据统计学原理，对N个特征向量按照属性类别，计算不同属性特征的均值和标准差，利用3西格玛准则，从N个特征向量中剔除掉偏离均值过大的特征向量，得到条码所对应M个能够真实描述瓶子特征的向量；

3)对M个特征向量，按照属性类别，求解并统计各个特征属性的均值和标准差，获得瓶子在向量空间中的稳定点和接受域，并将各属性特征的稳定点和接受域作为瓶形库中的特征向量，以此来判断一个瓶子的特征向量是否符合其所对应的瓶形库中向量特征。