朱尚龙 陈挥尤 吴意

摘 要：本文采用基于机器视觉的方法，开发一套物品借存管理系统。引入“视觉”，通过HALCON与QT联合搭建的系统来进行物品的拍照、轮廓处理来制作模板与后续的拍照匹配来达到同一物品借还，能够保证物品识别的准确度，为物品的维护和借还记录查询提供方便。

关键词：水果识别;Halcon;图像处理;机器视觉

Visual Based Inventory Management System

Zhu Shanglong Chen Huiyou Wu Yi

Abstract：In this paper，we design a set of management system for the laboratory articles. Now we're going to introduce "vision"，and use the system jointly built by HALCON and QT to process the image contour of the article to make the template and match the follow-up photos to achieve the borrowing and returning of the same article，which can guarantee the accuracy of the object recognition and provide convenience for the maintenance of the article and the checking of the borrowing and returning records.

Key words：Vision;Mask Matching;HALCON

相对于传统的条形码实验室物品管理，通过“视觉算法”的加入，能够更加快捷并方便的准确地识别实验室器材，不仅方便实验室进行设备和器材的清点和统计，还能落实对已借物品的“责任制”，敦促学生自觉爱护实验室物品。

1 系统简介

该借存系统是用计算机来控制工业相机来获取图片，然后對图片进行处理与相关信息的匹配，从而对物品进行实时管理。此系统采用QT与Halcon联合开发，并在此基础上连接数据库。识别算法基于形状的模板匹配提取已录入的物品关键特征信息，[1]与当前检测物品进行匹配从而进行识别。本项目以视觉检测系统为主，结合工业智能相机、照明设备、遮光罩、支架进行搭建，如图1所示。其中工业智能相机选用映美精DMK33GP031。

2 视觉算法设计

视觉识别算法：采用基于相关性的模板匹配，创建模板运用“create_ncc_model”算子，匹配模板时运用“find_ncc_model”。模板制作：PC连接工业相机采集图片，拾取有效特征。首先对采集到的图片进行预处理，包括灰化图像（rgb1_to_gray）、均值滤波降噪（mean_image）、图像增强（scale_image）等手段。由于背景单一且分离度较高，则应用简单的图像二……