【文章內(nèi)容簡介】 MS SQL SERVER和Access。ORACIE數(shù)據(jù)庫是ORACIE公司的產(chǎn)品，ORACIE幾乎可以在目前所有的平臺上面運行，是目前世界第一大數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。ORACIE產(chǎn)品具有優(yōu)越的性能，其價格也比較昂貴。SYBASE SQL SERVER是SYBASE公司推出的關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，SYBASE公司是第一個在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品上實現(xiàn)CLINET/SERVER計算的公司，目前已經(jīng)推出了11版，同時SYBASE公司的全系列數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品可以運行在各種平臺上，包括UNIX 、WindowsNT、 Windows95/98/2000、 Windows Xp等。Microsoft SQL SERVER最初是微軟公司和SYBASE公司的合作產(chǎn)品，后來由微軟獨立開發(fā)。目前已經(jīng)推出SQL SERVER 2000版，能在Windows NT或Windows 98/2000環(huán)境下運行，該數(shù)據(jù)庫和微軟的BACK OFFICE系統(tǒng)配合緊密，性能優(yōu)越，是在Windows NT環(huán)境下值得考慮的數(shù)據(jù)庫。IBM DB2 ODE是IBM公司推出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，DB2原先的主要應用領(lǐng)域是大型機環(huán)境，由于小型化的潮流，才使得它逐漸適應各種中小型應用環(huán)境，DB2能夠支撐多種數(shù)據(jù)類型，是支持數(shù)據(jù)類型最豐富的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之一。IBM數(shù)據(jù)庫具有經(jīng)過考驗的高質(zhì)量和高可靠性；其技術(shù)領(lǐng)先，產(chǎn)品具有靈活性，可升級性，可管理性并有服務的支持。ACCESS是一種關(guān)系型的桌面數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是Microsoft Office套件產(chǎn)品之一，Access歷經(jīng)多次生計改版，其功能越來越強大，但操作反而更加簡單。尤其是Access與Office的高度集成，熟悉的界面似的初學者更容易上手。[7]監(jiān)測站B監(jiān)測站A主控制中心C對于遠程監(jiān)測系統(tǒng)，需要測量的參數(shù)是一定的，因此并不需要太大的數(shù)據(jù)庫，選用Access即可。在建立數(shù)據(jù)庫時，應該分好類，以單監(jiān)測站和主控制中心為例，需要建立兩個數(shù)據(jù)庫，監(jiān)測站和主控制中心各一個，若存在多個監(jiān)測站，則需要建立同樣數(shù)量的數(shù)據(jù)庫，不同的是在主控制中心的數(shù)據(jù)庫應該把各監(jiān)測站的數(shù)據(jù)保存到相應的記錄表中去，不能混淆。假設(shè)有A、B兩個監(jiān)測站，主控制中心為C，A監(jiān)測站主要測量：電壓、電流、溫度等量。B監(jiān)測站主要測量電壓、電流、水位等量， 電壓電流溫度102030203040電壓電流水位123234 電壓A電流A溫度A電壓B電流B水位B102030123203040234 數(shù)據(jù)存放關(guān)系示意圖對于數(shù)據(jù)的管理應該簡單、明確、方便人們的操作，因為不可能人人都對數(shù)據(jù)庫很精通，大多數(shù)人只能了解簡單的應用，所以在對數(shù)據(jù)的管理系統(tǒng)設(shè)計時應該注意其簡單易學易懂性。編程技術(shù):程序是系統(tǒng)的靈魂，沒有程序做基礎(chǔ)，那么前面所做的分析都是空洞的，沒有說服力的，只有把程序編寫出來，并且實現(xiàn)了前面所說的功能，才算是真正的成功。通過編程，還可以檢驗前面所做的分析，設(shè)計工作是否合理，且它直觀的反映了理論上的東西，使我們加深了對所做系統(tǒng)的認識。目前，經(jīng)常使用的編程語言有：C++、VC和Visual Basic。C++和VC在訪問計算機低層硬件的能力上較強，但開發(fā)時間開銷大；Visual Basic除了在訪問計算機低層硬件的能力上比較弱外，有許多優(yōu)點：面象對象的編程—使用面象程序的設(shè)計方法OOP可視化的程序設(shè)計語言—僅需編寫相關(guān)對象要實現(xiàn)的程序功能的用戶部分代碼結(jié)構(gòu)化的程序設(shè)計語言—簡單易學，功能獨特充分利用Windowes資源—提供動態(tài)數(shù)據(jù)交換（DDE）編程技術(shù)此外，VB的核心是全面支持Windows系統(tǒng)的OLE（對象鏈接與嵌入）技術(shù)，它是訪問所有對象的一種方法。利用OLE技術(shù)，將其他應用軟件視為一個對象嵌入VB應用程序中，進行各種操作，可在不同的應用程序之間快遞數(shù)據(jù)，以及自動利用其他應用程序所支持的各種功能。[12]在編程之前，通常應該進行系統(tǒng)分析設(shè)計，了解一下完成的系統(tǒng)主要有幾部分功能，每部分功能的作用，哪些地方是靠硬件實現(xiàn)的，哪些地方是由軟件編程實現(xiàn)的。由軟件編程實現(xiàn)的功能確定下來后，應該畫出軟件流程圖，然后根據(jù)軟件流程圖來編程。當編程工作量小時，可以進行整體直接編程，即編程從開始到結(jié)束，是整體的。當編程工作量大時，則可以先分塊然后按不同的功能塊進行編程，最后再把它們串接起來形成一個整體。遠程監(jiān)控系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)主要是用Visual Basic來編程實現(xiàn)的，其中要用到數(shù)據(jù)庫，還有通信協(xié)議的制定，以及實現(xiàn)通信的撥號連接過程。首先，可以把整個監(jiān)測系統(tǒng)分為三大部分：用數(shù)據(jù)庫存、取、修改數(shù)據(jù)，通信協(xié)議的編寫、通信過程的建立，然后，針對著三塊寫出對應的軟件流程圖，最后，編寫出相應的程序，待各部分都編寫好后，把它們連接到一起，形成一個整體。遠程監(jiān)控系統(tǒng)應該分成監(jiān)測站和主控制中心兩套程序。它們大體上是差不多的，只有有些功能上的不同。總而言之,遠程監(jiān)控可以對多個監(jiān)測站同時進行遠距離的通信，并進行數(shù)據(jù)的傳送。PSTN是目前應用比較廣泛的一種通信網(wǎng)絡，是實現(xiàn)遠程監(jiān)控的一種方便實用的通信媒介。論文中設(shè)計了針對終端變電站的遠程監(jiān)控系統(tǒng)的硬件和軟件。并得出了以下結(jié)論：1. 用調(diào)制解調(diào)器作為連接PSNT和監(jiān)測計算機的硬件是可行的，且降低了系統(tǒng)開發(fā)的投資。2. PSTN網(wǎng)絡作為通信媒介具有易于實現(xiàn)、通信成本低等優(yōu)點。3. 采用Access數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所用數(shù)據(jù)，Access數(shù)據(jù)庫功能較強，且使用起來非常簡單。4. 使用VB作為開發(fā)系統(tǒng)的軟件，VB可以實現(xiàn)友好的人機界面，并且提供了許多實用的通信控件，它與數(shù)據(jù)的連接也非常簡單。用VB開發(fā)系統(tǒng)比其他的軟件更易于實現(xiàn)，且縮短了開發(fā)的時間。5. 經(jīng)過研究表明，利用PSTN實現(xiàn)變電所的遠程監(jiān)控具有易于實現(xiàn)、使用起來方便靈活、成本低等優(yōu)點。對于提高變電所生產(chǎn)管理自動化水平具有很高的實用性。 二維碼識別技術(shù)二維碼是在平面二維方向上都記錄信息的符號。它充分利用了平面上的二維空間，大大提升了信息密度，使得在小面積上編碼大數(shù)據(jù)成為可能。其次由于它超強的糾錯能力，即使大面積受損也能被準確識別。目前二維碼應用于工業(yè)自動化、物流、郵政、醫(yī)療、商業(yè)、金融、交通運輸、身份識別、政府管理、公共安全、海關(guān)及國防等領(lǐng)域。在我國，二維碼的應用尚屬起步階段，應用地區(qū)和領(lǐng)域也相當有限。但是可以預見，二維碼以其獨特的優(yōu)勢必將像條形碼一樣在我國的各個領(lǐng)域被推廣和應用。 本文通過Ｍａｔｒｏｘ公司的圖像采集卡Ｍｅｔｅｏｒ－ＩＩ Ｓｔａｎｄａｒｄ，利用ＭＩＬ函數(shù)庫對氣動打印在金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ二維碼進行了實時捕捉識別，并對采集來的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ圖像進行具體的圖像處理，使其達到被識別的要求。最后，通過實驗討論提高識別率的方法。 １ Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ概述 二維碼有多種類型，本文只討論矩陣式Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ二維碼的識別，簡稱Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ。 Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ最大特點就是小，能在２５ｍｍ2面積上編碼３０個數(shù)字，因此被廣泛用于標示集成電路、藥品等小件物品。另外在制造業(yè)的流水線生產(chǎn)過程中，打印生成Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ也較容易。 如圖１所示，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號看起來像一個由深淺兩種顏色組成的國際象棋棋盤，每一個相同大小的黑色或白色方格稱為一個數(shù)據(jù)單位。Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號由許多這樣的數(shù)據(jù)單位組成。在尋邊區(qū)外層有寬度為一個數(shù)據(jù)單位的靜區(qū)。尋邊區(qū)是棋盤的邊界，只用于定位和定義數(shù)據(jù)單位的大小，而不含有任何編碼信息。被尋邊區(qū)包圍的數(shù)據(jù)區(qū)包含著編碼信息。矩陣中的０、１就是Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的黑白兩色小方格，即數(shù)據(jù)單位。 Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ采用了Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍｏｎ交織交插編碼，編碼時加入了糾錯碼，使Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的糾錯性能比較強。以一個５位的流水號１２３４５為例，通過編碼規(guī)則得到Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的３位碼字和５位糾錯碼，可糾錯２位碼字，糾錯率為２／８＝２５％。 ２ 用ＭＩＬ識別Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼 Ｍｅｔｅｏｒ－ＩＩ Ｓｔａｎｄａｒｄ是Ｍａｔｒｏｘ公司的一塊圖像采集卡，通過攝像頭采集外界圖像，然后實時地傳輸給主機內(nèi)存。ＭＩＬ 函數(shù)開發(fā)包是一個獨立于硬件的３２位圖像處理函數(shù)庫，其中有大量基本的圖像處理函數(shù)。 ２．１ 基本過程 Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識別的基本過程如圖２所示。通過ＭＩＬ提供的函數(shù)采集圖像，并將采集的圖像以數(shù)字化方式存儲在圖像緩沖區(qū)中；對圖像進行增強處理，提高圖像的識別準確率。實驗中通過平滑濾波方法，減少圖像噪聲，很好地解決了采集金屬零件的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼時，由于碼符號邊沿亮度過亮影響圖像分割的問題；然后對圖像進行直方圖均衡化，擴大對比度的動態(tài)范圍，解決由于光照或攝像頭的原因，造成采集的圖像偏暗，對比度不夠顯著，引起圖像中明暗模糊不清的問題。 由于采集后的圖像有很多無用背景，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號所在區(qū)域只占整個圖像很小的比重。采用遮罩的方法，用一個固定位置的子緩沖區(qū)限制圖像處理區(qū)域，忽略區(qū)域外的圖像，實現(xiàn)Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的符號提取。最后用ＭＩＬ函數(shù)直接譯碼，并將譯碼結(jié)果放在指定的字符串中，用顯示語句在屏幕上打印結(jié)果。 ２．２ Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號的膨脹 金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼是氣動打印而成的，成點陣式，與標準的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號不完全一樣，其點間空隙大。如對這種碼毫無處理地進行識別，則識別率會很低。為了解決這個問題，采用數(shù)學形態(tài)學的膨脹算法。為了提高識別準確度，可以將Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號膨脹若干次，縮小數(shù)據(jù)單位之間的空隙。這樣，計算機在尋找Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的Ｌ型尋邊區(qū)時就容易準確得多。 ２．３ 偽實時識別的實現(xiàn) 由于ＭＩＬ本身不支持圖像的實時處理，所以要實現(xiàn)實時識別需要用一種叫做雙緩沖的方法實現(xiàn)偽實時的圖像處理，ＣＰＵ每次處理的圖像其實是攝像頭采集的上一幀圖像。 雙緩沖區(qū)使一邊采集圖像一邊處理圖像成為可能，如圖３所示。攝像頭將圖像采集到圖像緩沖區(qū)１中等待處理，與此同時ＣＰＵ利用這段時間處理圖像緩沖區(qū)２中（上一幀）的圖像，完畢后兩個緩沖區(qū)的職能交換；ＣＰＵ處理緩沖區(qū)１中采集的前一時刻的圖像，而此時緩沖區(qū)２中的圖像已被處理完畢，可以接收攝像頭下一幀的采集圖像。如此往復，兩個緩沖區(qū)互換，不間斷地運行便可實現(xiàn)偽實時處理。在處理環(huán)節(jié)上加Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識別功能，就能實現(xiàn)實時識別Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ。采集圖像和處理圖像正好相差一幀，所以是偽實時的，但是假如計算機運算速度足夠快，時間延遲的影響便可忽略。 這種方法的優(yōu)點是既實現(xiàn)了實時性，又將采集和處理這兩項進程分開，讓ＣＰＵ和攝像頭分別獨立并行地處理，充分利用了空閑時間。 ３ 識別結(jié)果統(tǒng)計與分析 通過編程，實現(xiàn)了對金屬上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼進行識別，并統(tǒng)計了總的采集幀數(shù)（ｆ）、幀率（ｆ／ｓ）、識別成功的總幀數(shù)、識別率等信息。實驗證明在攝像頭焦距以及光源都相當理想的情況下，識別率很高。 Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識別的成功率與很多因素有關(guān)，首先是Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號本身，打印在紙上與打印在金屬零件上的點陣式Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ差異很大；其次是檢測時的運動失真，會影響識別成功率；再次是背景圖像的影響，Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ符號與背景色反差越大，背景中干擾圖像越少，識別成功率越高；光源、符號的旋轉(zhuǎn)等都會對識別造成影響。 ３．１ 運動檢測的影響 Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ檢測常用在流水線上，這時需要考慮攝像頭與被檢測零件相對運動對識別的影響。在實驗中用固定零件、移動攝像頭的方法來模擬流水線中的運動檢測，記錄每次檢測時攝像頭的運動速度，以此找出零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ能夠被識別的最大相對運動速度。 現(xiàn)通過實驗測得２０組數(shù)據(jù)，以６ｍｍ６ｍｍ的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ為考察對象，結(jié)果如表１所示。 綜上結(jié)果，在光照和攝像頭焦距理想的情況下，最大識別的相對速度為２．００ｃｍ／ｓ，比該速度再快可能會因運動失真導致Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ無法識別。 ３．２ 干擾圖像的影響 在相同條件下，背景干擾少的圖像識別率較高，尤其當背景具有與Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ類似矩形狀的圖形時。在光照較好的條件下，測試金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ識別率。在有背景干擾的情況和用子緩沖區(qū)屏蔽一些背景干擾的情況各測得１０組數(shù)據(jù)，分別如表２所示。 可見，用子緩沖區(qū)屏蔽一些無用的背景圖像后，識別效果總體上要略好于未屏蔽。 ３．３ 光源的影響 光源對識別成功率的影響反映在圖像整體的明暗對比度上。對金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ而言，其更多的是影響符號的清晰程度。光源位置如果選取不得當，由于金屬的反光特性，金屬表面會形成一片亮度特別大的鏡面反射區(qū)，給Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ圖像造成強烈的干擾。 一種比較好的方法是用側(cè)光的方法。由于金屬零件上的Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ碼是氣動打印產(chǎn)生的，打印處會有高低起伏，這些區(qū)域的反光是漫反射，不同于其他區(qū)域的鏡面反射光，側(cè)光有助于把點陣與金屬反光的背景分開，將攝像頭避開了金屬的鏡面反光。圖４對比了側(cè)光和反射光下的二維碼狀態(tài)。 ３．４ 識別程序的適應性 識別程序的適應性指適應不同尺寸和打印類型Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ的能力。本文中考察的打印類型有金屬表面氣動打印、金屬表面電動針式打印和標準紙面激光打印三種。實驗結(jié)果表明，程序?qū)鈩邮酱蛴。模幔簦? Ｍａｔｒｉｘ碼的識別能力普遍好于同樣是金屬材質(zhì)的電動針式打?。模幔簦?Ｍａｔｒｉｘ碼。不同尺寸的識別率基本相等。打印在紙上的標準Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ由于圖形標準、顏色穩(wěn)定、分辨率高等因素無需作太多的圖像增強和膨脹就能夠被計算機識別，識別率非常高。16