【導讀】進行了研究與設(shè)計。據(jù)庫的配置信息和數(shù)據(jù)表的設(shè)計等。接著本文介紹了在VC++環(huán)境下對。在軟件部分的實現(xiàn)過程中，本文還給出了設(shè)計與實現(xiàn)步。最后本文通過少量數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的剩余功能進行了基本的檢測。在相機標定技術(shù)方面本文研究了相關(guān)的算法；在視覺跟。有著較好的實用意義，在理論上也有一定的參考價值。

　　

【正文】 ? ? ? ? ??? ? ? ? ?? ?? ? ? ? ??? ? ? ? ?? ? ? ? ?? 由上述各式可得： 001 / 0 0 0 1 0 0 0s 0 1 / 0 0 0 1 0 0 011 0 0 0 0 1 0 0 1 01 1Xuu d X fR T Yv d Y v fZ???? ? ? ? ? ? ??????? ? ? ? ? ? ???? ???? ? ? ? ? ? ??????? ? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ? ?? ?? 不考慮其成像具體過程，我們可將上式簡化為： 1 1 1 41 2 1 32 1 2 2 2 3 2 43 2 3 33 1 2 51 1Xrru r rYs v r r r rZrrrr??????????????????????????? ???? 其中， (X， Y， Z)為空間三維點的世界坐 標， (u， v)為相應的像素坐標， ijr透視變換矩陣的元素。它包含二個方程，整理消去 s，得到以下兩個關(guān)打ijr 的線性方程： 1 1 1 2 1 3 3 4 3 1 3 2 3 3 3 4r X r Y r Z r u X r u Y r u Zr u r? ? ? ? ? ? ? 2 1 2 2 2 3 2 4 3 1 3 2 3 3 3 4r X r Y r Z r v X r v Y r v Zr v r? ? ? ? ? ? ? 這兩個方程描述了三維世界點和相應的圖像點之間的關(guān)系。如果己知三維世界坐標和相應的圖像坐標，將變換矩陣看作是未知數(shù)，則共有 12個未知數(shù)。對于每一個物體點都有如上的兩個方程，一般來說可設(shè) 34r =1，則共有 11 個未知數(shù)，取六個目標點可得 12 個方程是一個超定方程。利用哈爾濱理工大學學士學位論文 22 最小二乘法可以很容易求出上述線性方程組的解。采用更多的己知點，可以使方程的個數(shù)大大超過未知數(shù)的個數(shù)，用最小二乘法求解可以降低 誤差造成的影響，求得透視變換矩陣后，對其分解可得攝像機的內(nèi)外參 [9]數(shù) 。 目標檢測 上一節(jié) 解決 了 目標的圖像坐標與世界坐標之問坐標變換的 問題，但是如何確定圖像中哪些部分是目標沒 有解決。 本節(jié)將解決這個問題。 目標檢測的方法 有多種，本節(jié)介紹的是基于運動的背景差分法。 背景差分法提取目標是由 Wren 等人于 1997 年提出的，該方法首先拍攝一幅工作場景中沒有目標出現(xiàn)時的圖像作為背景．在工作場景中有目標出現(xiàn)的時候，使用當前拍攝的圖像與事先學習得到的背景圖像進行相減的運算，這樣由于不包含目標的區(qū)域的像素灰度值與背景對應區(qū)域的灰度值相等或很相似，而包含目標的區(qū)域像素的灰度值與背景圖像對應區(qū)域的灰度值有較大的差別，相減運算之后，就可以得到當前圖像與背景圖像 之間的一個差值圖像。如果差值大于一定的閾值，則認為發(fā)現(xiàn)目標。 采用簡單的減法來檢測目 標．很容易受到自然光照變化以及系統(tǒng)外部干擾的影響。因此采用背景差分法檢測耳標的難點在于背景模型的選擇與背景的更新。常用的背景建模及更新方式主要有以下幾種：平均值法、中值法、運動平均法、單高斯模型法、核密度估計法等。目前，背景差分主要有兩個發(fā)展方向；一個方向是對像素過程的建模不斷完善，并不斷發(fā)展快速 算法；另一個方向是在基本背景差算法的基礎(chǔ)上結(jié)合其他信息，提高檢測的魯棒 [11]性 。 視覺跟蹤的多假設(shè)法（ MHT） 按照不同的標準可將視覺跟蹤問題分為多種類型。根據(jù)攝像機和 場景中的目標是否運動將跟蹤問題劃分為四種類型：攝像機靜止 目標靜止，攝像機靜止 目標運動，攝像機運 目標靜止，攝像機運動 目標運動。根據(jù)場景中目標的數(shù)目將跟蹤問題分為：單目標跟蹤與多目標跟蹤。對于這些不同的類型的問題，需要不同的分析方法與算法。本文討論的是攝像機靜止 目標運動的多目標跟蹤問題，采用的是多假設(shè)法。 MHT 算法是由 Reid 于 1979 年首先提出的。在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)發(fā)生沖突時，MHT 算法形成多種假設(shè)，并把多個假設(shè)繼續(xù)傳遞，讓后續(xù)的觀測數(shù)據(jù)解決這種不確定性。 MHT 的流程可以大體分為兩個步驟：數(shù)據(jù) 關(guān)聯(lián)以及航跡維護。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是將讀入的扇掃數(shù)據(jù)按照其所處的波門和已有的 Track 進行關(guān)聯(lián)。要求把所有落在波門內(nèi)的扇掃數(shù)據(jù)和相應的 Track 都關(guān)聯(lián)起來，暫時不考慮Track 的質(zhì)量。 哈爾濱理工大學學士學位論文 23 需要注意，某個數(shù)據(jù)和其對應得 Track 關(guān)聯(lián)起米，并不等于說該數(shù)據(jù)就是這個 Track 中目標的新觀測，有可能該數(shù)據(jù)是虛警，也有可能該數(shù)據(jù)是一個新目標的起始，這些問題的最終確定需要等到航跡維護時進行。這反映了 MHT 的基本思想：把困難的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)操作推后，等到獲取更多的觀測數(shù)據(jù)后再進行。 如果扇掃數(shù)據(jù)沒有落在任何一個波門內(nèi)，則該數(shù)據(jù)直接產(chǎn)生一 個新的Track。另一方面，如果在 Track 的波門內(nèi)沒有觀測數(shù)據(jù)，則利用預測技術(shù)將 Track 外推，并形成新的波門。 航跡維護的作用是把數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)步驟中形成的粗略關(guān)聯(lián)細化，消除其中的冗余和不確定 [15]性 。 系統(tǒng)模擬運行 完成以上軟件設(shè)計和硬件及硬件技術(shù)和算法的研究之后，我們就可以給出 本系統(tǒng)的模擬運行流程圖了，如圖 42 所示。 失敗 成功 無郵件 有郵件 失敗 成功 失敗 成功 成功 失敗 圖 42 系統(tǒng)模擬運行流程圖 如圖所示，首先我們要登錄系統(tǒng)，如果用戶名或密碼不正確次數(shù)達到三次系統(tǒng)將自動退出。登陸成功后點擊系統(tǒng)設(shè)置模塊的開始運行和郵件信讀取數(shù)據(jù) 登陸 RFID 閱讀器 自動輸入 手動輸入 暫停運行 啟動相機 退出系統(tǒng) 機器人 抓取 開始運行 哈爾濱理工大學學士學位論文 24 息處理模塊的自動運行按鈕后啟動相關(guān)硬件， RFID 閱讀器將自動檢測一段時間內(nèi)有無郵件存在，如果 沒有 ， 系統(tǒng)將自動退出。檢測到郵件后，RFID 閱讀器將自動讀取郵件標簽信息，并將數(shù)據(jù) 傳送給 PC 機，這時軟件系統(tǒng)會嘗試自動輸入讀取到的數(shù)據(jù)，成功后將啟動機器人撿取郵件，若失敗將暫停運行改由工作人員手動輸入數(shù)據(jù)，并啟動機器人撿取郵件。若機器人啟動成功系統(tǒng)將以此往復直至郵件分類撿取完畢。若失敗，系統(tǒng)將自動退出，待工作人員解決了所有問題后再人工啟動器系統(tǒng)。 本章小結(jié) 本章主要介紹和研究了系統(tǒng)要用到的一些硬件與算法 并給出了理論上的系統(tǒng)模擬運行 ，由于客 觀條件所限，本文對這些內(nèi)容的研究大部分只限于理論方面，具體應用時必然還會遇到一些新問題，這就需要后續(xù)的研究人員來解決。此外本文采用 Moto32 控制機器人運動，但是Moto32 使用并不十分特別方便，并且只可適用于 Motoman 機器人。因此后續(xù)工作可考慮跳過 Moto32，研究基于運動控制卡的機器人運動控制。 哈爾濱理工大學學士學位論文 25 結(jié)論 本文主要工作 本文圍繞一個工作于傳送帶上的郵件分揀系統(tǒng)，主要研究了以下內(nèi)容： 本文研究了該系統(tǒng)的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫。以圖表的形式給出了本系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)并對本系統(tǒng)要實現(xiàn)的功能給出 了大體的介紹 。研究了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計，并給出了數(shù)據(jù)庫的詳細設(shè)計數(shù)據(jù)。 本文研究了郵件自動分揀系統(tǒng)軟件部分的設(shè)計與實現(xiàn)。研究了系統(tǒng)軟件各模塊的實現(xiàn)過程，介紹了各模塊的主要功能，并給出了部分的程序代碼。 本文研究了系統(tǒng)主要的硬件設(shè)施。研究了各硬件的性能與參數(shù)，并對他們進行了初步的介紹。 本文研究了系統(tǒng)硬件部分用到的一些算法。這些算法包括：相機標定技術(shù)方面的直接線性法；目標檢測方面的背景差分法以及視覺跟蹤方面的多假設(shè)法。 對后續(xù)工作的展望 軟件數(shù)據(jù)測試方面 ，由 于條件所限測試數(shù)據(jù) 數(shù)量較少，為了加強系統(tǒng)穩(wěn)定性，后續(xù)工作應該采用大數(shù)據(jù)量對系統(tǒng)進行檢測和改進。 由于條件限制，本文所述系統(tǒng)采用單個相機 (單目 )，只能抓取高度尺寸已知的目標。如果采用立體視覺相關(guān)算法，系統(tǒng)將能自動適應高度未知的目標，因此后續(xù)可研究立體視覺算法。 在目標檢測方面，本文采用的背景差分 法未進行背景維護，為了使系統(tǒng)更穩(wěn)定的工作，后續(xù)工作需完成背景維護的研究。 本文采用 Moto32 控制機器人運動，但是 Moto32 使用并非 特別方便，并且只可適用于 Motoman 機器人。因此后續(xù)工作可考慮跳過Moto32，研究基于運動控制卡的機器人運動控制。 在系統(tǒng) 軟硬件結(jié)合方面，由于客觀條件所限 ， 本文給出了系統(tǒng)的模擬運行過程并為 這部分預留了相關(guān)接口 ， 后續(xù)工作應該在條件允許的前提下完全 實現(xiàn)這部分。 哈爾濱理工大學學士學位論文 26 致謝 四年的時光匆匆而過，我的本科 階段的學習和生活即將結(jié)束了。在即將畢業(yè)之際，首先衷心感謝各位任課 老師 幾 年來在 學習、生活上給予的指導和關(guān)懷，其中要特別感謝我的畢業(yè)設(shè)計指導教師 李善強老師 ， 從課題的確定到研究方法的選擇都給了我極大的幫助。在本科學習中各位老師對科研工作認真嚴肅、精益求精的態(tài)度以及踏實勤懇的工作精神都給 我留下了深刻的印象，這些無疑將成為我受益終生的寶貴財富。在此衷心祝愿各位老師工作順利、合家歡樂 ! 在 各位同學 默契配合和大力支持 下， 我順利完成了學士 學位 論文。特別要感謝楊忠勝同學 在整個科研和論文寫作階段給予的幫助。 衷心感謝所有曾關(guān)心我、幫助我的師長、朋友和同學們，你們使我在哈爾濱理工大學求學經(jīng)歷更加美好，終生難忘。 我還要深深感謝我的父母，感謝他們多年來所給予我的無私關(guān)愛和支持。 李偉 2021 年六月于哈理工 哈爾濱理工大學學士學位論文 27 參考文獻 1 王建軍 ， 李剛園 . 基于 RFID 技術(shù)的郵件分揀模式設(shè)計 . 上海第二工大學 . 2021 年 2 月 :1~4 2 啟明工作室 . Visual C++ + SQL server 數(shù)據(jù)庫應用實例完全解析 . 人 民郵電出版社 . 2021 年 4 月 : 99~138 3 啟明工作室 . Visual C++ +SQL server 數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)開發(fā)與實例 . 人民郵電出版社 . 2021 年 7 月 : 276~328 4 梁建武 ， 陳英 . Visual C++程序設(shè)計實驗指導與實訓 . 中國水利水電出版社 . 2021 年 7 月 : 1~44 5 杜榮 . 基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的研究 . 南京林業(yè)大學碩士學位論文 . 2021 年 6 月 : 6~60 6 賀地求 ， 龔天軍 ， 廖平 . 基于射頻識別技術(shù)的零件分揀系統(tǒng) . 中南大學 . 2021 年 7 月 : 1~4 7 王永亮 . 基于視頻的集裝箱號碼識別方法的研究與實現(xiàn) . 大連海 事大學碩士學位論文 . 2021 年 6 月 : 6~52 8 楊公建 ， 劉 勇 ， 韓建松 ， 霍華 . 室內(nèi) RFID 網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法研究 . 計算機工程與運用 . 2021. 46（ 36） : 1~6 9 黃己酉 . 基于單片機的條形碼識別系統(tǒng)在倉儲管理中的應用 . 華東交通大學 : 1~2 10 焦恩璋 ， 杜榮 . 工業(yè)機器人分揀技術(shù)的實現(xiàn) 、 控制與檢測 . 1001—2265(2021)01— 0084— 04: 1~5 11 Lei zhang, Wei xing Su, Kun yuan Hu, Lian bo Ma. Design of a Cigarette Sorting System Based on RFID Technology. IEEE. 2021 年 : 1~5 12 張鵬 ， 沈敏德 ， 范維華 . 基于 Profibus— DP 的塔式卷煙自動分揀機的設(shè)計應用 . 煙草科技 . 2021. 第 3 期 : 1~3 13 Ting Zhang, Yuan xin, Ou yang, Chao, Li, Zhang, Xiong. A Scalable RFIDBased System for LocationAware Services. IEEE. 2021: 1~7 14 田景賀 ， 范玉順 ， 朱云龍 ， 胡琨元 . 基于 RFID 的煙草物流分揀系統(tǒng)設(shè)計 . 儀器儀表學報 . 2021 年 6 月 . 第 27 卷第 6 期增刊 : 1~5 15 袁阿勇 . 新型智能化