一种机器人识别图书所在架位的方法、装置与流程

本发明涉及图书识别领域，尤其涉及一种机器人识别图书所在架位的方法和装置。

背景技术：

现有技术中，图书越来越多，图书管理的工作量也越来越大。很多图书馆使用机器人来识别整理图书，而图书的自动识别方法有很多，条形码、rfid等，但识别率都不高，如何提高图书的识别率是图书管理人员最为关心的问题，也是目前使用机器人识别整理图书的一个瓶颈。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种机器人识别图书所在架位的方法和装置，能够提高机器人识别图书的识别率。

一种机器人识别图书所在架位的方法，包括以下步骤：

步骤1，机器人获取待识别书的书脊信息；

步骤2，将所述待识别书的书脊信息，与书脊信息库中的书脊信息进行匹配，获取所述待识别书所对应的书架位置；所述书脊信息库保存有书脊信息与书架位置的对应关系。

一种机器人识别图书所在架位的装置，包括以下步骤：

识别装置，获取待识别书的书脊信息；

匹配装置，将所述待识别书的书脊信息，与书脊信息库中的书脊信息进行匹配，判断所述待识别书所对应的书架位置；所述书脊信息库保存有书脊信息与书架位置的对应关系；所述书架位置包括校区、书库、架位、单双面、列数和层数。

上述实施例中，通过采集书脊信息管理图书，能够提高图书的自动化管理水平。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明的实施例为本发明所述的一种机器人识别图书所在架位的方法的流程示意图；

图2为本发明的为本发明所述的一种机器人识别图书所在架位的装置的连接示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

为了描述的方便，描述以上装置是以功能分为各种单元/模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元/模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。为本发明所述的一种机器人识别图书所在架位的方法

如图1所示，包括以下步骤：

步骤11，机器人获取待识别书的书脊信息；

步骤12，将所述待识别书的书脊信息，与书脊信息库中的书脊信息进行匹配，获取所述待识别书所对应的书架位置；所述书脊信息库保存有书脊信息与书架位置的对应关系。

所述书架位置的唯一标识用标签表示，所述标签为二维码或条形码；

所述书架位置包括校区、书库、架位、单双面、列数和层数。

可选的，所述步骤2包括：

将待识别书的书脊信息与待识别书当前所在书架的当前层的书脊信息库进行对比，确认是否属于当前所在书架的当前层内的图书，生成判断结果；

当判断结果为否时，则遍历所有书架的所有层的书脊信息库进行对比，以确认待识别书的书架位置。

可选的，所述步骤1之前，所述方法还包括：

步骤10a，获取每个书架中每层的书的书脊信息；

步骤10b，建立每本书的书脊信息与书架位置之间的对应关系。

其中，步骤10a包括：

获取每层书架的图像，作为第一图像：

在所述第一图像中，确定每层书架的边缘；确定本层书架的深度；确定所述每层图书图像的边缘，对图像背影去噪，根据边缘形成整体图书书脊图像；

根据所述整体图书书脊图像中的平行线条进行图像切割，形成单本图书书脊图像；

对所述单本图书书脊图像进行文字转化，形成文字信息；

对所述单本图书书脊图像分析，获取书脊的高度及厚度、书脊的纸张纹路特征、书脊的背景颜色和书脊的突出色块特征；

将所述书脊图像、文字信息、书脊高度及厚度、书脊纸张纹路特征、书脊背景颜色和书脊突出色块中的至少一个或者多个的任意组合作为书脊信息。

所述纸张纹路特征包括：纹路走向、纹路间距、纹路交叉角度和纹路与所述书脊图像边缘的相交角度中的一个或者多个信息的任意组合；

所述书脊的突出色块特征包括：色块色值、色块形状、色块位置、色块间距、色块顺序、所述色块特征与所述纸张纹路重叠的影像信息中的一个或者多个信息的组合。

其中，步骤10b还包括：

建立每一本书的书脊信息与唯一的书脊信息编码之间的一一对应关系；

建立所述书脊信息编码与图书的索书号之间的一一对应关系。

所述步骤10b还包括：

沿每本书的书脊粘贴条形码，建立条形码，每一条形码对应唯一一本图书；

所述书脊信息还包括：条形码。

所述方法还包括：

步骤13，建立自我深度学习库，生成所述书的书脊信息的学习结果信息；深度学习的范围包括：字体模糊辨识、书脊变形辨识、书脊颜色渐变辨识、书脊破损辨识和环境光线变化辨识；

步骤14，使用所述学习结果信息，更新所述书的书脊信息；所述书脊信息表还包括：字体模糊辨识特征、书脊变形辨识特征、书脊颜色渐变辨识特征、书脊破损辨识特征和环境光线变化辨识特征中的一个或者多个的任意组合；

所述字体模糊辨识包括：将字体反复变焦，从清晰到模糊的模拟过程中记取每一个状态下的字体信息，作为字体模糊辨识特征；

所述书脊变形辨识包括：将书脊由长方体变形为拱形的渐变模拟过程中所有变形状态下的书脊图像信息记录下来，作为书脊变形辨识特征；

所述书脊颜色渐变辨识包括：将书脊背景颜色按自然褪色规律模拟并提取渐变过程中的颜色信息，作为书脊渐变辨识特征；

所述书脊破损辨识包括：模拟书脊各个部位破损的情况下，记取书脊图像信息，作为书脊破损辨识特征；

所述环境光线变化辨识包括：获取模拟环境的光线在不同强度下的书脊图像信息，作为环境光线变化辨识的特征。

以下描述本发明的应用场景。

一种机器人识别图书所在架位的识别方法，包括以下步骤：每层书架通过标签确定唯一标识；每层书架所有书籍全部在架；对每层书架进行图像初始化；建立书脊信息库，每本书脊信息与图书的索书号一一对应；建立自我学习库，进行深度学习，学习结果信息并入书架对应的所述书脊信息库；按所述标签识别书架信息，按所述初始化方式形成书架内书脊信息；与本书架书脊信息表进行对比，确认是否属于本书架内图书；非本书架图书，将遍历整个书脊信息库所有的书脊信息表，进行对比，确认所属书架。

所述每层书架通过标签确定书架唯一标识，其中标签为二维码或条形码；所述书架唯一标识为每层书架的位置信息。

所述通过机器人的红外摄像头对每层书架图像初始化包括：确定本层书架的边缘；确定本层书架的深度；确定所述每层图书图像边缘，对图像背影去噪，根据边缘形成整体图书书脊图像；根据所述整体图书书脊图像中的平行线条进行图像切割，形成单本图书书脊图像；对所述单本图书书脊图像进行文字转化，形成文字信息；对所述单本图书书脊图像分析，获取书脊高度及厚度、书脊纸张纹路特征、书脊背景颜色和书脊突出色块特征信息。

所述纸张纹路特征包括：纹路走向、纹路间距、纹路交叉角度和纹路与所述书脊图像边缘的相交角度；所述书脊突出色块特征包括色块色值、色块形状、色块位置、色块间距、色块顺序；获取所述色块特征与所述纸张纹路重叠的影像信息。

所述建立书脊信息库，是根据所述初始化获得的所有信息，将每层书架对应一个单独的书脊信息表，每一本书脊的所有信息对应一个唯一的书脊信息编码，所述书脊信息编码与图书的索书号一一对应。

建立自我学习库，深度学习范围包括：字体模糊辨识、书脊变形辨识、书脊颜色渐变辨识、书脊破损辨识和环境光线变化辨识，每层书架所有学习结果信息加入本书架对应的所述书脊信息表。

所述字体模糊辨识是将字体反复变焦，从清晰到模糊的模拟过程中记取每一个状态下的字体信息，作为字体模糊辨识特征；所述书脊变形辨识是将书脊由长方体变形为拱形的渐变模拟过程中所有变形状态下的书脊图像信息记录下来，作为书脊变形辨识特征；所述书脊颜色渐变辨识，是将书脊背景颜色按自然褪色规律模拟并提取渐变过程中的颜色信息，作为书脊渐变辨识特征；所述书脊破损辨识，是模拟书脊各个部位破损的情况下，记取书脊图像信息，作为书脊破损辨识特征；所述环境光线变化辨识，是获取模拟环境的光线在不同强度下的书脊图像信息，作为环境光线变化辨识的特征。

按所述初始化方式形成书架内书脊信息；与本书架书脊信息表进行对比，确认是否属于本书架内图书；每一次执行对比，对比结果确定为本书架图书，同时将本次书脊信息有变化的特征加入所述书脊信息表；非本书架图书，将遍历整个书脊信息库所有的书脊信息表，进行对比，确认所属书架，同时将本次书脊信息有变化的特征加入所述书脊信息表。

沿每本书脊粘贴条形码，建立条形码库，每一条形码对应唯一一本图书，由机器人的条形码读取器读取识别。

如图2所示，为本发明所述的一种机器人识别图书所在架位的装置，包括以下步骤：

识别装置21，获取待识别书的书脊信息；

匹配装置22，将所述待识别书的书脊信息，与书脊信息库中的书脊信息进行匹配，判断所述待识别书所对应的书架位置；所述书脊信息库保存有书脊信息与书架位置的对应关系；所述书架位置包括校区、书库、架位、单双面、列数和层数。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。