一种食品安全自动巡检系统的制作方法

1.本技术涉及食品安全技术领域，尤其是涉及一种食品安全自动巡检系统。


背景技术：

2.食堂覆盖的人数众多，以大学食堂为例，服务人群的数量可能会升至上万人，如果发生食品安全事故，其范围和后果都会十分严重，因此在管理方面需要投入大量的人力和物力，例如分区操作、使用自动化生产设备和人员巡视等。
3.人员巡视的目的是对各个目标点进行查看，用以及时发现问题，但是考虑到人员的流动性和执行标准的不同，使得这项工作（时间、频率、点位）存在一定量的不可控因素。


技术实现要素：

4.本技术提供一种食品安全自动巡检系统，能够对覆盖范围内的区域进行定点定时和统一标准的巡检，使覆盖范围内区域能够符合卫生要求。
5.本技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：本技术提供了一种食品安全自动巡检系统，包括：导轨，用于固定在房间顶面上；巡航车，设在导轨上，配置为在导轨上往复移动；图像采集单元，设在巡航车上，用于采集巡航车移动轨迹上的图像；控制器，设在巡航车上，配置为与巡航车和图像采集单元进行数据交互；无线通讯器，与控制器电连接；图像分析仪，用于分析无线通讯器发送的图像，并根据图像内容合格与否发出警报。
6.在本技术的一种可能的实现方式中，图像采集单元包括：转动台，对称设在巡航车的侧面上；第一图像采集模组，设在转动台上，第一图像采集模组的扫描面垂直于巡航车的移动轨迹；第二图像采集模组，设在巡航车的底面上。
7.在本技术的一种可能的实现方式中，还包括：第一电源，设在导轨的其中一端；第一接触式充电头，设在第一电源的外表面上；其中，巡航车上设有与第一接触式充电头匹配的第二接触式充电头和与第二接触式充电头电连接的第二电源。
8.在本技术的一种可能的实现方式中，还包括设在巡航车上的语音播报喇叭，语音播报喇叭与控制器电连接，用于根据图像分析仪的分析结果发出语音内容。
9.在本技术的一种可能的实现方式中，图像分析仪对无线通讯器发送图像的分析过程包括：
响应于获取到的图像，对图像进行像素化处理；使用颜色差对图像中的内容进行边界识别并根据边界识别的结果绘制形状；获取图像的拍摄地点；调取拍摄地点的标准图像；将获取到的图像与标准图像进行对比，并根据色差程度与色差发生面积发出警报。
10.在本技术的一种可能的实现方式中，将获取到的图像与标准图像进行对比的过程包括：对获取到的图像和标准图像进行像素化处理；对比每一对对应像素区域的颜色；在颜色差超过第一阈值时，将该像素区域记为问题像素区域；计算问题像素区域在全部像素区域中的占比；在占比超过第二阈值时发出警报。
11.在本技术的一种可能的实现方式中，还包括统计相邻的问题像素区域的数量并在相邻问题像素区域的数量小于设定数量时，对这些问题像素区域进行舍弃处理。
12.在本技术的一种可能的实现方式中，统计相邻的问题像素区域的数量时，当两个问题像素区域间的距离小于设定距离时，这两个问题像素区域视为相邻。
13.在本技术的一种可能的实现方式中，将获取到的图像与标准图像进行对比时，还包括：识别图像中的物品；将物品在数据库中检索，得到检索结果，检索结果包括标准物品和非法物品；对一个标准物品进行色差程度与色差发生面积处理时，与该标准物品发生重合的其他标准物品进行忽略处理。
14.在本技术的一种可能的实现方式中，对标准物品进行忽略处理后，需要在数据库中检索到标准图样并进行色差程度与色差发生面积对比处理。
附图说明
15.图1是本技术提供的一种食品安全自动巡检系统的部署示意图。
16.图2是本技术提供的一种巡航车与图像采集单元的连接示意图。
17.图3是本技术提供的一种食品安全自动巡检系统的控制原理示意框图。
18.图4是本技术提供的一种食品安全自动巡检系统的供电结构示意图。
19.图5和图6是本技术提供的第一图像采集模组的采集范围对比示意图。
20.图7是基于图4给出的供电原理示意框图。
21.图8是本技术提供的一种图像的分析过程步骤框图。
22.图9是本技术提供的一种问题像素区域的识别原理示意图。
23.图10是本技术提供的一种图像的划分示意图。
24.图11是本技术提供的一种对问题像素区域的保留和舍弃处理示意图。
25.图12是本技术提供的一种对多个问题像素区域的合并处理示意图。
26.图13是本技术提供的一种图像中断的物品发生重叠时的处理过程示意框图。
27.图中，11、导轨，12、巡航车，3、图像采集单元，6、控制器，7、无线通讯器，8、图像分析仪，21、第一电源，22、第一接触式充电头，23、第二接触式充电头，24、第二电源，25、语音播报喇叭，31、转动台，32、第一图像采集模组，33、第二图像采集模组，121、车体，122、驱动组。
具体实施方式
28.以下结合附图，对本技术中的技术方案作进一步详细说明。
29.请参阅图1至图3，图中的粗实线框表示食堂轮廓，细实线框表示食堂内的设备和餐台等，本技术公开的食品安全自动巡检系统由导轨11、巡航车12、图像采集单元3、控制器6、无线通讯器7和图像分析仪8等组成，导轨11采用悬挂的方式安装在食堂屋顶上，目的是避免占用地面空间，同时还考虑到了部分食堂的升级改造需求。
30.在一些可能的实现方式中，控制器6使用可编程逻辑控制器。
31.在一些可能的实现方式中，无线通讯器7使用蓝牙、wifi或者zigbee等。
32.在一些可能的实现方式中，图像分析仪8可以是内置有图片分析程序的电脑、服务器或者云端。
33.应理解，食堂为了规范操作，会划分出清洗区、制备区和放置区等多个区域，这些区域中还会留出通道，供人员行走和物品运输。如果使用地面巡检的方式，就需要巡检机器人具备道路识别能力和路径规划能力，同时还需要躲避来往的人员和物品。对于人员而言，巡检机器人的出现是一个不稳定的危险因素。
34.另外还需要考虑到部分食堂的通道有限等影响因素，因此在本技术中选用悬挂导轨11的方式来给出巡检路线，巡航车12只要在导轨11上移动，就能够采集到指定区域的图像，然后对图像进行分析，进而给出结果。
35.这种巡检方式不会占用地面空间，也不会影响工作人员的正常工作。并且考虑到人员、物品和设备等均位于地面上，采用空中拍摄的方式还能够有效提高覆盖率，用以发现人工巡检时难以发现的问题点。
36.请参阅图4，巡航车12安装在导轨11上，配置为在导轨11上往复移动。在一些可能的实现方式中，巡航车12由车体121和驱动组122组成，车体121与导轨11滑动连接，驱动组122安装在车体121上，提供车体121在导轨11上往复移动的动力。
37.例如，驱动组122可以由电机和滚轮组成，滚轮安装在电机上并抵接在导轨11上，滚轮转动时，通过摩擦力带动车体121在导轨11上往复移动。
38.图像采集单元3安装在巡航车12上，用于采集巡航车12移动轨迹上的图像，这些采集到的图像会通过无线通讯器7发送给图像分析仪8进行分析。无线通讯器7与图像采集单元3一样，同样安装在巡航车12上。二者均与安装在巡航车12上的控制器6电连接，控制器6与巡航车12、图像采集单元3和无线通讯器7进行数据交互，使整个图像采集工作能够按照设定的时间和频率等进行。
39.图像分析仪8用于分析无线通讯器7发送的图像并根据图像内容合格与否发出警报，以某个区域的卫生条件为例，当该区域在某个时刻回传图像中显示的卫生不符合要求时，就会发出警报，提示工作人员进行及时处理。
40.在一个食堂中，导轨11和巡航车12的数量可以是多个，每一个巡航车12负责一个
固定的区域，采集到的图像统一发送给图像分析仪8进行分析，图像分析仪8无法安装在巡航车12上，因为考虑到体积、功耗和供电等问题，需要进行固定位置部署。
41.整体而言，本技术提供的食品安全自动巡检系统，使用了空中固定路线的方式进行巡检，这种方式不会对食堂现有的工作方式产生影响，使食堂可以按照现有的方式运行。
42.另外，本技术提供的食品安全自动巡检系统可以按照固定时间和固定频率进行巡检，例如在每天的开始时间之前和结束时间之后，在开始时间和结束时间之间也能够进行多次巡检，巡检频率和时间都能够自由设定，不受人员安排的影响。
43.再次，本技术提供的食品安全自动巡检系统可以自始至终按照一个统一的标准进行巡检，每一次的判断依据都相同，从根本上避免了人员巡检中不同人员使用不同判断依据的问题。
44.请参阅图1和图4，作为申请提供的食品安全自动巡检系统的一种具体实施方式，图像采集单元3由转动台31、第一图像采集模组32和第二图像采集模组33等组成，转动台31的数量为两个，这两个转动台31对称设在巡航车12的侧面上。
45.第一图像采集模组32安装在转动台31上，能够在转动台31的带动下转动。第一图像采集模组32的扫描面垂直于巡航车12的移动轨迹，也就是对巡航车12两侧的区域进行图像采集，第一图像采集模组32的转动是为了扩大采集范围，如图5和图6所示。
46.在一些可能的实现方式中，转动台31由电机和安装在电机转轴上的圆台组成，第一图像采集模组32安装在圆台上。
47.第二图像采集模组33设在巡航车12的底面上，作用是采集巡航车12下方区域的图像。第二图像采集模组33的作用可以看作是对第一图像采集模组32盲区的补充。
48.第一图像采集模组32和第二图像采集模组33协同动作，可以采集到巡航车12移动轨迹上两侧及下方的图像，然后发送给图像分析仪8进行分析。
49.请参阅图4和图7，作为申请提供的食品安全自动巡检系统的一种具体实施方式，还增加了第一电源21、第一接触式充电头22、第二接触式充电头23和第二电源24，第一电源21安装在导轨11的其中一端，其外表面上安装有第一接触式充电头22。
50.在一些可能的实现方式中，第一电源21可以使用蓄电池或者市电。
51.第一接触式充电头22与安装在巡航车12上的第二接触式充电头23对应，两个接触式充电头接触时，第一电源21就可以对巡航车12上的第二电源24进行充电。这种充电方式能够实现自动充电，因为巡航车12可以自动移动到导轨11上安装有第一接触式充电头22的一端，然后通过接触充电的方式进行自动补能。
52.请参阅图3，作为申请提供的食品安全自动巡检系统的一种具体实施方式，在巡航车12上加装了语音播报喇叭25，语音播报喇叭25与控制器6电连接，用于根据图像分析仪8的分析结果发出语音内容。
53.例如在发现某处不合格时，巡航车12可以在该处停留，然后通过语音播报喇叭25播放不合格内容，方便工作人员进行快速处理。
54.请参阅图8，图像分析仪8对对无线通讯器7发送图像的分析过程包括以下步骤：s101，响应于获取到的图像，对图像进行像素化处理；s102，使用颜色差对图像中的内容进行边界识别并根据边界识别的结果绘制形状；
s103，获取图像的拍摄地点；s104，调取拍摄地点的标准图像；s105，将获取到的图像与标准图像进行对比，并根据色差程度与色差发生面积发出警报。
55.具体而言，在步骤s101中，对获取到的图像进行像素化处理，像素化处理的过程就是将图像进行网格化的划分，然后根据每一个像素点中的颜色来执行步骤s102。
56.在步骤s102中，使用颜色差对图像中的内容进行边界识别并根据边界识别的结果绘制形状。应理解，不同物品的颜色不同，因此可以根据色差找到物品间的明显边界，然后将这个边界绘制出来，这个绘制出来的边界就是物品的轮廓。
57.在步骤s103中会获取图像的拍摄地点，具体的方式是得到巡航车12在拍摄该图像时的所在位置。具体的方式有以下几种：第一种，巡航车12在移动时记下移动距离，因为一个巡航车12只能够在一个导轨11上移动，因此其位置点是固定的，通过移动距离就能够推算出巡航车12在导轨11上的具体位置，进而得到巡航车12在食堂内的具体位置。
58.第二种，巡航车12上携带有定位模组,例如mtk定位天线等，巡航车12的位置坐标可以由mtk定位天线直接给出。但是这种方式的硬件成本较高，对巡航车12的体积和续航等均会产生影响，因此优先选用第一种方式。
59.获取到图像的拍摄地点后再调取拍摄地点的标准图像，也就是步骤s104中的内容。最后执行步骤s105，该步骤中，将获取到的图像与标准图像进行对比，并根据色差程度与色差发生面积发出警报。
60.对于色差程度与色差发生面积的使用，具体如下，标准图像可以看作是执行标准，每一个区域的摆放和洁净程度等均应当与标准图像中的内容保持一致。如果在获取到的图像中出现了一定面积的色差并且色差面积超过允许值时，就说明该区域不达标，需要进行处理。
61.根据色差程度与色差发生面积发出警报有以下几种情况，污渍、杂物、不属于该区域的物品和未知残留等。
62.利用色差和色差面积进行识别，可以得到更好的巡检效果。因为如果使用形状等进行识别，那么为了提高识别率，就需要降低识别精度，这会增加误报的概率。当识别精度上升时，又会受到模型的影响，因为食堂中的污渍和未知残留等不具有固定形状，识别精度过高时会出现一定概率的不识别或者说无法识别。
63.请参阅图9，将获取到的图像与标准图像进行对比过程的具体步骤如下：s201，对获取到的图像和标准图像进行像素化处理；s202，对比每一对对应像素区域的颜色；s203，在颜色差超过第一阈值时，将该像素区域记为问题像素区域；s204，计算问题像素区域在全部像素区域中的占比；s205，在占比超过第二阈值时发出警报。
64.在步骤s201和步骤s202中，会对获取到的图像和标准图像进行像素化处理并分别比对每一对对应像素区域的颜色，也就是对于获取到的图像显示的内容，会在像素点的基础上进行对比。
65.对比过程中，如果两个对应像素区域颜色的颜色差超过第一阈值时，将该像素区域记为问题像素区域，也就是步骤s203中的内容。当全部的像素区域对比完成后，计算问题像素区域在全部像素区域中的占比，也就是步骤s204中的内容。
66.占比计算完成后进行判断，在占比超过第二阈值时发出警报（步骤s205），在占比不超过第二阈值时不发出警报，表示该区域合格。占比的目的是考虑到识别精度问题，因此预留了一定量的容错空间。
67.另外，还可以考虑获取到的图像进行划分，将其划分为多个子图像后再执行步骤s201至步骤s205中的内容，应以避免污渍等需要处理但是因为占比不超过第二阈值导致的误报问题，如图10所示。
68.请参阅图11，进一步地，还增加了统计相邻的问题像素区域的数量并在相邻问题像素区域的数量小于设定数量时，对这些问题像素区域进行舍弃处理的步骤，这样做的目的是将部分过于小的问题像素区域进行舍弃处理，这样做的目的同样是为了降低误报。
69.因为考虑到部分极小区域的识别误差（光照因素、极小面积水渍和处理过程误差等），这些极小区域忽略后，可以提高识别精度，同时还有助于降低数据量，提高数据处理速度。
70.请参阅图12，另外，统计相邻的问题像素区域的数量时，当两个问题像素区域间的距离小于设定距离时，这两个问题像素区域视为相邻，也就是对于几个问题像素区域，如果其距离过小时，则会直接视为一个问题像素区域（虚线区域内）。
71.应理解，在前述内容中的统计占比过程中，有两个警报触发条件，一个是占比超过第二阈值，一个是某个问题像素区域的面积超过面积设定值，对于几个距离过近的问题像素区域，可以将其面积累加在一起，用来保证第二个警报触发条件能够被触发。
72.请参阅图13，将将获取到的图像与标准图像进行对比时，还包括：s301，识别图像中的物品；s302，将物品在数据库中检索，得到检索结果，检索结果包括标准物品和非法物品；s303，对一个标准物品进行色差程度与色差发生面积处理时，与该标准物品发生重合的其他标准物品进行忽略处理。
73.步骤s301至步骤s303中的内容主要是考虑到部分物品重叠的问题，例如桌子上放置了菜刀物品，这也会导致触发前述内容中的两个警报触发条件。因此增加了物品识别这个步骤。
74.对于被识别到的物品，在进行色差程度与色差发生面积处理时，与该标准物品发生重合的其他标准物品进行忽略处理。
75.对于无法被识别到的物品，在进行色差程度与色差发生面积处理时，与该标准物品发生重合的其他标准物品不进行忽略处理。不进行忽略处理的原因是该物品不应该出现在食堂内或者该区域中。
76.并且，被忽略处理的标准物品，需要在数据库中检索到标准图样并进行色差程度与色差发生面积对比处理。因为该对标准物品的洁净程度判断在步骤s303中出现了缺失，因此需要对其进行单独判断。
77.本具体实施方式的实施例均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护
范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。