Идентификация материальных объектов с помощью оптического маркера



Для идентификации материальных объектов придумано немало различных методов. Их можно разделить на две основные группы:
  1. Методы, использующие свойство уникальности присущих объектам признаков, которые тем или иным образом поддаются регистрации/измерению и остаются неизменными в течение заданного промежутка времени в пределах допустимой погрешности.
    К этой группе можно отнести методы биометрической идентификации, оптическую идентификацию, идентификацию по пространственным координатам, «утиный» тест и т.д.
  2. Методы, основанные на маркировке объектов идентификационной информацией, которая наносится на поверхность объекта различными способами: в виде надписи и\или изображения, приклеивания этикетки с штрихкодом, привязывания бирки с номером и т.д., и последующей идентификация объектов с помощью этой информации.

Рассматриваемый в данной публикации новый метод идентификации объектов с помощью оптического маркера, по формальным признакам можно отнести ко второй группе, однако в нем также можно найти и признаки первой группы методов.

С чего все началось


Как ни странно, мысль о том, что обществу необходим еще один метод идентификации материальных объектов, возникла в процессе размышления над положениями российского закона 415-ФЗ, который внес любопытные изменения в Лесной Кодекс РФ.

Речь идет о Статье 50.2. «Маркировка древесины», а более конкретно о пункте 3, который выглядит так:
«Маркировка древесины, указанной в части 1 настоящей статьи, должна обеспечивать возможность нанесения и считывания сведений о маркируемой древесине с использованием технических средств».

Для большего понимания того, что следует из приведенной формулировки, необходимо сказать о том, что промышленно применимых технологий, позволяющих наносить и считывать «сведения о маркируемой древесине с использованием технических средств» не так уж и много.

Лично мне известны только две технологии, которые могли бы претендовать на использование согласно такой формулировке.

Первая технология основана на использовании специализированных пластиковых бирок с визуальной, алфавитно-цифровой информацией и штриховым кодом, которые прикрепляются к торцам кряжей древесины с помощью специального молотка.
Так выглядит специализированная бирка для маркировки (с штрихкодом)


Вторая технология основана на использовании специальных RFID-меток, выполненных в виде гвоздей, которые забиваются в торец бревна. Метки изготовлены из радиопрозрачного материала и снабжены RFID-транспондером, позволяющим хранить данные и осуществлять их беспроводную передачу.
Так выглядит RFID-гвоздь


Очевидно, что и в том и в другом случае стоимость внедрения и использования технологии маркировки подразумевает, мягко говоря, существенные материальные затраты, а если добавить ко всему этому различные нюансы, связанные с защитой от подделки, логистикой, учетом меток и т.д., то картина вырисовывается совсем не радужная, особенно, если учитывать объемы заготовки подлежащей маркировке древесины в РФ.

Варианты решения


В процессе размышлений и разговоров с коллегами на тему того, как же с учетом всего вышеизложенного в итоге будут реализовываться требования нового закона, в числе прочих обсуждался вариант идентификации бревен по тем же принципам, которые используются в дактилоскопии, ведь, по сути, рисунок годовых колец на торце каждого бревна уникален и даже визуально имеет сходство с рисунком отпечатка пальца.

Однако, в процессе изучения основ идентификации по отпечатку пальца выяснилось, что использовать эту технологию вряд ли возможно, т.к., во-первых, необходимым условием для считывания отпечатка является его постоянная ориентация относительно считывателя (палец прикладывается к считывателю только в одном положении), что в реальных условиях эксплуатации для торцов бревен практически невозможно обеспечить, а, во вторых, важной составляющей технологии является процедура формирования т.н. «свертки» (гугл), которая представляет собой набор относительных координат характерных пересечений папиллярных узоров кожи, а годовые кольца на торце бревна, увы, пересечений практически не имеют.

Далее, учитывая особенность чередования темных и светлых полос годовых колец, рассматривался вариант использования для идентификации обычного лазерного сканера штрихкодов.

Как известно, принцип его работы заключается как раз в определении ширины штрихов и пробелов (в нашем случае — это чередование годовых колец) с помощью регистрации оптическим сенсором отраженного света лазерного луча сканера (описание можно посмотреть тут).

Однако стало очевидно, что в итоге такой подход также требует постоянной ориентации торца относительно считывателя, что также очень трудно реализовать в реальных условиях.

Так получилось, что в этот момент по работе пришлось столкнуться с QR-кодами и посвятить некоторое время их более подробному изучению. В процессе изучения нашел на Хабре прекрасную статью на эту тему, в которой особенно бросился в глаза «Шаг 0», описывающий использование областей детектирования.

Изучение стандарта формирования QR-кода, о котором было упомянуто в конце статьи, привело к пониманию того, что именно за счет использования этих областей QR-код так быстро и эффективно определяется и считывается даже с помощью вполне бюджетного смартфона, такого как, например, мой выдавший виды смартфон Sony Walkman Live с камерой 5 МП.

Собственно, далее каким-то образом все изложенные факторы (уникальность рисунка годовых колец древесины, использование областей детектирования в QR-коде, принцип действия лазерного сканера линейных штриховых кодов) сложились в единое целое и в итоге оформились в новый метод идентификации, который может быть пригоден, в том числе и для идентификации древесины и лесоматериалов.

Описание нового метода


Суть метода


Суть метода заключается в использовании свойства уникальности рисунка или текстуры поверхности материального объекта и оригинального способа обработки изображения ее поверхности за счет нанесения на ее поверхность оптического маркера.
Например, для древесины в качестве участка поверхности для нанесения оптического маркера можно выбрать поверхность торца бревна или бруса, обычно представляющую собой ровный плоский срез или спил, на котором хорошо виден природный рисунок структуры древесины в виде годовых колец.

Оптический маркер — это три точки, являющиеся вершинами условного неравностороннего треугольника, один из углов которого равен 90°.

Маркер можно наносить на торец бревна с помощью специализированного молотка.
Так может выглядеть специализированный молоток для маркировки


После удара на поверхности торца должны остаться три углубления одинаковой глубины и формы.


Опираясь на расположение точек маркера можно точно определить область поверхности, которая в дальнейшем будет использоваться для формирования набора идентификационных данных (см. заштрихованную область).


Формирование набора идентификационных данных (ИД)


Набор ИД формируется на основании перечня относительных координат пересечений линий годовых колец и линий векторов, проходящих через область поверхности, выделенную оптическим маркером.

Чтобы пояснить, что имеется ввиду, рассмотрим процедуру формирования набора ИД на примере.

Для примера мы будем использовать набор из шести векторов:


Для каждого вектора определяются точки пересечения с рисунком годовых колец и их относительные координаты (общая длина вектора делится на сто равных частей) следующим образом:



В итоге, сформированный для нашего примера набор ИД выглядит следующим образом:
[7,15,35,60],
[10,38,90]
[10,19,31,50,90]
[3,9,19,40,50,90,97]
[3,10,25,45,62,90]
[10,35,50,60,72,80,88,95]


Полученный таким образом набор ИД сохраняется в базе данных и, в дальнейшем, используется при проведении процедуры идентификации.

Идентификация проводится путем сравнения идентифицируемого набора с другими наборами, хранящимися в БД.

Чтобы более гибко подходить к процессу поиска совпадения наборов и учитывать возможные помехи, например, при получении цифрового изображения поверхности, при проведении процедуры идентификации можно использовать комплексный критерий, который позволяет оценить степень совпадения полученного набора ИД с одним из наборов в базе данных.

Комплексный критерий, например, может быть следующим:
  • общее количество точек пересечения, зафиксированное во всех массивах идентифицируемого набора, не должно отличаться от исходного более чем на две позиции;
  • общее количество точек пересечения, зафиксированное в одном из массивов набора, не должно отличаться от количества точек пересечения в исходном наборе более чем на одну позицию;
  • относительные координаты любой точки пересечения не должны отличаться от относительных координат аналогичной точки исходного набора ИД более чем на одну часть в обе стороны.

В случае соответствия наборов идентификационных данных по всем трем подкритериям можно заключить, что наборы совпадают до такой степени, что их можно считать идентичными.

Отметим также, что полученные наборы идентификационных данных имеют минимальный размер и четкую структуру, за счет чего можно обеспечить существенное ускорение поиска наборов ИД в базе данных.

Зачем все это нужно


Ключевой вопрос — зачем вообще может понадобиться еще один метод идентификации.

Ответ достаточно прост — рассматриваемый метод предполагает небольшие расходы, как на маркировку, так и на идентификацию промаркированных объектов., т.к. не требует использования расходных материалов, сложных технических приспособлений для маркировки и привлечения квалифицированного персонала.

Отдельно можно отметить, что данный метод достаточно универсален и вполне может применяться практически для любых материальных объектов. Достаточно на поверхность объекта нанести оптический маркер и зафиксировать относительные координаты пересечения набора векторов с визуально выделяющимися элементами его поверхности. Процедура идентификации при этом не будет существенно отличаться от процедуры, рассмотренной в рамках метода идентификации лесоматериалов.

P.S.
Заявка на метод в Роспатенте зарегистрирована. Надеюсь, результат будет положительным.


Share post
AdBlock has stolen the banner, but banners are not teeth — they will be back

More
Ads

Comments 12

    +1
    Хорошее решение.
    А как будет выглядеть устройство для считывания? Будет ли зафиксировано расстояние и угол для съёмки?
    Если нет, то как избегать случайных точек, похожих на маркеры?
      +1
      Думаю что стоит немного модифицировать молоток и сделать маркеры уникальными, чтобы не только по расстоянию между ними определять можно было бы.
      Например маркеры в виде пирамидок. Тогда можно будет определять угол, под каким считывался код и отсеивать мнимые маркеры.


        0
        увы, я небольшой специалист в области обработки изображений и мне сложно говорить определенно, как и что надо сделать.
        на хабре были любопытные публикации по повороту изображений, в том числе и эта.

        думаю, что для метода с оптическим маркером более менее рабочее решение можно выработать экспериментальным путем, учитывая различные варианты, опираясь все-таки на те принципы, которые используются при распознавании QR-кода, т.к. там уже есть готовые решения по вычислению углов считывания, искажений и т.д.

        так же можно учитывать, что мы заранее можем указать размеры маркера, который ищем на изображении.
          0
          Тогда я бы клеймо ставил. Или термическое или краской. Хоть паттерн опорный рисуй.
          0
          думаю устройство для считывания должно напоминать видеорегистратор высокого разрешения с ИК-подсветкой и дополнительным устройством типа Rapsberry для вычислений.
          или например оно может выглядеть, как устройство у этих ребят
          +2
          по опыту работы с древесиной знаю, что срубленные стволы подсыхают и растрескиваются. что будет если они попадут в треугольник?
            0
            это действительно проблема, но имхо она может быть решена при непосредственной разработке алгоритма обработки изображения, все-таки направление линий годовых колец достаточно прогнозируемо и подлежит определению с высокой долей вероятности.
            также я упомянул комплексный критерий, в составе которого могут быть учтены и такие нюансы.
              0
              структура колец сохраняется, но на считыватель попадут трещины и как их отличить от колец на уровне того что выдает устройство чтения (сканер )?
              может лучше апробировать алгоритм на отпечатках пальцев ( без молотка конечно)? они не трескаются.
              мне кажется что метод очень интересный, УСПЕХОВ ВАМ.
                0
                спасибо за пожелание.
                насколько помню — трещины практически всегда перпендикулярны линиям годовых колец, что вполне можно использовать в алгоритме.
                по поводу отпечатков пальца — можно попробовать маркер наносить краской.
            +1
            Не понятно что именно вы патентовать вздумали, ибо проблема сличения двух изображений (сфотографированных с разных точек и разными фотоаппаратами) ни разу не нова. Если вам не достаточно уникальности самого рисунка годовых колец, то можно бы просто ляпнуть торец яркой краской, а потом уже «фоткать на память». Далее фотку с помощью методов компьютерного зрения можно легко будет сличить благодаря этой кляксе. Более того, чем неоднородней по цвету/форме будет пятно — тем лучше будет уникальность. Разве только следить чтобы краска была матовая, чтобы бликов лишних на фотографии не было.

            Если хочется использовать непременно вмятины, то почему бы не использовать самый простой молоток/кирку для придания дереву совсем неповторимого рисунка — пару раз стукнул не глядя со всей дури — рисунок распила 100% уникальный :))))
              0
              С уникальностью следов от кирки могут быть проблемы. Вам не случалось генерировать «уникальные» имена файлов, произвольно тыкая клавиши? Через некоторое время начинаются коллизии.
                0
                боюсь, объяснить лучше, чем я уже написал в публикации, у меня не получится, извините.

              Only users with full accounts can post comments. Log in, please.