本发明涉及冻存管挑选技术领域，具体地说，是涉及一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法。
背景技术：
冻存管是一种菌种保存管，主要由保存液、保存管和小瓷珠三部分组成，它是一种实验室保存菌种的容器，用于菌种的保存或者转移，一般菌种保存管内有25颗小瓷珠用于细菌的吸附和保存。
在深低温环境下进行冻存管的挑取操作，由于低温、静电、空气湿度等各方面因素的干扰，无法100％保障每一次的机械挑管动作都能准确无误，因此，如何在挑管出错的情况下能快速监控到错误信息变得尤为重要。
而随着智能相机的发展，高速成像和智能化图像处理技术在工业检测、航空遥感、智能化仪器和微电子等领域都具有重要的作用。高速相机采用cmos或ccd等图像传感器将拍摄的光学图像信息快速转化为数字电信号，并通过逻辑存储和处理器件将转化后的图像信息进行输出，从而完成图像的采集和传输。相比普通相机，高速相机可以实现对高速运动目标的快速图像采集和实时显示，具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，能够实现对目标的实时跟踪记录。因此，在进行挑管操作时，依靠相机拍照并智能分析图片后与plc控制器进行数据交互并实现错误逻辑，成为不错的选择。
依靠智能相机自带的视觉处理库，对采集到的每一张图片按照配置好的规则进行分析，能准确获取到图片中冻存管孔位的有无信息，通过与plc寄存器的数据交互，实现比对目的。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，主要解决现有冻存管挑选易出错，无法及时在挑管出错的情况下能快速监控到错误信息的问题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，包括如下步骤：
(s1)根据不同冻存盒的类型按照约定格式往控制系统的plc寄存器写入数据；
(s2)在两个挑管位分别设置一个智能相机，挑管操作前进行拍照的为源位置相机，挑管操作后进行拍照的为目标位置相机，选定一个源冻存管，进行挑管前确认；
(s3)启用源位置相机对冻存盒进行拍照，利用智能相机的智能算法对图片进行分析，并将分析结果送往控制系统与步骤(s1)中写入的值进行比对；
(s4)比对通过，开始挑管，并启用目标位置相机再次对冻存盒进行拍照；否则，通知用户进行处理并反馈执行结果；
(s5)利用智能相机的智能算法对目标位置相机拍摄的图片进行分析，并将分析结果送往控制系统与步骤(s1)中写入的值进行比对；
(s6)比对通过，则继续挑管，完成挑管作业并反馈执行结果；否则，通知用户进行处理并反馈执行结果。
具体地，所述智能算法分析图片的具体方法为：对智能相机的图片参数进行设置，计算得出每一个冻存盒孔位的坐标值，并根据孔位坐标内的图像光度识别，判断此孔位内是否存在冻存管。
进一步地，设置的图片参数包括冻存盒空位的横向坐标、纵向坐标及空位尺寸。
具体地，所述控制系统对图片分析结果的比对方法为：plc控制器给两个相机各分配一组寄存器，与冻存盒内的孔位数一一对应，相机拍照以后通过数据分析得出孔位内是否有冻存管，生成相应的判断值，并写入plc寄存器，plc寄存器轮询到数据以后与预先写入的数据进行比对，数据一致则通过并继续挑管，不一致则报告错误。
进一步地，相机拍照后得出的冻存管判断值通过mc协议、tcp通信写入plc寄存器。
作为优选，所述智能相机具备机器学习功能。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明借助智能相机自带的视觉处理库，在对冻存管进行挑管时，在挑管前后进行对存储冻存管的冻存盒进行拍照识别，对采集到的每一张图片按照配置好的规则进行分析，能准确获取到图片中冻存管孔位的有无信息，通过与plc寄存器的数据交互，实现比对目的，验证每次挑管的准确，提高挑管的准确率。
(2)本发明通过在挑管位置设置两台智能相机，根据挑管需求的不同，两个相机都可能是源位置相机和目标位置相机，两台相机的启用时段不同，分别用于记录冻存盒在源冻存管挑选前和挑选后冻存盒空位的变化，实现源冻存管挑选前和挑选后的双重验证，大大减小冻存管挑选的误操作发生概率，保障挑管的准确率。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图说明和实施例对本发明作进一步说明，本发明的方式包括但不仅限于以下实施例。
实施例
如图1所示，本发明公开的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，适用于在深低温环境下进行冻存管的挑取操作。能够对挑管过程进行监控，快速及时发现错误挑管信息，其主要依靠相机拍照并智能分析图片后与plc控制器进行数据交互并实现错误逻辑，依靠智能相机自带的视觉处理库，对采集到的每一张图片按照配置好的规则进行分析，能准确获取到图片中冻存管孔位的有无信息，通过与plc寄存器的数据交互，实现比对目的，对挑管过程进行验证。
具体操作时，首选根据不同冻存盒的类型按照约定格式往控制系统的plc寄存器写入数据，例如冻存盒的型号、孔位数等信息。然后，在两个挑管位分别设置一个智能相机，即总共有设置两个智能相机，挑管操作前进行拍照的为源位置相机，挑管操作后进行拍照的为目标位置相机，根据挑管需求的不同，两个相机都可能是源位置相机和目标位置相机，选定一个源冻存管，源冻存管需要从当前挑管位挑选到另一个挑管位，plc控制器根据源冻存管所在的挑管位确定启用源位置相机，完成挑管前确认。这里需要说明的是：例如可以选择任一一个相机先对源冻存管进行拍照则确定为源位置相机；又例如也可以选距离源冻存管更近的相机对源冻存管进行拍照，确定该相机为源位置相机，则另一个相机确定为目标位置相机。启用源位置相机对冻存盒进行拍照，利用智能相机的智能算法对图片进行分析，并将分析结果送往控制系统与上述写入的plc寄存器中的值进行比对。其图片的具体方法为：对智能相机的图片参数进行设置，这些参数包括冻存盒孔位的横向、纵向坐标及空位尺寸等，计算得出每一个冻存盒孔位的坐标值，并根据孔位坐标内的图像光度识别，判断此孔位内是否存在冻存管。并且，所述智能相机具备机器学习能力，智能相机能够通过自身的图片特征数据积累，能提供越来越精确的图片识别率。
在本实施例中，所述图片验证的具体比对方法为：plc控制器给两个相机各分配一组寄存器，与冻存盒内的孔位数一一对应，相机拍照以后通过数据分析得出孔位内是否有冻存管，并将结果数据通过mc协议、tcp通信写入plc寄存器，具体地，如果通过拍照确认有孔位内有冻存管，则向plc寄存器写入“1”，如果没有冻存管，则向plc寄存器写入“0”，plc寄存器轮询到数据以后与预先写入plc寄存器的数据进行比对，数据一致则通过并继续挑管，不一致则报告错误，通知操作人员进行及时更正。
如果挑管前的比对通过，则开始挑管，源冻存管被挑管后，冻存盒内的孔位信息发生变化，因此，启用目标位置相机对挑管后的冻存盒再次进行拍照。
如果挑管前的比对未通过，则说明冻存盒的信息或者源冻存管的信息有误，此时需要立即通知用户进行处理，对冻存盒或是源冻存管进行检查，对错误信息进行排除更正，避免出现挑管错误，同时反馈执行结果。
源冻存管被挑管后，智能相机再次对目标位置相机拍摄的图片进行分析，此时，由于源冻存管被挑去，冻存盒内的孔位信息发生变化，源冻存管所在的孔位信息由向plc寄存器写入“1”变为向plc寄存器写入“0”，变化后的结果再次通过plc寄存器轮询比对，如果挑管无误，则源冻存管孔位信息相应写入plc寄存器的值应当变为“0”，此结果与系统预设的值进行比对，比对通过，则继续挑管，完成挑管作业并反馈执行结果。否则，说明挑管出错，没有挑选到目标的源冻存管，应当停止挑管，通知用户进行处理并反馈执行结果。由此，完成验证挑管，确保挑管的准确度。
通过上述设计，本发明借助智能相机自带的视觉处理库，在对冻存管进行挑管时，在挑管前后进行对存储冻存管的冻存盒进行拍照识别，对采集到的每一张图片按照配置好的规则进行分析，能准确获取到图片中冻存管孔位的有无信息，通过与plc寄存器的数据交互，实现比对目的，验证每次挑管的准确性，提高挑管的准确率。因此，与现有技术相比，本发明具有突出的实质性特点和显著的进步。
上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，包括如下步骤：
(s1)根据不同冻存盒的类型按照约定格式往控制系统的plc寄存器写入数据；
(s2)在两个挑管位分别设置一个智能相机，挑管操作前进行拍照的为源位置相机，挑管操作后进行拍照的为目标位置相机，选定一个源冻存管，进行挑管前确认；
(s3)启用源位置相机对冻存盒进行拍照，利用智能相机的智能算法对图片进行分析，并将分析结果送往控制系统与步骤(s1)中写入的值进行比对；
(s4)比对通过，开始挑管，并启用目标位置相机再次对冻存盒进行拍照；否则，通知用户进行处理并反馈执行结果；
(s5)利用智能相机的智能算法对目标位置相机拍摄的图片进行分析，并将分析结果送往控制系统与步骤(s1)中写入的值进行比对；
(s6)比对通过，则继续挑管，完成挑管作业并反馈执行结果；否则，通知用户进行处理并反馈执行结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，所述智能算法分析图片的具体方法为：对智能相机的图片参数进行设置，计算得出每一个冻存盒孔位的坐标值，并根据孔位坐标内的图像光度识别，判断此孔位内是否存在冻存管。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，设置的图片参数包括冻存盒空位的横向坐标、纵向坐标及空位尺寸。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，所述控制系统对图片分析结果的比对方法为：plc控制器给两个相机各分配一组寄存器，与冻存盒内的孔位数一一对应，相机拍照以后通过数据分析得出孔位内是否有冻存管，生成相应的判断值，并写入plc寄存器，plc寄存器轮询到数据以后与预先写入的数据进行比对，数据一致则通过并继续挑管，不一致则报告错误。
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，相机拍照后得出的冻存管判断值通过mc协议、tcp通信写入plc寄存器。
6.根据权利要求1所述的一种基于视觉辅助验证的冻存管挑选方法，其特征在于，所述智能相机具备机器学习功能。
技术总结