在糧食企業中地磅稱量是最為核心的環節之一,它涉及原糧收購入庫、產品副產品及原糧出庫、原糧的倉內移庫等稱重工作以及相關統計數據報表的產生，在整個糧食企業中占有核心地位，糧食企業的所有數據來源都是磅房（目。目前很多企業主要是采用普通的地磅加上簡易儀表和大屏幕顯示，由員工手工記錄毛重、皮重然後再根據扣量情況手工計算出淨重，最後將得到的淨重由手寫票據留存和分送到司機、倉儲及財務，工作效率低、數據精確度低,同時隱含著很多人為漏洞陽1。特別是糧食企業在夏秋之際收購糧食之時，因有連續不斷的大量汽車排隊等候稱重交糧，更易出現各種人為作弊因素。

本文針對企業需求設計了一種新的具有智能輔助手段的糧食稱重係統以提高工作效率，減少誤差，減少漏洞等具有重要意義。本係統在VisualStudio2008開發環境下采用C#語言為開發工具，結合了紅外對射定位和圖像輔助識別等手段，設計了一套具有較強的防作弊功能的稱量綜合信息管理係統，且具有較強的防差錯出現能力。
1係統總體結構
該係統主要是由稱重數據子係統、紅外定位子係統、智能圖像輔助子係統和與信息數據中心其他各子係統進行數據交換等部分組成。係統總體結構框圖如圖1所示。稱重數據釆集子係統主要通過KLDC數字傳感器將重量數據釆集並送入計算機；紅外對射對位子係統主要檢測車輛是否正確地停到了地磅的有效位置；圖像智能輔助子係統負責對稱重車輛拍照並以二進製的形式與重量數據一起保存到數據庫，同時將錄像信息傳送到視頻服務器以便作為出現事件追溯時的參考依據；為防止司稱員在電腦上操作的車輛號碼與正在稱重的車輛不匹配的情況發生對車牌號進行分割識別進行輔助。

圖1係統總體結構圖
Fig.1Systemstructurediagram

2稱重儀表的數據采集
地磅稱量釆用的寧波某傳感器製造有限公司的D20Q1C稱重儀表，該儀表釆用15芯RS232插座作為通信接口，串行通訊與外牆指示屏幕接口共用插座。串行通信采用ASCII碼格式，所有數據均為ASCII碼。波特率被設定為4800b/s,每組數據由10位組成，第1位為起始位，第10位為停止位，中間8位為數據位。每幀數據共由8組組成(包括小數點)，數據傳送先低位後高位，每幀數據間有一組是分隔符"=”，發送數旃為當前顯示稱重值，如當前顯示稱重重量為188.5,連續發送5.88100=5.88100=……。如當前顯示稱重重量為-1885,連續發送.58810-=.58810-=……。軟件設計中采用C#中的SerialPort類讀取儀表的數據。SerialPort類有兩種工作方式:線程實時讀串口和事件觸發方式實現。由於線程實時讀串口的效率不是十分高效，並且資源消耗相對較大，因此比較好的方法是事件觸發的方式。本文釆用事件觸發的方式，當串口的讀緩存有數據到達時則觸發DataReceived事件叫程序接收到數據後，通過以"="為分隔符，分割從緩存區讀到的數據，將分割的數據倒序後存入數組,若分割後的數據長度不等於7或者不為數據類型則視為錯誤數據並予以丟棄。關鍵代碼如下：varresult=newbyte[serialPortl.BytesToRead]；//緩存區大小SerialPortl.Read(result,0,serialPortl.BytesToRead);從緩存區讀取數據
seriaIPortLDiscardInBuffer()；//W空緩存區
tempStream=Encoding.bTF8.GetString(result)；//轉化為UTF8格式
string[]single=tempStream.SplitC/);//以為分割符分割數據for(inti=0；i &&single[i].EndsWith(”=”))｝〃驗證每一個分割的數據包的格式是否完整
if(tempStream.Length!=7II!tempStream.EndsWith(tt="))｛•••)〃數據合法時進行對數據包分割
tempStream=tempStream.Substring(0,6);〃再次分割得到需要的數據
if(!App.IsNumeric(tempStream))｛…｝//驗證是否為數字
for(inti=tempStream.Length-1    >-1;i一一)｛tl+=temp-
,Stream[i].ToString()；｝//取倒序得到最終重量數據
經過以上對數據過濾即可得到正確的重量數據，遞交給上層的稱重管理係統處理後以浮點型數據格式存儲到數據庫中。但由於地磅的表麵積較大,大風天氣會出現獲取到的數據不穩定的情況，若係統檢測到重量數據不停地在某個數據間浮動則係統不能稱重,以免引起糾紛，隻有當獲取的數據穩定在某個數據上時係統自動解除鎖定可以稱重或進入手糸模式。利用輸入輸出接口卡的動態鏈接庫中提供的函數同步釆集到光隔開關的狀態，當車輛未完全停在磅台上時，前後左右4對紅外對射器紅外線會未被阻斷，此時稱重管理軟件處於鎖定狀態,同時大屏幕提示“車輛未停好”，並且不能采集儀表數據。
3紅外定位子係統
係統配備4對型號為:YK-QH3-X三光束紅外對射的紅外對射裝置，分別安裝在磅台的前部、後部，和左右兩側，如圖2所示氣當車輛未完全停在磅台上紅外對射器的接收端不能接收發送端發出的紅外線，計算機利用輸入輸出接口卡的動態鏈接庫中提供的函數同步釆集到光隔開關的狀態，當車輛未完全停在磅台上時，前後左右4對紅外對射器紅外線會未被阻斷，此時稱重管理軟件處於鎖定狀態，同時大屏幕提示“車輛未停好”，並且不能釆集儀表數據。

圖2紅外定位於係統示意圖

Fig.2Schematicdiagramoftheinfraredpositioningsubsystem

4視頻監控子係統
地磅房配備了4台海康威視DS-2AF1-535-B型的攝像頭，分別安裝在磅台的前部、後部、上部和磅房外側。司稱員通過軟件可觀看車輛上磅情況、車輛的車牌號、革鬥裏有沒有其他物品，領導也可通過網絡遠程監看現場。係統將稱重現場的視頻錄製下來通過網絡保存到視頻服務器上，同時軟件結合在稱重流程的控製下，可在適當時候對稱重現場進行多次多角度抓拍，抓拍圖像與稱重數據一同保存在數據庫，以便產生糾紛時提供有效的證據。
稱重汽車牌照自動識別技術主要是因為收糧期間交糧車輛會大量排隊稱重，為防止部分車輛錯誤稱量造成混亂而設計。對於部分無牌農用車輛該功能不啟動。待車輛停在適當位置後，攝像機抓拍一張圖像，先對圖像進行預處理，包括RGB圖像的灰度化、灰度拉伸，再通過基於CA5DA與Bemsen的二值化改進算法對車牌圖像進行快速有效的二值化處理，然後采用了基於邊緣檢測的車牌校正方法,對車牌圖像進行傾斜校正。最後對校正的車牌進行字符分割，根據車牌字符的排列規律和字符的兒何特征，釆用基於投影的號符分割改進算法實現車牌字符的準確分割和識別氣
經過以上步驟得到正確的車牌號碼後隨重量數據一起存入數據庫，當車輛去皮重時，車牌號匹配係統將識得的車牌號提交給稱重管理係統，稱重管理係統根據這個車牌號從SQLSERVER2008數據庫中査找匹配信息，若成功匹配則進入正常稱重模式，若匹配失敗則不匹配並進入鎖定狀態，必須清除鎖定原因後方可正常稱重，或者進入超級管理員權限解除鎖定來排除車牌號由於磨損或過於模糊不能正常識別的情況。
5係統操作
操作人員首先打開稱重管理係統登錄界麵，係統將首先自動連接數據庫服務器，然後由司稱員輸入用戶名及密碼，在輸入正確的情況下才能進入係統。在默認情況下，係統將自動讀取安裝目錄下的xml配置文件中的信息完成串口的連接。若連接成功，此時係統自動生成單號,格式為年月日加一個5位數的自增序號，如2011101100003則表示2011年10月11日的第3輛車的稱重信息，若失敗則彈出報警提示信息。稱量時係統通過下位機稱重模塊完成車輛的稱重，並將毛重、皮重、淨重等重量信息通過串口傳送至上位機;軟件完成毛重.皮重、淨重等數據完整性判斷後,獲得稱重結果，最後通過最終的扣量算法得到最終的淨重，扣量主要包括雜質扣量和包裝扣量，打印、保存相關數據.完成稱重。總扣量的計算公式為:總扣量=（毛重-皮重）x扣量+加扣量+包裝扣量規格x包裝個數。淨重的計算公式為：淨重=毛重-皮重-總扣量。基本操作流程如圖3所示。該係統若觸發預先設定的作弊嫌疑因素，整個稱重係統進入報警模式，必須清除所有報警因素才可進入正常稱重模式。

圖4稱重管理係統操作界麵圖

Fig.4Weighingsysteminterfacediagram

圖4為稱重管理係統界麵，圖中顯示了收購稱重的稱重界麵，碼單號為係統自動生成，質檢單號、品種、扣量、入倉號、品種、車牌號、單位或姓名均來自質檢部。當車牌號匹配子係統釆集到的車牌號與質檢部的車牌號相同時允許稱重，否則要進入手動模式。對於部分小型農用車沒有車牌號，質檢部按序號擬定車牌號格式為:-xxxx,“x”為當天的第幾輛車，若沒有四位數則用“0”補全為四位數，若出現相同的車牌號，係統將提示並給出建議車牌號。
統計報表使用VS.NET2008中自帶的RDLC報表係統完成，它具有優秀的客戶端處理能力。主要包括時間報表和車輛報表兩類。其中時間報表主要是日報表，它記錄一天的所有稱重記錄的詳細信息，以便供有需要的部門查閱，在收購稻穀期間，通常領導也依據日報調整律時的收購價格，如圖5所示。車輛報表主要是記錄的備案，比如車輛的皮重發生大幅度變化時,此車很可能存在作弊行為，為企業嚴格管理帶來了方便。所有報表可以自由匯總打印，全部動態生成各種需要的數據。

圖5數據査詢報表界麵Fig.5Outputofweighingdatareport
6結語
本文結合多種技術設計,實現了一套糧食企業稱重解決方案。基於圖像技術的輔助手段有效提高了反作弊能力和降低了出錯機率。同時專門針對糧食企業收購時存在的多種問題，如車輛集中稱量和車輛型號複雜等做了優化。整個係統具備良好的兼容性和穩定性，能夠準確、可靠和方便地實現整個稱重流程，有效防止了管理漏洞。此係統現已在某企業中運行，提髙了生產效率，具有較大地實際應用參考價值。

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