[发明专利]一种基于Flood-Fill和SVM的RFID多标签三维最优分布检测方法

摘要

本发明涉及RFID技术领域，具体涉及RFID多标签分布配置领域，特别是引入Flood‑Fill和SVM神经网络对RFID标签分布进行预测得到最优配置，属于检测技术领域。本发明提出一种基于Flood‑Fill和SVM的RFID多标签三维最优分布检测方法，通过Flood‑Fill对纸箱表面的RFID标签进行位置提取，通过SVM神经网络对RFID多标签位置对应的识读距离进行训练，从而对特定识读距离下的RFID多标签位置进行预测，找到识读性能最优的RFID标签分布，进而从RFID标签分布优选配置角度降低实际工作环境对识读性能的影响，该方法可以有效提高RFID标签识读性能，对于RFID技术的发展具有重要的理论和应用价值。

主权项

1.一种基于Flood‑Fill和SVM的RFID多标签三维最优分布检测方法，包括以下步骤：第一步骤：测试平台搭建步骤，测试平台由RFID读写器天线、RFID读写器、升降台、RFID标签、纸箱、相机、相机支架、托盘、控制计算机、导轨、电机构成，RFID读写器天线与RFID读写器相连，RFID读写器与控制计算机相连，相机安置在相机支架上并对准贴有RFID标签的纸箱，RFID读写器天线安置在升降台上方，调整升降台，使RFID读写器天线的辐射方向正对RFID标签；第二步骤：纸箱轮廓提取步骤，托盘上放置纸箱，将RFID标签随机粘贴在纸箱四个侧面，托盘在旋转过程中，相机对托盘上的纸箱快速扫描，获得四个侧面含有背景噪声的纸箱图像，并利用Flood‑Fill算法对含有背景噪声的纸箱图像进行填充，确定出纸箱四个侧面轮廓；第三步骤：RFID标签位置提取步骤，对以上第二步骤中获得的纸箱轮廓进行二值化处理得到二值化纸箱图像，再在二值化纸箱图像上计算圆形度找到RFID标签，每一个RFID标签对应一个节点，得到一组节点的三维坐标；第四步骤：RFID标签的RSSI值测量步骤，贴有RFID标签的纸箱在导轨上由电机带动向RFID读写器天线方向运动，随着纸箱靠近RFID读写器天线，当托盘与RFID读写器天线的距离到达设定距离时，RFID读写器天线对RFID标签进行读取，得到RFID标签的RSSI值，存储于控制计算机中；第五步骤：不同分布下RFID标签的RSSI值测量步骤，重新随机布置RFID标签的位置，重复以上第二、三、四步骤，获得不同分布下节点的三维坐标及其对应的RFID标签的RSSI值，存储于控制计算机中；第六步骤：预测RFID标签分布步骤，利用SVM神经网络对以上第五步骤获得的节点三维坐标和RFID标签的RSSI值进行训练，然后输入任意RFID标签的RSSI值，根据训练的SVM神经网络对节点的三维坐标进行预测，获得RFID标签的RSSI值对应的节点三维坐标。