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https://github.com/NanjingForestryUniversity/supermachine-tobacco.git
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# 烟梗彩色相机识别
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2022年7月18日开始开发的项目，使用彩色相机进行烟梗颜色的识别。
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## 如何进行模型训练和部署？
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1. 项目当中需要包含`data`和`models`这两个文件夹，请下载到当前文件夹下,这是链接：[data](https://macrosolid-my.sharepoint.com/personal/feijinti_miaow_fun/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2Ffeijinti%5Fmiaow%5Ffun%2FDocuments%2FPycharmProjects%2Ftobacco%5Fcolor%2Fdata&ga=1), [models](https://macrosolid-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/feijinti_miaow_fun/EiyBjWEX90JGn8S-e5Kh7N8B1GWvfvDcNbpleWDTwkDm1w?e=wyL4EF)
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2. 使用[01_dataset.ipynb](./01_dataset.ipynb) 进行数据集的分析文件格式需要设置为这种形式：
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```text
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dataset
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├── label
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│ ├── img1.bmp
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│ └── ...
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└── img
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├── img1.bmp
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└── ...
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```
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3. 使用[02_classification.ipynb](./02_classification.ipynb)进行训练
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4. 使用[03_data_update.ipynb](02_classification.ipynb)进行数据的更新与添加
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5. 使用`main_test.py`文件进行读图测试
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6. **部署**，复制`utils.py`、`models.py`、`main.py`、`models/`、`config.py`这5个文件或文件夹，运行main.py来提供预测服务。
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## 训练的原理
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为了应对工业环境当中负样本少的特点，我们结合颜色有限空间的特性对我们的训练过程进行了优化，核心的优化方式在于制造负样本。
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### 传统的负样本是怎么来的？
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传统方法中，我们通过收集负样本，得到这样的结果：
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这张图里，负样本是紫色、红色和绿色区域，正样本则是蓝色区域。如果用这样的数据进行训练，我们得到的模型一定是欠约束的，因为我们不知道没有负样本的区域上，模型到底会表现出怎样的结果，所有我们想到，去手动制造负样本。
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### 负样本是怎么造出来的？
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我们对于一个给定的色彩空间进行随机的生成一些数据，然后判断它是否是给定的正样本附近，如果是在附近，那么我们就把这些点看作是正样本，如果离得比较远，那么就会被当作是负样本。
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### 训练的结果
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添加负样本后进行训练，模型就会被约束在我们给定的样本范围内，就像下图看到的这样。
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在这里，绿色就是目标（烟梗）的色彩范围，橙色的和蓝色则表明了模型的判定范围，模型认为蓝色的区域就是烟梗，而橙色的区域就不是烟梗。
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可以看到，蓝色区域与绿色区域是高度重叠的，并且蓝色比绿色区域要大一些的，这正是我们想要的效果。这表明模型对于烟梗的颜色有适度的宽容，允许色彩有一定的偏差，但大体上是要达到烟梗颜色范围内的。
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这样的好处在于，即使出现了新的杂质，只要这些杂质的色彩不在模型的宽容范围内（蓝色范围内），那么都会被判定为杂质。
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我们甚至可以直接将需要的目标色彩(烟梗的颜色)和背景的颜色直接合并到一类，这样还可以节省后续的各种逻辑判断、与、或、非等操作。
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预测出来的结果也相对理想，就像下边两张图展示的这样。
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上图里可以看到烟梗和背景的错误识别点还是存在的，只是较为零散。
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而从这张图就可以看出各类杂质识别还是没问题的。
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接下来我们更换采集所使用的镜头，得到更宽广的视角范围并观察其变化。
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## 镜头的影响
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我们现有的镜头包括广角和窄角两个，这两个镜头有着不同的成像效果，如下图所示。
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| 视角 | 广角镜头 | 窄角镜头 |
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| -------- | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
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| 普通视角 |  |  |
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| 放大视角 |  |  |
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可以看到，镜头的影响有两方面
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- 镜头会影响到物体的亮度，广角镜头下的物体看起来更暗
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- 镜头会影响到物体的色彩，广角镜头下物体的色彩相比于窄角镜头的色彩饱和度要差很多，色相也有一定的偏移。
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综合这两点来看，在条件允许的情况下应该选择窄角镜头。
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但是我们这里的传送带非常宽，我们也只有1个相机，不像陶朗一样一条线有29个相机，或者合肥的一条线4～8个相机，所以我们只能冒险试试了。
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尝试的结果很糟糕，可以看到如下图所示：
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几乎所有的烟梗都被当成了杂质。
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为了探究这个问题，我们回到色彩空间中进行观察，可以看到这样的结果：
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在新的镜头下，数据的分布和原本的数据已经发生了巨大的变化，根本就不是同一种东西，这就是为什么分类结果会出错了。
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这种情况的出现也和拍摄矫正不到位有关，具体细节询问周超。
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## 预测过程的后处理（异色问题）
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### 问题的发现
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在摄影过程中，由于相机、镜头和拍摄物体多方面的原因会出现色散边的现象，就像上图这样本来应该黄色的烟梗，边缘却变成了暗绿色或紫色的。
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这是由于不同波长的光折射率不同，到达成像单元的位置会出现细小的偏差，而我们的成像单元又比较的细小，举例来说，这可能使得物体上同样的点发出的红光到了1号像素，而发出的绿光本来应该也射到1号像素却射到了相邻的2号像素，这就导致色彩不对了。
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根据资料，一般的解决方案是对于不同波长的光进行折射率补偿，使用抗色散镜头。但是由于条件有限，我们这里就只能用算法的形式硬抗这些误差了。
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### 解决方案
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- 一方面，用像素块的结果进行求和，像素块求和结果大于阈值的时候判定为杂质，这个方案目前正在使用，可以有效去除小块的错误识别点，也不会因为腐蚀操作导致缺损。
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- 另一方面，进行烟梗结果的膨胀，去掉紫边。
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## 模型的更新
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### 如何应对新的目标物？
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我们可以认为镜头的更换会直接让色彩发生特别离谱的变化，如果出现这样的情况，我们应该直接抛弃旧的数据，训练新的模型。这样也能获得相对不错的分类结果。
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**所以我们今天晚上要丢弃旧的数据，进行这个新的模型的训练**。
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在对这个模型进行重新训练后，获得的新模型识别结果如下图所示：
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| 类别 | 图像 |
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| :----------: | :----------------------------------------------------------: |
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| 原图 |  |
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| 识别结果 |  |
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| 模型约束情况 |  |
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## 图像的对齐
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引入了RGB和光谱图像的原因，这里牵扯到图像对齐的问题。
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### 对齐检测算法
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理论大概是这样，但是这不重要啦，简单来说就是偏差平面里头计算响应强度，这是当时的草稿。
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实现以后这里可以看到对齐的结果，算法实现在`main_test.py`里头的`calculate_delta()`：
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根据这张图片的换算结果可以得知光谱图像比RGB图像超前了69个像素，大概2.02厘米的样子。
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根据这张图片，可以得知，图像上下偏差是2.3厘米
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这张图片里的上下偏差则达到了2.6厘米左右。
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### 图像拍摄脉冲触发问题
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2022年7月30日我们进行了二次实验，本来以为会得到一个恒定的偏差结果，但是，情况并不像我们想的那样：
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从这张图可以看到，两张图的偏差大概是上下10像素，RGB偏上，左右偏差19像素，RGB偏左，
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但是！RGB图像明显是扭曲的，这显然是由于触发导致的。
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从其他图片来看：
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明显也存在图像扭曲的情况，偏差情况是：
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这张图上下已经对不上了，用它计算的偏差不具备参考价值。
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偏差的影响，也可从这幅图当中看到，这幅图的上下偏差达到了惊人的200像素，明显考虑是触发有问题了，不然偏差值至少是恒定的。
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结论是考虑RGB相机的触发存在一定问题。
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# 喷阀检查相关
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## 喷阀检验脚本
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为了能够有效的对喷阀进行检查，我写了一个用于测试的小socket，这个小socket的使用方式是这样的：
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开启服务端：
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```shel
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python valve_test.py
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```
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然后按照要求进行输入就可以了，我还在里头藏了个彩蛋，你猜猜是啥。
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如果想要开客户端，可以加个参数，就像这样：
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```shel
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python valve_test.py -c
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```
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这个客户端啥也不会干，只会做去显示相应的收到的指令。
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同时运行这两个可以在本地看到测试结果，不用看zynq那边的结果：
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## 仅使用RGB或SPEC预测以调节延时
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只使用RGB或者SPEC预测时，使用如下代码：
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只使用rgb：
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```shell
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python main.py -oc
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```
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只使用SPEC
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```shell
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python main.py -os
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```
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## 同时开启喷阀数量限制
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由于喷阀的电源有限，所以必须对同时开启的喷阀数量加以限制，否则会造成流在导线上的电流过大，就像是在烧水。
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最大允许开启的喷阀数量$n$和电源功率$p$之间的关系如下：
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$$
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n = \frac{p}{12}
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$$
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这里$12 V \cdot A$是对应喷阀的电压和电流的乘积，建议在这个基础之上再进行数量除以$2$的操作，因为我们不可合并rgb和spec两个mask，所以如果当出现杂质时，仅对一个mask的最大值进行限定存在风险。
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# 代码加密
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本来想使用pyarmor，但是它在加密过程中一直重复不停的进行下载，这太麻烦了，而且还要考虑到兼容性问题，所以果断放弃，后来发现简单的方案是这样的，把python编译成字节码就行：
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## 简单方案
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这方案的好处在于不需要联网，但是破解成本比较低。
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```shell
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python -m compileall -f -q -b "tobacco_color"
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```
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然后接下来找到所有的.py文件并删除就可以了：
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```shell
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find . -name "*.py" -type f -print -exec rm -rf {} \;
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```
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这个看起来好危险，我还是觉得到目录下一个个删除比较好。
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## JMPY的方案
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安装
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```she
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pip install jmpy3
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```
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加密
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```shell
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jmpy -i "tobacco_color" [-o output dir]
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```
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加密后的文件默认存储在 dist/project_name/ 下
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最后，根据测试的pyarmor并没有起到让人满意的加密效果，这令人很担忧，所以我暂时不购买测试。
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# 开机自启动
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要带有图形化界面的开机自启动不能把程序放到init.d底下，不然的话图形化界面还没起来就启动程序，会崩掉。
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## 以.Desktop文件形式
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1. 首先写一个`~/run.sh`，内容如下：
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```shel
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conda activate tobacco/deepo
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python /home/<user_name>/tobacco_color/main.py -os # 这里的os表示only spectral，还有oc，不加就是都用上。
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```
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2. 然后，写一个.desktop文件
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```shel
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[Desktop Entry]
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Type=Application
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Name=Tobacco
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Exec=/home/<user_name>/run.sh
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Icon=/home/<user_name>/Pictures/albert # 图标
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Comment=烟草识别程序
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X-GNOME-Autostart-enabled=true
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```
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3. 把这个.desktop文件放到自启动目录下：`/home/<user_name>/.config/autostart`
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## 图形化形式
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上一步当中run.sh是无论如何都要有的
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中文里边叫开机自启动，
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甚至可以加入延时：
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# 模拟运行与文件转换
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## 模拟运行
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需要模拟运行的话可以使用`main_test.py`脚本进行。模拟运行的方法如下：
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```shell
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python main_test.py /path/to/test
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```
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其中`/path/to/test`填写C程序抓取的运行时数据。运行后的数据如下：
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## 转换保存下来的buffer文件
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脚本用法:
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```shell
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python main_test.py /path/to/convert -convert_dir /output/dir -s
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```
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这里`path/to/convert`填写转换的buffer文件夹，文件夹需要是只有rgb和spec文件`/output/dir`填输出文件夹，如果输出文件夹不存在就会创建。如果不加`-s(--silent)`静默参数就会顺便显示预测的结果。
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转换后的图片经过测试可以正常在ENVI中打开：
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