北京盈美智依据客户需求研发的多目标跟踪视觉系统，实现了蚂蚁的自动定位与跟踪。[图片]图1：基于机器视觉的多目标跟踪视觉系统[图片]图2：多目标跟踪视觉系统对蚂蚁的个体进行连续定位，同时识别多只蚂蚁需求： 实现蚂蚁的自动定位与跟踪，对蚂蚁的个体进行连续定位，同时识别多只蚂蚁。自动保存识别的目标位置，并根据识别的位置定位单只蚂蚁移动的移动路径。 实现： 1.硬件 相机使用MV-CH250-21GM-F-NF相机，该相机具有5120*5120的分辨率，像元尺寸4.5µm，千兆网络接口， F接口、最高可达4.5帧每秒，支持自动或手动调节增益、曝光时间、 白平衡、Gamma 校正、LUT 等，兼容 GigE Vision 协议 V2.0 及 GenlCam 标准。自带散热风扇。 镜头采用MVL-LF5028M-F镜头，是一款全画幅 50mm焦距的FA 镜头，该镜头具有超高分辨率，极限分辨率 3.1µm。最大像面尺寸Φ46mm，支持全画幅面阵和 8K 5µm 像元线阵相机。接口采用的是F 口可拆卸。 光源采用BX-DR0-250-100-W与BX-P-KZQ-2的大尺寸环形红外光源与控制器组合，光源外径250mm内径100mm，能够完整的覆盖过检测目标区域。同时采用的是红外光不会影响到蚂蚁的正常活动。而控制器提供的IO接口能够与相机配合实现相机的采集自动触发光源。有效的提高光源的使用寿命。同时保证视场内光照的稳定，避免外界光的影响。 2.目标 为实现对每个蚂蚁进行单独定位的目的，对每个蚂蚁背上贴上ArUco码，通过软件定位该码实现目标的定位。由于蚂蚁尺寸的限制ArUco码的大小尺寸定在1mm以下。 3.软件 软件提供的ArUco模板的制作功能，用户可以通过设置字典类型、行距、边距等参数进行ArUco图像的制作。 软件识别采用的算法是Opencv contrib中提供的ArUco识别算法，获取到图像之后，首先对目标物体进行轮廓定位、通过限定目标的各项区分是否需要进一步检测。对目标物体执行两次ArUco目标识别，第一次采用比较宽松的检测阈值，对目标进行定位，进一步过滤掉非目标物体。第二次通过自动调整检测参数实现ArUco的多次识别尝试，以提高识别的成功率。 软件在识别的同时将采集到的图像，以及处理的结果都按照用户指定的位置进行了存储。用户可通过相关的记录文件对相应的数据进行分析处理。 软件在提供了可连续采集、识别的功能之外，提供了离线处理的功能，用户可以通过保存的图像进行回测，用于重现当时的检测条件，以验证当前的检测结果。