计量AI机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制及实现方法

计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制及实现方法
技术领域
1.本发明涉及机器视觉可信增强技术领域，尤其涉及一种计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制及实现方法。


背景技术：

2.目前，涉及成像质量的标准主要涉及视觉传感器(相机)、编程接口两方面。典型机器视觉传感器(相机)的标准和测量规范有emva1288，主要面向传感器和相机的制造商和用户都很有用，通过定义可靠、精确的测量程序及数据表述准则来充分描述器件性能，使不同视觉传感器(相机)可比较。典型相机和设备编程接口标准有genicam，规定了gige vision、usb3 vision、coaxpress、camera link hs、camera link、1394dcam等各种接口技术的标准应用编程接口(api)。
3.vdi/vde/vdma 2632系列标准构建了供应商和用户之间的沟通。标准有助于避免误解并成功地处理项目。一般目标包括：支持机器视觉系统的用户和供应商之间的沟通。帮助用户和供应商明确任务和解决方案。避免在计划、实施、验收测试等过程中出现沟通问题。加强对机器视觉系统的信心，为机器视觉系统开辟新的应用。这两项标准主要从光电传感、数据转换两方面，保证光信号-传感数据-图像的一致性，但在在线ai机器视觉测量系统中，还需考虑图像无中生有，人为控制产生测量结果，即需要防伪造的可信增强功能，增强系统可信度。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制及实现方法，针对在未进行计量活动情况下，通过生成图像、使用其他计量活动、以往图像数据等图像伪造手段，生成检定、校准或比对等计量结果结论的问题；围绕图像防伪造的可信增强需求，本发明图像防伪造可信增强机制，具有足够全面全溯源信息，全溯源信息应足够隐秘难以被伪造的特点，实现了能检测出图像伪造，能检测盗用其他工位图像、复用历次计量活动图像等盗用全溯源信息的伪造方法，能定位到图像被伪造环节三项功能。
5.本发明的目的通过以下的技术方案来实现：
6.一种计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制，包括：
7.所述机制用于对图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与计量结果结论至少五个环节进行防伪造，防伪造包括全溯源信息生成与全溯源信息的验证。
8.一种计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，包括：
9.a通过图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与验证计量结果进行防伪造，包括全溯信息生成与全溯信息验证；
10.b由全溯信息的生成，并通过摘要算法，得到全溯源信息p1及全溯源信息摘要p
1t
；
11.c在图像采集时，验证全溯源信息摘要p
1t
，若通过，则采集图像i，对图像i进行摘要
生成图像身份码id
img
；整合全溯源信息p1与图像身份码id
img
生成全溯源信息p2及全溯源信息摘要p
2t
；
12.d在图像处理时，验证全溯源信息摘要p
2t
，若通过，则进行图像处理；整合全溯源信息p2与图像处理身份码id
pro
生成全溯源信息p3及全溯源信息摘要p
3t
；
13.e在ai识别时，验证全溯源信息摘要p
3t
，若通过，则进行ai识别；整合全溯源信息p3与ai识别身份码id
ai
生成全溯源信息p4及全溯源信息摘要p
4t
；
14.f在测量计量时，验证全溯源信息摘要p
4t
，若通过，则进行测量计量程序形成计量结果结论，对计量结果结论进行摘要生成计量结果结论身份码id
res
；整合全溯源信息p4与计量程序身份码id
mea
和计量结果结论身份码id
res
，生成全溯源信息p5及全溯源信息摘要p
5t
；
15.g调取计量活动结果，解包全溯源信息p5，验证全溯源信息摘要p
5t
，若验证通过，则认为该计量活动可信，未经伪造。
16.与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：
17.发明围绕图像防伪造的可信增强需求，本发明图像防伪造可信增强机制，具有足够全面全溯源信息，全溯源信息应足够隐秘难以被伪造的特点，实现了能检测出图像伪造，能检测盗用其他工位图像、复用历次计量活动图像等盗用全溯源信息的伪造方法，能定位到图像被伪造环节三项功能，防止图像伪造行为发生。
附图说明
18.图1是计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制框图；
19.图2是计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法流程图。
具体实施方式
20.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。
21.如图1所示，为计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制框，包括所述机制用于对图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与计量结果结论至少五个环节进行防伪造，防伪造包括全溯源信息生成与全溯源信息的验证。
22.所述全溯源信息生成包括：在计量活动开始时，生成时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
信息，得到全溯源信息p1；
23.图像采集中，在全溯源信息p1中添加图像身份码id
img
，得到全溯源信息p2；图像处理中，在全溯源信息p2中添加图像处理身份码id
pro
，得到全溯源信息p3；ai识别中，在全溯源信息p3中添加ai识别身份码id
ai
，得到全溯源信息p4；测量计量中，在全溯源信息p4中添加计量程序身份码id
mea
、计量结果结论身份码id
res
，得到全溯源信息p5。
24.所述全溯源信息验证包括：在图像采集、图像处理、ai识别、测量计量、计量结果结论中，分别验证全溯源信息p1、p2、p3、p4、p5，防止图像伪造行为发生。
25.所述图像身份码id
img
与计量结果结论身份码id
res
是每个计量活动的核心数据，用于描述计量ai机器视觉测量系统形成测量计量结果的图像；所述时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
、图像处理身份码id
pro
、ai识别身份码id
ai
与计量程序身份码id
mea
为合
规溯源数据，用于分别描述本次计量活动的发生时间、地点、计量人员、使用传感器、图像处理程序、ai识别模型与计量程序，其中位置id
pot
—地点、人员id
per
—地点、传感器id
cam
—传感器、图像处理身份码id
pro
—图像处理程序、ai识别身份码id
ai
—ai识别模型、计量程序身份码id
mea
—计量程序是对应关系。
26.如图2所示本实施例还提供了一种计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，包括：
27.步骤10通过图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与验证计量结果进行防伪造，包括全溯信息生成与全溯信息验证；
28.已有的计量ai机器视觉测量系统生成位置id
pot
、传感器id
cam
、图像处理身份码id
pro
、ai识别身份码id
ai
、计量程序身份码id
mea
；对具有权限的计量人员，生成人员id
per
；其中，位置id
pot
是字符串，传感器id
cam
为传感器硬件序列号；图像处理身份码id
pro
是图像处理算法经数据摘要算法运行后获得；ai识别身份码id
ai
是ai识别模型、ai识别权值经数据摘要算法运行后获得；计量程序身份码id
mea
是计量程序经数据摘要算法运行后获得；人员id
per
是字符串。
29.步骤20由全溯信息的生成，并通过摘要算法，得到全溯源信息p1及全溯源信息摘要p
1t
；
30.生成的全溯信息包括：在计量活动开始时，生成时间戳id
tim
，采用摘要算法，时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
；
31.全溯源信息p1、全溯源信息摘要p
1t
，时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
，
[0032][0033]
式中，f
hash
()表示数据摘要算法。
[0034]
步骤30在图像采集环节，验证全溯源信息摘要p
1t
，若通过，则采集图像i，对图像i进行摘要生成图像身份码id
img
；整合全溯源信息p1与图像身份码id
img
生成全溯源信息p2及全溯源信息摘要p
2t
；
[0035]
对图像i进行摘要生成图像身份码id
img
流程为：
[0036]
id
img
＝f
hash(i)[0037]
全溯源信息p2、全溯源信息摘要p
2t
为：
[0038][0039]
步骤40在图像处理环节，验证全溯源信息摘要p
2t
，若通过，则进行图像处理；整合全溯源信息p2与图像处理身份码id
pro
生成全溯源信息p3及全溯源信息摘要p
3t
；
[0040]
整合全溯源信息p2与图像处理身份码id
pro
生成全溯源信息p3及全溯源信息摘要p
3t为
；
[0041][0042]
步骤50在ai识别环节，验证全溯源信息摘要p
3t
，若通过，则进行ai识别；整合全溯源信息p3与ai识别身份码id
ai
生成全溯源信息p4及全溯源信息摘要p
4t
；
[0043]
整合全溯源信息p3与ai识别身份码id
ai
生成全溯源信息p4及全溯源信息摘要p
4t
；
[0044][0045]
步骤60在图像采集环节，验证全溯源信息摘要p
4t
，若通过，则进行测量计量程序形成计量结果结论，对计量结果结论进行摘要生成计量结果结论身份码id
res
；整合全溯源信息p4与计量程序身份码id
mea
、计量结果结论身份码id
res
生成全溯源信息p5及全溯源信息摘要p
5t
。
[0046]
对计量结果结论进行摘要生成计量结果结论身份码id
res
为：
[0047]
id
res
＝f
hash
(计量结果结论)
[0048]
整合全溯源信息p4与计量程序身份码id
mea
、计量结果结论身份码id
res
生成全溯源信息p5及全溯源信息摘要p
5t
。
[0049][0050]
步骤70在调取该计量活动结果时，解包全溯源信息p5，验证全溯源信息摘要p
5t
，若验证通过，则认为该计量活动可信，未经伪造。
[0051]
数据摘要算法f
hash
()必须是sha-3国际标准算法(keccak算法)、sm3国密算法或blake2。全溯源信息p1、p2、p3、p4、p5在传输过程中，需进行加密。
[0052]
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

技术特征：
1.计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制，其特征在于，所述机制用于对图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与计量结果结论至少五个环节进行防伪造，防伪造包括全溯源信息生成与全溯源信息的验证。2.如权利要求1所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制，其特征在于，所述全溯源信息生成包括：在计量活动开始时，生成时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
信息，得到全溯源信息p1；图像采集中，在全溯源信息p1中添加图像身份码id
img
，得到全溯源信息p2；图像处理中，在全溯源信息p2中添加图像处理身份码id
pro
，得到全溯源信息p3；ai识别中，在全溯源信息p3中添加ai识别身份码id
ai
，得到全溯源信息p4；测量计量中，在全溯源信息p4中添加计量程序身份码id
mea
、计量结果结论身份码id
res
，得到全溯源信息p5。3.如权利要求2所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制，其特征在于，所述全溯源信息验证包括：在图像采集、图像处理、ai识别、测量计量、计量结果结论中，分别验证全溯源信息p1、p2、p3、p4、p5，防止图像伪造行为发生。4.如权利要求2所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制，其特征在于，所述图像身份码id
img
与计量结果结论身份码id
res
是每个计量活动的核心数据，用于描述计量ai机器视觉测量系统形成测量计量结果的图像；所述时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
、图像处理身份码id
pro
、ai识别身份码id
ai
与计量程序身份码id
mea
为合规溯源数据，用于分别描述本次计量活动的发生时间、地点、计量人员、使用传感器、图像处理程序、ai识别模型与计量程序，其中位置id
pot
—地点、人员id
per
—地点、传感器id
cam
—传感器、图像处理身份码id
pro
—图像处理程序、ai识别身份码id
ai
—ai识别模型、计量程序身份码id
mea
—计量程序是对应关系。5.计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，其特征在于，包括：a通过图像采集、图像处理、ai识别、测量计量与验证计量结果进行防伪造，包括全溯信息生成与全溯信息验证；b由全溯信息的生成，并通过摘要算法，得到全溯源信息p1及全溯源信息摘要p
1t
；c在图像采集时，验证全溯源信息摘要p
1t
，若通过，则采集图像i，对图像i进行摘要生成图像身份码id
img
；整合全溯源信息p1与图像身份码id
img
生成全溯源信息p2及全溯源信息摘要p
2t
；d在图像处理时，验证全溯源信息摘要p
2t
，若通过，则进行图像处理；整合全溯源信息p2与图像处理身份码id
pro
生成全溯源信息p3及全溯源信息摘要p
3t
；e在ai识别时，验证全溯源信息摘要p
3t
，若通过，则进行ai识别；整合全溯源信息p3与ai识别身份码id
ai
生成全溯源信息p4及全溯源信息摘要p
4t
；f在测量计量时，验证全溯源信息摘要p
4t
，若通过，则进行测量计量程序形成计量结果结论，对计量结果结论进行摘要生成计量结果结论身份码id
res
；整合全溯源信息p4与计量程序身份码id
mea
和计量结果结论身份码id
res
，生成全溯源信息p5及全溯源信息摘要p
5t
；g调取计量活动结果，解包全溯源信息p5，验证全溯源信息摘要p
5t
，若验证通过，则认为该计量活动可信，未经伪造。6.如权利要求5所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，
其特征在于，已有的计量ai机器视觉测量系统生成位置id
pot
、传感器id
cam
、图像处理身份码id
pro
、ai识别身份码id
ai
、计量程序身份码id
mea
；对具有权限的计量人员，生成人员id
per
；其中，位置id
pot
是字符串，传感器id
cam
为传感器硬件序列号；图像处理身份码id
pro
是图像处理算法经数据摘要算法运行后获得；ai识别身份码id
ai
是ai识别模型、ai识别权值经数据摘要算法运行后获得；计量程序身份码id
mea
是计量程序经数据摘要算法运行后获得；人员id
per
是字符串。7.如权利要求5所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，其特征在于，所述生成的全溯信息包括时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
与传感器id
cam
信息。8.如权利要求6所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，其特征在于，所述全溯源信息p1、全溯源信息摘要p
1t
，时间戳id
tim
、位置id
pot
、人员id
per
、传感器id
cam
间的计算式为：式中，f
hash
()表示数据摘要算法；所述步骤c中，对图像i进行摘要生成图像身份码id
img
流程为：id
img
＝f
hash
(i)全溯源信息p2、全溯源信息摘要p
2t
为：所述步骤d中，整合全溯源信息p2与图像处理身份码id
pro
生成全溯源信息p3及全溯源信息摘要p
3t为
；所述步骤e中,整合全溯源信息p3与ai识别身份码id
ai
生成全溯源信息p4及全溯源信息摘要p
4t
；所述步骤f中，对计量结果结论进行摘要生成计量结果结论身份码id
res
为：id
res
＝f
hash
(计量结果结论)整合全溯源信息p4与计量程序身份码id
mea
、计量结果结论身份码id
res
生成全溯源信息p5及全溯源信息摘要p
5t
的计算式为：
9.如权利8所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，其特征在于，所述数据摘要算法f
hash
()为sha-3、sm3或blake2。10.如权利要求5所述的计量ai机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制的实现方法，其特征在于，全溯源信息p1、p2、p3、p4、p5为加密传输。

技术总结
本发明公开了一种计量AI机器视觉测量系统的防伪造可信增强机制及实现方法，机制围绕图像采集环节、图像处理环节、AI识别环节、测量计量环节、计量结果结论等5个环节进行防伪造，包括全溯源信息生成及全溯源信息验证2部分。在图像采集环节、图像处理环节、AI识别环节、测量计量环节、计量结果结论等环节，分别生产、验证全溯源信息，防止图像伪造行为发生。发明围绕图像防伪造的可信增强需求，本发明图像防伪造可信增强机制，具有足够全面全溯源信息，全溯源信息应足够隐秘难以被伪造的特点，实现了能检测出图像伪造，能检测盗用其他工位图像、复用历次计量活动图像等盗用全溯源信息的伪造方法，能定位到图像被伪造环节三项功能。能定位到图像被伪造环节三项功能。能定位到图像被伪造环节三项功能。


技术研发人员：黄坚 黄锋 唐小军 刘桂雄
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/8/31