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高清成像条码检测研究

发布时间:2016年05月05日 来源:中国自动识别网 作者:林丽莉 宫玉彬

高清成像处理技术是将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程,属于机器视觉范畴。其优点是处理精度高、处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理。高清成像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学等学科,现在广泛应用于空间检测、遥感、生物医学、人工智能、以及工业检测等诸多领域。


高清成像条码检测是一种基于条码识别技术和机器视觉测量的光电自动化检测方法。国际上,少数几家公司在机器视觉产品的领域处于垄断地位,出于保护知识产权的原因,相关研究的理论方法还未公布;国内视觉检测领域研究起步较晚,还没有基于图像式的条码检测设备。因此,高清成像条码检测研究以此为背景,通过对图像处理、模式识别理论研究,找到适合条码图像的检测方法,这不仅对线性条码及二维条码的检测、识读有重要的理论价值,也对条码在移动互联网中的应用具有指导意义。研究流程图如图1所示。

图像采集

图像的分辨率是影响图像处理的一个重要因素。分辨率过低,获取的信息少,丢失的图像信息多,会达不到处理要求。为实现多元化图像采集,需采用高性能单反相机、单色/彩色工业相机(CCD)和千兆级的高分辨率摄像头作为图像采集器,要求采集设备镜头像素不低于1.3Mpix,视野范围63mm×46mm,扫描分辨率0.05;高亮度环状/条状的红色LED光源。

图像处理

受实验环境限制,图像采集镜头的安装可能发生偏置,受暗室环境产生的杂光及传输过程中引入噪声的影响导致采集的图像质量下降,会对图像质量分析结果产生严重影响,因此需要对图像进行处理。根据条码印刷品的特点及检测经验,结合数学、图形学知识,用相关图像处理方法对图像进行处理,达到既能去除光照及外来噪声影响,又能保留样品原本属性的效果。其中涉及图像灰度化、几何校正、滤波、二值化等方面的研究,如图2所示。

图像分析

经过处理得到的二值化图像是进行条码分析的基础。利用测量、计算、转换等方式得到条码样品的译码、最小模块宽度、放大系数以及光学特性等参数,计算方法按照GB/T 18348《商品条码 条码符号印制质量的检验》标准执行。

识读
条码识读可采用以下几种方法:
(1)宽度测量法:在基于高清图像方式的译码过程中,宽度的测量不再采用传统的脉冲测量法,而是通过记录每个条或空的宽度中所含像素的个数来确定实际的条/空宽度,从而确定整个条码符号所代表的信息。
(2)平均值法:对条码符号图像从起始符到终止符整个宽度进行测量,然后除以标准宽度95,求出单位模块所含的像素列宽,再分别测量各个条空的实际宽度。
(3)相似边距测量方法:通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值,而不是由各元素宽度的实际测量值来判别。
前两种方法对条码图像质量要求非常高,第三种是领域内常用方法。
单元边缘
单元边缘的位置在图像上邻接单元(包括空白区)空、条反射率中间值,(Rs+Rb)/2。
译码正确性
根据GB 12904中参考译码算法对条码符号进行译码,并核对结果与该条码符号所标识的数字代码是否一致。

光学特性
(1)最低反射率:找到图像的最高反射率和最低反射率,计算其比值,Rmin/Rmax。
(2)符号反差:通过最高和最低反射率判断符号反差,SC=Rmax-Rmin。
(3)边缘反差:邻接单元条、空反射率的差值就是边缘反差,多次测量边缘反差的最小值即最小边缘反差,ECmin=Rs-Rb。
(4)调制比:最小边缘反差与符号反差的比值,即调制比,MOD= ECmin/SC
(5)缺陷度:计算每次测量单元中最高峰、最低谷反射率之差,即单元反射率非均匀度(ERN),其中多次计算的最大值为ERNmax,缺陷度Defects=ERNmax/SC

可译码度
可译码度计算比较复杂,根据单元边缘确定方法,确定各单元边界,然后测量相应单元边缘间距离,之后根据标准中所列算法进行计算。

放大系数
被检样品条码符号长度与放大系数为1时条码长度的比值,M=L/L0(mm)。

条高和空白区宽度
分析软件可自动完成条码图像的条高和空白区宽度的测量。

数据对比
实验过程中,需借助Matlab等软件处理图像、计算数据。以C42A检测结果为标准,对比实验数据与标准数据,如果偏差较大,则需重新调整技术方案,找出图像处理、分析方法中存在的问题,总结经验,反复试验,直到获得满意的数据。

 (作者单位:中国物品编码中心大连办事处)

2016年《中国自动识别技术》第2期总第59期

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