專利名稱：簡單工況背景下的Data Matrix二維條碼快速識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及ー種ニ維條碼快速識(shí)別方法，尤其是ー種簡單エ況背景下的DataMatrix ニ維條碼快速識(shí)別方法，具體地說是在簡單エ況背景下通過エ業(yè)相機(jī)對含DataMatrix ニ維條碼物品進(jìn)行圖片拍攝并在圖片中快速定位條碼位置并識(shí)別出條碼內(nèi)容的方法，屬于Data Matrix ニ維條碼識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著條碼應(yīng)用的加深，條碼識(shí)別的設(shè)備也向小型化、安全可靠、多功能、經(jīng)濟(jì)適用、遠(yuǎn)距離、軟硬件并舉發(fā)展，出現(xiàn)了很多新型的設(shè)備。目前條碼采集終端朝著集成多種通訊技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)一體化設(shè)備、便攜性以及多功能綜合的方向發(fā)展；條碼的生成設(shè)備朝著小批量和專用性發(fā)展。具體表現(xiàn)有基于CDMA、GPRS的條碼通訊識(shí)別條碼和集數(shù)據(jù)采集、處理、交互、顯示、認(rèn)證等多功能一體的手機(jī)識(shí)讀條碼。國外的很多公司，已經(jīng)很好地將條碼技術(shù) 與機(jī)器視覺有機(jī)的結(jié)合起來，應(yīng)用到エ業(yè)生產(chǎn)流水線的測量上，在歐美及日韓等國機(jī)器視覺的使用普及率已經(jīng)相當(dāng)高。2007年全球機(jī)器視覺市場總量約為90億美元，并且以毎年10. 9%左右的速度迅速增長，到2012年將超過150億美元。機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展最成熟而且使用量最大的地區(qū)主要集中在歐美和日本，知名廠商有PPTVision、Siemens、NI、Banner、しognex在實(shí)際的應(yīng)用中，機(jī)器視覺一般很少作為ー個(gè)単獨(dú)的系統(tǒng)，而是作為ー個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng)的一部分出現(xiàn)，在與數(shù)據(jù)采集、運(yùn)動(dòng)控制、邏輯控制和通訊網(wǎng)絡(luò)相配合來實(shí)現(xiàn)其獨(dú)特的優(yōu)勢。目前，條碼技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到我國很多的領(lǐng)域，有上千家企業(yè)與科研院從事條碼方面研究、應(yīng)用工作。其中，中國物品編碼中心發(fā)明了漢信碼，深圳矽感公司發(fā)明了 GM碼和CM碼，這些自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的ニ維條碼的研究已經(jīng)打破國外科技公司在ニ維條碼生成技術(shù)上的商業(yè)壟斷。雖然國內(nèi)在條碼的生成與條碼的識(shí)讀算法方面取得了很大的進(jìn)步，ー些公司結(jié)合國外公司先進(jìn)的產(chǎn)品以及識(shí)讀技術(shù)進(jìn)行二次開發(fā)與應(yīng)用，還自主研發(fā)了具有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的識(shí)讀設(shè)備，但是和發(fā)達(dá)國家相比，仍有很大的差距，國際上應(yīng)用較多的ニ維條碼的核心識(shí)讀技術(shù)仍然掌握在國外的科技企業(yè)手中。陳媛媛等人提出利用投影圖來對條碼區(qū)域進(jìn)行定位、提取。先對圖像進(jìn)行邊緣檢測，再對已經(jīng)經(jīng)過邊緣處理的圖像進(jìn)行水平方向和垂直方向的投影，根據(jù)投影圖中水平方向和垂直方向投影值比較大的區(qū)域來聯(lián)合起來確定條碼的大體位置，最后將條碼區(qū)域提取出來。這種方法是假設(shè)條碼區(qū)域的邊緣非常密集和復(fù)雜，與此同時(shí)，其他的區(qū)域邊緣點(diǎn)比較簡單而且灰度比較平坦。這種方法對背景簡單、條碼區(qū)域周圍無太多干擾圖案的圖像比較適用，但對復(fù)雜背景的圖像，則效果會(huì)大大降低。目前ー些方法均將圖像進(jìn)行分塊，對每塊計(jì)算所有點(diǎn)的梯度值來獲取圖像邊緣，通過各個(gè)邊緣點(diǎn)的方向以及數(shù)量等來判斷是否為可能的條碼區(qū)域，再對可能區(qū)域進(jìn)行連通合并等處理來提取條碼的區(qū)域。此方法是利用條碼本身的紋理特征來去除條碼偽區(qū)域。不過此方法對設(shè)定塊的大小很關(guān)鍵，當(dāng)塊設(shè)置太大時(shí)，得到的區(qū)域會(huì)很大，而且包含一部分條碼四周的物體，比較難進(jìn)行潛在區(qū)域的選擇；當(dāng)塊設(shè)置太小時(shí)，很難體現(xiàn)出條碼的紋理特征。吳佳鵬等提出基于Gabor濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Data Matrix ニ維條碼區(qū)域提取方法，其利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安裝經(jīng)Gabor濾波得到的圖像紋理特征對像素進(jìn)行分類，從而提取出條碼區(qū)域。當(dāng)背景比較復(fù)雜時(shí)，這種方法會(huì)將圖像中灰度與條碼區(qū)域相似的區(qū)域一同提取出來，形成大量偽區(qū)域，產(chǎn)生較高的虛警率。不過采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要很多的訓(xùn)練樣本，而且運(yùn)行時(shí)間比較長，不太適合一般的日常的識(shí)別需要。ニ維條碼技術(shù)是ー種全新的信息存儲(chǔ)與傳遞技術(shù)，一直受到國際社會(huì)的重點(diǎn)關(guān)注。因其能提高信息的采集效率以及數(shù)據(jù)的處理速度而被廣泛應(yīng)用于信息化產(chǎn)業(yè)中。目前，ニ維條碼幾乎是在國外已經(jīng)比較成熟，而國內(nèi)仍處于研究階段。盡管在條碼的生成與識(shí)讀技術(shù)方面取得了不小的進(jìn)步，但與國外的條碼技術(shù)水平仍存在較大的差距。制約我國發(fā)展ニ維條碼技術(shù)主要有三方面原因(I)、自主研發(fā)的ニ維條碼雖然打破了國外公司在ニ維條碼生成技術(shù)上的商業(yè)壟斷，但是自主研發(fā)的ニ維條碼應(yīng)用范圍很小，不被國際標(biāo)準(zhǔn)所接受。目前國際上通用的ニ維條碼仍都是具有國際標(biāo)準(zhǔn)的ニ維條碼。(2)、對目前常用的ニ維條碼識(shí)讀核心技術(shù)并未完全掌握。識(shí)別算法的研究不是很透徹，很多是購買國外公司的識(shí)讀軟件開發(fā)包，未形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的識(shí)讀算法。(3)、ニ維條碼的識(shí)讀設(shè)備比較昂貴。雖然國內(nèi)一些企業(yè)也設(shè)計(jì)與生成ニ維條碼的識(shí)讀設(shè)備，但是其產(chǎn)品大多是基于美國Sybol公司產(chǎn)品的二次開發(fā)，價(jià)格也相對較高；自主研發(fā)的識(shí)讀設(shè)備在識(shí)讀效果上又很難達(dá)到滿意的效果。因此，研究ニ維條碼的識(shí)讀技術(shù)、開發(fā)成本低的識(shí)讀設(shè)備對推動(dòng)ニ維條碼技術(shù)在我國的發(fā)展、推進(jìn)我國信息化的進(jìn)程都有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義與長遠(yuǎn)意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供ー種簡單エ況背景下的DataMatrix ニ維條碼快速識(shí)別方法，其方法簡單，計(jì)算量少，提高識(shí)別效率及識(shí)別精度，快速方便，安全可靠。按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，ー種簡單エ況背景下的Data Matrix ニ維條碼快速識(shí)別方法，所述Data Matrix ニ維條碼快速識(shí)別方法包括如下步驟a、采集包含有Data Matrix的灰度圖像，并以所述灰度圖像左上角為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系；利用Roberts邊緣檢測算子對所述灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，且利用最大類間方差法(OTSU)對已進(jìn)行邊緣檢測后的灰度圖像進(jìn)行ニ值化；b、對上述得到的圖像采用遞歸標(biāo)記法進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記；C、根據(jù)Data Matrix條碼外部輪廓為矩形，并利用區(qū)域面積對上述標(biāo)區(qū)域標(biāo)記后的圖像進(jìn)行初步篩選，去除干擾區(qū)域后，初步獲得包含Data Matrix條碼區(qū)域的圖像； d、根據(jù)Data Matrix條碼定位圖像為“L”型直線，按照形狀因子以及球狀性進(jìn)行二次篩選，篩選獲得Data Matrix條碼區(qū)域的圖像；e、對上述二次篩選獲得Data Matrix條碼區(qū)域的圖像進(jìn)行條碼邊界標(biāo)記，并對獲得的標(biāo)記函數(shù)曲線進(jìn)行求導(dǎo)，得到相應(yīng)的導(dǎo)數(shù)曲線；根據(jù)導(dǎo)數(shù)曲線確定Data Matrix條碼區(qū)域所需的旋轉(zhuǎn)角度，以能根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度將Data Matrix條碼區(qū)域旋轉(zhuǎn)到水平正方位置。對上述旋轉(zhuǎn)到水平正方位置的Data Matrix條碼區(qū)域采用網(wǎng)格法進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。所述步驟a包括如下步驟al、采用Roberts邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣檢測吋，Roberts邊緣檢測算子的兩個(gè)卷積核分別為
權(quán)利要求
1.一種簡單工況背景下的Data Matrix 二維條碼快速識(shí)別方法,其特征是,所述DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法包括如下步驟 (a)、采集包含有DataMatrix的灰度圖像，并以所述灰度圖像左上角為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系；利用Roberts邊緣檢測算子對所述灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，且利用最大類間方差法(OTSU)對已進(jìn)行邊緣檢測后的灰度圖像進(jìn)行二值化； (b)、對上述得到的圖像采用遞歸標(biāo)記法進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記； (C)、根據(jù)Data Matrix條碼外部輪廓為矩形，并利用區(qū)域面積對上述標(biāo)區(qū)域標(biāo)記后的圖像進(jìn)行初步篩選，去除干擾區(qū)域后，初步獲得包含Data Matrix條碼區(qū)域的圖像； (d)、根據(jù)DataMatrix條碼定位圖像為“L”型直線，按照形狀因子以及球狀性進(jìn)行二次篩選，篩選獲得Data Matrix條碼區(qū)域的圖像； (e)、對上述二次篩選獲得DataMatrix條碼區(qū)域的圖像進(jìn)行條碼邊界標(biāo)記，并對獲得的標(biāo)記函數(shù)曲線進(jìn)行求導(dǎo)，得到相應(yīng)的導(dǎo)數(shù)曲線；根據(jù)導(dǎo)數(shù)曲線確定Data Matrix條碼區(qū)域所需的旋轉(zhuǎn)角度，以能根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度將Data Matrix條碼區(qū)域旋轉(zhuǎn)到水平正方位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是對上述旋轉(zhuǎn)到水平正方位置的Data Matrix條碼區(qū)域采用網(wǎng)格法進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(a)包括如下步驟 (al)、采用Roberts邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣檢測時(shí)，Roberts邊緣檢測算子的兩個(gè)卷積核分別為€ = JJ ;采用I范數(shù)梯度衡量幅值μ = Gx+~Gy-, (a2)、對上述邊緣檢測后的圖像采用最大類間方差法閾值分割，剔除部分梯度較小的邊緣點(diǎn)，以刪除背景信息，保留前景目標(biāo)信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(b)包括如下步驟 (bl)、對二值化后的圖像從上往下、從左到右逐行逐列進(jìn)行掃描，若在掃描時(shí)尋找到?jīng)]有被標(biāo)記過的點(diǎn)H,則給所述點(diǎn)H分配一個(gè)新的標(biāo)記； (b2)、若點(diǎn)H的鄰域有目標(biāo)像素則遞歸分頻同一標(biāo)記； (b3)、將相互連接的像素全部進(jìn)行標(biāo)記，每個(gè)連通的區(qū)域采用同一的標(biāo)記號(hào)，不同的連通區(qū)域采用不同的標(biāo)記號(hào)； (b4)、重復(fù)上述(bl) (b3)的步驟，對圖像中將未標(biāo)記的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行提前并對未標(biāo)記目標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)領(lǐng)域的目標(biāo)點(diǎn)按照遞歸分配同一的標(biāo)記號(hào)，直至圖像中所有的目標(biāo)點(diǎn)已經(jīng)全部標(biāo)記或?qū)ふ也坏轿礃?biāo)記的目標(biāo)點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是所述步驟(c)中，計(jì)算步驟(b)中標(biāo)記區(qū)域的相應(yīng)面積，并將計(jì)算得到面積小于80個(gè)像素的區(qū)域篩除，初步獲得包含Data Matrix條碼區(qū)域的圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(d)包括如下步驟 (dl)、對初步獲得包含Data Matrix條碼區(qū)域的圖像計(jì)算形狀參數(shù)F，以獲得若干類似于矩形的區(qū)域；(d2)、篩選形狀參數(shù)F在[4/ π，7. 2/ π ]的區(qū)域，并在篩選后的區(qū)域中計(jì)算球狀性參數(shù)S ； (d3)、篩選球狀性參數(shù)S在[2/VT^,V^72]的區(qū)域，以獲得Data Matrix條碼區(qū)域的圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是所述形狀參數(shù)FSF= Il B Il 2/ (4 π A)，B為對應(yīng)標(biāo)記區(qū)域的周長，A為對應(yīng)標(biāo)記區(qū) J-I K-I域的面積；面積六為3 = [[/&，>0 4(1，7)為對應(yīng)標(biāo)記區(qū)域內(nèi)(x，y)的像素值，J為標(biāo)記 x=0 ^=O區(qū)域水平方向的大小，K為標(biāo)記區(qū)域垂直方向的大小；球狀性參數(shù)SSS = T1Zrc, T1, rc分別表示標(biāo)記區(qū)域?qū)?yīng)內(nèi)切圓、外接圓的半徑；所述內(nèi)切圓與外接圓的圓心均位于標(biāo)記區(qū)域的重心上。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(e)包括如下步驟 (el)、采用距離為角度的函數(shù)對區(qū)域邊界進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記函數(shù)為λ = Wsec Θ ;其中，W表示重心到水平虛線邊的距離或者是重心到水平實(shí)線邊的距離，Θ表示條碼實(shí)線邊上的點(diǎn)與重心間連接后的直線與水平方向的夾角，λ表示條碼實(shí)線邊上的點(diǎn)到重心的歐式距離；(e2)、對所述區(qū)域邊界標(biāo)記函數(shù)求導(dǎo)后，尋找導(dǎo)數(shù)函數(shù)為O的點(diǎn)，并判斷導(dǎo)數(shù)函數(shù)為O點(diǎn)是否為連續(xù)點(diǎn)，以獲得Data Matrix條碼中兩條實(shí)線邊的角度，并根據(jù)兩條實(shí)線邊的角度得到Data Matrix條碼區(qū)域需要旋轉(zhuǎn)的角度。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是，還包括步驟(e3)、沿著Data Matrix條碼的實(shí)線邊進(jìn)行圓搜索，以得到DataMatr iX條碼實(shí)線的端點(diǎn)，并根據(jù)Data Matr iX條碼虛線邊的交點(diǎn)，對Data Matr iX條碼準(zhǔn)確定位。
10.根據(jù)權(quán)利要求I或4所述的簡單工況背景下的DataMatrix 二維條碼快速識(shí)別方法，其特征是采用8鄰域的遞歸標(biāo)記法進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記。
全文摘要
本發(fā)明提出一種簡單工況背景下的Data Matrix二維條碼快速識(shí)別方法；滿足工業(yè)現(xiàn)場對條碼實(shí)用性的要求，跳出傳統(tǒng)方法中對Data Matrix定位圖形的檢測，將條碼2-D的“L”形邊界用1-D的距離為角度的函數(shù)來表達(dá)，避免了直線檢測的相關(guān)問題；根據(jù)Data Matrix條碼邊界特性在邊界函數(shù)中求取出邊界的直線方程以及旋轉(zhuǎn)的角度，避免傳統(tǒng)方法中的計(jì)算量大以及時(shí)間的復(fù)雜性問題；并用圓搜索的方法減弱斷裂直線對條碼邊界定位的影響，解決條碼定位不準(zhǔn)確和不完整的問題；聯(lián)立虛線邊直線方程來確定虛線邊的交點(diǎn)，達(dá)到對條碼區(qū)域準(zhǔn)確定位的目的。跳出了傳統(tǒng)的條碼定位思路，僅僅根據(jù)邊界的標(biāo)記曲線來對條碼進(jìn)行準(zhǔn)確定位，不僅計(jì)算量小，還提高了Data Matrix的識(shí)別效率。
文檔編號(hào)G06K7/10GK102663337SQ201210069350
公開日2012年9月12日 申請日期2012年3月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月16日
發(fā)明者姚林昌, 白瑞林 申請人:江南大學(xué)