专利名称：复杂金属背景下DataMatrix条码区域定位方法
技术领域：
本发明涉及对各种复杂金属背景上的DataMatrix 二维条码进行识别并定位的方法，属于模式识别技术领域。
背景技术：
直接零件标识DPM (Direct Part Marking)技术是一种可直接在产品的表面形成包括文字、符号或图案等形式的永久标识技术，利用DPM技术在产品表面形成的一维条码或二维条码符号，是实现产品可追溯性标识的重要技术手段，在条码符号的选择上，考虑到产品表面面积有限、提高符号识读率等因素，目前多选用DataMatrix条码作为产品的二维条码永久标识，这是因为DataMatrix条码编码容量大、密度高、纠错能力强。二维条码区域定位是指检查图像中是否存在二维条形码，并将位置定位出来，此过程也可称为二维条形码的检测。若二维条码背景为金属零件或金属刀具，在车间流通环境下，二维条码定位会有下列问题1、长期恶劣环境使用下金属会有腐蚀生锈，磨损划痕污染等问题；2、由于金属本身的形状材质各异，二维条码可能会有柱面变形，对比度有高有低，背景粗糙，噪声污染大等问题。3、如果光照不理想的话，可能会有高光反光，光照不均等光照问题影响识别。4、二维条码在图像中的位置任意，并且角度任意旋转，大小不定。目前所存在的二维条形码检测方法分为两大类硬件检测方法和软件检测方法。硬件检测方法基于特定的硬件平台，用半自动化的方法来定位二维条码，譬如申请号为“200410076815”，名称为“用于定位二维条形码的方法和设备”与申请号为 “200610060244”，名称为“一种二维条码移动终端辅助定位方法”的发明专利。硬件检测方法的优点在于输入数据精确，保证了后续解码模块的准确性。但这种检测方法也存在着明显的缺点，设备昂贵、便携性低、适用范围窄。软件检测方法以数字图像作为输入，使用数字图像处理的方法对图像中的二维条形码进行检测定位，譬如申请号为“200710050434”，名称为“一种二维条码系统及其定位方法”与申请号为“200610086966”，名称为“一种基于定为圆形的可快速定位的二维条码系统”的发明专利。目前二维条形码的检测软件方法使用的都是非机器学习的方法，只是利用二维码特有的格式几何形态检测数字图像中的二维条码。这些方法都只是初等方法，只适用于印刷在纸张上的背景环境好的二维条码，难以推广到刻印在各种材料，尤其是复杂的金属背景上的二维条码检测。
发明内容
为了克服现有技术无法应用于复杂金属背景上的二维条码检测的不足，本发明提供一种利用机器学习与级联检测联合的方法快速并抗干扰的识别定位DataMatrix条码区域，能够解决生锈腐蚀、高反光、磨损污染和纹理干扰等各种复杂金属上的DataMatrix 二维条码区域定位的问题。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤第一步，预处理图像
1.划分网格设输入图像A的网格划分方式为ρ X q，宽度为w像素，高度为h像素，Pixi, j代表现图像中i列j行像素点的像素值，则定义整体网格坐标矩阵G为G =
S(p-1)\ ...I)(g-1)」例其中，gffl,n(0彡m < p，0彡η < q)代表第m行η列网格，并定义gm,n数组为
rwm w(m + \) hn Mn +1) πwm Γ1Π w(m +1)hn
gm^n = [—~~- ，其中 “
= —、gm， [l] = ~’-、gmJ2]=—和
ρ ρ q qρρq
Mn + In)
“ [3]=」~^分别代表网格gm,n的横向最小值、横向最大值、纵向最小值和纵向最大值， cI
并且gm,n为正方形区域。gm,n[4] = attribute代表网格gm,n的属性，attribute e {1,2, 3}，其中0代表背景网格，1代表候选目标网格，2代表目标网格。所有网格的属性初始值都赋为1。2. 16灰度级重置各网格对于网格gm,n，16灰度级重置算法如下1)首先遍历gm,n内的所有像素点，寻找最大像素值和最小像素值，分别设为Vmax与 Vfflin0判断vmax-vmin> 17，若成立则转向步骤2)继续执行；若不成立则将gm,n属性赋为背景， 令gm,n[4] = 0，然后本次16灰度级重置网格gm,n结束。2)建立一个空白的索引区间数组，其中iteraterti]代表一个索弓丨，1代表索引区间。3)从Vmax到Vmin等分成16区间，得到17个节点的数组，其中m代表
,,ν -V ■16(F -V ■)
节点腳W}1:=。=[厂腿，厂腿+腿M腿，…，厂腿+、"^ - 。
16 164)若 Area [m]彡 1 ^ Area[m+1] (0 ^ m < 16)，则赋值 iterater [1] =m，循环将
中的每个索引都赋上值。5)再次遍历gm,n模块，对于Pixi,」e gm,n，重新赋像素值piXi,」=iterater [1] (PiXi, j = 1)。遍历G，利用16灰度级重置算法将其中的每个网格中的所有像素值重新赋值，得到新的重置后的图像、。3.边缘特征提取1)用BOM算法求取图像A1的灰度边缘為=min((4 Θ g)-Al,Al -(4 g)) A2是16 灰度级图像A1的灰度边缘图像，Θ为灰度膨胀，Θ为灰度腐蚀，g为半径为1的圆形结构元
ο2)对于像素点Pixi,」e A1,求取其边缘强度函数:e(ij) = ^/ex(ij)2+ey(iJ)2，其
中ex(i，j)，ey(i，j)分别是像素点Pixi,」在χ与y方向上的梯度，离散表示为ex(i, j) = (pixi+lj j+l+2pixi+lj j+pixi+lj ^1) - (pix^, J+1+2pixi_1, j+pix^!, ^1)ey(i, j) = (pixi+lj J+l+2pixij J+1+Pixi^lj J+1) - (pixi+1, J_1+2pixij j !+Pix^lj ^1)
设定一个阈值
权利要求
1. 一种复杂金属背景下DataMatriX条码区域定位方法，其特征在于包括下述步骤 第一步，预处理图像·1.划分网格设输入图像A的网格划分方式为pX q，宽度为w像素，高度为h像素，Pixi, j代表现图像中i列j行像素点的像素值，则定义整体网格坐标矩阵G为
全文摘要
本发明公开了一种复杂金属背景下DataMatrix条码区域定位方法，利用机器学习与级联检测联合的方法快速并抗干扰的识别定位DataMatrix条码区域，依次进行图像预处理、灰度直方图判决、连通域判决、局部二值模式特征判决、连通域判决、边缘直方图特征判决、连通域判决和聚类生长，能够解决生锈腐蚀、高反光、磨损污染和纹理干扰等各种复杂金属上的DataMatrix二维条码区域定位的问题。
文档编号G06K9/46GK102346850SQ20111031032
公开日2012年2月8日 申请日期2011年10月13日 优先权日2011年10月13日
发明者何卫平, 李文涛, 林清松, 王伟, 雷蕾 申请人:西北工业大学