204。如同图1A，字符串PATENT 204中的每一个字母使用数据字符(例如编码数据字符P的元素序列202B和编码数据字符A的元素序列202C)来编码。元素序列202A编码条形码200的开始定界序列。元素序列202E编码条形码200的停止定界序列。因此，定界元素序列202A和202E标示条形码200的开始和结束。
[0044]如图2所示，每个元素序列202A至202E在条形码200中具有相同物理宽度。图2示出用于字符序列202的元素宽度图案。用于开始定界字符元素序列202A的元素宽度图案为11010010000。用于P数据字符元素序列202B的元素宽度图案为11101110110。用于A数据字符元素序列202C的元素宽度图案为10100011000。用于T数据字符元素序列202D的元素宽度图案为11011100010。用于停止定界字符元素序列202E的元素宽度图案为 1100011101011。
[0045]条形码阅读器(其为用于自动解码条形码的装置)通常分成两个类别:激光扫描器或者基于图像的阅读器。在任意类型的阅读器中，解码通常通过测量条形码元素的边缘沿着通过物理条形码或者通过条形码的离散图像的一个或者多个扫描(从一端到另一端)的一维(ID)位置。每个扫描通常为线段也可以为任何线性轮廓。
[0046]针对条形码的每个条形码阅读器扫描而言，首先提取离散信号(例如通常称为扫描信号)。扫描信号通常由沿着扫描的连续采样的强度测量(本文中称为扫描样本)组成。每一个扫描样本可以表示沿着扫描的在对应位置处集中的条形码的较小区域或者扫描样本区域上的测量出的反射系数(由反射光测出的相对暗度或者亮度)。沿着扫描的扫描样本位置的图案这里称为扫描采样网格。该网格通常为几乎一致的，这意味着沿着扫描的采样位置之间的距离或者扫描采样间距为有效恒定的。该扫描采样间距本质上确定了被采样信号的扫描采样分辨率，通常被测量为每个模块的扫描样本的数量(这里使用的模块与用于两宽度符号的最小特征尺寸同义)。然而，可能的是，有效扫描采样间距由于由条形码导致的透视效果被成角度观察或者被不平的目标(例如瓶子)环绕包围而从扫描的一端到另一端实质上但却连续地实际变化。
[0047]针对每个采样的扫描样本区域相对于扫描样本间距的宽度可以管理沿着扫描的采样之间重叠的数量。采样中的重叠的增加可以增加扫描信号的模糊。采样中的重叠的减低可以增加不测量信号的重要特征的可能性。每个扫描样本区域的高度管理垂直于扫描而集成多少信息。当扫描垂直于条时(例如使得扫描可以利用垂直方向中的条的冗余信息)时，扫描样本的高度越大可以导致信号中的元素边缘的越锐化。然而，随着扫描角度相对于条增加使得它不再垂直于条，这些边缘可以变得更加锐化。
[0048]针对激光扫描器而言，随着它沿着扫描轮廓扫描通过物理条形码(例如随着激光沿着直线扫描通过条形码)，通过随着时间而对激光的反射强度进行采样来提取扫描信号。每个采样区域本质上在瞬间为激光“斑点”。激光斑点的形状通常为椭圆的，具有垂直于扫描定向的主轴，其可以提供之前提及的采样区域宽度和高度平衡。由于被采样的信号是模拟的，所以随着时间的采样率可以管理分辨率或者采样间距。激光随着时间的采样率可以例如受限于激光的分辨力(例如如何很好聚焦激光的较小斑点)、最大当时采样率和/或条形码的打印质量。
[0049]针对基于图像的阅读器，例如通过使用相机光学器件和成像传感器(例如CCD阵列)来获得条形码的离散图像。产生的图像可以为整个条形码的2D采样。每个图像样本或者那个图像的像素自身为在图像采样网格中的对应点处集中的条形码的较小区域的平均反射系数的测量结果。该网格通常为一致的或者几乎一致的，这意味着图像样本位置之间或者图像采样间距之间的距离为恒定的。该采样间距本质上确定了图像分辨率，通常测量为每个模块的像素的数量(“PPM”)。然而，如同激光扫描，可能的是有效图像采样间距由于透视效果而从条形码的一端到另一端实质上但连续地实际变化。
[0050]然后，可以通过沿着扫描对图像进行子采样(例如对已经采样的信号进行采样)在条形码的图像上针对任何扫描提取扫描信号。该扫描采样间距在空间(例如非时间，如同激光扫描器)上由采样率确定。本领域的技术人员可以明白存在执行该子采样操作的多种方式。例如，图像处理技术投影可以用于扫描线段。针对投影，投影的高度本质上确定了针对每个采样的扫描样本区域的高度，从而集成了垂直于该扫描的信息。作为另一个示例，可以使用在于2011年12月23日递交的名称为“Methods and Apparatus forOne-Dimens1nal Signal Extract1n” 的美国专利申请 N0.13/336, 275 中描述的技术，其全部内容通过引用方式并入本文中。例如，类似于激光扫描器中使用的椭圆斑点尺寸，用于每个扫描样本的有效扫描样本区域可以为椭圆的。
[0051]图3示出用于元素序列302的示例性扫描信号，其由共同地为条形码元素的条形码元素302A至302K组成。扫描304与条形码元素302垂直。图3示出从扫描304获得的扫描信号306。扫描信号306包括扫描样本308A、308B到308N，这里共同称为扫描样本308。每个扫描样本308表示在沿着与扫描样本箱s0 310A到sn 310N对应的扫描线304的ID范围内的在对应的椭圆扫描样本区域s0 311A到sn 311N上的测出的反射系数。例如，扫描样本308A表示在与扫描样本箱310A对应的扫描样本区域311A上的测出的反射系数，扫描样本308B表示在与扫描样本箱310B对应的扫描样本区域31IB上的测出的反射系数，并且扫描样本308N表示在与扫描样本箱310N对应的扫描样本区域31 IN上的测出的反射系数。该扫描样本308A具有如指出“h”的高反射系数，因为样本310A由完全位于空格元素302A内的扫描样本区域31IA提取。扫描样本308B具有低反射系统，因为采样区域308B未完全位于空格元素302A内，并且还集成来自条元素302B的信息。
[0052]然而，与激光扫描器的重要区别在于:使用基于图像的阅读器提取的扫描信号的采样分辨率固有地受限于获得的图像(例如像素)的基础采样分辨率。即被子采样的扫描信号没有办法恢复除了在每个像素中包含的那些之外的任何额外细分细节。如在美国专利申请N0.13/336，275中所述，当ID扫描为以像素网格定向(例如与获得的图像的像素网格完全水平或者垂直)的线段时，该限制通常是更糟糕的。相反，最好可能的扫描采样间距可以等于基本图像采样间距。因此，该限制可以随着更大轴外扫描线角度而改善。在一些实施例中，当扫描为对像素网格以45度定向的线段时，可以获得2的平方根分之一乘以图像采样间隔的最好可能扫描采样间距，由此反射当对角定向条形码时通常找到的更多信息。因此，该分辨率限制的通常缺点可以通常由覆盖且分析比激光扫描器可能更大的区域的能力弥补。然而，通常需要解决这种分辨率限制。
[0053]当不能获得锐化信号(例如不是模拟的一个)时，基于图像的阅读器和激光扫描器二者通常需要对付这些问题。基于图像的阅读器和激光扫描器二者通常限制景深，其本质上为来自阅读器的距离范围，在该范围内获得的图像或者激光扫描信号将聚焦。除了景深限制之外，基于图像的阅读器可以为模糊的。模糊指的是由于聚焦不良或者其它效果而由其涂抹ID扫描信号的数量。例如，ID扫描信号可以由于从低分辨率图像抽取的此处理而是模拟的。作为另一个示例，模糊可以由取决于其上粘贴条形码的目标的速率的运动相对于必要用于获得具有在自然光照条件下的合理对比的图像的曝光时间而导致。
[0054]不管阅读器类型或者扫描信号提取方法如何，解码条形码的通常方式为检测并且测量所有元素边缘(也称为边界)沿着一个或者多个这些扫描信号的ID位置。每个检测出的边缘沿着扫描的位置为扫描信号内的它们细分位置和扫描样采样间距的乘积。这些边缘可以用于直接推断条形码元素的宽度，其然后可以进一步分类成它们离散元素尺寸(例如取决于使用的符号的类型而是窄的、宽的、1X、2X等)。更典型地针对多宽度符号而言，然而，相同极性(亮到暗或者暗到亮)的邻近边缘之间的连续距离被计算且分类(例如1X、2X等)，并且然后用于根据其“边缘到类似边缘”图案来推断字符，如本领域已知的那样。该间接计算可以被进行，以避免由于显著打印增长(其为由于打印处理而条看上去宽且空格看上去窄的量，或者反之亦然)(典型地由于墨汁铺开)而导致的误分类或者误读。针对两宽度符号，可以通过单独分类条和空格而避免打印增长。
[0055]可以使用本领域已知的多个不同技术来检测元素边缘，包括例如用于定位最大一阶导数或者二阶导数的零交叉的位置的离散方法和/或用于定位分解的元素的边界的波形形成技术。
[0056]然而，检测边缘可以由图像采集噪声和打印缺陷而复杂。图像采集噪声和/或打印缺陷可以导致错误边缘被检测，以及导致具有低对比(例如由于弱光照激光强度等)或者模糊(例如由于以偶定或者不良聚焦)的问题，这导致未检测到某些边缘。在增加对正确边缘的测量灵敏度的尝试中，设计了用于预过滤(例如平滑)或者增强(例如去模糊或者锐化)信号、过滤掉错误边缘或者峰和谷等的各种方法。然而，即使使用这些方法，因为信号分辨率下降，所以较大测量灵敏性的需要变得更加难以平衡从真实边缘中区别错误边缘的增加问题，如测量具有所需准确性的这些边缘的位置。
[0057]增加组合或者集成相同条形码上的多个扫描之间的被解码字符或者边缘信息的能力可以有用(例如当存在对条形码的局部损害时)。然而，即使利用这种集成，使用基于边缘的技术的基于图像的解码器取决于图像质量、焦点以及条形码性相对于像素网格的定向而通常趋向于开始失败于扫描线的1.3和1.5的每模块的像素(PPM)之间。
[0058]本质上，随着扫描信号的有效分辨率降低，由于扫描采样分辨率和模糊，分解条形码的个别元素变得很难。窄元素特别难分解，并且在一些分辨率下，这些窄元素最后彼此弯曲成点，在此处它们之间的过渡完全不明显的。分解的困难对于被亚采样的信号特别是有问题的。例如，随着两个元素之间(例如条和空格之间)的过渡向扫描样本的中心移动(例如准确地，异相的1/2样本)，扫描样本有效导致采样值为两个元素的平均反射系数而不是个别条和空格的高反射系数或者低反射系数的反射系数的测量。作为示例性问题情况，该分辨率为几乎每个模块一个样本，并且多个窄元素与具有半相移的连续样本对齐，使得扫描信号在没有明显边缘(无论什么)的情况下具有一致的反射系数值。
[0059]除了检测边缘且与噪声区分的问题之外，可以测量这些过渡的扫描位置的准确性也可以随着采样分辨率(例如由于每个边缘过渡具有其上插入过渡出现的地方的较少采样的事实)和/或模糊(例如因为沿着模糊边缘的逐渐过渡在噪声存在的情况下变得更难以测试)而减小。这可以导致从边缘讲述例如窄条和宽条之间的不同变得不可能。技术被设计以尝试处理由于模糊而导致的不准确，例如通过集中于使用边缘对的位置来定位每个元素的中心，其至少对模糊的影响更稳定并且使用这些中心位置之间的相对位置，而不是边缘之间的距离来解码符号。然而，当明显边缘位置在相对方向具有错误时，测量的元素边缘边界的中心通常仅是更稳定的。例如，明显边缘位置可以在用于具有足够分辨率(例如据说大于1.5PPM)的模糊元素的相反方向具有错误，而当该信号被亚采样时是未必的，在此处，由于量化效果的边缘错误通常更占统治地位地为扫描采样网络相对于像素网格和元素边界的局部相(相对位置)的函数。
[0060]在降低分辨率限制的尝试中，设计了几种方法来尝试在确定宽元素的中心和宽度之后推断丢失的窄元素的位置。这些方法可以使用关于宽元素之间的窄元素的数量的约束，其是不同的但是通常用于两宽度条形码和多宽度条形码。还设计了方法来尝试从根据边缘识别字符但是允许未检测边缘。例如，可以使用概率性技术来通过匹配基于边缘(几何)可变形模板来解码字符。然而，这些方法通常被设计用于具有足够采样分辨率的模糊条形码而不是亚采样的条形码。实际上，这些技术可以指定当信号被认为聚焦时应当使用基于标准边缘的解码技术。定位且测量甚至宽元素的宽度(这继续依赖于确定边缘(边界))，随着SPM降低变得困难，例如低于1.1个每个模块的样本。而且，不能有效实现一些算法以足够用在工业阅读器的实际使用。
[0061]进一步组合这些问题正在趋向于利用基于图像的阅读器来替代激光扫描器(例如由于他们宽覆盖效益)，并且通过保持尺寸较小且最小化阅读器的数量而趋向于降低基于图像的阅读器系统的成本。例如，这是物流应用的情况，其中，必须读取条形码，其被附接到通常随机定向的箱或者在宽传送带上传送。最小化阅读器的数量需要最大化每个阅读器必须覆盖的容量(例如区域和深度)的数量，其继而减小相对图像分辨率(PPM)并且增加模糊(由于景深限制)，它们二者都减低了有效图像采样分辨率。
[0062]存在改善越过仅模糊条形码的条形码阅读器(例如尤其是基于图像的阅读器)的亚分解的解码能力的需要。此外，由于在低分辨率(例如低于1.1PPM)的基于边缘方法的困难，所以需要能够通过直接分析扫描信号值来解码条形码的方法。尝试克服这些限制的技术在于使用图案匹配技术。一些图案匹配技术尝试通过将条形码中的每一个字符建模为ID可变形模板来解码条形码。允许ID可变形模板在水平维度可缩放(例如以说明未知模块尺寸)，在水平方向平移(例如以说明沿着扫描线的某个位置)，在垂直方向拉伸(例如以说明未知对比)，并且在垂直方向平移(例如以说明未知背景光照强度)。然而，这些图案匹配技术不能说明剧烈地亚采样条形码的量化效果(在1.0PPM或者更低处谈论)。例如，亚采样可以导致图案相对于模板不可识别地改变。
[0063]条形码可以被认为由条形码单位序列组成，每个单位具有相关联的宽度和二进制编码值。例如，针对二宽度