一种高像素图像的条码识读方法及高像素图像的条码识读设备与流程

本发明涉及条码图像识别处理领域，尤其涉及一种高像素图像的条码识读方法及高像素图像的条码识读设备。

背景技术：

随着科学技术的发展，条码技术的应用已经逐步深入到我们的日常生活以及工作中，二维码可以包括QR码、DM码、汉信码等编码方案，对字符、文字、图像等信息进行纠错编码后，得到的二维码流表示成的二维码符号，目前广泛应用于证件识读、物流和电子数据交换等方面，现有技术中的条码技术主要功能有信息获取、网站跳转、防伪溯源、优惠促销、会员管理以及手机支付等等。

目前市场上盛行的条码应用的主要特点集中在黑白的、单独的拍码、解码的功能，也即通过图像获取设备获取条码图像，并将图像解码。但是在一些特殊的行业，如银行、保险、工商、税务、教育等等许多应用中需要对各种纸件的文档进行电子化存档，又需要纸件文档的电子化信息。在这些特殊行业中，现在的设备仅仅具备将原始图像进行扫描或拍摄的功能，或只对其中的条码进行拍摄解码处理，其主要缺点是条码数据处理与图像电子信息的数据保存是分步骤进行的，处理效率低，容易出错，如高拍仪、扫描仪等图像拍摄设备，主要技术特点是仅仅具备原始图像的扫描、拍摄存档功能；如条码扫描枪，其主要就是拍摄模块加解码模块，只能满足条码扫描与解码的需要，不存储原始高清图像；其他的带解码功能的图像拍摄设备，如部分厂商的高拍仪等图像拍摄设备也具备解码功能，但其主要是通过配套的软件工具将获取的条码图像实行软件解码，解码质量通常较低，解码软件对软件运行平台依赖性较高。

随着物联网的高速发展，一些重要信息越来越多的通过二维码来承载，传统的单个二维码已经不能满足某些特殊行业的应用需求，必须通过应用多个二维码同图来扩展二维码的信息承载。

中国专利公开号CN202632312U，名称为“基于图像识别技术同时采集处理多个条形码信息的系统”。该系统包括工控机、显示器、工业摄像机以及图像识别显示结构，所述的工控机安装有专用条形码识别软件，本专利中公开的技术方案可以一次读取多个条形码。但该系统中必须采用专用的条码识别软件，并且该系统适于工业应用，不利于普通市场的推广及应用。

中国专利公开号CN101853365A，名称为“一次采集多个条码实现快速数据采集的方法”。该方法中公开将贴敷有条码的盒体规则的按照X、Y轴进行排列，通过单线光栅或全向识读机具的多个条码一次读取功能，对条码进行识别；通过识读机具，对识别到的条码表示的数据信息进行处理，完成数据的采集。该方法中，仅仅能针对规则排列的条码进行读取，无法读取高像素图像上的条码，无法确保完整的将所述条码信息进行解码，并容易导致多次反复解码，增加系统的冗余。

技术实现要素：

本发明的目的在于获取高像素图像数据，并自动读取高像素图像上的条码数据信息，针对高像素图像上的多条码能够自动识别，一次性获取条码数据。

为了解决上述技术问题本发明采用了如下技术方案，提供一种高像素图像的条码识读方法，包括以下步骤：

S1：开始；

S2：捕捉图像数据；所述图像数据内包含至少一个条码符号；

S3：处理所述图像数据，提取图像数据内的条码符号，并存储；

S4：解码所提取的条码符号，每一条码符号解码完成后破坏所述条码符号；并存储条码符号解码后的解码数据；步骤S4还包括：获取所提取条码符号的定位点信息，将所述定位点信息进行排列组合形成至少一个排列组合体，判断所述排列组合体是否为L型；若是，则解码所提取的条码符号；若否，则返回S4；

检测所述提取的条码符号中是否存在可解码的条码符号，若是，则循环S4；

S5：结束。

其中，步骤S3还包括：分析所述图像数据的灰度值，若所述灰度值位于0-255之间，则将所述图像数据进行灰度处理。

其中，步骤S4中：所述的解码顺序包含并行解码、依次解码或随机解码。

其中，所述的至少一个条码符号的排列方式为矩阵式或线性式。

一种高像素图像的条码识读设备，包括：

图像获取模块：用于捕捉图像数据；所述图像数据内包含至少一个条码符号；

图像处理模块：用于处理所存储的图像数据，提取图像数据内的条码符号，并存储；解码模块，进一步包括：解码单元，用于解码所提取的条码符号，每一条码符号解码完成后破坏所述条码符号；存储单元，用于存储条码符号经所述解码单元解码后的解码数据；逻辑判断单元，用于检测所述图像处理模块中是否存在可解码的条码符号，若是，则发送控制信号至所述解码单元；所述解码模块还包括特征提取单元，用于获取所提取条码符号的定位点信息，将所述定位点信息进行排列组合形成至少一个排列组合体，判断所述排列组合体是否为L型；若是，则解码所提取的条码符号；若否，则返回S4。

其中，所述图像处理模块还用于：分析所述图像数据的灰度值，若所述灰度值位于0-255之间，则将所述图像数据进行灰度处理。

其中，所述的解码顺序包含并行解码、依次解码或随机解码。

其中，所述的至少一个条码符号的排列方式为矩阵式或线性式。

本发明的有益效果是：采用所述的高像素图像的条码识读方法能够捕捉任意像素的图像，并存储该图像数据，实现获取该图像数据上所记载的信息的功能，能够满足各行各业的应用需求；通过处理图像数据，自动分析提取图像数据上的条码符号，该步骤能够将图像数据上的条码符号全部提取，减少人工手动扫描提取，避免了二次操作的繁杂过程；解码所述条码符号时，能够将所有已提取的条码符号解码，并获取条码符号的解码数据，该过程不受条码个数的限制，能够快速的将各个条码符号解码并最终获得解码数据给予存储，从而减少人工多次扫描解码，避免人工疏漏，确保信息的全面获取；采用该方法，能够自动将已解码的条码符号进行不可识读的破坏，消除重复识读、重复数据处理，减小系统冗余，加快图像数据的条码解码速度，从而提高工作效率；采用该方式能够提高识别的准确率，消除错误的识读。

附图说明

图1所示为本发明的高像素图像的条码识读方法；

图2所示为本发明的条码符号破坏性处理的示意图；

图3所示为本发明的高像素图像的条码识读设备。

标号说明：

图像获取模块101 图像处理模块102 特征提取单元103

解码单元104 存储单元105 逻辑判断单元106

具体实施方式

为详细说明本实用新型的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。

参阅图1，一种高像素图像的条码识读方法，包括以下步骤：

S1：开始；

S2：捕捉图像数据，并存储；所述图像数据内包含至少一个条码符号；在一实施方式中，所述的至少一个条码符号的排列方式为矩阵式或线性式，所述的条码符号还可以采用任意不规则排列的方式，各种不同的排列方式均不会影响条码符号后续的提取以及解码工作。图像数据可以采用扫描、图片拍摄等具备摄像头模块的设备进行捕捉，可以采用任何图像捕捉设备进行连续性或不连续性捕捉图像，所述的连续也称为连续扫描模式、连续流式传输模式、流式传输模式、飞越扫描模式、飞速扫描模式或呈现模式，连续性捕捉图像数据，从而提高工作效率。图像数据获取模块例如可以是现有的移动设备：手持式扫描仪、便携式数据终端、个人数字助理PDA、移动电话，还可以是现有医院、仓库、货仓等现场使用的高拍仪、照相机、扫描仪等设备，该设备能够捕捉各个像素的图像，应用范围广泛。此外，用于图像采集的设备还具备对焦控制、补光控制、曝光控制等成像控制逻辑，同时具有高效数据总线以及传输采集到的数据接口，丰富的控制接口能够满足不同领域的应用需求。捕捉图像数据后将所述图像数据存储，即可满足现有企业、事业单位针对纸件文档存档的需求，图像数据的存储可以采用图像采集设备自带的存储模块或云端存储。其中，所述图像数据承载1D或2D条形码符号以及文本串的衬底、文档或文档的一部分或其他机器可识读的标记，其中图像数据内包含至少一个条码符号，所述的条码符号可以包括非常大至超小的代码128、Codabar、代码93、代码11、代码39、UPC、ENC、MSI等，至少一个条码符号的类型可以为相同的或多种不同条码的组合，具体的条码类型可包括2D：PDF417，DataMatrix，QR码、maxicode、Aztec等2D条码符号；1D：EAN-13(可带附加码)，EAN-8(可带附加码)，UPC-A(可带附加码)，UPC-E(可带附加码)，ISSN，ISBN，Codabar，Code 128(包括FNC1、FNC2、FNC3子集)，Code 93，ITF-6，ITF-14，Interleaved 2 of 5，Industrial 2 of 5，Standard 2 of 5，Matrix 2 of 5，GS1 Databar(RSS-Expand，RSS-Limited，RSS-14)，Code 39(包括Code 39 FULL ASClI)，Code 11，MSI-Plessey，Plessey等。所述条码符号承载有用户所述的电子数据信息，通过解码处理即可获取条码符号上的电子数据。

S3：处理所述图像数据，提取图像数据内的条码符号，并存储；捕捉图像数据后，在步骤S3中可自动进行图像色彩分析，也可通过人工肉眼识别的方式判读。针对人工肉眼识别的方式，通过人工控制扫描是否进行图像灰度处理，若所采集的图像数据为黑白图像数据，则直接控制提取图像数据内的条码符号，若所采集的图像数据为彩色图像数据，则控制进行图像灰度处理，将图像数据变为灰度图像，并定位条码符号的位置，提取图像数据内的条码符号，所述条码符号的提取可以为逐一提取的方式也可以同一时间进行多个条码的提取。同样可以采用自动识别的方式，分析所述图像数据的灰度值，若所述灰度值位于0-255之间，则采用专门的图像处理技术将所述图像数据进行灰度处理。举例所提取的图像数据的灰度值为50、80或200，可通过系统设置自动对每一图像进行灰度处理，并直接自动提取图像数据内的条码符号。将所提取的条码符号存储以备后续条码解码的用途。

S4：解码所提取的条码符号，每一条码符号解码完成后破坏所述条码符号；并存储条码符号解码后的解码数据；将所述条码符号解码，直接获取条码符号上所承载的解码数据，所述的解码数据可为EXCEL表格、WORD文本、彩色图像、照片、文本图像、数据、网址链接等数据。如银行工作人员通过将条码数据解码获取解码数据，应用解码数据可实现直接获取高清的、可编辑数据的目的，并且针对电子表格等数据不必再花费时间制作，大大节约工作时间。在一优选的实施方式中，步骤S4还包括获取所提取条码符号的定位点信息，将所述定位点信息进行排列组合形成至少一个排列组合体，判断所述排列组合体是否符合设定的构造，若是，则解码所提取的条码符号；若否，则返回步骤S4重新开始排列组合。具体的，所述的定位点信息可以为牛眼、起始符、终止符等条码特征信息，若所捕捉的图像上仅存在一个条码符号，则仅形成一个排列组合体，若所述的图像上存在两个以上的条码符号，则可以形成多个排列组合体，条码的个数与排列组合的个数相同，如提取了A、B、C三个QR码，QR码A的牛眼分别为A1、A2、A3，QR码B的牛眼分别为B1、B2、B3，QR码c的牛眼分别为C1、C2、C3，三个QR码形成的正确的牛眼组合为A1-A2-A3、B1-B2-B3、C1-C2-C3，若进行排列组合形成的牛眼组合正确，则形成的所有牛眼组合体的构造均为“L”形的，即A1-A2-A3形成了第一“L”形构造，B1-B2-B3形成了第二“L”形构造，C1-C2-C3形成了第三“L”形构造。所有的牛眼组合都符合设定的构造，则判定该牛眼的组合正确即可进行条码符号的解码。若所述的牛眼组合为A1-B2-B3，C1-A2-A3，C1-B2-C3，则无法组合形成设定的“L”型构造，不是正确的牛眼组合，则返回重新进行排列组合直至所形成的牛眼组合能够符合设定的构造。在本实施方式中，以所述的QR码为例给予说明，针对DM码、CODE39等具备不同条码特征信息的条码符号，所述设定的构造不仅仅限制于“L”形，依据不同的条码符号设定不同的构造，从而满足实际应用的需求。

在一优选的实施方式中，条码符号的解码顺序可以采用并行解码、依次解码或随机解码的方式。若图像数据提取了A、B、C三个条码数据，则解码的时候依据已经形成的正确的排列组合可以采用A、B、C三个条码数据同时进行并行解码的方式，快速获得解码数据；或者依条码符号提取的先后顺序，先将A解码，然后将B解码，最后将C解码；或者采用随机的方式，依据系统运行的情况随机的进行三个条码的解码，如三个条码数据的解码顺序为A、B、C或B、C、A或C、A、B等，此外，在A还未解码完成时亦可并行的进行B或者C的解码，任何解码的可能顺序均包含在本发明的可实施范围之内。在一优选的实施方式中，通过获取每一条码符号的特征信息，依据所述特征信息破坏解码完成后的条码符号，其中所述的特征信息可包含每一条码符号的定位信息、起始符、终止符、中间分隔符、边缘信息等，获取条码的上述特征信息后，每一条码解码完成后进行破坏实现条码的不可识读，通过每一条码符号的特征信息精确的识别每一条码符号。参阅图2所示，所述的不可识读的破坏可以在一个灰度范围0-255的图像中采用图像擦除的技术，所述图像的擦除指的是将某指定区域的灰度值置为全0或者全255，即将条码符号变成全黑或者全白的模式使得条码符号不可再识读，所述的破坏可仅破坏条码符号的一部分或者全部。还可以采用划线破坏条码的方式，将所述的条码进行划线破坏其定位信息、起始符或终止符等，使其不可再识读。所述的条码符号的破坏性处理包括上述两种实施方式但不限于上述两种方式实现。通过将条码符号破坏性处理，避免了将条码数据重复识读的缺陷，减小系统冗余工作，防止多次存取重复数据，减小工作人员后续资料筛选整理等工作。为了防止条码符号被疏漏解码，采用循环检测所述提取的条码符号中是否存在可解码的条码符号，因已解码的条码符号均采用了破坏性的处理不可再识读，未被解码的符号若仍然存在，则将采用以上相同的方式进行重新解码，从而获取解码数据并进行保存。采用上述的方案，能够保证所有的条码符号都被解码，所有的条码数据不被重复的获取，并能保证获取完整的条码数据，保证了信息的完整性，获取信息的高校性。能够满足现今社会高效率工作的应用需求。

本实施方式的高像素图像的条码识读方法能够捕捉任意像素的图像，并存储该图像数据，实现获取该图像数据上所记载的信息的功能，能够满足各行各业的应用需求；通过处理图像数据，自动分析提取图像数据上的条码符号，该步骤能够将图像数据上的条码符号全部提取，减少人工手动扫描提取，避免了二次操作的繁杂过程；解码所述条码符号时，能够将所有已提取的条码符号解码，并获取条码符号的解码数据，该过程不受条码个数的限制，能够快速的将各个条码符号解码并最终获得解码数据给予存储，从而减少人工多次扫描解码，避免人工疏漏，确保信息的全面获取；采用该方法，能够自动将已解码的条码符号进行不可识读的破坏，消除重复识读、重复数据处理，减小系统冗余，加快图像数据的条码解码速度，从而提高工作效率。

在此说明的高像素图像的条码识读方法包括以下步骤：

S1：开始；

S2：捕捉图像数据；所述图像数据内包含至少一个条码符号；

S3：处理所述图像数据，提取图像数据内的条码符号，并存储；

S4：解码所提取的条码符号，每一条码符号解码完成后破坏所述条码符号；并存储条码符号解码后的解码数据；

检测所述提取的条码符号中是否存在可解码的条码符号，若是，则循环S4；

S5：结束。

为了能实现单色图像或者彩色图像的识别，步骤S3还包括：分析所述图像数据的灰度值，若所述灰度值位于0-255之间，则将所述图像数据进行灰度处理。

为了能够精确的读取条码数据，步骤S4还包括：

获取所提取条码符号的定位点信息，将所述定位点信息进行排列组合形成至少一个排列组合体，判断所述排列组合体是否符合设定的构造；若是，则解码所提取的条码符号；若否，则返回S4。

步骤S4中所述的解码顺序包含并行解码、依次解码或随机解码。

其中，所述的至少一个条码符号的排列方式为矩阵式或线性式。

参阅图3，本发明还提供了一种高像素图像的条码识读设备，包括：

图像获取模块101：用于捕捉图像数据；所述图像数据内包含至少一个条码符号；

图像处理模块102：用于处理所存储的图像数据，提取图像数据内的条码符号，并存储；解码模块，进一步包括：解码单元104，用于解码所提取的条码符号，每一条码符号解码完成后破坏所述条码符号；解码单元104，用于存储条码符号经所述解码单元104解码后的解码数据；逻辑判断单元106，用于检测所述图像处理模块102中是否存在可解码的条码符号，若是，则发送控制信号至所述解码单元104。

所述高像素图像的条码识读设备中图像处理模块102还用于：分析所述图像数据的灰度值，若所述灰度值位于0-255之间，则将所述图像数据进行灰度处理。

所述高像素图像的条码识读设备中解码模块还包括特征提取单元103，

获取所提取条码符号的定位点信息，将所述定位点信息进行排列组合形成至少一个排列组合体，判断所述排列组合体是否符合设定的构造；若是，则解码所提取的条码符号；若否，则返回S4。

所述高像素图像的条码识读设备的解码顺序包含并行解码、依次解码或随机解码。所述高像素图像的条码识读设备中至少一个条码符号的排列方式为矩阵式或线性式。

上所述仅为本发明急救包的实施例，并非因此限制本实用新型的专利范围，凡是利用本实用新型说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本实用新型的专利保护范围内。