本发明涉及物品标签技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于机器视觉的物品标识方法。
背景技术：
在很多物品上，其标签都有特异性。比如，印在物品上的生产日期在物品上的字体形状、相对位置、颜色浓淡等，即使在同一种类的不同物品上，由于标签喷绘、粘贴精度等因素，会存在差异。本专利使用达到一定清晰度的机器视觉技术，识别出这些差异特征来。通过对这些差异特征数据，按照某种规则进行编码，然后将编码后的数据增加到物品标签上，形成新的物品标签，从而实现对不同物品的标识，并具有一定防伪功能。但是现有的物品标识方法比较传统，编码的方法非常简单传统，导致防伪的能力不强。
技术实现要素：
本发明所要解决的问题是提供一种基于机器视觉的物品标识方法，不但可以实现对不同物品的标识，而且由于使用了对现有标签的自然形态的特征数据，并按照某种规则进行编码，所以具有更强的防伪性。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
该基于机器视觉的物品标识方法包括如下步骤：
(1)通过对物品标签(比如喷绘的出厂日期等)进行机器视觉分析，根据标签的字体形状、相对位置、颜色浓淡等特征，生成数据特征集合；
(2)对该物体的数据特征集合按照某种规则进行编码(比如sha-1算法等)，生成该物品的唯一特征码；
(3)把特征码添加到物品标签上，形成新的物品标签；
(4)将该物品信息(数据特征集合、特征码等)存储在数据库中。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括标签的校验，标签的校验如下步骤组成：
(1)对物品不含特征码部分的标签进行机器视觉分析，生成数据特征集合；
(2)然后对该物体的数据特征集合按照生成该特征码时的规则进行编码，获取该物体特征码；
(3)比较生成的特征码与物品标签上的特征码是否相符，如果相符则校验通过，如果不相符则校验不通过。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括物品信息的查询，物品信息的查询实施时可以直接通过物品标签中的特征码部分唯一标识该物品，通过特征码匹配数据库中的记录，查询该物品信息。
有益效果：该基于机器视觉的物品标识方法生成的包含特征码的物品标签，可以对自身进行校验，具有很强的防伪性。而且特征码是基于物品原标签的自然特征生成的，具有唯一性，又可以唯一标识该物品。该基于机器视觉的物品标识方法基于机器视觉技术，根据物品标签的自然特征(比如喷绘在物品上的生产日期的字体形状、相对位置、颜色浓淡等)来生成特征数据集合，对该物品的特征数据集合按照某种规则进行编码，形成特征码，根据该特征码既可以唯一标识该物品，又具有一定防伪能力。该基于机器视觉的物品标识方法不但可以实现对不同物品的标识，而且由于使用了对现有标签的自然形态的特征数据，并按照某种规则进行编码，所以具有更强的防伪性。
具体实施方式
实施例1：
该基于机器视觉的物品标识方法包括如下步骤：
(1)通过对物品标签进行机器视觉分析，根据标签的字体形状、相对位置、颜色浓淡等特征，生成数据特征集合；
(2)对该物体的数据特征集合按照hash算法进行编码，生成该物品的唯一特征码；
(3)把特征码添加到物品标签上，形成新的物品标签；
(4)将该物品信息存储在数据库中。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括标签的校验，标签的校验如下步骤组成：
(1)对物品不含特征码部分的标签进行机器视觉分析，生成数据特征集合；
(2)然后对该物体的数据特征集合按照生成该特征码时的规则进行编码，获取该物体特征码；
(3)比较生成的特征码与物品标签上的特征码是否相符，如果相符则校验通过，如果不相符则校验不通过。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括物品信息的查询，物品信息的查询实施时可以直接通过物品标签中的特征码部分唯一标识该物品，通过特征码匹配数据库中的记录，查询该物品信息。
实施例2：
该基于机器视觉的物品标识方法包括如下步骤：
(1)通过对物品标签进行机器视觉分析，根据标签的字体形状、相对位置、颜色浓淡等特征，生成数据特征集合；
(2)对该物体的数据特征集合按照sha-1算法进行编码，生成该物品的唯一特征码；
(3)把特征码添加到物品标签上，形成新的物品标签；
(4)将该物品信息存储在数据库中。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括标签的校验，标签的校验如下步骤组成：
(1)对物品不含特征码部分的标签进行机器视觉分析，生成数据特征集合；
(2)然后对该物体的数据特征集合按照生成该特征码时的规则进行编码，获取该物体特征码；
(3)比较生成的特征码与物品标签上的特征码是否相符，如果相符则校验通过，如果不相符则校验不通过。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括物品信息的查询，物品信息的查询实施时可以直接通过物品标签中的特征码部分唯一标识该物品，通过特征码匹配数据库中的记录，查询该物品信息。
实施例3：
该基于机器视觉的物品标识方法包括如下步骤：
(1)通过对物品标签进行机器视觉分析，根据标签的字体形状、相对位置、颜色浓淡等特征，生成数据特征集合；
(2)对该物体的数据特征集合按照des算法进行编码，生成该物品的唯一特征码；
(3)把特征码添加到物品标签上，形成新的物品标签；
(4)将该物品信息存储在数据库中。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括标签的校验，标签的校验如下步骤组成：
(1)对物品不含特征码部分的标签进行机器视觉分析，生成数据特征集合；
(2)然后对该物体的数据特征集合按照生成该特征码时的规则进行编码，获取该物体特征码；
(3)比较生成的特征码与物品标签上的特征码是否相符，如果相符则校验通过，如果不相符则校验不通过。
该基于机器视觉的物品标识方法还包括物品信息的查询，物品信息的查询实施时可以直接通过物品标签中的特征码部分唯一标识该物品，通过特征码匹配数据库中的记录，查询该物品信息。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及实施方式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，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
1.一种基于机器视觉的物品标识方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)通过对物品标签(比如喷绘的出厂日期等)进行机器视觉分析，根据标签的字体形状、相对位置、颜色浓淡等特征，生成数据特征集合；
(2)对该物体的数据特征集合按照某种规则进行编码(比如sha-1算法等)，生成该物品的唯一特征码；
(3)把特征码添加到物品标签上，形成新的物品标签；
(4)将该物品信息(数据特征集合、特征码等)存储在数据库中。
2.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的物品标识方法，其特征在于：所述基于机器视觉的物品标识方法还包括标签的校验，标签的校验如下步骤组成：
(1)对物品不含特征码部分的标签进行机器视觉分析，生成数据特征集合；
(2)然后对该物体的数据特征集合按照生成该特征码时的规则进行编码，获取该物体特征码；
(3)比较生成的特征码与物品标签上的特征码是否相符，如果相符则校验通过，如果不相符则校验不通过。
3.按照权利要求1所述的一种基于机器视觉的物品标识方法，其特征在于：所述基于机器视觉的物品标识方法还包括物品信息的查询，物品信息的查询实施时可以直接通过物品标签中的特征码部分唯一标识该物品，通过特征码匹配数据库中的记录，查询该物品信息。