面向工业自动化生产的code128码自动识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种识别方法，尤其是一种面向工业自动化生产的C〇del28码自动识 别方法，属于条码识别的技术领域。
【背景技术】
[0002] 经过了几十年的发展，条形码在国内的应用日趋广泛。条形码识别技术是随着计 算机技术，尤其是图像处理算法的发展而兴起的一种自动识别技术，它具有快速、方便、可 靠、成本低的特点。近年来，随着国内的经济飞速发展，条形码识别技术作为一种信息标识 的重要手段，其地位日益重要，并被广泛应用与到工业、农业、商业、金融业、物流、仓储、图 书管理、医疗卫生事业各行各业。随着生产效率的提高以及自动化生产的普及，自动识别设 备的需求量逐渐增大。
[0003] 国内的条形码技术起步较晚，但是得到了非常迅猛的发展。然而同国际上本领域 的技术水平比，国内的条形码技术还有比较大的差距，远远不能满足国内行业海量的市场 需求。在信息化与现代化的浪潮中，很有必要加快对条形码技术的研宄与发展。与国际上 的条形码识别系统比较，国内的条形码识别系统普遍存在着以下问题：
[0004]1)、侧重于实验环境中的条形码识别，与工厂生产中实际环境相差太大；
[0005]2)、识别算法复杂度较高且识别精度与国外产品有较大的差距；
[0006]3)、采用"相机+工控机"架构，图像采集与识别过程脱离，识别系统结构复杂，系 统的稳定性差，维护困难；
[0007] 4)、景深适用性不强，物体的高度变化造成图像模糊严重，使得识别率极大降低。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种面向工业自动化生产的 C〇del28码自动识别方法，其解决条码识别过程中的高速运动图像采集、畸变、污损、模糊等 难点问题，实现条形码的高速、准确读取。
[0009] 按照本发明提供的技术方案，面向工业自动化生产的codel28码自动识别方法， 所述自动识别方法包括如下步骤：
[0010] 步骤1、提供包含C〇del28码的条码图像，并对所述条码图像进行条码区域的定 位；
[0011] 步骤2、对上述定位后的条码区域进行倾斜校正；
[0012] 步骤3、采用基于梯度方向投影对上述进行倾斜校正的条码区域进行分割；
[0013] 步骤4、采用均值匹配方法对上述分割后的条码区域进行译码，以实现对C〇del28 码的识别。
[0014] 步骤1中，对条码图像采用基于梯度方向特征匹配的定位方法进行定位，且对条 码图像进行定位前对条码图像进行灰度处理。
[0015] 所述步骤2中，采用基于Hough变换的方法对条码区域进行倾斜校正。
[0016] 本发明的优点：基于梯度方向特征的方法实现条码区域的定位，通过Hough变换 对条码区域进行倾斜校正，通过梯度方向投影的方法对条码区域进行精确分割，采用均值 匹配的方法实现译码，解决条码识别过程中的高速运动图像采集、畸变、污损、模糊等难点 问题；在上位机内采用基于循环数组实现的无锁队列以及基于缓存池的内存控制方法，实 现条形码的高速、准确读取。
【附图说明】
[0017] 图1为本发明Hough变换的示意图。
[0018] 图2为本发明基于循环数组实现的无锁队列结构。
【具体实施方式】
[0019] 下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0020] 如图1所示：为了解决条码识别过程中的高速运动图像采集、畸变、污损、模糊等 难点问题，本发明自动识别方法包括如下步骤：
[0021] 步骤1、提供包含C〇del28码的条码图像，并对所述条码图像进行条码区域的定 位；
[0022] 本发明实施例中，对条码图像采用基于梯度方向特征匹配的定位方法进行定位， 且对条码图像进行定位前对条码图像进行灰度处理。
[0023] 具体地，由于定位需要对条码图像的灰度进行处理，所以定位前往往还要进行图 像的灰度化。灰度化通过对条码图像红、绿、蓝分量进行加权运算而完成。常用的转换公式 如下：
[0024] Gray=RXO. 299+GXO. 587+BX0. 114
[0025] 其中，Gray为灰度值，R为条码图像的红色分量，G为条码图像的绿色分量，B为条 码图像的蓝色分量，0. 299为红色分量的加权因子，0. 587为绿色分量的加权因子，0. 114为 蓝色分量的加权因子。由于人眼对于绿色的敏感度高，而对蓝色的敏感度低，上述确定的加 权因子是最符合人眼对图像亮度的敏感度的。
[0026] 条码区域在条码图像中具有比较显著的特征，即条形码区域包含了许多黑白相间 的条纹，根据此特征，条码区域的定位一般会使用基于边缘检测特征匹配的定位方法，或者 基于方向梯度特征匹配的定位方法。边缘检测特征匹配的定位方法以及基于方向梯度特征 匹配的定位方法都是对条码区域边缘的灰度突变进行算子运算，以突出这些区域相对于背 景区域的对比度，从而实现定位。不同的地方在于，梯度是空间中的向量，具有方向特性，采 用基于梯度方向特征匹配的方法可以有效地防止非条形码区域处灰度突变的影响。基于梯 度方向特征匹配定位方法的具体定位过程为本技术领域人员所熟悉，具体过程不再赘述。
[0027] 步骤2、对上述定位后的条码区域进行倾斜校正；
[0028] 条形码倾斜校正是要按照条形码倾斜的程度，将条形码的水平方向旋转到与图像 水平方向相重合的位置。倾斜的条形码将对其识别造成极大的不利，其主要原因是倾斜导 致了条形码的条纹宽度难以获取或者获取不精准。本发明实施例中，使用Hough变换法计 算条码区域的倾斜角。如图1所示，为Hough变换的原理，Hough变换的表达式为：
[0029] p=x*cosa+y?sina
[0030]对于原始空间中的一点（x,y)，代入极坐标后得到：P=x?cosa+y?sina。 此时该点对应参数空间中的一条曲线（正弦曲线），曲线上的所有点代表了经过该点的所 有直线的原点距及方向角a。而对于原始空间中的另一点（x"，y"），在变换到参数空间 后，如果与该曲线交于某一点，不妨设为（P'，a'），则p' =X?cosa'+y?sina' = x" ?cosa'+y" ?sina'。故交点的坐标就是这两点的共同的原点距及方向角，当变换后在 参数空间中某一点的累计数目越多，意味着在原始空间中该点对应的直线越长。
[0031] 图形旋转则通过放射变换一一旋转变化来实现，其公式如下：
【主权项】
1. 一种面向工业自动化生产的C〇del28码自动识别方法，其特征是，所述自动识别方 法包括如下步骤： 步骤1、提供包含codel28码的条码图像，并对所述条码图像进行条码区域的定位； 步骤2、对上述定位后的条码区域进行倾斜校正； 步骤3、采用基于梯度方向投影对上述进行倾斜校正的条码区域进行分割； 步骤4、采用均值匹配方法对上述分割后的条码区域进行译码，以实现对C〇del28码的 识别。
2. 根据权利要求1所述的面向工业自动化生产的c〇del28码自动识别方法，其特征是： 步骤1中，对条码图像采用基于梯度方向特征匹配的定位方法进行定位，且对条码图像进 行定位前对条码图像进行灰度处理。
3. 根据权利要求1所述的面向工业自动化生产的c〇del28码自动识别方法，其特征是： 所述步骤2中，采用基于Hough变换的方法对条码区域进行倾斜校正。
【专利摘要】本发明涉及一种识别方法，尤其是一种面向工业自动化生产的code128码自动识别方法，属于条码识别的技术领域。按照本发明提供的技术方案，面向工业自动化生产的code128码自动识别方法，所述自动识别方法包括如下步骤：步骤1、提供包含code128码的条码图像，并对所述条码图像进行条码区域的定位；步骤2、对上述定位后的条码区域进行倾斜校正；步骤3、采用基于梯度方向投影对上述进行倾斜校正的条码区域进行分割；步骤4、采用均值匹配方法对上述分割后的条码区域进行译码，以实现对code128码的识别。本发明解决条码识别过程中的高速运动图像采集、畸变、污损、模糊等难点问题，实现条形码的高速、准确读取。
【IPC分类】G06K9-00, G06K7-10
【公开号】CN104794420
【申请号】CN201510206714
【发明人】班健, 李功燕, 姚益
【申请人】江苏中科贯微自动化科技有限公司
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月27日