（计算机应用技术专业论文）条码识别中图像复原的研究.pdf

南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 随着计算机科学技术的发展，二维条码技术在物流、自动化生产、国际贸易、电子商务等 各领域被广泛应用。二维条码以其信息量大、面积小、防伪和抗污染能力强在信息采集、信息 存储、信息读取方面都显示出较大的优越性。 本论文围绕d a t a m a t r i x 和p d f 4 1 7 两种二维条码图像复原算法，进行了一些探索性的研究， 主要研究工作从以下几点展开： 1 介绍了二维条码d a t a m a t f i x 和p d f 4 1 7 的码制标准，图形符号以及特点，以及在识别 条码前，探讨了条码预处理和条码检测识别；其中运用了灰度化、均衡化等图像处理技术，并 着重探讨了条码图像的检测算法和反透视变换处理。 2 在条码图像复原方面，具体地针对d a t a m a t r i x 二维条码图像提出了高斯退化函数参数 估计的方法，进而利用维纳滤波进行条码图像的复原，实验证明图像复原的效果较好。 3 针对p d f 4 1 7 条码图像，采用了基于e m ( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n ) 迭代的参数估计算 法对水平扫描得到的一维条码信号进行复原。进一步进行了条码识别率的实验分析比较，实验 表明了本文中探讨的算法具有优越性，有较好的实用价值。 4 在v i s u a lc 抖开发环境下实现了上述条码的预处理和检测复原算法，并且完成了用于 从w i n d o w s 平台上的摄像头上获取条码图像的应用系统，进而与现在已有的解码系统连接进行 解码。经过详细的测试，运行效果表明该系统具有较好的性能。 关键词：d a t a m a t r i x ，p d f 4 1 7 ，条码识别，图像复原，维纳滤波，e m 算法 条码识别中图像复原的研究 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g y , t w o - d i m e n s i o n a lb a rc o d e h a sb e e nw i d e l y a p p l i e dt ol o g i s t i c si n d u s t r y , a u t o m a t e dp r o d u c t i o n ，i n t e r n a t i o n a lt r a d e ，e l e c t r o n i cc o m l t l e r c ea n ds oo n t w od i m e n s i o n a lb a r c o d eh a s l a r g e i n f o r m a t i o nc a p a c i t y , s m a l la r e a ，a n t i c o u n t e r f e i ta n d c o n t a m i n a t i o nr e s i s t a n c e ，w h i c hd e m o n s t r a t e st h es u p e r i o r i t yi nt h ea r e ao ft h ei n f o r m a t i o na c q u i s i t i o n ， t h ei n f o r m a t i o ns t o r a g ea n dt h ei n f o r m a t i o nr e a d i n g i nt h i st h e s i s ，l o t so fe x p l o r a t o r yr e s e a r c hw o r kh a sb e e nd o n ea r o u n dr e s t o r a t i o na l g o r i t h mo f d a t a m a t r i xa n dp d f 4 1 7b a rc o d e t h em a i nw o r ko f t h i sd i s s e r t a t i o ni ss u m m a r i z e da sf o l l o w s 1 t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ec o d e s y s t e ms t a n d a r d ，g r a p h i cs y m b o l sa s w e l la st h e c h a r a c t e r i s t i c so ft w o - d i m e n s i o n a lb a rc o d e ，e s p e c i a l l yf o rd a t a m a t r i xa n dp d f 4 17 a n db e f o r e r e c o g n i t i o n ，t h eb a rc o d ei m a g ep r e p r o c e s s i n ga n dd e t e c t i o na l g o r i t h ma r ed i s c u s s e d m a n yi m a g e p r e p r o c e s s i n gm e t h o d s ，s u c ha sg r a yl e v e lt r a n s f o r m a t i o na n dg r a y - s c a l ee q u a l i z a t i o na r eu s e d a n d t h eb a rc o d ei m a g ed e t e c t i o na l g o r i t h ma n da n t i p e r s p e c t i v et r a n s f o r m a t i o na l g o r i t h ma l em a i l y f o c u s e do n 2 i nt h ea r e ao fb a r c o d er e s t o r a t i o n ，f o rd a t a m a t r i xb a rc o d eap a r a m e t e re s t i m a t i o na l g o r i t h m o f g a u s s i a np s fi sp r o p o s e d t h e nt h ed e g r a d a t e di m a g eo fd a t a m a t r i xb a rc o d ec a nb er e s t o r e d a l o to fe x p e r i m e n t sf r e dt h a tt h ee s t i m a t i o na l g o r i t h mw o r k sw e l l 3 f o rp d f 4 1 7b a rc o d e ，a ne s t i m a t i o na l g o r i t h mb a s e do ne m ( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n ) t o t h eb a rc o d es i g n a lt h a ti sg o tf r o mh o r i z o n t a ls c a n n i n go fp d f 417b a rc o d ei su s e d s o m ea n a l y s i s a n dc o m p a r i s o n st h r o u g he x p e r i m e n t sf o rb a rc o d er e c o g n i t i o nr a t ea r em a d e f a c t ss h o wt h a tt h e a l g o r i t h mh a sa d v a n t a g e sa n dp r a c t i c a lv a l u e 4 a na p p l i c a t i o ns y s t e mi sd e s i g n e du s i n gc + + p r o g r a m m i n gl a n g u a g et oc o m p l e t eb a rc o d e i m a g ea c q u i s i t i o nf r o mc a m e r aa n dd e c o d i n gb a s e do nw i n d o w sp l a t f o r m t h es y s t e mh a sa l r e a d y b e e nu s e di ne x p e r i m e n t a lu n i t t h er e s u l t ss h o wi t se x c e l l e n tp e r f o r m a n c e k e y w o r d s ：d a t a m a t r i x ，p d f 4 1 7 ，b a r c o d er e c o g n i t i o n ，i m a g er e s t o r a t i o n ，w i e n e rf i l t e r , e m a l g o r i t h m 南京航空航天大学硕士学位论文 图表清单 图1 1 几种行排式二维条码图像2 图1 2 几种矩阵式二维条码图像2 图2 1d a t a m a t r i x 二维条码7 图2 2d a t a m a t r i x 条码结构示意图8 图2 3p d f 4 1 7 条码结构图1 1 图2 4p d f 4 1 7 条码字码组成图1 1 图3 1d a t a m a t r i x 条码图像灰度化处理。1 5 图3 2 灰度均衡化前后灰度直方图对比1 5 图3 3 灰度均衡函数图1 6 图3 4d a t a m a t r i x 条码灰度均衡化处理1 7 图3 5s o b e l 算子实现的边缘检测图1 7 图3 6 基于b l 算法的直线检测18 图3 7 定位图形检测结果图1 9 图3 8 透视变换示意图2 0 图3 9 双线性插值的数学模型2 2 图3 1 0 反透视实验结果2 2 图3 1 1d a t a m a t r i x 条码图像2 3 图3 1 2 条码信号图2 3 图3 1 3d a t a m a t r i x 条码复原图像2 9 图4 1 倾斜条码图像3 l 图4 2 旋转水平后的条码图像3 2 图4 3 条码边缘检测图3 2 图4 4 条码单行码字图像3 3 图4 5 信号复原图3 7 图4 6 条码复原图像3 8 图4 7 单行码字识别图3 8 图5 1 系统设计流程图4 0 图5 2t w a i n 结构的层次组成4 2 图5 3 系统界面设计4 6 条码识别中图像复原的研究 图5 4 设备选择图4 7 图5 5u s b 摄像头界面4 7 图5 6 获取图像到系统窗口4 7 图5 7 解码图示4 8 表1 1 二维条码和一维条码的比较3 表3 1 图像恢复实验数据表3 0 表4 1p d f 4 1 7 条码识别算法比较3 9 表5 1t w a i n 的文件组成4 1 表5 2t w a i n 的三个组件构成4 2 表5 3 摄像头参数表4 6 南京航空航天大学硕士学位论文 c c d p s f t v i b d e m p b d n a s r i f i n v e r s ef i l t e r i n g ) k l d t w | a 科 注释表 电荷耦合原件( c h a r g e - c o u p l e dd e v i c e ) 点扩展函数( p o i n ts p r e a df u n c t i o n ) 总变差( t o t a lv a r i a t i o n ) 迭代盲反卷积( i t e r a t i v eb l i n dd e c o n v o l u t i o n ) 期望最大化( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n ) 参数盲解卷积( p a r a m e t r i cb l i n dd e c o n v o l u t i o n ) 非负支持域递归逆滤波( n o n n e g a t i v ea n ds u p p o r tc o n s t r a n t s - r e c u r s i v e 互熵( k u l l b a c k l e i b l e rd i v e r g e n c e ) 无注名工具包协议( t o o l k i tw i t h o u ta ni n t e r e s t i n gn a m e ) 承诺书 本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航 空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、 汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名五垫夔 日 期：塑叟：墨：12 南京航空航天大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 条码的发展 科技的发展，促进了信息开发和信息服务产业的诞生和发展。计算机在性能上日臻完善， 如何改变手工数据输入，使输入质量和速度与其相匹配，条码自动识别技术在这样的环境下应 运而生。条码技术是目前在全球应用最广泛的一种自动识别技术，现在应用到计算机管理的各 个领域。现代高新技术的发展，推动了条码技术向着深度和广度发展，同时条码自动识别技术 正向多功能、远距离、小型化，识别准确、信息传递快速，安全可靠、经济适应等方向发展。 自动识别技术是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技 术、光电技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术。自动识别技术近几十年在全球范围 内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条( 卡) 技术、光学字符识别、射频识别、 声音识别及视觉识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。近年来，我国 的条码事业发展迅速，各种条形码系统在物流、超市、商品、邮政等领域得到了广泛的应用， 条码技术的出现大大地缩短了信息采集和信息处理的时间，提高了工作效率。但是，随着应用 领域的不断扩展，传统的一维条码渐渐表现出了它的局限性。一维条码无法表示汉字和图像信 息。在有些应用汉字和图像的场合，显得十分不便。同时一维条码的信息容量受到限制和对数 据库的依赖比较大。二维条码的出现拓展了条码的应用领域【1 1 。二维条码除具有密度高、信息 量大、可靠性高、可表示各种文字和图像、保密防伪性强、使用成本低廉等优点。目前，二维 码在我国的应用尚属起步阶段，主要应用于工业自动化、物流、邮政、医疗、商业、金融、交 通运输、身份识别、政府管理、公共安全、海关及国防等领域，应用地区和领域在现在看来还 很有限，但是可以预见，二维条码以其独特的优势必将像条形码一样在我国的各个领域被推广 和应用2 1 。 传统的条码图像采集是通过扫描仪或工业摄像头，然而随着嵌入式设备在功能上不断完备， 通过嵌入式设备采集二维条码成为一种流行趋势 4 1 。尤其是近年来，手机的功能已经超出简单 的语音通信终端，而成为一个嵌入式的智能平台；手机可以作为二维条码的一种便携式阅读器， 结合二维条码识读设备加以应用，也可在手机中内置或下载二维条码识读引擎来识读商品、杂 志上的二维条码标识，从而获取二维条码内隐含的有效信息，来进行相关应用的开发。目前， 手机二维条码在欧美、日韩等发达国家和地区都有较成熟的市场应用。随着我国移动通讯行业 的发展，3 1 3 时代的到来，手机二维条码将融入到人们的衣、食、住、行等方方面面，深刻改变 我们的生活习惯p 】。手机二维条码已经成为一个新兴的无线增值业务，现在已经应用于防伪功 能、二维条码的识读应用、电子票务、移动支付、移动增值服务、物流、商品流通、身份认证、 条码识别中图像复原的研究 安防、市场宣传、促销等1 。 l2 二维条码概述 j2 1 二维条码分类 目前一维条码主要有p d f 4 1 7 码、o r 码、d a t a m a t r l x 码、m a x i c o d e 码等，主要分为堆积 或层排式和棋盘或矩阵式晒人类3 q 。 ( 1 ) 堆叠式或行排式二维条码( 又称堆积式二维条码或者层排式一维条码) ，其编码原理是建 立在维条码基础之上，按需要堆积成两行或多行。它在编码设计、校验原理、识读方式等方 面继承了一维条码的一些特点，识读设备与条码印刷与一维条码技术兼容。但由于行数的增加， 需耍对行进| t y i l 定，其译码算法与软件也不完全相同于一维条码。有代表性的行捧式二维条码 有：c o d e l 6 k 、c o d e 4 9 ，p d f 4 1 7 等。 燃 c o d e1 6 k c o d e 4 9p d f 4 1 7 一 图1 l 种行排式二维条码图像 ( 2 ) 矩阵式二维条码( 又称棋盘式二维条码沱是在一个矩形空间通过黑、白像素在矩阵中的 不同分布进行编码。在矩阵相麻元素位置t 用点( 方点、圆点或其他形状) 的 l l 现表示二进制 1 点的不小现袭示二进制的0 点的捧列组台确定了矩阵式二维条码所代表的意义。矩 阵式二维条码是建立在计算机图像处理技术、组合编码原理等基础上的一种新型图形符号自动 识读处理码制。具有代表性的矩阵式二维条码有：c o d e o n e 、m c o d eq r c o d e 、d a t a m a i r l x 等l 。 戮戮麓鬯 c o d c o n em a n c o d e0 r c o d e d a t a i c l a m z 图12 儿种矩阵式二二维条码豳像 2 2 二维条码的特点 维条码和维条码比，有诸多特性【”，如表11 所示 南京航空航天大学硕士学位论文 ( 1 ) 高密度编码，信息容量大：可容纳多达1 8 5 0 个大写字母或2 7 1 0 个数字或1 1 0 8 个字节， 或5 0 0 多个汉字，比普通条码信息容量约高几十倍。 ( 2 ) 编码范围广：二维条码可以把图片、声音、文字、签字、指纹等可以数字化的信息进 行编码，用条码表示出来；可以表示多种语言文字；可表示图像数据。 ( 3 ) 容错能力强，具有纠错功能：这使得二维条码因穿孔、污损等引起局部损坏时，照样 可以正确得到识读，损毁面积达5 0 仍可恢复信息。 ( 4 ) 译码可靠性高：它比普通条码译码错误率百万分之二要低得多，误码率不超过千万分 之一。 ( 5 ) 可引入加密措施：保密性、防伪性好。 ( 6 ) 成本低，易制作，持久耐用。 ( 7 ) 条码符号形状、尺寸大小比例可变。 ( 8 ) 二维条码可以使用激光或c c d ( c h a r g e c o u p l e dd e v i c e ) 阅读器识读。 ( 9 ) 可影印及传真。 表1 1 二维条码和一维条码的比较 一维条码誉? 鬻数意c 字符i i 四j 等嚣 二鬻鬻蒜燃暑力搿 1 3 目前国内外条码图像识别和复原研究的状况 在数字图像处理领域，图像复原一直是最重要、最基本的研究课题之一，具有重要的理论 价值和实际意义。得益于应用数学理论的发展和计算机技术的进步，现代图像复原技术己经取 得了丰富成果。由于图像复原技术在图像处理中占有重要的地位，对复原算法的研究在上一世 纪2 0 年代就已经开始了，其中一些出现很早的经典图像复原算法，如无约束最小二乘方法、有 约束最小二乘方法、逆滤波、维纳滤波、最大熵复原等，至今还被广泛使用m 。近十多年来， 国内外学者义发展了一系列的模糊图像复原算法，如信息叠加方法、递推复原方法、正则化迭 代法、t v ( t o t a lv a r i a t i o n ，简称t v ) 算法【7 l6 1 。这些方法在各自的应用场合均取得了比较好的效 果。有些复原算法是假设系统的点扩展函数p s f ( p o i n ts p r e a df u n c t i o n ) 为己知，并且通常需要假 设在噪声分布也是己知的情况下进行推导求解，实际情况是系统的p s f 由于受到大气扰动、光 学系统的相差、相机和对象之间的相对运动等多种因素的影响，往往是未知的。因此人们就需 3 条码识别中图像复原的研究 要在系统的点扩展函数未知时，利用模糊图像来同时估计点扩展函数和原图像，这种仅仅通过 退化图像来同时估计原始图像和点扩展函数的方法称为盲图像复原。由于盲图像复原算法不依 赖于系统的传递函数，有更广泛的适用性，因此对盲图像复原算法的研究可以说是更加的实际 有必要。 一 目前，许多的文献资料中提出了多种盲图像复原算法【1 0 1 ，包括a y e r s 等提出的迭代盲反卷 积算法( i b d 算法) f l l 】、期望一最大化算法( e m 算法) 盼4 5 ，6 4 ，6 射、参数盲解卷积算法( p b d 算法) 【1 5 1 以 及k u n d u r 等提出的基于有限支撑域的递归逆滤波器算法( n a s r i f 算法) 【1 2 】等。 此外，利用模糊图像自身的信息。研究者提出了不同的算法用于点扩展函数的估计。j o s e p h 等人【3 5 , 3 6 分析了光学系统的高斯降晰模型对条码信号的影响，求解条码信号的一阶导数和二阶 导数，计算得到模糊函数的方差，对条码信号进行补偿。m a l l a t 和z h o n g j 提出了由模糊图像进 行多尺度小波变换估计高斯函数参数的算法【1 5 】。r o o m s 等在m a l l a t 等基础上提出了基于图像中 最陡峭边缘进行点扩展函数参数估计的算法；e l d e r 和z u c k e 提出了基于局部方差控制进行模糊 估计算法【1 7 】，用该算法能可靠检测出图像上不同模糊度的边缘并减少虚假边缘的干扰，因而 能够在较大的范围内估计图像的模糊度。k a y a r g a d d e t 【3 0 】提出了利用图像多项式变换进行点扩展 函数估计的算法，该方法利用了边缘自身的信息，并结合人类视觉特性，能够较好地估计点扩 展函数的方差；陶青川等提出利用李氏( l i p s c h i t z ) 指数与小波变换模极人值的关系预测高斯型点 扩展函数方差的算法 2 1 , 2 3 】，通过找到三个尺度下对应的小波变换峰值，用最小二乘法得到估计 方差值，实验获得了较好的估计效果，估计误差在5 以内。 由于二维条码识读的儿大难点，近年来国内很多学者，科研人员对二维条码进行了广泛深 入的研究，发表了许多有关二维条码的论文，对二维条码的发展前景，应用领域和编解码以及 识别方法进行了讨论和研究。其中有关二维条码的识别方法的文献有：k r e s i c - j u r i c l l 3 , 1 4 1 等人利 用隐马尔科夫模型对模糊的条码信号进行处理，并进行边缘检测。o k o l n i s h n i k o v a t 2 0 】研究了多 项式级算法的条码识别，利用回归迭代的方法识别条码。t u r i n 3 3 1 提出了利用e m ( e x p e c t a t i o n m a x i m i z a t i o n ) 算法的条码识别技术，提高了条码阅读的景深。刘宁钟、杨静宁提出的基于傅立 叶变换的二维条码识别技术i 6 1 1 以及基于波形分析的二维条码识别技术【2 2 , 4 4 1 ，这两种技术可以有 效地去除几种常见的图像噪声对条码识别的影响；二维条码的识别涉及直线检测算法，史册等 1 6 7 提出的实时图像处理中一种快速的直线检测算法有效解决了检测直线的速度。 1 4 本文的主要工作和组织结构 本文在江苏省自然科学基金项目，高维条码识别技术和编码理论的研究( 项目编 号：b k 2 0 0 7 5 8 8 ) 资助下，结合d a t a v l a t r i x 和p d f 4 1 7 二维条码的特点，分析探讨了二维条码退 化图像的复原算法，主要是维纳滤波复原法和e m ( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n ) 算法。另外图像复 原之前还涉及二维条码的图像预处理算法、二维条码的检测算法【3 9 4 1 1 、反透视算法【4 2 ，4 3 1 ，在此 4 南京航空航天大学硕士学位论文 基础上完成了用于基于w i n d o w s 平台的摄像头上获取条码图像的并进行解码的应用系统。 本文的主要工作和研究结果包括： ( 1 ) 分析了二维条码特点，介绍了d a t a m a t r i x 和p d f 4 1 7 二维条码的图形符号特征以及码 制标准。 ( 2 ) 对退化条码图像首先进行预处理，主要介绍了链码跟踪，采用一种计算速度快的实时 直线检测算法b l ( b l o b - b a s e dl i n ed e t e c t i o n ) 算法。然后通过直线检测识别出条码边界，利用 d a t a m a t r i x 码的l 边或p d f 4 1 7 条码的竖直边对图像进行旋转定位，最后是对经典的反透视变 换算法稍加改进对图像进行反透视处理。 ( 3 ) 针对退化d a t a m a t r i x 条码图像的维纳滤波复原提出了高斯退化函数的参数估计法。具 体的，是对预处理后的条码图像进行水平或者是垂直扫描，得到维的条码信号，同时结合高 斯模糊函数的对称性和线性分离性，建立了数学模型得到相对简单的参数估计方法，进而得到 退化函数，最后应用经典的维纳滤波进行图像的复原研究。 ( 4 ) 针对退化p d f 4 1 7 条码图像探讨了基于e m 迭代的图像复原方法。具体的，在 d a t a m a t r i x 条码图像复原的基础上我们做了大胆的尝试，考虑到p d f 4 1 7 条码的编译码原理， 可以将其进行单行码字分割，得到的单行码字就变成了一维条码，这样将基于e m 迭代算法复 原一维条码信号的方法用于复原从p d f 4 1 7 条码中分割出的单行码字，就可以得到单行码字复 原图像。 ( 5 ) 完成了基于w i n d o w s 平台的t w a i n ( t o o l k i tw i t h o u ta ni n t e r e s t i n gn a m e ) 接口外部设 备上获取条码图像的应用系统，进而与现在已有的解码系统连接，实现了从条码图像的捕获、 图像预处理、复原、条码检测识别到解码的整个应用过程。 ( 6 ) 总结与展望 本文组织结构如下： 第一章：绪论中简述了条码的发展，应用领域和前景，着重介绍了二维条码图像复原的研 究背景、研究意义以及现在国内外的研究现状，提出了本文的主要工作以及论文的组织结构。 第二章：二维条码码制标准及介绍。主要介绍了d a t a m a t r i x 和p d f 4 1 7 的码制标准，图形 符号以及特点和应用进行了分析研究。 第三章：d a t a m a t r i x 条码图像的复原研究。首先介绍了图像预处理中的基于b l 算法的直 线检测和反透视算法。其次提出了高斯退化函数未知参数的估计算法。然后利用经典的维纳滤 波对图像进行复原处理。最后给出实验分析结果图和实验结论。 第四章：基于e m 算法的p d f 4 1 7 条码图像复原。对p d f 4 1 7 条码图像进行单行码字分割 进而得到一维条码信号，实现了基于e m 迭代的条码信号复原算法，从而实现对p d f 4 1 7 条码 图像的复原以及识别。 5 条码识别中图像复原的研究 第五章：完成了用于从w i n d o w s 平台上的摄像头上获取条码图像的应用系统，进而与已有 的解码系统连接进行解码。 第六章：总结与展望。对本文主要工作进行总结，并展望了条码识别中图像复原的发展前 景和面对的新问题。 1 5 本章小结 本章首先介绍了二维条码产生的背景、发展状况、分类及其特点，接着引出来本文研究的 内容条码识别中的图像复原，并介绍了国内外的研究现状。最后对本文的主要工作和组织 结构进行总结。 6 南京航空航天大学硕士学位论文 第二章d a t a m a t r i x 和p d f 4 17 二维条码码制标准及介绍 目前二维条码主要分为堆积式和矩阵式两大类。本章分别以矩阵式中的d a t a m a t r i x 条码和 堆积式中的p d f 4 1 7 为例分析了二维条码的图形结构和特征，介绍了二维条码的码制标准，为 后续的深入探讨提供了理论依据。 2 1d a t a m a t r i x 条形码简介 2 1 1d a t a m a t r i x 条形码基本特征 d a t a m a t r i x 二维条码原名d a t a c o d e ，由美国国际资料公n ( i n t e r n a t i o n a ld a t a m a t r i x ，简称i d m a t r i x ) 于1 9 8 9 年发明【8 】。 d a t a m a t r i x 二维条码的外观是一个由许多小方格所组成的正方形或长方形符号，其资讯的 储存是以浅色与深色方格的排列组合，以二元码( b i n a r y - c o d e ) 方式来编码，所以电脑可直接读 取其资料内容，而不需要如传统一维条码的符号对映表( c h a r a c t e rl o o k - u pt a b l e ) 。深色代表“l ”， 浅色代表“0 ”，再利用成t 事( s t r i n g ) 的浅色与深色方格来描述特殊的字元资讯，这些字串再列成一 个完成的矩阵式码，形成d a t a m a t r i x 二维条码，再以不同的印表机印在不同材质表面上。由于 d a t a m a t r i x 二维条码只需要读取资料的2 0 目p 可精确辨读，因此很适合应用在条码容易受损的 场所，例如印在暴露于高热、化学清洁剂、机械剥蚀等特殊环境的零件上。图2 1 为d a t a m a t r i x 二维条码的外观。 图2 1d a t a m a t r i x 二维条码 d a t a m a t r i x 二维条码的尺寸可任意调整，最大可到1 4 平方英寸，最小可到0 0 0 0 2 平方英 寸，这个尺寸也是目前一维与二维条码中最小的，因此特别适合印在电路板的零组件上。另一 方面，大多数的条码的大小与编入的资料量有绝对的关系，但是d a t a m a t r i x 二维条码的尺寸与 其编入的资料量却是相互独立的，因此它的尺寸比较有弹性。此外，d a t a m a t r i x 二维条码最大 储存量为2 , 0 0 0 b y t e s ，自动纠正错误的能力较低，只适用特别的c c d 扫瞄器来解读。每个 d a t a m a t r i x 二维条码符号由规则排列的方形模组构成的资料区组成，资料区的四周由定位图形 7 条码识别中图像复原的研究 ( f i n d e rp a 仕e m ) 所包围，定位酗形的四周则由空白区包隔t 资料区再以排何图形( a 1 培帅m m p a t t e m s ) j n 以分隔。如目2 2 所4 i 。 数据单位 鹾= 匪十然 定位图形 资料区 豳22 d a t a m a t r i x 条码结构示意图 212 d a t a m a 仃讧条码的码制标准 d a l a m a 砸x 二维条码码制标准简单介绍如下： ( i ) 可编码字符集： ai s 0 6 4 6 美国版本定义的数值0 1 2 7 ，即1 2 8 个a s c 字符。 bi s 0 8 8 5 9 1 定义的数值1 2 8 2 5 5 ，b 口所有的扩展a s c i i 字符。 ( 2 】数据表示方式： 深色模块表示0 。浅色模块代表1 。并且可以根据生产要求进行模块逆转 ( 3 ) 符号尺寸太小( 不包括静态区域) = ae c c 2 0 0 ：1 0 x 1 0 1 4 4 x 1 4 4 ，于亍列为偶数 be c c 0 0 0 1 4 0 ：9 x 9 4 9 x 4 9 ，行列为奇数 ( 4 ) 数据存储容量( e c c 2 0 0 中培太容量符号) ： a存放太小字母数据：最太存放2 3 3 5 十字符 b 存放8 位一进制数据：最大存放1 5 5 6 个数据 c 存放数字数据：最大存放3 1 1 6 个字符 ( 5 ) 条码符号类型- 矩阵表示 ( 6 ) 纠诺 ae c c 2 0 0r e e d - s o l o m o n 纠错 be c c 0 0 0 1 4 0 四个等级的卷积纠惜或者可选的仅检测错误 仃ld a t a m a t r i x 二维条码横向纵向都存有信息在3 6 0 。方向都可以识读。 ( 8 ) 定位独立眭 d a t a m a t r i x 具有定位的独立性 d a t a m a t r i x 除，以上所述的一些基本特性以外还有一些嘲有的或者可选的特性c 8 南京航空航天大学硕士学位论文 2 1 3d a t a m a t r i x 条码的应用 二维条码具有储存量大、保密性高、追踪性高、抗损性强、备援性大、成本便宜等特性， 这些特性特别适用于表单、安全保密、追踪、证照、存货盘点、资料备援等方面4 ，5 3 】。此外现 在还有更广泛的应用： ( 1 ) 移动支付 d a t a m a t r i x 二维条码被广泛地应用于不同的支付方式中。例如，日本的n 1 t r d o c o m o 公司 采用二维条码技术来实现移动支付，用户可以通过二维码在便利店中支付手机账单。账单信息 会被储存在二维条码中，并可以通过i - m o d e 的计费中心下载到用户的移动终端上。二维条码还 可以处理更复杂的信息，商店收费处的扫描器可以读取包含计费信息的二维码，用户可以直接 支付现金给收费处，交易的信息则通过收费处传送回计费中心。 ( 2 ) 电子票务 电子票务也是二维条码的典型应用，该应用需要结合售票单位的网站、售票信息发布平台 共同完成。消费者如果有购票的需求，可通过上网等方式查找相关的票务信息，然后可根据相 关信息发短信至售票系统，再按提示进行支付。支付完成后，售票系统会把电子票以二维条码 的形式发送到购票者手机中，完成购票流程。 日本最大的航空公司日航就提供电子d a t a m a t r i x 二维条码票务服务。顾客不仅可以通过手 机或互联网购买客票，还能通过读卡器识别手机上的代码，完成检票并获得登机牌。日航还在 机场各处安装读卡器，用户可以使用手机或卡在机场商店中消费航程积分。在使用f e l i c a 手机 的用户中，6 0 的用户每周至少会使用一次支付功能。 英国计划在2 0 1 0 年推出手机二维条码登机牌，乘客不需拿机票和登机牌，只需要打开手机， 调出登机牌的二维条码在扫描器上晃一下，就可以登机。英国航空和维珍航空都认为，手机条 码登机牌会是一个非常有前景的登机凭证，将逐步替代用了很多年的磁条登机牌。 韩国首尔龙山驿高速铁路车站的电影院也应用了二维条码来替代传统的售票方式。其具体 做法是，观众用手机到电影院的网站上下载储存有座位号等信息的二维码，在进入电影院时只 需将手机二维条码扫入读码器即可入场，票款再通过移动支付的方式扣除，完全实现了无纸化 作业。 ( 3 ) 二维条码的识读应用 识读应用也是二维条码的重要应用之一，主要用于平面介质上。消费者可以利用照相手机 内建的读码软件，轻轻对准平面杂志或是海报上的二维条码一拍，就可以将二维条码图形立即 转化为文字，或是连接到相关网址，更方便地实现手机上网或内容下载。 2 0 0 3 年，日本电信运营商k d d i 首先推出手机二维条码业务。比如，在一张c d 或者d v d 9 条码识别中图像复原的研究 光盘上，通过手机识别二维条码来了解光盘的内容；在旅游景点配合g p s 快速定位等。其后不 久，韩国与中国台湾也开始陆续推出自己的手机条码业务。现在，在日本、韩国和中国台湾， 手机条码已经随处可见。除了杂志和报纸，二维条码还被印在名片、户外广告牌、优惠券和产 品包装等介质之上。 ( 4 ) 广泛的工业应用 著名的通用c p u 厂商a m d 和i n t e l 公司在其开发的各系列c p u 背面印制d a t a m a t r i x 二维 条码，采用d a t a m a t r i x 条码保存芯片信息。两大显卡公司a t i 和n v i d i a 公司的部分显示芯片 ( g p u ) 也采用了同样的技术。 德津丰根、们i 童、摩托罗拉等一些著名的芯片公司采用d a t a m a t r i x 条码标其芯片信息。 通用、雪弗兰等一批著名的汽车生产公司将d a t a m a t r i x 条码广泛应用其生产线上，提高产 品生产率和合格率。 著名手机生产公司，芬兰的n o k i a 公司在其全系列的手机及其配件( 充电器、电池、耳机 等) 均采用d a t a m a t r i x 二维条码作为产品标识。 美国国家航空航天局要把二维条码d a t a m a t r i x 广泛应用到宇宙空间探索中，重要部件都要 使用二维条码进行管理，条码中的信息内容包括：份额、生产批次、维修级别、日期或时间、 部件号码、序列号、文件密钥等其他。 2 2p d f 4 1 7 条码简介 2 2 1p d f 4 1 7 条码的基本特征 每一个p d f 4 1 7 码是由3 - 9 0 横列堆叠而成，而为了扫瞄方便，其四周皆有静空区，静空区 分为水平静空区与垂直静空区，至少应为0 0 2 0 寸。其中每一层都包括下列五个组成部份 4 , 6 , 5 3 】： 如图2 3 所示。 1 0 ( 1 ) 起始码。 ( 2 ) 左标区：在起始码后面，为一指示符号字元。 ( 3 ) 资料区：可容纳1 - 3 0 个资料字元。 ( 4 ) 右标区：在资料区的后面，为一指示符号字元。 ( 5 ) 结束码：在横列之最右边。 南京航空航天大学坝士学位论文 _ 1 批1 i 哺i i i l “l _ 川i i 黧” ，h i e 翻23p d f 4 1 7 条码结构图 除了起始码和结束码外，左标区、资料区和右标区的组成字元都可以称为码字，每个p d f 4 1 7 的码字符号用4 个条和4 个空的条码字符表示( 终止符除外) 一个码字符号从左到有每个条( 或 空1 的宽度为t 个模块，模块的宽度可变，4 个条和4 个空的总模块散是1 7 ，因此被称为4 1 7 条码。其中有两个码字符是唯一的，那就是起始苻和终止符，它们确定了一个p d f 4 1 7 条码的 位置信息。每个p d f 4 1 7 码田资料大小不同，其行数及每行的资料模组数与字码鼓都可以从1 至3 0 不等。码字的组成如图2 4 所示。 u5 i 口17 # j “8 一十日 图24p d f 4 1 7 条码字码组成图 每一个p d f 4 1 7 二维条码可囡应不同的实体设备印成不同的长宽比例与密度以适应印刷 条件及扫瞄条件的要求。其中每个模块宽x 是p d f 4 1 7 条码中堆重要的尺寸之一，x 值的最小 限制为0 0 0 7 5 英寸( 约0 1 9 1 一) ，在耐一个条码符号中，x 的值是固定不变的 p d f 4 1 7 的最小高度与k 度可由下列算式算山 矿= f 1 7 c + 6 9 ) x4 - 2 0 h = r y + 2 0 ( 2 1 ) ( 2 2 ) 其中；、肛条码宽度，h =