（交通信息工程及控制专业论文）二维直线条码识别算法研究.pdfVIP

f i f i f i j f j j j l 舢删| i j j f i i f y 17 3 0 2 8 5 t h ei d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h mr e s e a r c hf o r t w 0 d i m e n s i o n a ll i n e a rb a r c o d e ad i s s e r t a t i o ns u b m i t t e df o rt h ed e g r e eo fm a s t e r c a n d i d a t e ：f e n g j i a s u p e r v i s o r ：p r o f j uy o n g f e n g c h a n g a nu n i v e r s i t y , x i a n ，c h i n a 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工 作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何 未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：7 马维 扣年丁月叼日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学 校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权 利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：久驴涉 导师签名：匡永绎 山6 j 年j 一月2 _ 日 加f 。年厂月7 日 摘要 条码技术是在计算机应用和实践中产生并发展起来的广泛应用于商业、工业 生产过程控制、交通等领域的一种自动识别技术，具有响应速度快、识别度高、 成本低等优点。近年来，由于工业生产的发展，传统一维条码逐渐显现出许多不 足。随着自动识别技术和图像处理技术的发展，各方面迫切需要条码在有限的几 何空间内涵盖更丰富的信息。本课题从这样一种背景需求出发，基于图像处理技 术，通过反复实验研究了一种新型的条码技术。 从工业需求出发，本课题研究目的是将条码技术应用于更为广泛的介质中。 目前由于技术原因，条码技术的应用范围比较局限，在金属介质上没有得到广泛 应用，因此在复杂介质上的识别过程中需要大量的人力工作。本论文尝试将激光 印刻技术应用于金属制品的标识，设计一种以线性元素为主的二维图码，并研究 出相应的编解码技术，此方案扩大了条码技术在各个领域的应用前景。 论文重点讨论研究了识别技术中的直线特征识别技术。通过数字信息处理技 术对图码中的直线元素进行提取、定位、计算寻找进而完成识别过程。由于实际 的应用环境具有很强的干扰，以往的经典h o u g h 直线检测算法不能够有效的完 成提取任务。基于经典h o u g h 算法的改进算法，使得该系统的抗扰性能和识别 度都有明显增强。图像前期处理中应用了若干滤波方法，对可能出现的干扰进行 处理。论文对边缘算子也有具体的实验对比。 本算法在理论上有所创新，提出了一种普适性更强的条码技术方案，具有很 好的应用前景，能够应用在以复杂背景为主的、需要快速图码读取速度的工业生 产中。对一种新的图码解决方案的给出了发展前景的预期。 关键字：图码，金属介质，h o u g h 变换，直线检测 e n v i r o n m e n tc o n t a i n sl a r g ed i s t u r b a n c e ，t h ec l a s s i ch o u g ht r a n s f o r mc a n tb ea p p l i e d i nt h i sp r o j e c t t h i sp a p e rc a r r i e so u tah o u g h b a s e dt r a n s f o r ma r i t h m e t i cw h i c hc a n e n h a n c ea n t i - j a m m i n gc a p a b i l i t ya n dt h ea c c u r a c yo ft h ea r i t h m e t i c w a v e - f i l t e rw a s a p p l i e di nt h i sa r i t h m e t i cs oa st ol o wd o w nt h ei n t e r r u p t i o n s e v e r a le d g e - d e t e c t i o n o p e r a t o r sw e r ea l s om a d ec o m p a r e dt oe a c ho t h e rt h r o u g he x p e r i m e n t s t h i sa r i t h m e t i cm a k e sc e r t a i ni n n o v a t i o na tt h e o r yl e v e l i tp r o v i d e sam o r e u n i v e r s a ls o l u t i o nt ot h ec o d ef i e l dw h i c hw o u l da l l o wt h i ss y s t e mt os o l v ed e t e c t i o n p r o b l e mt h r o u g hah i g hi n t e r r u p t i o ne n v i r o n m e n t i ta l s op r o v i d e san e w v i e wt o w a r d s t h ef u t u r ec o d et e c h n o l o g y k e yw o r d s ：b a r c o d e ，m e t a lm e d i u m ，h o u g ht r a n s f o r m ，l i n e sp r o c e s s i n g 目录 第一章绪论l 1 1 课题来源背景及意义l 1 1 1 条码技术概述2 1 1 2 一维码技术3 1 1 3 二维码技术4 1 2 国内外相关领域研究现状6 1 2 1p d f4 17 码概述。6 1 2 2 矩阵码( d mc o d e ) 概述7 1 2 3 快速响应码( q rc o d e ) 概述。8 1 3 条码技术的研究对象与特点9 1 3 1 编码规则9 1 3 2 符号表示技术9 1 3 3 识读技术9 1 3 4 条码技术的特点1 1 1 4 论文研究思路及内容安排1 l 第二章直线识别技术15 2 1 数字图像基础15 2 1 1 图像数字化1 5 2 1 2 数字图像的表示一1 6 2 1 3 数字图像要素1 6 2 2 边缘检测17 2 2 1 边缘检测原理1 7 2 2 2 边缘检测算子18 2 3 标准h o u g h 变换的直线特征检测算法2 3 2 3 1h o u g h 变换原理2 3 2 3 2h o u g h 变换算法思路2 6 2 4 灰度h o u g h 变换算法2 7 2 4 1 灰度空间2 8 i l l i v 长安大学硕士学位论文 1 1 课题来源背景及意义 第一章绪论 条码技术是在计算机技术的实践应用中产生并发展起来的、并被广泛应用于 邮政、图书管理、仓储、工业生产、交通等领域的一种自动识别技术，它具有输 入速度快、识别度高、成本低廉、可靠性强等优点，在当今的自动识别技术中占 有非常重要的地位。 条码是由一组有特定顺序排列的条、空以及特有的字符标记组成的，“条 指对光线反射程度较低的标记部分，“空 指对光线反射程度较高的标记部分。 这些条和空组成的图像标记表达一定的信息，并能够用相应的设备读取识别，并 转换成能够使计算机识别的二进制和十进制数据信息。通常对于一种物品，它的 编码规则是唯一的。对于普遍应用的一维条码来说，通过数据库技术建立条码与 特定商品信息的对应关系。当条码表示的数据传到计算机系统中时，由计算机上 的识读程序对数据进行计算和处理。因此，普遍使用的一维条码在使用过程中作 为物品的身份信息，是通过识读比对技术在相应的计算机数据库中计算寻找相应 的信息实现的1 1 1 。 当今世界正在掀起一场物联网的新技术革命。物联网的概念是在1 9 9 9 年 提出的。过去在中国，物联网被称之为传感网。中科院早在19 9 9 年就启动 了传感网的研究，并已取得了一些科研成果，建立了一些适用的传感网。 2 0 0 5 年1 1 月1 7 日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会( w s i s ) 上， 国际电信联盟( i t u ) 发布了i t u 互联网报告2 0 0 5 ：物联网，正式提出 了“物联网的概念。报告指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来 临，世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主 动进行交换。射频识别技术( r f i d ) 、传感器技术、纳米技术、智能嵌入 技术将到更加广泛的应用。 根据i t u 的描述，在物联网时代，通过在各种各样的日常用品上嵌入 一种短距离的移动收发器，人类在信息与通信世界里将获得一个新的沟通 维度，从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与 物之间的沟通连接。 第一章绪论 来讲，物联网的开展步骤主要如下： 对物体属性进行标识，属性包括静态和动态的属性，静态属性可 储在标签中，动态属性需要先由传感器实时探测； 需要识别设备完成对物体属性的读取，并将信息转换为适合网络 据格式； 年10 月2 4 日，在中国第四届中国民营科技企业博览会上，西安 子公司宣布：中国的第一颗物联网的中国芯“唐芯一号 芯片 研制成功，中国已经攻克了物联网的核心技术。唐芯一号芯片是一颗2 4 g 超低功耗射频可编程片上系统p s o c ，可以满足各种条件下无线传感网、无 线个域网、有源r f i d 等物联网应用的特殊需要，为我国的物联网产业的发 展奠定了基础【2 1 。 由此看来，以射频条码技术为代表的感应识别技术将成为未来全球智 能化的重要组成部分和解决方案。 1 1 1 条码技术概述 ( 1 ) 条码主要分类 全球现有的一维码、二维码多达2 5 0 种以上，其中常见的有：c o d e 3 9 码、 c o d e b a r 码、c o d e 2 5 码、i t f 2 5 码、m a t r i x 2 5 码、u p c a 码、u p c e 码、e a n - 1 3 码、e a n 8 码、中国邮政码、c o d e b 码、m s i 码、c o d e l l 码、c o d e 9 3 码、i s b n 码、i s s n 码、c o d e l 2 8 码( c o d e l 2 8 码，包括e a n l 2 8 码) 、c o d e 3 9 e m s ( e m s 专用的3 9 码) 等一维条码和p d f 4 1 7 等二维条码【3 】。 ( 2 ) 条码符号的组成 一个完整条码的组成形式具体表现为：静区( 前置部分) 、起始符、数据符、 间隙分割符、校验符、终止符、静区( 后置部分) 。 静区：指条码左右( 或上下) 两端、空白处反射程度相同的特定区域，具体 功能是能使识读设备进入准备识读状态。当两个条码之间的距离较近时，静区还 能帮助对其加以分割。静区的宽度通常情况下不小于6 m m ( 或1 0 倍于具体条码 模块宽度) 。 起始终止符：指位于条码开始和结束两端的若干“条与“空 ，意义为表 示条码的开始和结束，同时提供了此种编码的阅读方向。 数据符：条码的主体部分，也是数据信息承载部分。具体表现为条码的“条”、 2 长安大学硕士学位论文 “空 标记。 构成条码的基本单位是模块。所谓模块，是指条码中的“条 和“空 的组 合，其宽度通常以n 1 m 为单位。构成条码模块的一组“条 和“空”称为一个单 元，条码的编码方式决定了一个单元所包含的模块数与位置。有些编码中，如 e a n 码，每个单元由多个模块组成；而在另一些编码中，如1 2 8 码中，所有单 元只有两种宽度模式，即宽单元和窄单元，其中窄单元即为一个模块。 ( 3 ) 条码的参数 密度：条码的密度是指单位长度的条码区域所包含的字符标记个数。对于一 种编码而言，密度主要由模块自身的尺寸决定：模块尺寸越小，密度越大。所以 密度值通常用模块尺寸的值来表示。根据普遍规定，通常7 5 m m 以下的条码称 为高密度条码，而1 5 m m 以上的条码称为低密度条码。条码密度越高，要求条码 识读设备的性能( 如分辨率) 也越高。高密度的条码通常用在精度要求较高的标 识终，如精密电子元件。低密度条码一般应用的场合是需要远距离阅读的、或者 精度要求不是很高的地方，如仓库管理。 宽窄比：对于只有两种宽度单元的条码，宽单元与窄单元的比值称为宽窄比， 其值一般为2 3 左右( 常用的有2 ：1 、3 ：1 ) 。当宽窄比较大时，读取识别设备更 容易分辨宽单元和窄单元。 对比度( p c s ) ：这个表示条码标记的光学反应指标，p s c 值越大则条码的 光学特性越好。 p c s = ( r l r d ) r l x l 0 0( r l ：条的反射率r d ：空的反射率) 1 1 2 一维码技术 印刷在商品包装上的传统一维条码出现在2 0 世纪7 0 年代初期，由于其各方 面的优点都很明显，所以很快得到了广泛的普及和应用。一维条码的种类比较多， 目前经常使用的条码种类有3 3 种之多。本文列出几个日常使用频率最高的一维 条码：e a n 、u p c 、交叉二五码和1 2 8 码。其中u p c 条码的使用区域性比较强， 北美地区使用的比较多。e a n 条码是目前国际广泛应用的通用标记符号条码。 其特点是条码的长度是定长的，主要用于商品交易过程中的身份标识。1 2 8 条码 是由国际物品编码协会和美国统一代码委员会联合开发、共同采用的一种特定的 条码符号。此条码信息密度很高，具有连续型、长度动态变更等特点。目前多用 3 第一章绪论 、批号、规格、保质期等具体信息。另有一些码制主要是适 如2 5 码用于包装，库德巴码用于图书馆、包裹等的跟踪管 定义，我们可以得知一维条码所包含的信息量只编排和定位 水平方向较多) ，而从垂直方向上并不表达任何信息。条码 图像本身有一定的高度，适当的高度能够有助于识读设备的调教和位置锁定。 一维条形码的应用带来了物品信息获取的方便，但在应用中，我们也发现了 存在一些不足之处： 1 ) 数据容量小：大部分条码最多只能包含3 0 个字符左右； 2 ) 表示元素少：有些只能包含简单的表示符号，而没有加入数字或字母； 3 ) 空间利用率较低：条形码受限于自身特点，尺寸普遍较大； 4 ) 纠错能力差：一般情况下，条形码标记遭到外界损坏后严重影响识读。 1 1 3 二维码技术 随着工业自动识别技术和现代电子计算技术的发展，生产生活中对条码识别 领域提出了更高的要求，迫切要求用标识符在有限的几何空间内表示更多的信 息。鉴于此，设计出一种与传统一维码不同的数据文件式条码就显得颇为必要了。 通用商品条码( e a n 肘p c ) 是一种简单的标识条码，由于技术的原因，已不能 满足上述要求。尽管可以通过预先建立数据库来存储简单的产品信息，但因其必 须依托数据库这一现状始终存在。也有这样的思路，做一种信息量很大的条码标 识产品的相关信息，如价格、名称、制造厂、有效期等，虽然克服了数据库查询 这一繁琐过程，但要在有限的标识面积上显示包含大量信息的条码，是不可行的。 我们从在信息密度方面入手，在前面注意到了一维条码垂直方向不携带任何信 息，这是一个值得挖掘的方向。从出发点看，垂直方向的检测有两个目的：一是 多角度的信息提取量保证即使局部条码损坏也不影响整个条码的时效性；二是增 加了单位面积标识所包含的信息量。综合以上分析，针对这一问题的解决有两种 具体方法：一是在一维条码基础上向二维条码方向发展；二是设计出新的以几何 图像形体为基础的二维条码。二维条码( 2 - - d i m e n s i o n a lb a rc o d e ) 就是在水平和 垂直方向的二维空间中都包含相关的信息。因为它具有高密度、空间利用率高等 特点，所以可以作为一维条码的改进方向。二维条码是大容量、高可靠性信息实 现存贮便携、并能够保证识读有效性的理想条码解决方案。根据二维条码构想原 4 长安大学硕士学位论文 理、独有的结构形式差异，可大致分为堆积式二维条码( s t a c k e db a rc o d e ) 和 棋盘式二维条码( d o tm a t r i xb a rc o d e ) 两类。图1 1 给出了典型的堆叠式二维 条码和矩阵式二维条码的图形，左边的是p d f 4 1 7 条码，它是目前使用最为广泛 的堆叠式二维条码，同时也是最常见的二维条码：右边的是d a t am a t r i x 条码f 4 】， 它是一种典型的矩阵式二维条码，主要用于电子行业小零件的标识。 牒v 睡n l 隧黪m 雠 图1 1 典型的二维条码 目前二维码已发展成为一项成熟的条码技术，许多国家也都开始推广这项新 技术。与一维条形码一样，二维条形码也有许多不同的编码方法，或称码制。就 这些码制的编码原理而言，通常可分为以下三种类型： 1 ) 线性堆叠式二维码是在一维条形码编码原理的基础上，将多个一维码 在纵向堆叠而产生的。典型的码制如：c o d e1 6 k 、c o d e4 9 、p d f 4 1 7 等。 2 ) 矩阵式二维码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。典型的码制如：a z t e c 、m a x ic o d e 、q rc o d e 、d a t am a t r i x 等。 3 )邮政码是通过不同长度的条进行编码，主要用于邮件编码，如：p o s t n e t 、 b p o4 s t a t e 。 其中：d a t am a t r i x 主要用于电子行业小零件的标识，如i n t e l 的奔腾处理器 的背面就印制了这种码。m a x ic o d e 是由美国联合包裹服务( u p s ) 公司研制的， 用于包裹的分拣和跟踪。a z t e c 是由美国韦林( w e l c h a l l y n ) 公司推出的，最多 可容纳3 8 3 2 个数字或3 0 6 7 个字母字符或1 9 1 4 个字节的数据。 对于应用范围来说，普通二维条形码的适用介质则停留在平整度好，易成像 的大众介质中，而对于工业中所涉及的以及介质条件较差的物品上应用图码技术 目前还没有引起关注。本课题所研究的方向就是如何将图码技术应用于成像条件 基础差的介质上，并实现其相应的编码译码等完整的研究工作。 5 二维条码作为一种新的信息存储和传递技术，从诞生之时就受到了国际社会 的广泛关注。经过几年的努力，现己应用在国防、公共安全、交通运输、医疗保 健、工业、商业、金融、海关及政府管理等多个领域。 1 2 国内外相关领域研究现状 1 2 1p d f 4 1 7 码概述 p d f 4 1 7 条码( p o r t a b l ed a t af i l e ) 即“便携数据文件 。顾名思义，因为组 成条码的每一个符号字符都是由4 个条和4 个空共1 7 个模块构成，所以成为 p d f 4 1 7 条码。如图1 2 所示。 p d f 4 1 7 是一种长度可变、具有高容量和纠错能力的二维条码。每一个 p d f 4 1 7 符号可以表示1 1 0 0 个字节，或1 8 0 0 个a s c i i 字符。 1 )层与符号字符( r o wa n ds y m b o lc h a r a c t e r ) 每一个p d f 4 1 7 条码符号均由多层堆积而成，其层数为3 - 9 0 。 每一层条码符号由起始终止符、每层的左、右指示符及1 到3 0 个符号字符 组成。每一个符号字符由1 7 个模块构成，其中包含有4 个条和4 个空，每个条、 空分别由1 到6 个模块组成。 由于层数及每一层的符号字符数是可变的，故p d f 4 1 7 条码符号的高宽比， 即纵横比( a s p e c tr a t i o ) 可以变化，以适应于不同可印刷空间的要求。 2 ) 簇( c l u s t e r ) p d f 4 1 7 的字符集可分为三个相互独立的子集，即三个簇。每一簇均以不同 的条、空搭配形式表示9 2 9 个符号字符，以保证每一簇不与其他簇相同造成冲突。 3 )纠错码词( e r r o rc o r r e c t i o nc o d e w o r d ) p d f 4 1 7 拥有纠错功能，这种功能具体体现在特有的纠错码词上，每个 p d f 4 1 7 符号都包含两个纠错码词进行错误检测。p d f 4 1 7 码的纠错等级有9 级， 级别越高，纠正能力越强。由于这种纠错功能，使得污损的p d f 4 1 7 条码在识读 6 长安大学硕士学位论文 过程中也可以保证准确性。 4 )数据组合模式( d a t ac o m p a c t i o nm o d e ) p d f 4 1 7 提供了三种数据组合模式，每一种模式定义一种数据序列与码词序 列之间的转换方法。三种模式为：文本组合模式( t e x tc o m p a c t i o n ，m o d e t c ) 、 字节组合模式( b y t ec o m p a c t i o n ，m o d e - b c ) 、数字组合模式( n u m e r i cc o m p a c t i o n , m o d e - n c ) 。 5 ) 全球标签识别符( g l o b a ll a b e li d e n t i f i e r - g l i ) 组合模式表示的数据序列由全球标签标识符分配，一个g l i 是一个特殊的 符号字符，它可激活一组解释，g l i s 的应用使p d f 4 1 7 可以表示国际语言集， 以及工业或用户定义的字符集。 6 )宏p d f 4 1 7 宏p d f 4 1 7 提供了一种强有力的机制，这种机制可以把一个p d f 4 1 7 码无法 表示的大文件分成多个p d f 4 1 7 码来表示。宏p d f 4 1 7 包含了一些附加控制信息 来支持文件的分块表示，译码器利用这些信息来正确组合、检查所表示的文件， 不必担心符号的识读次序。 7 ) p d f 4 1 7 其他特性及其变体 在相对理想的环境中，由于不会出现损坏的条码标签，故可利用截短p d f 4 1 7 符号。这种编码省略了右层标识符，并将终止符缩减到了一个模块宽的条，减少 了非数据符的数量，但却以降低其坚固性及抗噪音、损伤、污染等能力为代价。 截短p d f 4 1 7 条码与普通p d f 4 1 7 完全兼容。 每一个符号字符包括4 个条和4 个空，每一个条或空由1 - - 6 个模块组成。在 一个符号字符中，4 个条和4 个空的总模块数为1 7 。 麟 图1 2p d f 4 1 7 样码 1 2 2 矩阵码( d mc o d e ) 概述 矩阵码( d a t am a t r i xc o d e ) 码产生于2 0 世纪8 0 年代末期，有两种标准： n a s a 标准和u s d o d 标准。d m 码主要采用了复杂的纠错码技术，使得该编码 7 第一章绪论 在更为复杂恶劣的环境中使用。 d mc o d e 特性： 1 ) 反转映象：( 固有) 符号在标记时具有随意性，图像可以是在浅色背景 上的深色图形，也可以使在深色背景上的浅色图形； 2 ) 扩充解释：可以表示其他字符集( 如阿拉伯字符、希腊字符等) ； 3 ) 长方形符号：在长方形符号中指定6 中符号格式； 4 ) 结构追加：允许一个数据文件以多达1 6 个d mc o d e 符号表示。 1 2 3 快速响应码( q rc o d e ) 概述 1 9 9 4 年9 月，日本d e n s o 公司研发出了快速响应矩阵码( 以下简称q r 码) ， 2 0 0 0 年q r 码获得国际标准编码资格【5 1 ，q r 码具有如下主要特点： 1 ) 超高速识读。从q rc o d e 码的英文名称q u i c kr e s p o n s ec o d e 可以看出， 超高速识读是q rc o d e 区别于p d f 4 1 7 ，d mc o d e 等二维条码的主要特点。用 c c d 二维条码识读设备，每秒可识读3 0 个q rc o d e 条码字符；对于含有相同数 据信息的p d f 4 1 7 矩阵码，每秒仅能识读3 个条码字符；对于d a t am a t r i x 矩阵 码，每秒仅能识读2 3 个条码字符； 2 ) 能够有效地表示中国汉字、日本汉字。q rc o d e 用特定的数据压缩模 式表示中国汉字和日本汉字，它仅用1 3 b i t 可表示一个汉字，而p d f 4 1 7 条码、 d mc o d e 等二维条码没有特定的汉字表示模式，需用1 6 b i t ( - - 个字节) 表示一 个汉字。因此，q rc o d e 与比其他的二维条码表示汉字的效率提高了2 0 。 q r 码符号组成结构如图1 3 所示：包含一个正方形阵列，此阵列由若干个 正方形模块按一定规则排列构成。分为编码区域和包括寻像图形、分割符、定位 图形和校正图形在内的功能图形，功能图形不参与数据编码，符号的周围为空白 区。 8 长安大学硕士学位论文 动麓 熙形 编码区 格式 图1 3q r 码符号的结构 1 3 条码技术的研究对象与特点 条码技术是社会生产生活中出现的一种电子与信息科学领域的创新技术，主 要研究的是如何将图像信息技术应用于物品识别，通过计算机的软硬件实现标签 电子化、识别智能化、信息共享化。因此，条码技术的研究对象主要包括编码设 计、解码算法、印刷技术和系统设计等五大部分。 1 3 1 编码规则 任何一种条码，都是按照预先规定的编码规则和有关标准，由具体的标识符 组合而成的。人们为管理对象设计不同的编码，这些编码可由数字、字母组成。 编码规则主要研究编码原则、码制意义等。编码规则是条码技术的基本内容，也 是制定码制标准和对条码符号进行识别的基本依据。 1 3 2 符号表示技术 条码本身是一种包含一定信息的符号，条码同时也是一种图形化的数据。不 同的码制，条码符号的构成规则也不同。符号表示技术的主要内容是研究各种码 制的条码符号设计、符号表示以及符号制作等内容的。 1 3 3 识读技术 条码自动识读技术可分为硬件技术和软件技术两部分。 自动识读硬件技术主要解决将条码符号所代表的数据转换为计算机可读的 数据，以及与计算机之间的数据通信。硬件支持系统可以分解成光电转换技术、 译码技术、通信技术以及存储技术。光电信号转换系统除传统的传导技术外，目 9 l；lillj、；ll；j 号，模拟电信号经过放大、滤波、整形等信号处理过程转变为数字信号。译码器 按一定的逻辑算法对数字脉冲进行译码处理后，便可得到相应的信息。 l 一_ j 图1 4 条码识读系统组成 条码符号的识读涉及到光学、电子学、微处理器等多种技术。要完成正确识 读，必须满足一下几个条件： 1 ) 建立一个光学系统并产生一个光点，使该光点在人工或自动控制下能沿 某一轨迹作直线运动且通过一个条码符号的左空白区、起始符、数据符、终止符 及右空白区； 2 ) 建立一个反射光接收系统，使它能够接收到光点从条码符号上反射回来 的光。同时要求接受系统的探测器的敏感面尽量与光电经过光学系统成像的尺寸 相吻合。如果光点的成像比光敏感面小，则会使光点外的那些对探测器敏感的背 景光进入探测器，影响识读。当然也要求来自条上的光点的反射光弱，而来自空 上的光点的反射光强，以便通过反射光的强弱及持续时间来测定条宽； 3 ) 要求光点转换器将接收到的光信号不失真地转换成电信号； 1 0 长安大学硕士学位论文 4 ) 要求电子电路将电信号放大、滤波、整形，并转换成电脉冲信号； 5 ) 建立某种译码算法，将所获得的电脉冲信号进行分析、处理，从而得到 条码符号所表示的信息； 6 ) 将所得到的信息转储到指定的地方。 1 3 4 条码技术的特点 在信息采集处理技术中，自动识别技术被广泛采用。条码技术作为一种图形 识别技术与其他识别技术相比有如下特点： 1 ) 成型简单。条码符号是根据具体需要自行设计的，可根据需要进行灵活 变动； 2 ) 信息读取速度快。普通计算机的键盘录入速度约为是2 0 0 字符分钟，而 利用条码扫描录入信息的速度约是键盘录入的2 0 倍； 3 ) 数据可靠性高。键盘录入数据，误码率为三百分之一。利用图像扫描技 术，误码率约为百万分之一，识读率可达9 8 以上； 4 ) 接口灵活。条码符号作为一种识别手段可以单独使用，也可以和有关设 备组成识别系统实现自动化识别，还可以和其他控制设备联系起来实现整个系统 的自动化管理； 5 ) 设备结构简单、成本低。条码符号识别设备的结构简单，操作容易，无 需专l j i ) l l 练。与其他自动化识别技术相比较，推广应用条码技术，所需费用较低。 1 4 论文研究思路及内容安排 针对于目前普遍应用的一些条码技术( 无论是一维条码 还是二维条码) 适用范围并不广泛的事实，本课题研究目的 是如何将二维码应用于更为广泛的介质中。目前金属制品上 罕有条码技术的应用，代之的是刚印字体，在鉴别系统中需 要大量的人工进行分辨。如果将激光印码系统应用于金属制 图1 5 线性方阵码品的标示中，并研究出一整套编解码方案，会使得这个技术 在各个领域具有广大的应用前景。 本论文将针对一种新型的二维方阵码进行研究与探讨，并给出了相应的设计 理念及解决方案。二维方阵码的特征描述如下：以直线和边框为主要图像特征元 素，图码主体部分为正方形阵列，区域内有若干条直线 厶，厶，厶) ，各直线具 第一章绪论 有不同的端点坐标，斜率以及到基准点的距离，这些直线的数据特征将成为图码 编解码的具体依据。如图1 5 所示。这种码具有的优点是图码简单、识别快捷、 误码率低、成本低廉、信息量大。这使得将图码技术应用于金属元件上成为可能。 此方阵条形码技术与目前国际国内所常应用的二维码技术方案对比如表1 1 所示。 表1 1 条码技术方案对比 码种编解码速度码制分类识读方法适用材质范围 p d f 4 1 73 s e c o n d行排式条空宽度尺寸识别纸等有机板面 d mc o d e2 - 3 s e c o n d矩阵式深色浅色模块识别纸等有机板面 q r c o d e3 0 s e c o n d矩阵式区域图形特征识别纸等有机板面 l bc o d e2 5 s e c o n d矩阵式框架线形特征识别纸，金属板面 本课题重点讨论研究编解码方案中的图像处理技术。通过数字信息处理技术 对目标对象进行提取、定位、规则化、计算寻找进而完成识别任务。如何将所需 的图像特征信息准确无误的计算出来，是整个项目的关键问题。由于实际的应用 环境具有较大的干扰，以往的经典算法( h o u g h 检测技术) 不能够有效的完成识 别任务。基于经典h o u g h 的改进，使得该系统的抗扰能力和准确度都有明显加 强。前期处理中应用了若干滤波方法，对可能出现的干扰进行处理。中期对边缘 算子也有具体的研究对比，以力求为后面的关键工作做好铺垫。系统总体流程如 图1 6 所示。 1 2 长安大学硕士学位论文 ( 开始 ) 上 利用激光在试验介质上生成样板图像i 1 l 利用数字图像技术进行预处理 i 上 对相应的图像进行算法几何校正 l 上 通过实验改进h o u g h 变换提炼新算法 i 上 将实验结果进行数据库信息比对 i 土 分析识别结果相关数据 l 1 l ( 结束 ) 图1 6 系统总体流程 研究思路：本文基于h o u g h 变换理论，对标准理论图像进行变换，得到理论 数据，建立对应的数据库，将仿真后的直线实验数据和数据库相联系，从而找到 相应的信息，完成第一步理论实验。在理论实验得到满意的效果后，再将实验介 质移到实际应用中的金属介质上，将h o u g h 变换进行概率转换，并对h o u g h 变 换进行数据处理得到改进以提高运算速度，从复杂背景分部提取实际原始图像， 运用边缘算子对提取图像进行边缘处理，反复对经典h o u g h 变换进行改进，以 寻求改进的稳定的识别算法。改进思路如图1 7 所示。 内容安排：论文第一章主要针对本课题的研究背景和目的进行阐述，并对二 维直线条码作一个简单的介绍。第二章将详细叙述图像基础理论和直线识别技术 方面的知识，介绍目前三种经典的直线识别算法原理及特点。第三章对比分析现 有直线识别算法的优缺点，在经典h o u g h 变换的基础上进行算法改进，通过具 体的仿真实验得到可靠度较高的改进算法。第四章是算法性能测试和实验结果对 照分析。第五章对本文的工作作一个总结与展望。 1 3 图1 7h o u g h 变换改进思路 1 4 长安大学硕士学位论文 2 1 数字图像基础 第二章直线识别技术 2 1 1 图像数字化 根据形式或产生方法可将图像分为三类。第一类是可见图像( v i s i b l e i m a g e s ) ，即人眼可以看见的图像。这类图像通常是由照相、手工绘制等传统方 法获得的模拟图像，一般不能直接被计算机处理，但经过数字化后可变为数字图 像。第二类是物理图像，它反映的事物体的电磁波辐射能，包含可见光和不可见 光，一般通过某种光电技术获得。第三类是数字图像，是由连续函数或离散函数 生成的抽象图像。绝大多数的物理图像也是数字图像。如图2 1 所示。 物理图像数字图像 图2 1图像分类 将模拟图像转换为离散数字图像的过程成为图像的数字化，其主要工作包含 两个方面：采样和量化。 所谓采样，就是将一幅连续图像在空间上分割成m x n 的网格，每个网络中 的模拟图的亮度极值作为该网格的亮度值。由于采样结果是一个样点值阵列，故 也称采样为点阵采样，称每个网格为像素或像元。m n 的大小决定数字图像的 空间分辨率。 所谓量化，就是将采样后的亮度值在某个幅度空间连续分布，转换成单个特 定数码的过程。量化后的像素点整数值叫图像的灰度级，灰度层次的多少常用2 一 来表示。n 越大，图像的亮度分辨率越高，图像看上去更柔和逼真。一般情况下， 1 5 用矩阵表示。矩阵法如图2 2 所示。 组成的。像素值通常 确定水平和垂直方向 数字化后的图像可以 图2 2图像的矩阵表示示意图 2 1 3 数字图像要素 1 ) 像素 像素( p i x e l ) 是由p i c t u r e ( 图像) 和e l e m e n t ( 元素) 这两个单词的字母所组成的， 是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性 的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相 近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素 ( p i x e l ) 。这种 最小的图形的单元能在屏幕上显示通常是单个的染色点。一个像素所能表达的不 同颜色数取决于比特每像素( b p p ) 。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来 得到。例如，常见的取值有：8b p p 2 8 = 2 5 6 ；( 2 5 6 色) 】； 1 6b p p 2 1 6 = 6 5 5 3 6 ； ( 6 5 ，5 3 6 色，称为高彩色) 】；2 4b p p 2 “= 1 6 7 7 7 2 1 6 ；( 1 6 ，7 7 7 ，2 1 6 色，称为真彩色) 】； 4 8b p p 2 4 8 = 2 8 1 4 7 4 9 7 6 7 1 0 6 5 6 ；( 2 8 1 ，4 7 4 ，9 7 6 ，7 1 0 ，6 5 6 色，用于很多专业的扫描 仪) 】。 2 ) d p i ( d o tp e ri n c h ) d p i 是指单位面积内像素的多少，也就是扫描精度，目前国际上都是计算一 平方英寸面积内像素的多少。d p i 越小，扫描的清晰度越低。 1 6 矗厶厶一 长安大学硕士学位论文 3 ) 位( b i t ) 和颜色( c o l o r ) 在计算机中，颜色是通过位来表现大小的。一般关系是：颜色数= 2 一，其中 n 是所占有的位数。真色彩就是在2 4 位下，显示2 2 4 ( 即1 6 7 7 7 2 1 6 ) 种颜色。 2 2 边缘检测 2 2 1 边缘检测原理 人类视觉系统认识事物的过程分为两步：1 分离主要事物与次要事物，形成 层次感；2 获取图像特征及具体详细信息。数字图像技术正是模仿人类视觉的这 个过程。因此数字技术一般总是从简单的物体边缘检测开始的，先对图像有效区 域的所有轮廓区域进行粗略检测，然后通过链接原理把检测到的轮廓点连接起 来，这一步同时也实现了检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点的处理。 图象的边缘是图像的重要特征，是计算机视觉、模式识别的基础，因此边缘检测 技术是图象处理中一个重要的环节。边缘检测过程同时又是一个非常复杂的过 程，如何完整、有效、准确的提取图像轮廓特征又是图象处理中的一个难题，由 于实际景物图象的边缘往往是各种类型的边缘及它们模糊化后结果的组合，且在 获取图像过程中还存在着未知的各种噪声干扰。噪声和边缘都属于高频信号，很 难通过简单的频带滤波作取舍。 直观上，一条边缘是一组相连的像素集合，这些像素位于两个区域的边界上。 我们先从建模开始，当通过算法把模板运用在边界上时，会对相关的边缘特征做 出特殊的处理效果，这样做可以使我们方便的提炼出想要边缘特征。从图像理论 上讲，一条理想的边缘特征具有如图2 3 所示模型的特性。依据这个模型生成的 完美边缘是一组相连的像素的集合，每个像素都处在灰度级跃变的一个垂直的台 阶上。 实际上，在采样过程中由于光线不均匀、取样过程的误差和信息传输的不完 善性使得到的边缘特征是模糊的。这样一来，边缘特征在模拟条件下体现为具有 “倾斜面”的坡状图，如图2 3 所示。斜坡部分与边缘的模糊程度成一定比例。 边缘的“宽度”取决于从初始灰度级渐变到最终灰度级的斜坡的长度。这个长度 又取决于模糊化的程度。由此得知，模糊的边缘使边缘特征变粗而造成轮廓丢失， 而清晰的边缘使边缘特征保留其轮廓特征。 图2 3 ( a ) 、( b ) 显示的图像是从两张边缘特征比较典型的图像放大特写中提取 1 7 第二章直线识别技术 出来的。此图显示了两个区域所夹边缘的灰度级分割线。每个图形也相应的显示 出对应图片的灰度级剖面线的一阶导数。当我们沿着剖面线从左到右观察时，清 晰的边缘轮廓图中，边界点处一阶导数为阶跃形式。在灰度级不变的一侧平缓区 域一阶导数为零。斜坡数字边缘模型中边界导数为线性直线。规定在图中导数的 符号在从亮到暗的跃变边缘处取反。 理想数字边缘覆歪 斜坡数字边缘覆翌 水平线遁过圉t 的灰度钢面圈 水平线遁过圈t 的灰度锎面目 f - 1 b j 图2 3 数字图像边缘特征 ( a ) 理想的数字边缘模型，( b ) 斜坡数字边缘模型 由上述分析我们可以得出：图像边缘数学模型的一阶导数可以用于检测图像 中的一个点是否是边缘的点。同样，二阶导数的符号可以用于判断一个边缘像素 是在边缘亮的一边还是暗的一边。我们注意到围绕一条边缘，二阶导数的两条附 加性质对图像中的每条边缘二阶导数生成两个值；一条连接二阶导数正极值和负 极值的虚构直线将在边缘中点附近穿过零点。将在本节下面边缘算子理论中说 明，二阶导数的这个过零点的性质对于确定粗边线的中心非常有用1 6 】。 2 2 2 边缘检测算子 数字图像的一阶导数是体现图像边缘特征的近似值。图像f ( x ，y ) 在位置 ( x ，y ) 的梯度定义如下： 可= 阱 1 8 萄 苏 劭 砂 ( 2 1 ) 长安大学硕士学位论文 从此式我们得到一个向量町，通过分析向量w 得知，梯度向量所指向的就 是在坐标( x ，y ) 处最快变化速率的方向。 既然是个向量，有了方向，就应该有大小，我们有： v f = m a g c v f ) = 【q 2 + g ；】u 2 ( 2 2 ) 公式( 2 - 2 ) 给出了在w 方向上每增加单位距离后f ( x ，y ) 值增大的最大变 化率。有时我们也称作v 厂为梯度。 梯度向量的方向也是另一个重要属性。令a ( x ，y ) 表示向量吖在( x ，少) 处的方 向角。我们由向量分析得到： m = a r c t a n ( lgg-兰，-y) c 2 其