董曉曉，王玉增，曹若蘭，王華峰，仲　強(qiáng)

(濟(jì)南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，濟(jì)南　250022)

?

鋼箱梁虛擬裝配中一維碼識(shí)別方法的研究*

董曉曉，王玉增，曹若蘭，王華峰，仲強(qiáng)

(濟(jì)南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，濟(jì)南250022)

針對鋼箱梁虛擬裝配中對多幅圖像識(shí)別精度要求的不同，提出一種一維碼識(shí)別方法。以code39為例，介紹一維碼編碼特征以及圖像識(shí)別系統(tǒng)的基本組成。針對一維碼在制作打印過程中可能存在的問題以及圖像采集中可能出現(xiàn)的噪聲問題，提出了一種基于提高圖像質(zhì)量和利用一維碼結(jié)構(gòu)特征的識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)證明通過該方法，提高了鋼箱梁圖像的識(shí)別與拼接效率，而且在環(huán)境復(fù)雜情況下適應(yīng)性極高。

一維碼識(shí)別；圖像處理；圖像識(shí)別系統(tǒng)

DONG Xiao-xiao，WANG Yu-zeng, CAO Ruo-lan, WANG Hua-feng，ZHONG Qiang

(School of Mechanical Engineering,University of Jinan,Jinan 250022,China)

0　引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速普及，在信息時(shí)代的今天，一維碼[1]作為一種簡單、易行、高速的輸入技術(shù)已被世界各國普遍采用，應(yīng)用領(lǐng)域涉及廣泛。

目前，對于一維碼的識(shí)別大多數(shù)采用的是便攜式光電識(shí)讀設(shè)備。很多研究者基于設(shè)備的掃描原理對條碼識(shí)讀方法進(jìn)行研究，大多數(shù)采用線掃描方式以及黑白線所轉(zhuǎn)化的電信號(hào)原理，而這樣一維碼的寬窄程度、制作印刷技術(shù)和臟污情況對識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生很大影響，如果不改善條碼的質(zhì)量與所用環(huán)境，一維碼的識(shí)別精度將得不到很好的解決。因此為提高一維碼在各種不同情況下的識(shí)別精度，必須要對原始的辨別方法進(jìn)行創(chuàng)新。

基于上述問題，提出一種針對鋼箱梁虛擬裝配的一維碼識(shí)別方法。該方法一方面根據(jù)實(shí)際采集圖像特點(diǎn)，采用多項(xiàng)圖像處理方法對失真圖像加以處理，提高處理圖像的質(zhì)量，達(dá)到正常的視覺效果；另一方面根據(jù)一維碼的固有形態(tài)和結(jié)構(gòu)特征，即黑白線寬窄度的分布規(guī)律，來識(shí)別各種不同情況下的一維碼信息。利用該方法可以大大提高圖像識(shí)別效率，降低工人的勞動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)識(shí)別與分類，通過圖像處理技術(shù)對識(shí)別質(zhì)量差、噪聲嚴(yán)重的一維碼圖像達(dá)到較好的效果。

1　一維碼概述

一維碼識(shí)別技術(shù)[2]是近現(xiàn)代于計(jì)算機(jī)應(yīng)用實(shí)踐中產(chǎn)生和發(fā)展而來的一種自動(dòng)、簡易識(shí)別技術(shù)，它是集條碼理論、光電技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、條碼印制技術(shù)于一體的綜合性技術(shù)，而在多個(gè)領(lǐng)域廣泛使用。由于鋼箱梁所處的復(fù)雜環(huán)境以及自身特性的影響，很難用常規(guī)規(guī)律進(jìn)行高精度的識(shí)別，因此本文選用code 39編碼字體碼制。圖1所示為本文選用的code 39碼。

圖1　code39碼格式

由示意圖1可知，code 39碼包含：起始空間、起始符、數(shù)據(jù)碼、終止空間和終止符。code 39碼中每一個(gè)字符單元，都是由9條不同排列的線條和空格組合而成。

表1所示為code 39碼的四種不同類型。

表1code39碼的組成類型

由表1可以看出code 39碼中只可能存在兩種寬度與顏色的線條或者空格，且寬窄度比例為整數(shù)。

2　圖像預(yù)處理

對附有一維碼的圖像進(jìn)行批量采集，然后輸入計(jì)算機(jī)內(nèi)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別編碼內(nèi)容。在現(xiàn)場情況下對所有鋼箱梁圖像依次采集，由于客觀因素的存在比如：圖像在采集與傳輸?shù)倪^程中帶入的噪聲信號(hào)、高清相機(jī)的性能、外界自然環(huán)境以及操作者的拍攝水平等，影響圖像的成像質(zhì)量，降低一維碼的自動(dòng)快速識(shí)別速率。因此，對圖像采用相應(yīng)的算法進(jìn)行預(yù)處理，還原其真實(shí)的圖像信息，提高條碼識(shí)別精度。

圖像預(yù)處理技術(shù)[3-5]包括：灰度處理、灰度直方圖、傅立葉變換等。

2.1灰度處理和灰度直方圖

灰度圖[6]是由RGB彩色圖像處理得來，只含有亮度信息，而不含有色彩信息的圖像。為了解圖像中一維碼信息是如何分布的，又有何規(guī)律，因此在圖像預(yù)處理中，獲取一維碼的灰度直方圖，通過直方圖展現(xiàn)的灰度級內(nèi)容的情況來判別圖像的變化?；叶戎狈綀D描述了圖像中每一個(gè)灰度級的像素個(gè)數(shù)，其中橫坐標(biāo)是灰度級數(shù)(0～255)，縱坐標(biāo)表示在該灰度級處出現(xiàn)的像素的個(gè)數(shù)。

圖2所示為“*111*”序列的一維碼圖像及其直方圖。

圖2　一維條碼圖像及其直方圖

圖2是標(biāo)準(zhǔn)的一維碼以及直方圖結(jié)果，直方圖中只顯示了兩極的灰度變化，在兩端產(chǎn)生尖峰，可見一維碼中各個(gè)字符只利用了0和255這兩個(gè)灰度級別。通過直方圖的變化情況可以判斷出一幅圖像對每一階灰度級的利用情況。對于實(shí)際情況中采集到的圖像分析其直方圖，可根據(jù)其分布情況亮度值，將其不符合的灰度級就近地置為0或255，大量縮短一維碼的識(shí)別時(shí)間，提高判別速率。

2.2傅立葉變換

傅立葉變換[7-8]的正弦疊加性與圖像的色彩變化在實(shí)際應(yīng)用中起著關(guān)鍵的作用，這使得其在圖像的處理當(dāng)中有著非常明顯的物理意義。換句話說，傅立葉逆變換的正弦疊加特性可將不同變化頻率的正弦量進(jìn)行變換疊加處理，對于圖像當(dāng)中不同色彩頻率的分量值，在正弦化處理過后，通過傅立葉的變化處理可以使圖像的數(shù)字描述更加真實(shí)，使得處理的圖像逼真，各頻率的顏色值損失做到最少。

對圖像進(jìn)行分割識(shí)別一維碼時(shí)，在其邊緣部分以及識(shí)別一維碼邊緣時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的高頻分量，為將高頻分量剔除，保留低頻分量，得到最真實(shí)的圖像，采用傅里葉變換進(jìn)行處理。其中一維碼的圖像特征主要包括形狀特征、色彩特征，其中每一種特征的表現(xiàn)頻率也依據(jù)傅立葉系數(shù)進(jìn)行提取和計(jì)算。

3　條碼識(shí)別方法

一維碼圖像經(jīng)過上述圖像預(yù)處理后得到接近實(shí)際的清晰的復(fù)原的圖像[9]，它是進(jìn)行條碼識(shí)別的基礎(chǔ)。由code 39碼[10]特征可知，code 39碼的每個(gè)字符都有9個(gè)單元，且每一個(gè)字符都有3個(gè)寬單元，6個(gè)窄單元，交替由黑白線條和空格組成(圖3)。

1.當(dāng)前字符寬度C2.下一字符3.寬單元C14.寬單元C25.寬單元C3

圖3中，C1、C2、C3表示每個(gè)字符中三個(gè)寬單元，最后一個(gè)空格代表無意義的留白。假設(shè)C代表了單個(gè)字符寬度，A為單個(gè)字符中的寬單元，B為窄單元，則：

A=3B,C=3A+6B

即C=5A，每一個(gè)字符的寬度都可以用其5個(gè)寬單元的總寬度來表示，且一維碼的條碼信息只與線條的寬度有關(guān)，而與線條的高度無關(guān)。因此選取寬線條的3倍寬度來表示一維碼的寬度，采用這樣固定值的信息對條碼進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別范圍明確，效率及精度高。

選用尼康D800相機(jī)采集圖像，采用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行一維碼識(shí)別。其步驟為：

(1)識(shí)別條碼前，確定條碼的實(shí)際寬度、高度和各個(gè)字符實(shí)際代表的寬窄條幅排序和個(gè)數(shù)；

(2)利用編碼圖像邊緣進(jìn)行精確定位，條碼的開始位置作為起始中心；

(3)以掃描到“*”號(hào)開始記錄數(shù)據(jù)，如若不是“*”號(hào)，則向后移動(dòng)一個(gè)單元繼續(xù)掃描，直至遇到“*”號(hào)為止；

(4)根據(jù)原理設(shè)置好的限定值α進(jìn)行識(shí)別檢測，如果掃描到的數(shù)據(jù)大于α，則將此視為寬格；如果掃描到的數(shù)據(jù)小于α，則將此視為窄格，直到所有數(shù)據(jù)采集完成，以“*”號(hào)結(jié)束；

(5)高度方面選三條線掃描，獲取各條線上每個(gè)單元的灰度值，并求均值，作為各單元最后的灰度值；

(6)依據(jù)限定值α對獲取的數(shù)值進(jìn)行分類計(jì)算，得到條碼序列最終的寬格與窄格的排序；

(7)查表找到與之對應(yīng)的信息，即可得出是何字符。

例如“*”號(hào)所對應(yīng)的條幅排列順序?yàn)椋骸罢瓕捳瓕捳瓕捳保壿嬓蛄兄禐椤?10010100”，即識(shí)別一維碼之后得到的排序結(jié)果為“窄寬窄窄寬窄寬窄窄”或者“010010100”，則顯示為“*”號(hào)。

以“*111*”為例，經(jīng)上述處理后，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到一維碼識(shí)別之后的各個(gè)數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)之后如下圖4、圖5所示，圖4中顯示經(jīng)圖像預(yù)處理后，一維碼灰度變化只有0和255這兩個(gè)灰度級，線條之間的距離變化代表了條碼線寬之間的變化規(guī)律；圖5中是經(jīng)過統(tǒng)計(jì)算法之后均衡的結(jié)果，效果更佳明顯，長條代表了寬格，短條代表了窄格，摒棄了其他干擾雜質(zhì)，識(shí)別精度較之前更加精確，使用范圍更廣。

圖4　一維碼灰度變化折線圖

圖5　一維碼識(shí)別結(jié)果排序示意圖

4　結(jié)論

通過對鋼箱梁虛擬裝配中一維碼識(shí)別方法的研究，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以得到以下結(jié)論：

(1)針對code39碼圖像的特點(diǎn)以及采集大圖像所處環(huán)境的考量，確定了相應(yīng)的圖像預(yù)處理算法，灰度處理、灰度直方圖、傅立葉變換等，降低了外界對于圖像的影響，同時(shí)對于拍攝水平不高的技術(shù)人員所采集的模糊圖像來說，改善了圖像的質(zhì)量，解決了再返工的問題，對提高一維碼識(shí)別效率起到明顯的作用。

(2)通過運(yùn)用大律法統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別一維碼的方法，采用條碼本身的線條寬窄分布規(guī)律，可以應(yīng)用到各種形式的一維碼以及各種復(fù)雜背景的場景中，提高了一維碼識(shí)別精度，改善了以往因印刷質(zhì)量以及臟污情況所帶來的不便，使用更加廣泛。

[1] 董華冰. 一維圖像條形碼識(shí)別方法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2012.

[2] Vishav Jyoti,R S Kaler. Design and performance analysis of various one dimensional codes using different data formats for OCDMA system[J]. Optik - International Journal for Light and Electron Optics,2010,12210:473-476.

[3] 胡靜. 視頻圖像預(yù)處理技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].南京:南京理工大學(xué),2014.

[4] 余燕飛,鄭烇,王嵩,等. 基于空間域的圖像噪聲檢測技術(shù)[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(6):1552-1556.

[5] Dongwook Cho,Tien D Bui. Fast image enhancement in compressed wavelet domain[J].Signal Processing,2014,98:32-35.

[6] 谷松,祝鴻潔,張靜雅. 科技期刊中彩色插圖轉(zhuǎn)化灰度圖的常見問題分析[J]. 科技與出版,2014(6):80-83.

[7] 李瓊. 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換在信號(hào)檢測與圖像處理中的應(yīng)用研究[D].北京:北京交通大學(xué),2014.

[8] 張勇. 傅里葉變換在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用[J]. 廊坊師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015,15(3):25-27.

[9] 尤海英. 條碼識(shí)別中圖像復(fù)原的研究[D].南京:南京航空航天大學(xué),2010.

[10] 郭國弟,彭勃,周晶. 不依賴于條碼字體的Code39碼在C#中的實(shí)現(xiàn)[J]. 硅谷,2011(5):25,66.

(編輯李秀敏)

Study on Steel Box Girder in the Virtual Assembly of One-dimensional Code Recognition Method

The steel box girder in the virtual assembly of multiple image recognition accuracy, proposes a one-dimensional code recognition method. Taking code39 as an example, this paper introduces the basic components of the one dimensional code encoding feature and image recognition system. Aiming at the possible problems in the process of making printing and the noise of image acquisition, a new method is proposed based on improving the image quality and using one dimensional code structure. Experiment shows that by this method, so as to improve the image of the steel box girder of recognition and splicing efficiency, and high adaptability in complex environment.

one-dimensional code recognition; image processing; image recognition system

1001-2265(2016)09-0071-03DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.09.020

2015-11-04；

2015-11-30

國家自然科學(xué)基金(51275208)；山東省自然科學(xué)基金(Y2008F53)

董曉曉(1989—)，女，山東淄博人，濟(jì)南大學(xué)碩士研究生，研究方向?yàn)闄C(jī)電一體化，(E-mail)yimiaimeng@163.com;通訊作者：王玉增(1963—)，男，山東聊城人，濟(jì)南大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形圖像處理、圖像識(shí)別、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，(E-mail)me_wangyz@ujn.edu.cn。

TH162;TG506

A