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基于图像投影直方图法的二维码在线检测与识别_宋培华

来源:小奈知识网
Vol.27No.52001210

华 东 理 工 大 学 学 报     

JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology     

577

研究简报

  文章编号:100623080(2001)0520577203

基于图像投影直方图法的二维码在线检测与识别宋培华, 陆宗骐, 高敦岳3(华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237)

  摘要:定义了一种二维码,并针对这种二维码提出了基于投影直方图法的图像识别方法,该方法成功地解决了图像识别中对于此类具有不确定边缘的二维码识别问题,对于其他在图像识别中边缘不确定目标的识别同样具有很高的参考价值。

关键词:二维码;投影直方图;在线检测;图像识别中图分类号:TP391.4文献标识码:A

TheOn-lineDetectionandRecognitionof2DCodes

BasedonProjection-histogramMethod

SONGPei2hua, LUZong2qi, GAODun2yue

3

(CollegeofInformationScienceandEngineeringECUST,Shanghai200237,China)

Abstract:Akindof2Dcodesaredefinedandanapproachtocoderecognitionisputforwardbasedonprojection2histogram.Thismethodsucceedinrecognizinguncertainedgeobjects.Theprocessingisfastandsimple,whichissuitableforonlinedetection.Itisshownthatthismethodcanbeappliedtoindustrialonlinedetection.

Keywords:2Dcodes;projection2histogram;on2linedetection;imagerecognition

  条形码大都属于一维码,即它的信息载体只是条形码各码位的宽度,它的高度不作为信息载体,而二维码则将各码位的宽和高都作为信息载体,即对各码位的宽、高都进行了定义,从而使相同位数的二维码的信息量大于一维码。

本文定义了一种二维码(简称W码)。W码的本质是以“宽”“窄”、“长”“短”表示,以“0”“1”变化为特征,并以一定约定规范的“混成”编码,所以W码有利于制作和识读,有别于现有的二维码。

当前二维码的识读主要靠计算机视觉来进行,而一维条形码的识读主要靠光学扫描。针对本文定

E-mail:phsong@263.net收稿日期:2001204204

作者简介:宋培华(19712),男,吉林人,博士研究生,主要研究方向为

数字图象处理与识别,机器视觉的工业在线检测。

义的W码,采用图像投影直方图方法进行识别。

1 二维码的定义

W码是一结构上下对称,具有起始位和终止位

的3、4、5单位进制的二维码,可表示4的3、4、5次方共64、256、1024种不同状态。W码以起始位开始,以终止位结束,高位在左与起始位相邻,低位在右与终止位相邻。

3单位W码64种状态是:000~333。4单位W码256种状态是:0000~3333。

5单位W码1024种状态是:00000~33333。

图1为4单位W码,码值为0123,图中从左至右分别为:起始位、0、1、2、3、终止位,中间的主线为

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578   华 东 理 工 大 学 学 报第27卷

表1 W码尺寸汇总

Table1 MeasurementoftheWcodes

(Width󰃗(mm󰃗Length)󰃗mm)

StatusOneTwoThreeFourFive

Startbit1.2󰃗3.01.4󰃗3.51.6󰃗4.01.8󰃗4.52.0󰃗5.0

0bit0.6󰃗1.20.7󰃗1.40.8󰃗1.60.9󰃗1.81.0󰃗2.0

1bit1.2󰃗1.21.4󰃗1.41.6󰃗1.61.8󰃗1.82.0󰃗2.0

2bit0.6󰃗1.90.7󰃗2.30.8󰃗2.70.9󰃗3.11.0󰃗3.5

3bit1.2󰃗1.91.4󰃗2.31.6󰃗2.71.8󰃗3.12.0󰃗3.5

Endbit0.6󰃗3.00.7󰃗3.50.8󰃗4.00.9󰃗4.51.0󰃗5.0

Spacebetween

2.42.83.23.64.0Separatorwidth

0.60.70.80.91.0

分隔线。W码的几何尺寸见表1,根据各码位尺寸的不同又分5种状态。

  其实图3(a)中两值化后得到的二维码是一种模糊的边缘,只能通过模糊的方法来识别。这种模糊

的识别方法首先进行自动阈值,然后进行直方图投影,得出二维码的码值信息。2.1 自动阈值

从图2(b)可以看出,直方图具有明显的双峰特征[3]:图2(b)中的点A、点B。取双峰的谷底C作为阈值对W码的灰阶图进行两值化,就可以得到W码的特征图,这一过程是在检测过程中自动完成的。

(1)对灰阶图进行直方图统计,将统计结果记

图1 W码的定义

Fig.1 DefinitionofWcode

录在一数组中。

(2)对直方图统计结果进行平滑,去除干扰峰,再通过查找局部最大值的方法在直方图中找到双峰A、B的位置,然后在双峰间确定最小点即谷底C。

(3)用谷底C作为阈值对灰阶图进行两值化得图3(c)。2.2 直方图投影

2.2.1 投影 将图3(a)中的像素为0的点在水平

2 二维码的识别

图2(a)是CCD摄像机在线摄取的5单位W码图像,码值为30212。可以看出,由于此二维码的特殊制作方式和方法,使其没有清晰、确定、理想的边缘,这就造成了对该码正确识别和困难。图2(b)为图2(a)的直方图,图3(a)为以图2(b)中点C为阈值的图2(a)的两值化图。

从图3(a)中可以看出,两值化后的二维码并不象定义中那样有理想的边缘,对它的识别,运用常规的模板匹配[1]、轮廓跟踪[2]等方法都不能解决问题。

方向累加,将结果记入数组即得水平投影直方图3

(b),通过查找最大值的方法找到峰值D点,D点即为W码分隔线的垂直坐标,这样就可以确定出W码垂直位置。以W码的垂直位置为中心在局部范围内再对图3(a)中的像素为0的点在垂直方向累加,将结果记入数组即得垂直投影直方图3(c)。

图2 CCD摄像机在线摄取的W码及其灰度直方图

Fig.2 WcodecapturedbyCCDcameraonlineanditshistogram

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第5期宋培华等:基于图像投影直方图法的二维码在线检测与识别   579

和“终止位”为窄位,“1”、“3”和“起始位”为宽位,且宽位是窄位的二倍;“起始位”和“终止位”为长位,“2”和“3”为次长位,“0”和“1”为短位,且相差较大。于是可以以起始位的长、宽为基准,作为判断其他码位长、宽的标准,通过实验结果我们规定:

7)Wid=起始位宽×(5󰃗143)Len=起始位长×(77󰃗凡宽度小于Wid为窄位,反之为宽位;凡长小于

表2中列出了图4中各WLen为短位,反之为长位。码的检测结果,码值即由上面准则得出。

表2 检测结果(单位:像素数)

Table2 Thedetectionresults(pixels)

Width󰃗Length

Bitofcode

Fig.4(a)(value30212)

Startbit0bit1bit2bit3bit4bitEndbit

18󰃗7218󰃗529󰃗3111󰃗5117󰃗3311󰃗5112󰃗70

Fig.4(b)(value22222)20󰃗7211󰃗5011󰃗5010󰃗4710󰃗5010󰃗509󰃗68

Fig.4(c)(value33333)

17󰃗7217󰃗5217󰃗5319󰃗5318󰃗5218󰃗5110󰃗67

图3 图2(a)以图2(b)中点C为阈值的二值化图及其在水平方向和垂直方向的投影直方图Fig.2 Binaryimageoffig.2(a)usingthethresholdC

infig.2(b)andtheprojectionhistograminhorizontalandverticaldirectionsofthebinaryimage

2.2.2 识别 得到图3(c)后,向上偏移一高度Y,

至线EF处(见图3(c)),Y等于W码分隔线的宽

度加上一偏移量∃y。求取EF与图3(c)中各码位垂直投影图的交点,即各由1转变到0和由0转变到1的像素点的X坐标x1、x2,x2-x1即为该码位的宽,而((x1+x2)󰃗2,Y)为各码位的中心点坐标,以此点为起始点沿Y方向向上追踪至像素点由0转变到1处即得到此码位的高。至此,W码的各码位的宽、高均已求出。

3 结 论

由W码的尺寸规定(见表1)可看出:“0”、“2”

  本系统通过大量静态检测实验和在线检测测

试,已应用于生产线。结果表明该方法切实可行,识别率达到99.98%以上,图像处理速度为25帧󰃗秒,输送带线速度为0.5m󰃗s,系统运行可靠。但此检测方法对光源的稳定性要求较高,检测环境的光强变化对检测结果有较大的影响。

图4 CCD摄像机摄取的W码

Fig.4 WcodecapturedbyCCDcamera

[2] WilderJ.Findingandevaluatingdefectsinglass[A].Free2

参考文献:

[1] 章毓晋.图象理解与计算机视觉[M].北京:清华大学出版社,

2000.164.

manH,RummelP.MachineVisionforInspectionandMea2surement[C].NewYork:AcademicPress,1989.2372255.

[3] CastlemanKR.DigitalImageProcessing[M].NewYork:

PrenticeHall,1998.391.

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