关于条形码识别技术的研究

作者:未知

  摘要:当前,科学技术的发展速度日渐迅猛,其在自动识别技术方面的体现也十分明显,其工作的效率也是得到了稳定的提升。其中条形码作为一种新型技术在很多领域都得到了应用,为此针对其编码、译码及图像的处理技术进行研究很有必要,而当前可能会遇到的主要问题首先是在对条形码的图像进行收集时,有可能会由于外界的影响导致成像结果不够理想,为此需要对其进行后续的处理,通过这样的方式来保证条形码具有可使用性。
  关键词:条形码;识别技术;图像处理;译码
  中图分类号:TP391.44 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2020)09-0079-03
  1 条形码技术知识概述
  1.1 一维条形码
  组成一维条形码的是具有规则性的条状排列,同时其内容也包含空白及对应的字符,在一维条形码当中对信息包含的内容是由条状排列及空白宽度所决定的,为此其信息的数量及质量就需要由条形码的印刷精确程度所决定,其中条状排列的光反射率较高而空白部分的光反射率则是较低的[1]。一维条形码建立与商品之间的关系是需要数据库来完成的,而在此过程当中计算机内部的应用程序则会根据扫描读取到的内容来进行数据的处理,并在数据库当中寻找相对的信息。
  1.2 二维条形码
  上文对传统的一维码进行了介绍,在其内容当中能够发现一维码在容量上相对较低,同时无法在没有网络支持的情况下进行使用,为了对上述问题进行解决,二维条形码应运而生[2]。而二维条形码在分类上也是较为多样的,例如在堆叠式条形码当中就包含堆积二维条形码、层排条形二维码等。因此直接使用扫描的方式就能够对内容完成读取,相较于一维码只能在单独方向完成信息存储一次达到对物品进行标记而言,二维条形码则能对物品进行描述[3]。
  2 条形码图像采集及预处理
  2.1 条形码图像采集
  在当前使用较为广泛的条形码采集设备当中,其大多数有着感光性强,很少受到外界干扰的特点,但是高昂的价格也使得使用的成本始终在上升,为此本文的研究目的也是为了提升条码采集的通用性,本文所进行的条形码采集都是使用相对普通的摄像头在自然环境下所完成的。而在很多时候印刷品当中的条形码都会由于外界的原因导致出现污损的情况。在灰化度较为普通时,使用摄像头完成条码的采集其得到的结果是彩色的图像,而彩色图像在占用空间及处理时间方面相对较长,从而可能导致推进速度上受到影响。为了保证该图像处理速度维持在一定程度上,一定要对图像完成灰度化的处理,在此过程当中三基色分别以R、G、B作为表示,其取值范围如下:
  0≤R≤255;0≤G≤255;0≤B≤255
  在上文内容当中0所表示的含义就是此像素点不包含此基色,255这一数值则是表示在此基色上已经达到了峰值,在与人眼视觉敏感度进行结合能够发现其公式如下:
  2.2 图像去噪
  在普通的自然环境当中使用普通摄像头完成条形码的采集时,由于外界环境的原因可能使得条形码图像当中出现噪点,而噪点的存在则是以孤立点的形式所出现的,如不使用过滤波的方式对其噪点进行处理的话其很可能会造后续导致区域提取及边缘检测受到一定的影响,而这样的情况最终则会导致其识别率不高的情况出现。为此对噪点进行去除是条形码预处理过程当中十分关键的一项步骤,而在显示中如元素的个数为偶数,其中值的内容就是只在中间灰度值当中得到的一个均值,而元素个数为奇数时,其中值的概念即为排序中间位置的数值。由此能够发现,其原理就是使用相应地点所在区域的中值来完成灰度值的计算。
  中值滤波的公用公式如下:
  在一维环境当中,其像素点为奇数时一维输出公式如下:
  在二维环境当中,滤波窗口的形状时十分多变的,为此其输出公式如下:
  会对滤波窗口产生较大影响的因素包含窗口的形状及大小,而在进行实际工作时窗口大小的选择需要结合实际情况来完成,在大部分的情况下滤波窗口的大小会被选定为3×3或5×5的大小,同时也可以根据滤波效果的不同将其尺寸进行扩大,通过这样的方式以收获更好的效果,而在图像的轮廓线处于较长的情况时,其大小不能大于基元的对应尺寸,否则可能出现细小信息出现流失的情况。
  3 条形码译码系统的实现与设计
  3.1 条形码编码方法
  条形码的编码方法首先需要对原始的信息完成编码,在此之后使用RS纠错的方式完成纠错,由此根据相应的点阵排列情况来对模块完成设置,在此之后完成L型寻边区的添加来完成生成。
  其具体的操作步骤首先根据运算的元素来完成二进制的转换,而在此过程当中需要进行的计算则是按照位置对其进行乘法计算,并将实现安排好的基本单位当作除数,通过这样的方式来完成余数的计算,而余数的计算也是需要元素相乘而得出的,具体的表达式如下:
  3.2 译码系统设计
  在对图像完成预处理的过程当中,其中包含的参考内容有去噪点、二值化及灰度化三个方面组成,首先应当使用普通摄像头完成条形码图像的灰度化,同时将其化为灰度图像由此达成去噪的目的。而在去噪后的图像也需要进行二值化的处理,经过二值化处理后其图像被转化成为二值图像。但是在精准处理定位的过程当中需要找到的则是Data matrix条形符号的具体方位,而在此后完成的精准定位的必要条件则是L型寻边区,通过对L的长度及坐标完成确认,本文主要使用的方式則是使用Hough来完成寻边区的确认,一次在后续的精准定位时能够快捷的完成采样,同时通过这样的方式来对其结构进行确认。此时网络节点当中无论是像素点行与列的具体值都能够得到确认,二进制数据也就随之得出。
  4 条形码的应用
  当前应用较多的编码系统由Auto及ASCII两种编码方案所组成,当前使用校对的编码方式为Auto编码方案完成编码,为此本文选取医院药品的应用作为范例,在医院完成药品的采购时首先会对其信息完成编码,而在此过程当中录入系统的内容会包含药品的序列号、名称及注意事项等。
  药品的管理人员会根据药品完成其信息的查询及更正任务,而再此过程当中其正是管理系统正常运行的关键内容,药品的管理人员要对其信息不断进行查询及修正,通过这样的方式来对药品的整体情况完成调配,以此确保药品的供给顺利,为了完成这一任务,首先在药品的管理系统界面当中要对条形码进行扫描,点击扫描条码这一内容,此后译码的系统就会对药物的各项信息进行解译并在界面上进行展示。
  5 结语
  当前条形码的识别技术是一种较为新式的识别技术,其具有较强的优势,为此对其进行研究无论是理论或是现实意义都是十分丰富的,而在本文的研究过程当中主要是为了实现使用普通摄像头完成条码的准确传译,而在实际使用的过程当中条形码的使用环境多是十分复杂的,为了在任何环境下都能够使用条形码的信息还需要继续完成研究。虽然当前条形码的识别技术已经进入了广泛应用的阶段,但是相信在未来其使用空间也会逐渐向外扩张,以此发挥出更大的作用。
  参考文献
  [1] 刘张.物流分拣线的智能控制系统设计[D].淮南:安徽理工大学,2016.
  [2] 叶云.农产品质量追溯系统优化技术研究[D].广州:华南农业大学,2016.
  [3] 付小红.RFID在物流仓储管理系统中的应用研究及设计[D].淮南:安徽理工大学,2015.
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