高清成像技術讓條碼圖像更清晰

2020-12-08 中國質量新聞網

    中國物品編碼中心大連辦事處宮玉彬/文

   目前，對條碼符號的識讀過程是通過條/空對掃描光線不同反射，得到不同的波形寬度，再進行解碼，其實質是光電信號的轉換。因此，條/空顏色搭配、符號印製質量、掃描環境對條碼的準確識讀產生一定影響。

   隨著數字圖像技術的不斷成熟，高清成像處理技術在各領域也逐步發展起來，它具有分析精度高、處理內容豐富、可以進行複雜的非線性分析等特點。高清成像處理過程是將條碼的圖像信號轉換成數位訊號並利用軟體進行分析，與傳統方法相比具有更大的靈活性和較低的成本，因此，在條碼識讀及檢測領域具有很大的發展潛力。

   高清條碼圖像處理的主要研究內容，如圖1所示，包括圖像採集、變換、增強復原、分割描述等過程。

圖1 條碼圖像處理過程

    圖像採集

   條碼圖像的清晰度對於圖像處理至關重要，圖像質量過低，會影響後續分析處理。在研究中使用高性能的單眼相機進行條碼圖像採集，實驗中抓取的圖像，如圖2所示。

圖2   原始高清圖像

    圖像變換

   由於高清圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及大量計算。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如灰度化、傅立葉變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域轉換為變換域進行分析，可減少計算量。圖3為利用加權平均值法進行灰度處理後的圖像，去掉顏色信息，降低存儲空間，提高運算效率。

圖3   灰度圖

    圖像增強和復原

   圖像增強和復原的目的是為了提高條碼圖像的質量，比如可去除圖像採集中電子噪聲影響，提高圖像的清晰度。強化圖像高頻分量，突出條碼圖像條的部分，使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；強化低頻分量，可減少圖像噪聲的幹擾。為達到分析處理目的，在研究過程中，人為添加了高斯、椒鹽噪聲，經過中值濾波處理條碼圖像得到較好的復原，結果如圖4、5所示。

 

圖4   受噪聲汙染的圖像

圖5   中值濾波降噪圖像

    圖像分割

   圖像分割是高清圖像處理中的關鍵，其目的是將條碼圖像中特徵部分提取出來，包括條空邊緣、長度、區域等，這是對條碼圖像進一步識別、分析的基礎。雖然目前已經有很多圖像分割方法，但還沒有一種普遍適用。處理過程中分別利用邊緣檢測方法和閾值分割方法對降噪後的圖像進行處理，結果如圖6所示，Roberts算子銳化效果過度，條碼特徵丟失較嚴重；最大類間方差法處理後條碼圖像得到較好分割，但圖像質量也有損失，分割算法還需要進一步優化。

圖6   Roberts 算子、最大類間方差法處理

    圖像描述

    經過條碼圖像分割,得到若干條空區域和邊界，圖像描述需要把條空區域及邊界等重要特徵從背景中分離出來。通過均衡化處理，直方圖與之前相比，灰度範圍更大，分散得更均勻，灰度圖像的亮度明顯增強，對比度有所提高，如圖7所示。條碼呈現較好雙峰特徵，接下來，可利用條碼的幾何特性來描述區域特徵。

圖7   均衡化直方圖

   條碼圖像處理是條碼圖像識別、檢測的基礎，圖像處理過程繁瑣和複雜，涉及到多個階段、多種算法。因此，要取得一種有效處理方法，必須針對圖像的階段性特徵以及大量計算和實驗來論證，相信隨著研究的深入，能夠獲得比較合理、有效的處理方法。（《條碼與信息系統》2015第二期  http://www.aidchina.com.cn）

   

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