基于手机平台的Data Matrix 2维条码识别

传统的条码图像采集和识别是通过工业扫描枪。近年来,随着移动增值业务和3G技术的发展,2维条码在手机设备的应用中得到飞速发展。以Data Matrix为例,研究了基于嵌入式手机设备的2维条码识别技术。首先根据Data Matrix条码的特点,给出了一种基于链码跟踪和线段检测的快速Data Matrix检测算法。接着分析了条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型,并利用维纳滤波对条码信号进行反模糊滤波。最后,针对透视畸变的现象,设计了一种适合于嵌入式手机设备的快速反透视算法。实验结果表明,提出的识别算法具有优秀的性能,显著提高了条码的识别率,满足了实际使用的要求。     

基于链码跟踪的Data Matrix二维条码快速识别

为实现工业现场中Data Matrix二维条码的快速识别,提出一种基于链码跟踪、直线段提取的条码快速识别方法。首先采用Sobel算子提取图像边缘;然后基于链码跟踪方法,跟踪图像的边缘点,记录链码;接着根据快速直线段提取方法,将直线相似度低于阈值的线段剔除,结合线形连接方法合并断裂线段,并使用长度判别剔除不可靠的线段;最后结合Data Matrix二维条码的特征,定位Data Matrix二维条码。实际测试表明,该识别方法能够快速、准确地定位二维条码区域,识别正确率可达99.39%以上,具有实时性强、可靠性好等特点,满足工业现场要求。     

基于旋转采集Data Matrix码序列图像拼接方法

针对刀具柱面Data Matrix码图像拼接的特殊需求,已有算法拼接结果识读率低、实时性差的缺陷,提出了一种基于Data Matrix码图像特征的拼接方法.该方法基于缝隙内旋转采集的刀具柱面Data Matrix码序列图像,通过条码纵向位移校正与模块划分,完成基于模块信息的最小欧氏距离图像粗配准和归一化互相关图像精配准;为了保证条码结构正确,消除无重合区域对图像拼接的影响,根据匹配度先将序列图像融合成3部分并校正畸变;最后将这3部分按条码模块关系融合成一幅尺寸正确的图像,实现了条码定位、模块划分,以方便后续进行解码.实验结果表明,文中方法能够满足刀具柱面Data Matrix码序列图像的拼接需求,拼接结果解码正确率达到96％,拼接时间小于250 ms,并且大大提高了解码速度.     

基于SUSAN检测算子的二维条码定位方法

以二维条码Data Matrix在实际应用中的图像为例,采用一种基于图像最优阈值的SUSAN检测算子,将复杂背景图像中的二维条码图像区域检测出来。使用这种方法可以在最大程度上忽略复杂背景的干扰,实现二维条码的快速定位。     

一种层次化的Data Matrix实时解码方法

在实际应用中,Data Matrix二维条形码的解码效果会受到不均匀光照和复杂背景的影响。为此,提出一种层次化的Data Matrix实时解码方法。利用大津法将条码图像的前景和背景进行分割,得到二值化的条码图像,对其进行区域定位和精确定位。在此基础上,设计基于数字信号处理的二维条形码快速解码终端。实验结果表明,该解码方法具有较好的实时性和较高的鲁棒性。     

Microscan推出新型二维条码检验器

日前,全球领先的条码产品开发商Microscan推出新型Quadrus Verifier检验器。Verifier的诞生为Data Matrix条码造就了完美的“监督者”．它完全集成化．可直接在工厂使用．用于分析．测量和报告Data Matrix符号的质量。Microscan公司成立于1982年．是全球领先的高级条码产品开发商。     

二次Radon变换在高密度矩阵码识别中的应用

根据Radon变换的基本思想方法,提出了一种基于行差列差的二次Radon变换算法,采用该方法可以对矩阵式二维条码即使条码的模块仅占有2.3像素的情况下进行精确快速的识别,该算法主要用于高密度（亚像素级）的矩阵式二维条码QR Code,Data Matrix,Code93等二维条码的识别。     

基于傅立叶变换的二维条码识别

研究了基于傅立叶变换的二维条码识别技术 .首先探讨了二维条码的定位分割技术 ,即在条码中分割出单行码字符号的图象 ,分析条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型 ,并讨论条码信号的一阶导数和中点的性质 ,通过分析条码信号 ,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 ;然后利用傅立叶变换对条码信号进行反模糊滤波 ;最后对复原的条码信号做差分处理 ,并采用边界强度直方图策略自适应地选取阈值滤去噪声导致的无效边界 .在边界强度直方图中 ,采用基于矩阈值选取的方法寻找最佳阈值 .实验结果表明 ,该识别算法具有优秀的性能 ,显著地提高了条码的识别率 ,满足了实际使用的要求     

Microscan宣布推出可直接在工厂使用的新型Data Matrix二维条码检验器

全球领先的条码产品开发商Microscan推出新型Quadrus Verifier检验器。Verifier的诞生为Data Matrix条码造就了完美的“监督者”，它完全集成化，可直接在工厂使用，用于分析、测量和报告DataMatrix符号的质量。     

直接零件标记的二维条码定位方法

针对直接零件标记（DPM, Direct Part Marking）二维条码的定位技术展开研究。由于环境光照、金属材质等因素,采集到的条码图像会存在光照不均、对比度低和高光等问题,对DPM二维条码定位带来很大的影响。采用了同态滤波的方法来增强图像,用梯度投影法对二维条码区域进行初定位。针对背景灰度级与目标灰度级相近导致传统阈值化存在误分割的问题,采用了一种OSTU与邻域阈值相结合的自适应二值化算法。利用形态学拟合Data Matrix二维条码的L型定位边,最后采用凸包算法实现对二维条码精定位。实验表明,该方法能有效解决图像采集中出现的光照不均、对比度低等问题,快速定位出条码区域。     

字符二维条码图像的识读

以字符二维条码为研究对象, 针对条码识读问题展开研究. 由于获取的条码图像往往存在对比度低造成的图像模糊问题, 采用了分段线性灰度变换的方法来增强图像, 在分段点的选择上根据字符条码图像灰度分布特点采用改进的二维OTSU法. 针对图像中出现的条纹噪声, 采用基于频域的ButterWorth带阻滤波器进行降噪处理, 最后采用计算圆形度值的方法来实现对字符区域的快速定位. 实验表明, 该识读方法能够很好的解决图像采集中出现的模糊以及噪声问题, 并且能够快速有效的定位出条码区域.     

复杂环境下基于边缘扩张的条形码定位方法

条形码识别技术已广泛应用于人们日常生活和工业生产中.针对基于图像处理的条形码定位和识别过程中会受到光照环境、画面内容、镜头对焦等因素的影响导致识别效果不理想的问题,提出了一种利用边缘特性对条形码图像进行扩张处理与判别的定位方法.首先使用改进的Sobel算子提取图像的边缘特征,对条形码边缘进行区域扩张处理,以增大连通性;...     

ECC和DM码在数字邮资戳印防伪系统中的应用

文中提出一种基于ECC和DataMatrix码的新型的数字邮资戳印防伪系统。该系统将数字邮资戳印信息存储于DataMatrix二维条码中,同时与椭圆曲线密码技术相结合,来保证数字邮资戳印信息的安全携带。用MIRACL库在VC＋＋平台上对系统进行仿真实验。实验结果表明,系统对数字邮资戳印上DM码的识别率为99％,误读率为1％,实现了对数字邮资戳印安全防伪的目的。     

灰度投影积分极值法的矩形检测

现有的矩形识别方法存在检测速度慢、识别率低和精度不足等问题,不能满足现代工业在线检测发展的需求。为此,提出一种灰度投影积分极值法的矩形检测方法,把待检测图像沿0~π方向进行投影得到灰度投影积分(GPI)矩阵,求得GPI矩阵中极值点的位置,将其保存为新的矩阵GPIEV,并在GPIEV矩阵中搜索平行线重构矩形。实验结果表明,该方法具有较好的抗干扰能力,且运算速度快,能够满足实时处理的要求。     

基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与判断

工厂生产线上的商品包装外箱文本印刷存在残缺,无法及时检出会影响流通销售。制作工业商品外观信息数据集,提出基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与匹配判断方法。合并YOLOv3中的卷积层和批量归一化层,引入GIoU作为边界框损失函数并设计自适应调整定位坐标的方法,优化在原始图像上进行文本检测定位的速度与精度。同时,训练并对比CRNN和Tesseract两种识别引擎在已裁剪文本图片上的识别性能,设计字符匹配方法判断字符识别正确与否并输出结果,从而减少误判。对基于该方法的系统进行生产线实测,实验结果表明,其识别准确率可达99.5%,单件商品的外观拍照、检测识别、输出结果耗时仅3 s左右,表明所提方法能够实现实时监测。     

复杂图像背景下的一维条码定位研究

复杂背景中的条码自动定位在图像式条码识别系统中是一个关键步骤,如何在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是研究的主要内容。主要利用条码区域的边缘密度高、以及边缘方向单一特征检测条码区域,研究了复杂图像背景中条码定位的步骤并提出一种基于边缘梯度方向的边缘提取法,得到了较好的效果。