一种条码检测方法及设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种条码检测方法及设备，其中，条码检测方法包括：采集包括至少一个条码的条码图像；从条码图像中获取条码定位团块；对条码定位团块进行角度直方图统计，获得条码定位团块的直方图，其中，直方图为条码定位团块中所有像素点角度值的统计图；根据直方图中波峰的数量，确定条码的粘连情况及条码定位策略；针对不同的粘连情况，根据条码定位策略，确定条码定位团块中的条码定位信息。通过本方案可以实现准确检测邻近、粘连条码，并提高检测效率。 1

A method and equipment for bar code detection

The present invention provides a bar code detection method and equipment, in which the bar code detection method includes: collecting bar code images including at least one bar code, obtaining a bar code location block from the bar code image, making the angle histogram statistics on the bar code location block, and obtaining the histogram of the bar code location lump, in which the straight square is straight. The graph is the statistical map of the angle value of all pixel points in the bar code location. According to the number of peaks in the histogram, the adhesion of bar code and the bar code positioning strategy are determined. According to the different adhesion conditions, bar code positioning strategy is used to determine the bar code location information in the bar code location group. The scheme can detect adjacent and adhesive bar codes accurately and improve the detection efficiency. One

【技术实现步骤摘要】
一种条码检测方法及设备
本专利技术涉及智能检测
，特别是涉及一种条码检测方法及设备。
技术介绍
现代物流行业发展迅速，条码检测技术作为现代物流仓储中物品编码检索的关键技术手段起到重要作用。随着智能检测领域技术的不断革新，条码检测也从传统的采用扫码枪人工扫码的形式逐步过渡到采用机器视觉的方式实现，这在社会大生产背景下极大程度上提高了工业自动化水平，并有效节约生产成本。现有的条码检测技术，主要基于视觉图像处理，首先由图像采集装置采集有复杂背景的条码图像，然后利用数字图像处理、机器学习等方法，例如图像滤波、连通域检测、区域生长，以及模式分类等，对条码图像进行去噪和分割处理，最后调用译码模块，得到条码值并显示识别结果。当前主流的基于视觉图像处理的条码检测方法往往鲁棒性不高，且图像检测效果较差。现有的技术方案中，提出了一种条码快速定位识别的方法，采用基于特征点的模板匹配方法检测条码，利用霍夫变换直线检测的方法获取条码角度，并做双线性插值矫正条码。该方案能够进行条码的自动、快速定位，分割条码区域，最终进行条码识别；对于无粘连情况的条码，检测精度高。但是，该方案一次检测只能处理一个条码，对于邻近、粘连条码的检测效果较差，并且检测耗时大、效率低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种条码检测方法及设备，以实现准确检测邻近、粘连条码，且提高条码检测效率。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种条码检测方法，应用于条码检测系统中的终端处理器，所述方法包括：采集包括至少一个条码的条码图像；从所述条码图像中获取条码定位团块；对所述条码定位团块进行角度直方图统计，获得所述条码定位团块的直方图，其中，所述直方图为所述条码定位团块中所有像素点角度值的统计图；根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略；针对不同的粘连情况，根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息。可选的，所述从所述条码图像中获取条码定位团块的步骤，包括：提取所述条码图像的特征参数，其中，所述条码图像的特征参数包括：所述条码图像中条码的边缘点、所述条码图像中条码的边缘方向、所述边缘点的聚合程度及所述边缘方向的聚合程度；根据所述特征参数，确定所述条码图像中条码的边缘区域；分离所述边缘区域以外的区域与所述边缘区域以内的区域，确定所述边缘区域以内的区域为所述条码图像中条码所处的区域；确定所述条码图像中条码所处的区域为条码定位团块。可选的，所述根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略的步骤，包括：在所述直方图中仅存在一个波峰时，确定所述条码的粘连情况为无粘连或水平临近粘连，并确定所述条码定位策略为宽度扫描策略；在所述直方图中至少存在两个波峰时，确定所述条码的粘连情况为倾斜粘连，并确定所述条码定位策略为角度直方图峰值特性策略。可选的，针对所述无粘连或所述水平临近粘连的情况，所述根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤，包括：获取并根据所述条码定位团块中条码的实际宽度方向与水平方向的夹角，旋转所述条码定位团块，以使所述条码定位团块中条码的实际宽度方向平行于水平方向；按照预设行间隔对所述条码定位团块进行宽度扫描，获取所述条码的所有像素点的灰度值；根据所述条码的所有像素点的灰度值，确定所述条码定位团块的边缘点。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种条码检测设备，所述设备包括：相机，用于拍摄物体上的条码图像；终端处理器，用于从所述相机中采集包括条码的条码图像；从所述条码图像中获取条码定位团块；对所述条码定位团块进行角度直方图统计，获得所述条码定位团块的直方图，其中，所述直方图为所述条码定位团块中所有像素点角度值的统计图；根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略；针对不同的粘连情况，根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息；触发器，用于接收感应信号；根据所述感应信号触发所述相机拍摄所述条码图像。本专利技术实施例提供的条码检测方法及设备，通过统计、建立条码图像的条码定位团块所对应的直方图，判断直方图中峰值的数量，来确定条码的粘连情况，能够快速、准确地确定条码的不同粘连情况；同时，针对不同的粘连情况，根据各粘连情况对应的条码定位策略，确定条码的定位信息；本专利技术实施例只需通过直方图简单、直接地判断条码的粘连情况，不需要经过复杂的算法可以快速的实现条码的检测，从而提高条码检测效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的条码检测方法的第一种流程示意图；图2为本专利技术实施例的条码检测方法的第二种流程示意图；图3为本专利技术实施例的条码检测方法的第三种流程示意图；图4为现有技术的库德巴码的结构示意图；图5为本专利技术实施例的条码检测方法的第四种流程示意图；图6为本专利技术实施例的一种实施装置示意图；图7为本专利技术实施例的两个条码倾斜粘连示意图；图8为本专利技术实施例的条码水平粘连示意图；图9为本专利技术实施例的三个条码倾斜粘连示意图；图10为本专利技术实施例的多波峰直方图统计波形图；图11为本专利技术实施例的单波峰直方图统计波形图；图12为本专利技术实施例的多波谷直方图统计波形图；图13为本专利技术实施例的条码检测设备的结构示意图；图14为本专利技术实施例的条码检测装置的第一种结构示意图；图15为本专利技术实施例的条码检测装置的第二种结构示意图；图16为本专利技术实施例的条码检测装置的第三种结构示意图；图17为本专利技术实施例的条码检测装置的第四种结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了准确检测邻近、粘连条码，且提高条码检测效率，本专利技术实施例提供了一种条码检测方法及设备。下面首先对本专利技术实施例所提供的条码检测方法进行介绍。需要说明的是，本专利技术实施例所提供的一种条码检测方法可以应用于物流行业，也可以应用于商场、超市等批发零售行业。如图1所示，本专利技术实施例所提供的一种条码检测方法，可以包括如下步骤：S101，采集包括至少一个条码的条码图像。其中，条码可以为EAN(EuropeanArticleNumber，欧洲商品码)、39码、128码、库德巴码等条形码；条码图像中至少包括有一个条码，并且在条码图像中包括有多个条码时，条码的摆放情况可以是无序地水平临近粘连和/或倾斜粘连的；条码图像可以是照相机拍摄的条码图片，还可以是摄像机拍摄的影像的某一帧图像，这都是合理的。需要说明的是，本实施例通过相机终端拍摄条码图像，终端处理器通过输入/输出端口采集相机终端拍摄的条码图像，终端处理器采集的条码图像可以为相机终端拍摄的24位真彩色图像，也可以为相机终端经拍摄、处理后得到的灰度图像，这都是合理的。并且终端处理器采集的条码图像可以是图像质量较高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种条码检测方法，其特征在于，应用于条码检测系统中的终端处理器，所述方法包

【技术特征摘要】
1.一种条码检测方法，其特征在于，应用于条码检测系统中的终端处理器，所述方法包括：采集包括至少一个条码的条码图像；从所述条码图像中获取条码定位团块；对所述条码定位团块进行角度直方图统计，获得所述条码定位团块的直方图，其中，所述直方图为所述条码定位团块中所有像素点角度值的统计图；根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略；针对不同的粘连情况，根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息。2.根据权利要求1所述的条码检测方法，其特征在于，所述从所述条码图像中获取条码定位团块的步骤，包括：提取所述条码图像的特征参数，其中，所述条码图像的特征参数包括：所述条码图像中条码的边缘点、所述条码图像中条码的边缘方向、所述边缘点的聚合程度及所述边缘方向的聚合程度；根据所述特征参数，确定所述条码图像中条码的边缘区域；分离所述边缘区域以外的区域与所述边缘区域以内的区域，确定所述边缘区域以内的区域为所述条码图像中条码所处的区域；确定所述条码图像中条码所处的区域为条码定位团块。3.根据权利要求1所述的条码检测方法，其特征在于，所述根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略的步骤，包括：在所述直方图中仅存在一个波峰时，确定所述条码的粘连情况为无粘连或水平临近粘连，并确定所述条码定位策略为宽度扫描策略；在所述直方图中至少存在两个波峰时，确定所述条码的粘连情况为倾斜粘连，并确定所述条码定位策略为角度直方图峰值特性策略。4.根据权利要求3所述的条码检测方法，其特征在于，针对所述无粘连或所述水平临近粘连的情况，所述根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤，包括：获取并根据所述条码定位团块中条码的实际宽度方向与水平方向的夹角，旋转所述条码定位团块，以使所述条码定位团块中条码的实际宽度方向平行于水平方向；按照预设行间隔对所述条码定位团块进行宽度扫描，获取所述条码的所有像素点的灰度值；根据所述条码的所有像素点的灰度值，确定所述条码定位团块的边缘点；按照预设行间隔对所述条码定位团块沿竖直方向从上到下依次进行宽度扫描，根据所述边缘点的数目，确定每一次扫描得到的宽度单元的数量，其中，所述宽度单元由任意相邻两个边缘点确定；统计所述宽度单元的数量连续小于第一阈值的扫描次数；在所述扫描次数到达第二阈值时，分割所述条码，并记录分割后的条码的个数；获取所述分割后的条码所对应的条码定位团块的像素点，确定所述分割后的条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述条码的坐标；确定所述个数及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。5.根据权利要求4所述的条码检测方法，其特征在于，所述根据所述条码的所有像素点的灰度值，确定所述条码定位团块的边缘点的步骤，包括：根据所述条码的所有像素点的灰度值，确定当前像素点的灰度值与第一相邻像素点的灰度值求差后的第一一阶导数，其中，所述第一相邻像素点为与所述当前像素点相邻的任一像素点；根据所述条码的所有像素点的灰度值，确定当前像素点的灰度值与第二相邻像素点的灰度值求差后的第二一阶导数，其中，所述第二相邻像素点为与所述当前像素点相邻的除所述第一相邻像素点以外的任一像素点；确定所述第一一阶导数与所述第二一阶导数之差为所述当前像素点的二阶导数；根据所述第一一阶导数、所述第二一阶导数及所述二阶导数，获得所述条码定位团块的边缘点。6.根据权利要求3所述的条码检测方法，其特征在于，针对所述倾斜粘连的情况，所述根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤，包括：获取所述直方图中所有波谷对应的角度值，并确定所有波谷的角度值为分割阈值；在所述直方图中仅存在一个波谷时，确定角度值小于所述分割阈值的条码为第一类条码、角度值大于所述分割阈值的条码为第二类条码；统计所述第一类条码及所述第二类条码的总数量，并确定所述总数量为条码的个数；确定所述第一类条码的角度值中的峰值为所述第一类条码与水平方向所成的角度、所述第二类条码的角度值中的峰值为所述第二类条码与水平方向所成的角度；获取所述第一类条码所对应的条码定位团块的像素点及所述第二类条码所对应的条码定位团块的像素点，确定所述第一类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第一类条码的坐标、所述第二类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第二类条码的坐标；确定所述个数、所述角度及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。7.根据权利要求3所述的条码检测方法，其特征在于，针对所述倾斜粘连的情况，所述根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤，还包括：获取所述直方图中所有波谷对应的角度值，并确定所有波谷的角度值为分割阈值；在所述直方图中存在至少两个波谷时，确定角度值小于所有分割阈值中最小的分割阈值的条码为第三类条码、角度值大于所有分割阈值中最大的分割阈值的条码为第四类条码、角度值大于第一分割阈值且小于第二分割阈值的条码为第五类条码，其中，所述第一分割阈值为所有分割阈值中的任一分割阈值，所述第二分割阈值为所有分割阈值中与所述第一分割阈值相邻的分割阈值；统计所述第三类条码、所述第四类条码及所述第五类条码的总数量，并确定所述总数量为条码的个数；确定所述第三类条码的角度值中的峰值为所述第三类条码与水平方向所成的角度、所述第四类条码的角度值中的峰值为所述第四类条码与水平方向所成的角度、所述第五类条码的角度值中的峰值为所述第五类条码与水平方向所成的角度；获取所述第三类条码所对应的条码定位团块的像素点、所述第四类条码所对应的条码定位团块的像素点及所述第五类条码所对应的条码定位团块的像素点，确定所述第三类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第三类条码的坐标、所述第四类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第四类条码的坐标、所述第五类条码所对应的条码定位团块的像素点所处区域的质心为所述第五类条码的坐标；确定所述个数、所述角度及所述坐标为所述条码定位团块中的条码定位信息。8.根据权利要求1至7中任一项所述的条码检测方法，其特征在于，所述采集包括至少一个条码区域的条码图像的步骤之后，所述方法还包括：转换所述条码图像为灰度图像；对所述灰度图像进行预处理，得到预处理后的条码图像，其中，所述预处理包括：滤波及增强图像质量。9.根据权利要求1所述的条码检测方法，其特征在于，所述根据所述条码定位策略，确定所述条码定位团块中的条码定位信息的步骤之后，所述方法还包括：根据所述条码定位信息，获取条码的格式，并确定所述条码的种类；根据所述条码的种类，获取所述条码的起始符、数据符及终止符；根据所述条码的种类、所述条码的种类的编码规则及所述条码的种类的译码方式，检测所述数据符，并匹配各字符的编码逻辑；根据所述编码逻辑，解析各字符的码字，通过译码得到所述条码对应的内容。10.根据权利要求1所述的条码检测方法，其特征在于，所述根据所述直方图中波峰的数量，确定所述条码的粘连情况及条码定位策略的步骤之前，所述方法还包括：获取所述直...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱明凌，李俊柏，万其明，施行，武晓阳，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33