一种条形码读取方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种条形码读取方法及装置，所述方法包括图像获取步骤；条形码定位步骤，从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；对于每一区域，计算此区域的特征得分，并判断此区域的特征得分是否大于一特征得分阈值Tconfidence，若大于，则将此区域标记为有用，反之，则舍弃此区域；其中，计算任何一区域的特征得分时，该区域的特征得分等于此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之和；对各被标记为有用的区域进行区域合并，得到若干个合并后的条形码区域；条形码识别步骤，分别对各条形码区域进行解码，以得到各条形码所代表的信息。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及一种条形码读取方法及装置。
技术介绍
目前对条形码进行读取的装置主要是条形码扫描仪，通过人工操作将激光扫描器对准和靠近条形码，对其进行条形码扫描输入和识别。但如果条形码印刷质量不合格或者在运输过程中存在断裂或污染，将严重影响条形码识别的正确性。在这种情况下，基于图像处理来读取条形码的技术更具有优势。首先，激光扫描仪只使用一束激光对图像进行扫描，如果条形码的某些部位出现污点，则可能出现错误，而采用图像处理技术，可以利用整个条形码区域的信息，不会因为局部损失造成差错。其次，图像中每个像素点之间有很强的相关性，各个像素之间不是独立的，因此基于图像处理来读取条形码可以利用这种相关性，而上述用激光扫描条形码识别技术则无法使用这种相关性。再次，基于图像处理技术进行识别，一次可以识别多个条形码，更具有智能性，每激光扫描条形码，需要人工将扫描器对准和靠近条形码，来依次一个一个地去读取条形码。因此基于图像处理的条形码自动识别技术在近些年成为研究热点。该技术与普通的基于激光枪扫描的条形码识别技术有所不同，其关键区别在于，基于激光枪扫描的条形码识别技术是由操作人员找到条形码的位置并将其放在激光枪前方使其具有足够高的分辨率，在此条件下进行扫描输入和识别，而基于图像处理的条形码自动识别技术需要从复杂的图像背景中自动搜索检测并提取条形码图像，然后对条形码进行识别，不需要人工操作。因此，基于图像处理的条形码自动识别技术，主要的技术难点之一在于如何在复杂背景中定位出条形码区域。
技术实现思路
为解决上述问题，本申请提供一种条形码读取方法及装置。根据本申请的第一方面，本申请提供一种条形码读取方法，包括：图像获取步骤，获取包含条形码的图像；条形码定位步骤，从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；对于每一区域，计算此区域的特征得分，并判断此区域的特征得分是否大于一特征得分阈值Tconfidence，若大于，则将此区域标记为有用，反之，则舍弃此区域；其中，计算任何一区域的特征得分时，该区域的特征得分等于此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之和；对各被标记为有用的区域进行区域合并，得到若干个合并后的条形码区域；条形码识别步骤，分别对各条形码区域进行解码，以得到各条形码所代表的信息。在一较优实施例中，在条形码识别步骤中，对区域进行解码之前，先将此区域进行投影，根据区域的投影进行解码。根据本申请的第二方面，本申请提供一种条形码读取装置，包括：图像获取部件，用于获取包含条形码的图像；条形码定位部件，用于从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：分割单元，用于将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；特征得分计算单元，用于对于每一区域，计算此区域的特征得分；其中，特征得分计算单元包括：第一计算子单元，用于计算此区域的符号对比度百分比得分；第二计算子单元，用于计算此区域的灰度直方图峰差得分；第三计算子单元，用于计算此区域的边缘角度直方图峰差得分；第四计算子单元，用于计算此区域的边缘角度直方图峰谷面积得分；加法子单元，用于将所述第一计算单元子单元、第二计算子单元、第三计算子单元和第四计算子单元计算的得分相加，以得到该区域的特征得分；特征得分判断单元，用于判断此区域的特征得分是否大于一特征得分阈值Tconfidence；标记单元，用于当特征得分判断单元判断此区域的特征得分大于所述特征得分阈值Tconfidence时，将此区域标记为有用；舍弃单元，用于当特征得分判断单元判断此区域的特征得分不大于所述特征得分阈值Tconfidence时，舍弃此区域；区域合并单元，用于对各被标记为有用的区域进行区域合并，得到若干个合并后的条形码区域；条形码识别部件，用于分别对各条形码区域进行解码，以得到各条形码所代表的信息。在一较优的实施例中，所述条形码识别部件还包括投影单元，用于对区域进行解码之前，先将此区域进行投影，条形码识别部件再根据此区域的投影进行解码。本申请的有益效果是：依上述实施例的条形码读取方法及装置，在对条形码定位时，计算任何一区域的特征得分时，该区域的特征得分等于此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之和；由于引入这四项得分来评价某一区域是否包含条形码，从而可以在复杂的背景中将条形码精确地定位出来，提高条形码定位的稳定性及准确性；依上述实施例的条形码读取方法及装置，由于在条形码识别步骤中，对区域进行解码之前，先将此区域进行投影，根据区域的投影进行解码，从而对于印刷质量不佳的条形码，或受污损的条形码也能进行解码，增加解码的鲁棒性。附图说明图1为条形码的一个示意图；图2为本申请一种实施例的条形码读取方法的流程示意图；图3为本申请一种实施例的条形码读取方法中图像获取步骤的流程示意图；图4为本申请一种实施例的条形码读取方法中条形码定位步骤的流程示意图；图5为本申请一种实施例的条形码读取方法中将获取的图像分割成若干互不重叠的区域的示意图；图6为本申请一种实施例的角度直方图的示意图；图7为本申请一种实施例的条形码读取方法中进行区域合并时，在进行完游程标记后可能出现的情况的示意图；图8为对图7进行等价合并后的结果示意图；图9为本申请一种实施例的条形码读取方法中进行区域合并的流程示意图；图10(a)和(b)分别为本申请一种实施例中分割后的示意图与其对应的标记图示意图；图11为本申请一种实施例的条形码读取方法中获取条形码的精确位置的流程示意图；图12为本申请一种实施例的条形码读取方法中条形码识别步骤的流程示意图；图13(a)和(b)分别为在获取条形码的精确位置后，确定区域的中心坐标的示意图和把区域进行旋转后的示意图；图14为本申请一种实施例的条形码读取装置的结构示意图；图15为本申请一种实施例的条形码读取装置中的条形码定位部件的结构示意图；图16为本申请一种实施例的特征得分计算单元的结构示意图；图17为本申请一种实施例的条形码读取装置中的条形码识别部件的结构示意图。具体实施方式对商品包装等拍照获得输入图像，然后将图像中的条形码定位出来，最后对定位出的条形码进行解码识别。在这其中，有两个关键性的问题：一是如何在复杂背景中搜索定位出条形码区域。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等许多信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。所以条形码可以位于商品包括、图书、邮件包裹等许多不同物品上，即使是同类物品，其外包装也各异，这就造成条形码所处的背景复杂，同时，由于条形码在各个物品所处的位置也很可能不同，又进一步对条形码的定位提出挑战。二是对定位出的条形码进行解码识别。由于物品本身形状可能存在一些凹凸不平，若条形码区域恰好位于此区域，则获取的图像中条形码就会畸变；再如，很多条形码的印刷存在质量问题，或物品在运输过程中造成印刷的条形码受污受损等；再如拍摄条形码图片时拍摄的图片存在畸变，上述这些情况都造成对条形码进行解码时出现错误甚至不能解码。专利技术人针对上述两个关键问题做出了研究，为了更好地说明本申请，先对现有做法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种条形码读取方法，其特征在于，包括：图像获取步骤，获取包含条形码的图像；条形码定位步骤，从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；对于每一区域，计算此区域的特征得分，并判断此区域的特征得分是否大于一特征得分阈值Tconfidence，若大于，则将此区域标记为有用，反之，则舍弃此区域；其中，计算任何一区域的特征得分时，该区域的特征得分等于此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之和；对各被标记为有用的区域进行区域合并，得到若干个合并后的条形码区域；条形码识别步骤，分别对各条形码区域进行解码，以得到各条形码所代表的信息。

【技术特征摘要】
2016.07.07 CN 20161053311941.一种条形码读取方法，其特征在于，包括：图像获取步骤，获取包含条形码的图像；条形码定位步骤，从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；对于每一区域，计算此区域的特征得分，并判断此区域的特征得分是否大于一特征得分阈值Tconfidence，若大于，则将此区域标记为有用，反之，则舍弃此区域；其中，计算任何一区域的特征得分时，该区域的特征得分等于此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之和；对各被标记为有用的区域进行区域合并，得到若干个合并后的条形码区域；条形码识别步骤，分别对各条形码区域进行解码，以得到各条形码所代表的信息。2.如权利要求1所述的条形码读取方法，其特征在于，在条形码定位步骤中，计算任何一区域的特征得分时：当此区域的一方向的灰度亮变暗和暗变亮分别所占百分比越接近百分之五十，则此区域的符号对比度百分比得分越高；当此区域的灰度直方图中，若存在两个明显的波峰且波峰的灰度值相差越大时，则此区域的灰度直方图峰差得分越高；当此区域的角度直方图中，若存在两个明显的波峰且相差越接近180度时，则此区域的分边缘角度直方图峰差得分越高；当此区域的角度直方图中，统计各波峰与其最近的两个波谷所围成的面积，若该面积越大于一阈值，则此区域的边缘角度直方图峰谷面积得分越高。3.如权利要求2所述的条形码读取方法，其特征在于，在条形码定位步骤中，计算任何一区域的特征得分时，将该区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分相加之前，先将此区域的符号对比度百分比得分、灰度直方图峰差得分、边缘角度直方图峰差得分和边缘角度直方图峰谷面积得分分别乘上一个相应的权重系数；其中这四个权重系数取值都为0～1，且相加之和是1。4.如权利要求1所述的条形码读取方法，其特征在于，所述条形码定位步骤还包括将获取的图像分割成若干互不重叠的区域之后且计算各区域的特征得分之前，对于每一区域，获取区域内图像边缘，并计算区域内图像边缘所占百分比；判断区域内图像边缘所占百分比是否大于一百分比阈值Taccept，若不大于，则舍弃此区域，若大于，则再计算此区域的特征得分。5.如权利要求1所述的条形码读取方法，其特征在于，条形码定位步骤中，在对各被标记为有用的区域进行区域合并之前，将对各被标记为有用的区域进行形态学操作，所述形态学操作包括膨胀和/或腐蚀；其中，膨胀用于填充被标记为有用的区域中的孔洞，使区域更规则，腐蚀用于去掉孤立的被标记为有用的区域。6.如权利要求5所述的条形码读取方法，其特征在于，对区域进行标记、舍弃、合并和形态学操作，是在一标记图进行，其中所述标记图包括与分割后的区域的数量相应的像素，标记图中每一个像素对应着分割后的一个区域。7.如权利要求1至6中任一项所述的条形码读取方法，其特征在于，条形码定位步骤中，区域合并得到若干个条形码区域后，对于每一个条形码区域，判断此区域的面积、长和宽是否符合一相应阈值条件，若不符合，则舍弃此条形码区域，若符合，则在条形码识别步骤中再对此条形码区域进行解码。8.如权利要求7所述的条形码读取方法，其特征在于，在对面积、长和宽符合相应阈值条件的条形码区域解码之前，还确定条形码区域的中心线，并在其中心线上下偏移一定距离的两个矩形区域内，分别提取各矩形区域的角点，进行直线拟合，以获取条形码的精确位置，并判断此条形码区域是否包含完整的条形码，若是，则进行条形码识别步骤，反之，则将条形码区域补全为包含完整条形码的区域，之后再进行条形码识别步骤。9.如权利要求1所示的条形码读取方法，其特征在于，在条形码识别步骤中，对区域进行解码之前，先对该区域进行旋转和畸变校正。10.如权利要求1或9所示的条形码读取方法，其特征在于，在条形码识别步骤中，对区域进行解码之前，先将此区域进行投影，根据区域的投影进行解码。11.一种条形码读取装置，其特征在于，包括：图像获取部件，用于获取包含条形码的图像；条形码定位部件，用于从获取的图像中定位出条形码，具体地，包括：分割单元，用于将获取的图像分割成若干互不重叠的区域；特征得分计算单元，用于对于每一区域，计算此区域的特征得分；其中，特征得分计算单元包括：第一计算子单元，用于计算此区域的符号对比度百分比得分；第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44