线性条码识别方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种线性条码识别系统和方法，所述方法包括：获取图像；在所述图像中进行条码检测；在所述图像中进行条码定位以确定条码的边界；估计所述图像的模糊度；根据所述模糊度从若干标准特征矢量集中选择对应的一个标准特征矢量集，每一个标准特征矢量集对应一个模糊度范围并包括若干标准特征矢量；基于所述条码的边界从图像中提取所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量；和利用所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量和选择的标准特征矢量集解码得到所述条码的条码值。针对不同的模糊度范围设定了不同的标准特征矢量集，这样可以在图像模糊的情况下仍能实现对条码的正确解码。

【技术实现步骤摘要】
线性条码识别方法和系统
本专利技术涉及线性条码(linear barcode)识别领域，尤其涉及ー种线性条码识别方法和系统。背景技木线性条码也常被称为ー维条码(ID barcode)，其是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。目前在エ业和民用领域应用得非常广泛。常见的线性条码包括统ー商品码(Universal Product Code,简称UPC码)、欧洲商品编码(European Article Number,简称EAN码)、日本商品编码(Japanese ArticleNumber,简称 JAN 码)、Code 25、Code 39, Code 128 等等。常用的条码扫描设备通常由光源(比如激光)、光学透镜、感光器件(例如(XD，CMOS等)、解码逻辑电路和1/0接ロ等组件构成。简单来讲，所述光源投射光至条码上，从条码处反射的光透过所述光学透镜进入感光器件表面，经过光电转换、模数转换等一系列处理后形成条码的数字图像，然后解码逻辑电路对摄取的图像进行分析和解码。目前的条码扫描设备一般都是专用的条码扫描设备，比如商场内的与零售系统连接本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种线性条码识别方法，其特征在于，其包括：获取图像；在所述图像中进行条码检测；在所述图像中进行条码定位以确定条码的边界；估计所述图像的模糊度；根据所述模糊度从若干标准特征矢量集中选择对应的一个标准特征矢量集，每一个标准特征矢量集对应一个模糊度范围并包括若干标准特征矢量；基于所述条码的边界从图像中提取所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量；和利用所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量和选择的标准特征矢量集解码得到所述条码的条码值。

【技术特征摘要】
1.一种线性条码识别方法，其特征在于，其包括 获取图像； 在所述图像中进行条码检测； 在所述图像中进行条码定位以确定条码的边界； 估计所述图像的模糊度； 根据所述模糊度从若干标准特征矢量集中选择对应的一个标准特征矢量集，每一个标准特征矢量集对应一个模糊度范围并包括若干标准特征矢量； 基于所述条码的边界从图像中提取所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量；和 利用所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量和选择的标准特征矢量集解码得到所述条码的条码值。2.根据权利要求1所述的线性条码识别方法，其特征在于，在所述图像中进行条码检测包括 在图像中搜索至少两个条形区域，并确定每个条形区域的端点；和基于搜索到的各个条形区域的端点确定搜索到的各个条形区域是否属于一个条码，如果搜索到的各个条形区域属于一个条码，则判定所述图像中包含有条码。3.根据权利要求2所述的线性条码识别方法，其特征在于，所述在图像中搜索至少两个条形区域，并确定每个条形区域的端点包括 选定一行像素点； 在选定的一行像素点中选定一个黑色像素点作为初始像素点； 从初始像素点开始依次向下或/和向上搜索临近最低灰度值的像素点，并判断搜索到的像素点是否为黑色像素点，如果是黑色像素点，则依次记录其坐标，如果不是黑色像素点，则确定前一个黑色像素点为所述黑色区域的端点； 将所记录的黑色像素点的坐标进行曲线拟合得到一曲线；和 基于该曲线确定所述黑色区域是否为条形区域。4.根据权利要求1所述的线性条码识别方法，其特征在于，在所述图像中进行条码定位以确定所述条码的边界包括 在图像中搜索至少两个左边界点和至少两个右边界点；和 分别基于搜索到的左右边界点确定条码的左右边界。5.根据权利要求4所述的线性条码识别方法，其特征在于，所述在图像中搜索至少两个左边界点和至少两个右边界点包括 选取一行像素点，取预定像素宽度的滑动窗口，该滑动窗口从该行像素点的第一端开始朝向第二端逐像素进行移动； 每移动到一个新的位置，比较所述滑动窗口左右两侧像素点灰度值的差异，当该差异超过预定灰度值差异门限值时，即认为边界点已经位于所述滑动窗口之内； 在所述滑动窗口中每一像素点的靠近第二端的一侧选取预定数量的像素点，统计选取的这些像素点的左端点和右端点的灰度值差异，当所述灰度值差异达到最大值时，记录所述滑动窗口中对应的像素点位置，将选取的这些像素点在图像中的横坐标作为横坐标，将选取的这些像素点的灰度值作为纵坐标，进行线性拟合得到第一直线；在记录的像素点的靠近第一端的一侧选取预定数量的像素点，找到选取的这些像素点中的属于背景区域的像素点，将确定是背景区域的像素点在图像中的横坐标作为横坐标，将确定是背景区域的像素点的灰度值作为纵坐标，进行线性拟合得到第二直线；和 计算第一直线和第二直线的交点，该交点的横坐标就是该行像素点中的边界点的横坐标，该行像素点的纵坐标为该行像素点中的边界点的纵坐标。6.根据权利要求1所述的线性条码识别方法，其特征在于，估计所述图像的模糊度包括 统计条形区域和背景区域之间的过度区域附近的像素点的灰度值； 利用统计到的像素点的灰度值统计相邻像素点的灰度值差异； 将统计的相邻像素点的灰度值差异与预定灰度值差异门限值进行对比来判定所述过渡区域和所述背景区域的第一过度边界以及所述过渡区域与所述条形区域的第二过度边界； 计算所述过度区域的两个过度边界之间的宽度；和 基于所述过度区域的宽度确定所述模糊度。7.根据权利要求1所述的线性条码识别方法，其特征在于，基于条码类型所定义的一个或若干个标准条码数据符生成对应模糊度范围的一个标准特征矢量。8.根据权利要求1所述的线性条码识别方法，其特征在于，基于所述条码的边界从图像中提取所述条码的条码数据符的测试特征矢量包括 根据所述条码的边界确定所述条码的每个条码数据符的位置； 根据所述条码的每个条码数据符的位置从图像中提取灰度信息，并基于提取的灰度信息生成该条码数据符对应的测试特征矢量。9.根据权利要求8所述的线性条码识别方法，其特征在于，根据所述条码的边界确定所述条码的每个条码数据符的位置还包括 根据所述模糊度和所述条码的边界确定测试范围； 在测试范围内依次确定所述条码的合法位置；和 基于确定的所述条码的合法位置确定所述条码的每个条码数据符的位置。10.根据权利要求1-9任一所述的线性条码识别方法，其特征在于，利用所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量和选择的标准特征矢量集解码得到所述条码的条码值包括 将测试特征矢量组和其在选择的标准特征矢量集中对应的若干标准特征矢量组进行相似度比较，所述测试特征矢量组为所述条码的所有条码数据符对应的测试特征矢量的组合，所述标准特征矢量组是选定的标准特征矢量集中的若干标准特征矢量的组合； 确定和所述测试特征矢量组总相似度最高的标准特征矢量组，基于所述测试特征矢量组中的测试特征矢量和所述标准特征矢量组中的标准特征矢量的单相似度来确定所述测试特征矢量组和所述标准特征矢量组的总相似度； 根据总相似度最高的标准特征矢量组确定所述条码的条码值。11.根据权利要求10所述的线性条码识别方法，其特征在于，其还包括有 根据最高总相似度以及总相似度最高的标准特征矢量组中的各标准特征矢量与各测试特征矢量的单相似度判定解码得到的所述条码的条码值是否可信。12.根据权利要求11所述的线性条码识别方法，其特征在于，根据最高总相似度以及总相似度最高的标准特征矢量组中的各标准特征矢量与各测试特征矢量的单相似度判定解码得到的所述条码的条码值是否可信包括 在所述最高总相似度大于第一相似度门限值时，则认为解码得到的所述条码的条码值可信； 在所述最高总相似度小于第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凌，
申请(专利权)人：无锡爱丁阁信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：