Dpm二维码识别系统的利记博彩app
【专利摘要】本发明公开了一种DPM编码设备、二维码自动识别平台以及对DPM二维码进行识别的方法。通过将计算机视觉、模式识别、图像处理等多学科跨领域算法相融合的方式来实现DPM二维码的图像采集、自动识别、纠错译码等一系列环节，克服了图像中的光照不均、对比度低、图像模糊、材质粗糙、二维码污损等不利条件，从而达到准确、快速识读DPM二维码的目的。
【专利说明】DPM 二维码识别系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种二维码识别方法、装置，特别涉及一种工业物联网DPM 二维码的识别系统。
【背景技术】
[0002]随着二维码技术迅速发展、应用范围的不断扩展，二维码自动识别技术研究的持续深入，构建起专属于工业DPM (Direct Part Mark) 二维码自动识别系统并将其产业化的需求日益强烈。
[0003]传统二维条码基本上是使用印刷手段实现，鉴于印刷的纸制品容易磨损，模糊而变得不可读、易丢失、不支持全生命周期追溯能力、无冗余等缺点。DPM 二维码则是通过激光蚀刻、机打撞击、电化学腐蚀等工业手段实现。这些手段反应出DPM 二维码的一个最大的特点:永久性。永久性是指当部件处于不利或恶劣环境条件下，直接部件打标可以实现永久性、全生命周期的部件跟踪。对于工业产品而言，使用DPM 二维码后产品属性标签不再是临时性的识别，而是终生识别。从长期成本效益看，与独立物品标签相比，DPM 二维码的全生命周期跟踪拥有更高的成本效益。DPM 二维码编码具有唯一性、部件内的“嵌入式”信息等优点，能够防止伪造，降低被山寨的风险。同时DPM 二维码可帮助企业实现库存控制，提高实时可视性，以跟踪部件和节约库存。采用该方法与激光蚀刻、电化学腐蚀相比有初始成本低、可便携性、以及永久性等特点，可规避激光蚀刻的成本高、尺寸大、不便携带以及电化学腐蚀永久性差、需要消耗耗材、仅适用于金属器件等缺点。
[0004]DPM 二维码生成方法和使用材料的多样性导致其二维码图像普遍存在对比度低、多噪声干扰、背景复杂、采集过程中出现的光照不均等情况，准确快速的识别该类二维码是一个难题。目前在学术研究上鲜见适于复杂背景、低对比度、可能变形的DPM识别方法。
[0005]因此，深入研究DPM 二维码自动识别的关键技术并开发出具有自主知识产权的DPM二维码自动识别系统对国内的条形码推广应用具有重大意义。本发明针对以上问题，组建起一套从由编码设备、识别设备、识别算法等组成的自动识别系统，并将计算机视觉、模式识别、图像处理等多学科跨领域算法相融合的方式来实现DPM 二维码的图像采集、自动识别、纠错译码等一系列环节，充分发挥各学科算法的优势，有针对性并重点的克服图像中的光照不均、对比度低、图像模糊、材质粗糙、二维码污损等不利条件，从而达到准确、快速识读DPM 二维码的目的。
【发明内容】
[0006]本发明提供了:一种DPM编码设备，包括计算机、显示器和打标机。
[0007]更进一步的，
[0008]打标机在计算机控制下通过二维工作台带动而在平行于工件表面的平面内运动；
[0009]该打标机包括气动系统、步进电机、电子控制器以及碳化钨击打针；[0010]其中，该电子控制器用于控制步进电机的动作，该步进电机驱动碳化钨击打针运动，并控制击打针的运动方向和精度；
[0011]气动系统带动碳化钨击打针在垂直于工件表面的方向上作高频振动，以在工件表面形成深浅不一的凹痕，从而形成DPM 二维码。
[0012]本发明还提供了一种对利用DPM编码设备生成的二维码进行识别的二维码自动识别平台，包括:一图像采集模块、一图像处理模块、一图像显示模块和一电源管理模块。
[0013]更进一步的，
[0014]所述图像采集模块包括一摄像头；
[0015]所述图像处理模块包括数字信号处理器DSP、现场可编程门阵列FPGA和主控制器，其中，该数字信号处理器DSP和现场可编程门阵列FPGA组成目标图像采集与与处理模块，DSP和FPGA之间采用主/从方式，DSP用于对DPM 二维码目标图像进行处理，并控制FPGA采样信号的启动；FPGA用于对DPM 二维码目标图像进行采样控制；待识别的DPM 二维码目标图像通过所述摄像头传输到DSP中，DSP对DPM 二维码目标图像进行预处理，将图像统一转换为灰度图，DSP将处理后的DPM 二维码目标图像输入主控制器，主控制器完成二维码图像区域的定位与识别。
[0016]本发明还提供了 一种对DPM 二维码进行识别的方法，包括如下步骤:
[0017]步骤一:图像采集模块拍摄待识别的DPM 二维码目标图像，并将其传输到图像处理模块；
[0018]步骤二:图像处理模块对DPM 二维码目标图像进行预处理，并将图像统一转换为灰度图；
[0019]步骤三:图像处理模块对预处理后的DPM 二维码目标图像进行定位与识别，具体包含如下步骤:
[0020]步骤(I):将DPM 二维码图像的典型特征角点作为定位的信息源，对DPM 二维码区域进行准确定位；
[0021]步骤(2):准确定位DPM 二维码区域后，划分出二维码的码元；
[0022]步骤(3):对DPM 二维码的码元进行译码纠错，提取出二维码所包含的具体信息，完成二维码内容的识别；
[0023]步骤四:将DPM 二维码图像的识别数据发送到图像显示模块，进行显示。
[0024]更进一步的，
[0025]所述步骤(I)具体包括如下步骤:
[0026]步骤I):对预处理后的图像进行mean shift平滑操作；
[0027]步骤2):采用差值聚类法提取图像中包含二维码区域的前景区域；
[0028]步骤3):通过迭代阈值法对前景区域进行操作，将其转换为二值图像；
[0029]步骤4):对二值图像进行Harris角点检测；
[0030]步骤5):根据相似性阈值和最小距离原则的聚类方法选取含有角点数目最多的一个类；
[0031]步骤6):对该类中的角点最大值坐标和最小值坐标进行分析，判断二维码区域的图像是否倾斜，如果倾斜则进行倾斜矫正，如果不倾斜则选取DPM 二维码码元区域。
[0032]更进一步的，[0033]所述步骤(2)具体包括如下步骤:
[0034]步骤I):将选取的码元区域进行二值化；
[0035]步骤2):将二值化结果祛除噪声点；
[0036]步骤3):使用划分网格的方法确定码元的宽度；
[0037]步骤4):通过网格的中心确定码元的中心；
[0038]步骤5):输出码元的识别结果。
[0039]更进一步的，
[0040]所述步骤(3)具体包括如下步骤:
[0041]步骤I):基于接收的DPM 二维码码元生成多项式计算校正子；
[0042]步骤2):由多项式计算校正子通过迭代法求出错误位置多项式和错误估值多项式；
[0043]步骤3):搜索错误位置，求出错误位置上的错误数值，并进行纠错。
【专利附图】
【附图说明】:
[0044]图1是编码设备的硬件设计框图；
[0045]图2是自动识别平台硬件框图；
[0046]图3是自动识别方法的模块流程图；
[0047]图4是码元区域定位流程图；
[0048]图5是码兀识别流程图；
[0049]图6是纠错译码流程图。
【具体实施方式】
[0050]为使本发明实施目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0051 ] 下述各实施例中提及的各种新的模型或算法，均在说明书中已经作出解释说明，或列出算法的详细实施过程，或列出模型的表达式。根据上述算法流程或模型，本领域技术人员可以将其实施到具体应用中，以解决技术问题。
[0052]实施例1
[0053]DPM编码设备
[0054]编码设备由计算机、显示器、打标机构成。在计算机控制下，打标机通过二维工作台带动在平面内运动，同时针头通过气动系统作高频振动，在工件上打印出清晰DPM 二维码标记。打标机设备主要由气动系统、步进电机、电子控制器以及碳化钨击打针等三部分组成，电子控制器是编码设备的核心部件，主要用于控制碳化钨打针的上下运动，在零部件表面形成深浅的凹痕，组成DPM二维码。步进电机的作用是带动打针运动，控制运动的方向和精度。编码设备的硬件设计框图如图1所示。
[0055]实施例2
[0056]DPM 二维码自动识别平台
[0057]DPM 二维码目标图像采集与预处理主要由数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)来实现，DSP和FPGA之间采用主/从方式。其中，DSP主要完成对目标图像的处理及控制FPGA采样信号的启动。FPGA则完成对目标图像的采样控制过程。采用ARM (AcornRISC Machine) 9或ARMlI处理器来完成对采集到的DPM 二维码目标图像的定位与识别。
[0058]由DSP和FPGA组成的目标图像采集与处理模块，将待识别的图像目标通过摄像头传输到DSP中，DSP完成对目标图像的预处理和畸变处理等处理过程，将图像统一转换为灰度图。然后，DSP将处理后的目标图像输入ARM9处理器，来完成二维码图像区域定位及识别的处理，得到所需结果。当处理完成时，通过通信接口控制DSP继续进行图像采集与处理，实现下一个DPM 二维码的图像识别。自动识别平台的结构参见图2。
[0059]实施例3
[0060]DPM 二维码自动识别方法
[0061]自动识别DPM条形码涉及的方法流程可分为以下几个步骤:条形码图像采集，图像预处理，条形码区域定位，二维码码元精确定位算法、条形码译码纠错，结果显示。本发明采用具有自主知识产权的识别算法技术，能够快速定位二维码区域，分割二维码内部码元，并通过译码纠错算法，弥补缺损现象。与传统算法相比，在识别率和识别时间上优势明显。图3是自动识别方法的流程图。
[0062](I)图像预处理
[0063]图像预处理主要是指对图像进行灰度化变换，根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
[0064]f (i，j) =0.30R (i，j) +0.59G (i，j) +0.1 IB (i, j)
[0065](2) DPM 二维码区域定位
[0066]方法流程如图4所示，这一流程当中如何准确定位DPM 二维码区域是识别技术的关键点和难点。而对于DPM二维码这种嵌在复杂背景中的待识别对象，准确、快速的定位更是识别技术当中的核心点。
[0067]研究从分析DPM 二维码的特点入手，提出一种二维码特征提取与聚类算法相结合的方法来定位复杂背景下的DPM 二维码区域。由于DPM 二维码使用亮暗相间的矩形格承载信息，整个二维码区域中直角点频繁出现并且聚集成矩形或四边形(变形时)，而相比较于DPM 二维码所处的复杂背景和周边干扰物来说，后者的角点强度较弱，角点分布离散，角点聚集区形状不定，与二维码区域差异较大.DPM 二维码图像的角点以簇状聚集，适合于聚类方法的使用。
[0068]与传统的二维码定位的算法比较可知，本发明采用的定位算法对于表面纹理粗糙，噪声点较杂乱的DPM 二维码图像，纹理粗糙的噪声点不具备有角点特征，因此在角点检测时，这些噪声点被滤出，从而达到了去噪的目的。聚类算法可以有效地聚集DPM 二维码图像上的角点，而二维码图像以外的角点将会被聚集为其它类别，从而达到聚类定位目的。聚类算法关键参数的可调整性也在一定程度上增加了算法的灵活性，拓宽了算法的使用范围，针对不同情况的角点情况还可以做出相应的调整，增强了算法的易用性。若在图像采集过程中，图像存在倾斜和几何变形，本发明将采用角点坐标纠正方法解决这一问题，保证二维码码元的精确分割。
[0069](2)码元识别算法实现[0070]对二维码图像二值化并对倾斜图像进行校正，在此基础上对内部码元进行分割，得到二维码的最小码元，为纠错译码做准备。准确定位二维码区域后，需要将精确定位出二维码码元，才能提取出其所包含的具体信息。其中，涉及到二值化、码元的精确分割等算法的研究。二值化方法将采用直方图分析和迭代阈值算法相结合的方式。在二值化基础上寻找二维码最小单位一码元，使用划分网格的方法确定码元的宽度，使用中心点法寻找码元的中心。流程如图5所示。
[0071](3)纠错译码算法实现
[0072]流程如图6所示:
[0073]第I步:由接收DPM码元的生成多项式计算校正子⑶、S2.....Sn_k)。DPM 二维码
图像经过采集、处理和识别后，假设得到的码元接收多项式为:r(Χ)-r3+r1χ+...+r^n-1X-1, 则校正子可以由Si=Ha O求得，其中n-k。若Si都等于零则表明接收的码元没有错误，若Si不全为零，则表明接收到的码元中存在着错误，继续完成以下纠错的过程。
[0074]第2步:由校正子通过迭代法求错误位置多项式和错误估值多项式。迭代的初始
条件为:
【权利要求】
1.一种DPM编码设备，包括计算机、显示器和打标机。
2.一种根据权利要求1所述的DPM编码设备，其特征在于: 打标机在计算机控制下通过二维工作台带动而在平行于工件表面的平面内运动； 该打标机包括气动系统、步进电机、电子控制器以及碳化钨击打针； 其中，该电子控制器用于控制步进电机的动作，该步进电机驱动碳化钨击打针运动，并控制击打针的运动方向和精度； 气动系统带动碳化钨击打针在垂直于工件表面的方向上作高频振动，以在工件表面形成深浅不一的凹痕，从而形成DPM 二维码。
3.—种对利用权利要求1所述的DPM编码设备生成的二维码进行识别的二维码自动识别平台，包括:一图像采集模块、一图像处理模块、一图像显示模块和一电源管理模块。
4.根据权利要求3所述的二维码自动识别平台，其特征在于: 所述图像采集模块包括一摄像头； 所述图像处理模块 包括数字信号处理器DSP、现场可编程门阵列FPGA和主控制器，其中，该数字信号处理器DSP和现场可编程门阵列FPGA组成目标图像采集与与处理模块，DSP和FPGA之间采用主/从方式，DSP用于对DPM 二维码目标图像进行处理，并控制FPGA采样信号的启动；FPGA用于对DPM 二维码目标图像进行采样控制；待识别的DPM 二维码目标图像通过所述摄像头传输到DSP中，DSP对DPM 二维码目标图像进行预处理，将图像统一转换为灰度图，DSP将处理后的DPM 二维码目标图像输入主控制器，主控制器完成二维码图像区域的定位与识别。
5.一种利用权利要求3或4所述的二维码自动识别平台对DPM 二维码进行识别的方法，包括如下步骤: 步骤一:图像采集模块拍摄待识别的DPM 二维码目标图像，并将其传输到图像处理模块； 步骤二:图像处理模块对DPM 二维码目标图像进行预处理，并将图像统一转换为灰度图； 步骤三:图像处理模块对预处理后的DPM 二维码目标图像进行定位与识别，具体包含如下步骤: 步骤(1):将DPM 二维码图像的典型特征角点作为定位的信息源，对DPM 二维码区域进行准确定位； 步骤(2):准确定位DPM 二维码区域后，划分出二维码的码元； 步骤(3):对DPM 二维码的码元进行译码纠错，提取出二维码所包含的具体信息，完成二维码内容的识别； 步骤四:将DPM 二维码图像的识别数据发送到图像显示模块，进行显示。
6.一种根据权利要求5所述的对DPM 二维码进行识别的方法，其特征在于: 所述步骤(1)具体包括如下步骤: 步骤I):对预处理后的图像进行mean shift平滑操作； 步骤2):采用差值聚类法提取图像中包含二维码区域的前景区域； 步骤3):通过迭代阈值法对前景区域进行操作，将其转换为二值图像； 步骤4):对二值图像进行Harris角点检测；步骤5):根据相似性阈值和最小距离原则的聚类方法选取含有角点数目最多的一个类； 步骤6):对该类中的角点最大值坐标和最小值坐标进行分析，判断二维码区域的图像是否倾斜，如果倾斜则进行倾斜矫正，如果不倾斜则选取DPM 二维码码元区域。
7.一种根据权利要求5所述的对DPM 二维码进行识别的方法，其特征在于: 所述步骤(2)具体包括如下步骤: 步骤I):将选取的码元区域进行二值化； 步骤2):将二值化结果祛除噪声点； 步骤3):使用划分网格的方法确定码元的宽度； 步骤4):通过网格的中心确定码元的中心； 步骤5):输出码元的识别结果。
8.一种根据权利要求5所述的对DPM 二维码进行识别的方法，其特征在于: 所述步骤(3)具体包括如下步骤: 步骤I):基于接收的DPM 二维码码元生成多项式计算校正子； 步骤2):由多项式计算校正子通过迭代法求出错误位置多项式和错误估值多项式； 步骤3):搜索错误位置，求出错误`位置上的错误数值，并进行纠错。
【文档编号】G06K7/10GK103530590SQ201310508627
【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年10月19日 优先权日:2013年10月19日
【发明者】高韬 申请人:高韬