基于某机器视觉地手机产品条码检测方案设计.doc

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基于机器视觉的手机产品条码检测方案
一、项目内容
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进展一系列的中产品条码为底面为白色的长方形贴纸，背景为黑色的传输带，直接从相机中获取的图像为彩***像，把获取的图像进展灰度化处理之后，再经二值化处理后能便于把产品条码的贴纸分割出来。可利用MATLAB的rgb2gray()函数可以把彩***像转化为灰度图像后，再利用im2bw()函数可以很方便地对图像进展二值化处理，，能得到较好的二值化图像。可见，二值化后纸面边缘更加清晰。
〔原图像〕 〔二值化后图像〕
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由于物体在传送带上的位置并不固定，所以相机所采集到的条码图像中条码区域可能出现倾斜，为便于后续的条码定位和分割提取必须要将倾斜的条码图像转正。
观察二值化后的条码图像，可以发现纸面区域与背景有明显的近似矩形框区分，而倾斜的条码图像的显著特征就是其二值图像中纸面区域以一定角度旋转且其旋转角度不可能太大。所以实现倾斜条码图像的纠正首先要检测出倾斜角度，再以其角度值对其进展逆旋转得到包含条码的矩形区域呈水平的条码图像。考虑到图像位置的随机性和计算复杂度问题，本方案决定采用Hough变换法来实现倾斜条码图像的倾斜角的检测。其实现方法是先利用MATLAB的edge()函数求出二值图像的边缘，再用其Hough变换相关函数：hough()、houghpeaks()、houghlines()，获得到最长边的起始点和终止点，利用斜率公式从而求出该条码图像的倾斜角，最后利用imrotate()旋转函数纠正图像的倾斜情况。经测试，效果不错。
(原倾斜图像) 〔倾斜纠正后的图像〕
由于同一款手机产品，其条码的贴纸上的条码字符等信息的位置都是固定的，因此把图像中纸面局部分割出来后，按固定位置的物理分割能很容易把条码局部分割出来。
由二值化图像中可见贴纸与背景有明显的特征区分，我们经过bwareaopen〔〕函数处理后可把面积小的点吞噬掉，从而获得边缘较为清晰的二值化图像。
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〔经bwareaopen函数处理后的图像〕
获得此图像后，对图像进展从左到右的逐行检测，得到其像素点第一次由黑到白变化点的坐标，即为该纸面边缘的第一个坐标，记为P1；再用一样的方法分别从右到左、上到下、下到上进展检测，分别把检测到的坐标记为P2、P3、P4，如此该四个坐标确定了纸面的位置。最后调用imcrop〔〕函数，按这四个坐标把摆正后的图像的纸面分割出来。
〔分割的条码图像的纸面局部〕
上文已说明，同一款手机产品其条码的贴纸上的条码字符等信息的位置都是固定的，因此对应同一款手机计算好其条码在贴纸上的位置，再次调用imcrop()函数，能把贴纸上任意局部分割出来。
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〔分割出来的条码〕
条码图像经过处理后最终得到的是只有黑白条空组成的二值图像,该点的颜色信息在阔值变换时已经定义,用255和0表示白色和黑色,如此接下來的任务就是对此图像所包含的数字或英文字母信息进展译码,即条码识读。
条码识别的算法有很多，常用的有：
①宽度测量法：在图像方式的译码过程中,宽度的测量不再采用传统的脉冲测量法,而是通过记录每个条或空的宽度中所含象素的个数来确定实际的条/空宽度,从而确定整个条码符号所代表的信息。②平均值法：对条码符号图像中从起始符到终止符整个宽度进展测量,然后除以95标准宽度,求出单位模块所含的像素列宽,再分别测量各个条空的实际宽度此宽度以单位宽度为单位计算③相似边距离测量法：这种方法的设计思路是通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由各元素宽度的实际测量值来判别。 前两种方法对条码图像的要求非常高,因为它们都是测量各元素符号的实际宽度,然后根据查表法得到所代表的码值。如果实际测量值与标准值存在一点偏差,就不能实现正确译码。而第三种方法正是有效的解决了这一问题,因此本方案采用相似边距离测量的方法来实现译码功能。
理论上条形码字符的逻辑值应该由条形码的实际宽度来判断，而相似边距离方法的设计思想通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由元素宽度的实际值来判别。此种方法的优点是：即使条码质量存在缺欠，使得实际测