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康耐视公司开发基于图像的条形码读取器

发布:HPLSElaser    |    2018-02-12 10:21    阅读:723
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传统的一维条形码可使用激光扫描器读取,将激光束投射在条形码上并将反射光进行光电转换产生用于解码的电信号。尽管该方法已足够成熟且有效,但仍具有许多不足之处,因此已经有研究人员开始研究基于图像的条形码读取器。

基于图像的读取器的读取率更高。理论上其能够读取打印在任何材料上以及使用任何打印方法的二维码,且不需使用任何移动部件。但是由于存在需要捕捉高质量图像和以足够的保真度和速度分析这些图像等困难,该目标目前在工程实践中难以实现。现在,研究人员可使用一种全新的方法定位图像中的编码并以更快的速度提取高保真信号。通过使用与当代处理器架构相匹配的算法,实现对像素网格上的精细特征行为的明确建模。


图1,a图为以1.5 PPM成像的条码。b图中,一维信号将沿着红色投影线提取并用于解码。在双线性插值的范例中,二维条形码中的条形和空格已在一维信号中成功再现。图片来源:康耐视公司。

此外,激光扫描仪通过旋转棱镜投射光束,并将其引导到条形码上。随后传感器捕获反射光的强度并转换成为可被解码的电信号。由于激光扫描仪在高速单向扫描中拥有性能优良、大景深、安装简单等优点,其在高对比度应用中非常有效。

但是该种扫描方法还有一些不足之处。每次只能产生一条扫描线,当条码不符合规范要求时,设备的工作表现不佳。虽然二维码已经被广泛应用于消费行业和工业应用中,包括航空航天领域、汽车行业以及食品、药品行业,但是激光扫描仪无法读取二维码。更重要的是,激光扫描仪的部件易磨损,且易收到设备振动的影响。

基于图像的条码读取通常需要以下四个步骤:准确对焦并拍摄清晰照片;识别条码的大小和方向并进行定位;根据定位条码提取一维信号;读取信号。以上四个步骤的完成速度还需进一步加快才能跟上现代物流和制造流程的步伐。

高速自动对焦

激光束的投影点明亮且易于对焦,而图像的捕获需要足够的亮度且光线聚焦于有一定宽度的区域。但新型技术在图像捕捉方面更具竞争力。例如,康耐视公司生产的身份证件读取器,使用了超高亮度的LED以及液态镜头,以实现高速自动对焦。

获得完整条码图像后,复杂的解码算法能够处理由于损伤、反射、空白区域干扰以及材料类型和表面的不同而导致的条码图像质量下降问题。基于图像的读取器可通过这些算法成功获得代码质量、尺寸、标记方法或材料类型的详细信息。此外,该算法还可适应各种印刷变化(颜色、不良印刷、划痕、冲洗等)以及各种印刷方式(喷墨、点式喷墨、激光蚀刻、直接部件标记等)和不同的材料类型(玻璃、金属、纸板、陶瓷或塑料等)。

基于图像的身份证件读取器还可识别二维码,如数据矩阵拥有更大的数据量,并能提供冗余功能,即使在条码损坏的情况下也可以读取。基于图像的条形码读取器能够在单个视图内以任何方向读取多个条形码。由于不包含移动部件,该设备的使用寿命比激光扫描仪要长得多。

然而,仅拥有复杂的图像捕获和解码算法是不够的,还需要另外两个步骤,即定位代码和提取信号,这完全依赖于激光器扫描速度及分辨率。利用二维图像的巨大优势,即完整的条码图像,是需要付出代价的,因为在相同的时间内需要处理更多的信息。图像在像素网格中的量化也引入了一些细微特征的畸变,这些特征在使用传统图像分析方法时会造成失真。若要将基于图像的读取器投入实际使用,则必须克服扫描速度和保真度的双重挑战。

精确度及降噪技术

研究人员目前已经开发出一种定位条码和提取信号的方法以克服目前的挑战。主要困难在于条码几何形状的变化,像素网格由水平和垂直排列的正方形组成,但是条形码可以在任何方向上呈现。对于比像素大得多的条码来说,这并不重要。但是,如果条码与像素的宽度大致相同,在使用传统图像分析方法时,在某些位置和方向上几乎观察不到像素的存在。

比较有效的传统方法之一是双线性插值,其将连续平面中的方向定义为旋转(例如非离散网格)。通过计算水平代码每个像素的位置,可将条码图像旋转至水平方向。计算出的位置将落在四个相邻的初始像素之间,且双线性插值还可计算出与该中间位置对应的像素值。然后平均插值后的值以降低噪声。双线性插值方法的几何精度较高,但该方法会引入明显且不可控制的模糊,且由于需要进行大量的计算工作,处理速度相对较慢。

该种新方法首先从水平到垂直方向大约一度的角度分析像素网格对方向的影响。对于每一个角度,都会创建针对该特定方向的分析计划。该计划由两部分组成:如何处理相邻像素以控制模糊和降低噪声,以及如何使用当代处理器的架构实现高速处理。这些计划随后被用于条形码读取过程,以达到需要的保真度和处理速度。

条形码的分辨率为每模块1.5个像素或PPM,模块为最小的条码或空格,投影线以红色表示,沿着该投影线即可提取一维信号以用于解码(见图1a)。双线性插值创建了一个一维信号,二维图像中所有的条码和空格完全复制到该信号中,且可以保证读取的成功率(图1b)。


图2,以较低分辨率(1.2PPM)成像的条形码拥有更宽的视野(图a)。双线性插值已无法解析某些条码中更细致的特(图b)。在一维信号中,蓝色圆圈代表的六个条码和空格信号极度衰减,而用黄色圆圈表示的信号部分则完全丢失。图片来源:康耐视公司。

以较低分辨率1.2PPM对相同的条形码成像可获得更宽的视野(图2a)。但在这种情况下,由双线性插值产生的一维信号无法解析太多更精细的特征(图2b)。1.2PPM的一维信号无法使用双线性插值进行解码。

另一种方法为沿相同投影线从同一个1.2PPM图像中提取一维信号,但使用全新的Hotbars图像分析技术,将不会产生任何严重衰减或丢失,因此能够更容易地读取条形码(图3)。Hotbars技术可以达到相同的几何精度以及降噪程度,同时引入更少的图像模糊,而且其处理速度通常比双线性插值快20倍。这两种方法的保真度和速度的巨大差异完全归因于其使用的图像处理方法。


图3,通过Hotbars技术从1.2PPM图像中提取的一维信号无任何特征丢失。图片来源:康耐视公司。

使用该种分析技术提高实际条形码读取性能的例子为无加工印刷板读码。通过取消维护和运行处理器的步骤,减少对化学品、水和能源的需求,这些印版减少了大批量印刷的成本。但这些印版对于使用大量印版分拣和运输的自动化生产线带来了重大挑战。

板线在多个点上读取条码以识别印版,并将其运送到适当的位置。虽然传统印版上的条码肉眼清晰可见,而且相对容易读取,但无加工印版上的条码是不可见的,且读取更加困难。世界领先的印版生产商NELA的工程师发现,过去使用的激光扫描仪密码读取器无法读取无加工印版上的条码,即使在红外光下也是如此。他们尝试了其他的条码读取器,发现使用康耐视公司DataMan 300基于图像的身份证件读取器能够获得接近100%的读取率。

来源: https://www.photonics.com/Article.aspx?AID=62890&PID=20&VID=151&IID=990

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