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[發明專利]一種香煙32位條碼的自動采集及識別方法及裝置有效

專利信息
申請號: 202110146908.3 申請日: 2021-02-03
公開(公告)號: CN112836541B 公開(公告)日: 2022-06-03
發明(設計)人: 鄧偉;葛輝球;胡雪婷;劉清堂;鄧意生 申請(專利權)人: 華中師范大學
主分類號: G06K7/14 分類號: G06K7/14;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/155;G06T7/90
代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 代理人: 喬宇
地址: 430079 湖北省武*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 香煙 32 條碼 自動 采集 識別 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種香煙32位條碼的自動采集及識別方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:

步驟1、通過圖像掃描設備的掃描界面顯示定位網格,對待拍攝的香煙條碼進行定位;

步驟2、當香煙條碼進入定位網格位置時,拍攝香煙條碼圖像;

步驟3、采用融合激光字符圖像的顏色特征以及激光字符的筆畫方向特征和寬度特征的處理方法,對香煙條碼圖像進行二值化處理;

步驟4、對二值化后的圖像,采用字符固定寬度信息和垂直投影字符切割方法,提取每個定位網格中的字符;

步驟5、采用光學字符識別算法,對提取出來的字符進行自動識別;

步驟6、將識別出的香煙條碼字符與數據庫中存儲的字符代表信息記錄進行比對識別,識別出香煙條碼字符所代表的香煙信息;

步驟3中采用像素點筆畫寬度-灰度聯合區域生長的處理方法,對筆畫寬度特征處理,其具體方法為:

將寬度w作為條碼字符的先驗寬度,l為先驗灰度,當某個像素點的筆畫寬度或灰度與先驗值w,l相比,大于一定閾值或小于一定閾值時,則這個像素被當做背景去除;

當背景復雜影響邊緣檢測的結果或者筆畫邊緣不平行時,采用筆畫寬度形態學來進行初步二值化和筆畫寬度提?。?/p>

步驟3中的筆畫寬度形態學來進行初步二值化和筆畫寬度提取方法具體為:

對輸入圖像,利用Canny算子得到邊緣圖像,若邊緣像素點i的梯度方向為di,從該像素點出發沿著邊緣梯度方向向筆畫內即射線r=p+n·di的方向進行膨脹操作,像素點為p,n0;膨脹算子采用寬度w的線段,膨脹方向為邊緣點方向的垂直方向,偏向筆畫一側;膨脹過后,由于字符筆畫 邊緣點的算子重疊,這部分區域的圖像灰度會比非筆畫區域的圖像灰度要高數倍;然后再用算子灰度的1.5倍,作為閾值對圖像進行分割,得到背景圖像和筆畫區域圖像;筆畫精確寬度用筆畫區域像素點數量2倍除以其邊緣點數量估計得到;

步驟3中采用寬度-灰度聯合區域生長的處理方法,對顏色特征處理,其具體方法為:

如果圖像背景中某個像素點與筆畫邊緣像素點的灰度值差值小于一定閾值,且像素點所在的連通域寬度與筆畫寬度差值小于一定閾值,即將這個像素點通過區域生長變為筆畫像素點;

將顏色特征分為絕對顏色特征和相對顏色特征;激光打碼的香煙條碼字符的絕對顏色特征為,在RGB色彩模型中,選取色彩值在[200,200,200]和[255,255,255]之間的像素;相對顏色特征處理時,在二值化后的圖像中,如果筆畫像素點的原像素色彩呈兩類,則把兩類中顏色較深的一類,作為偏離白色的背景圖像去除;得到最終的二值化圖像;

步驟3中的寬度-灰度聯合區域生長的處理方法具體為:

步驟3.1、像素點區域寬度特征計算:

采用改進的區域生長方法對缺損筆畫進行填補,即在字符筆畫領域點進行生長時,對鄰近像素與生長筆畫點灰度差值在±5之內,筆畫寬度在[2,W+2]范圍的點判斷為新的筆畫像素點,并作為新的區域生長種子點;其中各點的筆畫寬度由模板匹配確定,各點的筆畫寬度和方向采用如下方法估計:

在正向文本圖像中,像素點p的筆畫強度的計算公式為:

其中,d=0,1,2,3分別代表筆畫最常見的0,π/4,π/2,3π/4這4個方向,W為筆畫寬度上限;fd(p+i)表示d方向上與點p距離為i的點的像素灰度值;

像素點筆畫特征圖定義為4個方向筆畫特征的最小值,用公式表示為:

像素點的筆畫方向為筆畫特征最小值方向d0的垂直方向;

像素點筆畫精確寬度定義為:在筆畫特征最小值方向d0方向上,的序列梯度取最大值時i的取值:

步驟3.2、寬度-灰度聯合區域生長;

步驟3.2中寬度-灰度聯合區域生長的具體方法為:

步驟3.2.1、對圖像順序掃描,找到第1個還沒有歸屬的像素,設該像素為(x0,y0);

步驟3.2.2、以(x0,y0)為中心,考慮(x0,y0)的8鄰域像素(x,y),如果(x,y)滿足生長準則,將(x,y)與(x0,y0)合并,即在同一區域內,同時將(x,y)壓入堆棧;生長準則為:

其中,f,f0分別為像素(x,y)與(x0,y0)的灰度值;W為像素(x0,y0)的精確寬度特征和上一步估計的字符初始筆畫寬度;

步驟3.2.3、從堆棧中取出一個像素,把它當作(x0,y0)返回到步驟3.2.2;

步驟3.2.4、當堆棧為空時返回到步驟3.2.1;

步驟3.2.5、重復步驟3.2.1–3.2.4直到圖像中的每個點都有歸屬時,生長結束。

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