CN101198961A - 用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程 - Google Patents

用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程 Download PDF

Info

Publication number
CN101198961A
CN101198961A CNA2006800180008A CN200680018000A CN101198961A CN 101198961 A CN101198961 A CN 101198961A CN A2006800180008 A CNA2006800180008 A CN A2006800180008A CN 200680018000 A CN200680018000 A CN 200680018000A CN 101198961 A CN101198961 A CN 101198961A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel
gray
instruction
pixels
strings
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA2006800180008A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101198961B (zh
Inventor
刘淼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Microscan Systems Inc
Original Assignee
Microscan Systems Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Microscan Systems Inc filed Critical Microscan Systems Inc
Publication of CN101198961A publication Critical patent/CN101198961A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101198961B publication Critical patent/CN101198961B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1469—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps using sub-pixel interpolation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1478—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps adapting the threshold for pixels in a CMOS or CCD pixel sensor for black and white recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1486—Setting the threshold-width for bar codes to be decoded

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Optical Communication System (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

一种过程包括：计算从包括亮单元和暗单元的光学可读符号的数字图像中收集的像素强度数据的直方图；对该直方图进行阈值处理，以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素；仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理，以便把所述灰像素重新分类为暗像素、亮像素或未解析灰像素；并且试探性地分析每个未解析灰像素串，以便确定产生该未解析灰像素串的该光学可读符号的各单元。一种设备和系统用来实施该过程。

Description

用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程
技术领域
本发明总体涉及对被编码在光学可读符号中的数据进行解码，特别但不仅仅涉及一种用于对诸如条形码之类的高密度光学可读符号进行两级解码的设备和过程。
背景技术
图1A以高度简化的形式说明机器视觉系统100。该机器视觉系统100可以被用来读取诸如条形码104之类的光学可读符号并且对其进行解码。典型的条形码由一系列交替的黑(暗)或白(亮)单元或者各种宽度的条组成。该机器视觉系统100的基本元件是聚焦元件102和图像传感器106。在该视觉系统100的操作中，首先在聚焦元件102的视场内定位诸如条形码104之类的光学可读符号。聚焦元件102随后把条形码104的图像聚焦到图像传感器106上。由传感器106捕获的条形码的数字图像105随后被其他组件(未示出)分析，以便确定被编码在条形码104中的信息。
图1B说明对于高密度条形码发生的一种现象，所述的高密度条形码也就是其中各单独的亮条和暗条的宽度开始变小的条形码。随着所述条形码的各单独的亮条和暗条变得更窄，由传感器106捕获的图像中的各单独的亮单元和暗单元的宽度也变得更窄。最终，最窄的亮条的宽度XW和最窄的暗条的宽度XB开始与传感器106上的各单独像素的宽度具有相同数量级。如果黑条和白条的图像基本上与像素重合，则一切都好。例如，黑条109基本上与所述传感器上的一个像素对准，并且该传感器准确地把该像素记录为“暗”像素。类似地，白条111基本上与一个像素对准，并且该传感器准确地把该像素记录为“亮”像素。然而，黑条112是不同的：其不与某一像素对准，而是跨越两个像素的部分。在面对这种情况时，其中两个像素当中的每一个都部分地被黑条112所跨越，从而每个像素都是半黑半白，因此所述传感器记录一个两像素的“灰”区域114。多个条的像素未对准可能导致更大的灰区域，比如三像素的灰区域116，这是由于条108与一个像素的一部分重叠并且条110跨越两个像素的部分而造成的。对于高密度条形码，除了未对准之外的其他现象也可能导致灰像素。例如，如果图像105中的一个或多个条的宽度不均匀(这可能是由于条形码104的不良印刷、条形码104的损坏等等造成的)，则可能导致包括一个或多个灰像素的一串。
提取被编码在条形码104中的信息的解码器有两个任务。首先，基于由传感器106所捕获的图像，也就是基于该图像中的像素强度，所述解码器必须重建原始条形码104上的黑条和白条的序列。在正确地重建了所述条形码的原始序列之后，所述解码器随后分析该序列以便提取所编码的信息。然而，可用的解码器通常被编程为仅仅处理非暗即亮的图像像素。在面对灰像素串时，可用的解码器可能无法确定产生所述灰区域的条的序列，因此可能无法正确地对符号进行解码。因此，需要一种用于准确地解码高密度条形码的设备和方法。
发明内容
本申请公开了一种过程的一个实施例，该过程包括：计算从包括亮单元和暗单元的光学可读符号的数字图像中收集的像素强度数据的直方图；对该直方图进行阈值处理，以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素；仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理，以便把所述灰像素重新分类为暗像素、亮像素或未解析灰像素；并且试探性地分析每个未解析灰像素串，以便确定产生该未解析灰像素串的该光学可读符号的各单元。此外还公开并且要求保护一种实施所述过程的设备和系统的各实施例。
附图说明
下面将参考附图描述本发明的非限制性并且非穷举性的实施例，其中，相同的附图标记在各视图中指代相同的部分，除非另有规定。
图1A是说明简化的视觉系统的示意图。
图1B是说明条形码的图像的单元与图像传感器上的像素对准的示意图。
图2是根据本发明的用于解码高密度条形码的过程的一个实施例的流程图。
图3A和3B示出用于从诸如条形码之类的光学可读符号的数字图像中收集像素强度数据的过程的一个实施例。
图4A-4C是从在图3A所示的一个实施例中收集的像素强度数据计算的直方图的实施例。
图5A-5C是示出对未解析灰像素串的试探性解码的图。
图6是用于实施图2中示出的过程的实施例的设备的一个实施例的方框图。
具体实施方式
在此描述用于对诸如条形码之类的高密度光学可读符号进行两级解码的系统和方法的实施例。在下面的描述中描述了大量具体细节以便提供对本发明的各实施例的透彻理解。然而，本领域技术人员将认识到，可以在没有一个或多个所述具体细节的情况下实践本发明，或者可以利用其他方法、组件、材料等等来实践本发明。在其他实例中，没有详细示出或描述公知的结构、材料或操作，但是它们仍然被包含在本发明的范围内。
在本说明中所提到的“一个实施例”或“实施例”意味着结合该实施例描述的特定的特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，本说明书中的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”并不一定都指代同一个实施例。此外，可以在一个或多个实施例中以任何合适的方式来组合特定的特征、结构或特性。
图2说明用于对诸如条形码之类的高密度光学可读符号进行解码的两级过程200的一个实施例。该过程开始于方框202的一些初步操作。在方框204处，通过所述传感器捕获该高密度条形码的图像，并且在方框206处，从该传感器收集来自该条形码的图像的像素强度数据。以下结合图3A-3B描述用于收集像素强度数据的过程的一个实施例。
一旦所述初步操作完成，第一级解码就开始于方框208，在那里根据从所述图像中收集的像素强度数据来计算直方图。在方框210处，对所述直方图数据应用阈值处理过程，以便设定下阈值和上阈值。在方框212处，所述上阈值和下阈值被用来把每个像素分类为亮像素、暗像素或灰像素。一般来说，强度低于该下阈值的像素将被分类为暗像素，强度高于该上阈值的像素将被分类为亮像素，并且强度处于所述下阈值与上阈值之间的像素将被分类为灰像素。接下来，在方框214处，仅仅对所述直方图的被识别为灰像素区域的该部分应用另一轮的阈值处理，换句话说，是对该直方图的处于所述下阈值与上阈值之间的该部分应用另一轮的阈值处理。该第二轮阈值处理被设计成对所述灰像素做进一步的观察，以便看看是否可以利用某种进一步的阈值处理将它们重新分类为亮像素或暗像素。在方框216处，所述过程基于第二阈值处理识别在所述灰区域内的暗像素和亮像素。在方框218处，所述过程检查是否有任何剩余的灰像素。如果没有剩余的灰像素，这意味着第二阈值处理成功地把所有灰像素重新分类为亮像素或暗像素，则对所述条形码的重建就完成了，并且在方框220处有成功的解码。如果还剩下其分类尚未解析的任何灰像素，则所述过程继续到其第二级，所述第二级开始于方框222。以下结合图4A-4B讨论所述过程的第一级的进一步细节。
所述过程的第二级试图基于试探性规则来重建产生所述灰区域的条序列。在一个实施例中，所述试探性规则考虑到以下因素：所述灰区域的像素宽度、限定所述灰区域的边界的条形码单元、已知的最小和最大条尺寸等等。其他实施例当然可以包括其他因素。在方框222处，识别出任何未解析灰像素串。一个灰像素串包括一个或多个相邻灰像素；例如，在图1B中，两像素的灰区域114是一个两像素串，三像素的区域116是一个三像素串。
对于在方框222处识别出的每一个未解析灰像素串，所述过程在方框224处识别出限定该灰串的边界的条形码单元。在方框226处，利用所述定界单元以及所述试探性规则中的其他因素，所述过程识别出产生该灰像素串的原始条形码中的单元序列。在方框228处，所述过程检查是否有任何灰像素串不能被解析。如果没有，这意味着所有灰像素串都被成功地解析，则该过程继续到方框230，并且有成功的解码。如果有任何剩余的灰像素串不能被解析，则该过程在方框232处以不成功解码结束。以下将结合图5A-5C讨论所述过程的该第二级的进一步细节。
图3A-3B说明一种用于从条形码的图像中收集像素强度数据的过程的一个实施例。图3A说明对条形码的图像302的处理。为了获得像素强度数据，在图像302上实施一个或多个线扫描，从该图像的前沿304开始，并且在后沿306之后结束。随着所述线扫描的进行，记录沿着该线的每个像素的强度。在所示出的实施例中有五个扫描，每个扫描扫过图像302的不同部分。在其他实施例中，可以使用数目更多或更少的扫描，并且所述扫描不需要扫过所述条形码的不同部分。图3B以表格的形式说明对于图3A中示出的五扫描线过程所得到的数据的可能的样子。该表中示出的数据概括了在对原始像素强度数据进行了某种处理之后所将看到的样子。为了进一步分析的目的，将实际使用所述原始像素强度数据，而不是该表中示出的L、D和G。对于每条扫描线，所述扫描识别出具有变化的像素长度的亮(L)区域、暗(D)区域和灰(G)区域。因此，第一扫描线识别出一个5像素的亮区域，之后是一个3像素的灰区域，再之后是一个1像素的暗区域，等等。当存在多条扫描线时，可以按照各种方式确定被用于进一步分析的最终值。例如，在一个实施例中，被用于给定像素的最终强度值可以是在所述五条扫描线上出现次数最多的值。在另一个实施例中，用于所述像素的最终强度值可以是在所述五条扫描线上的平均值。
图4A-4C一起说明所述两级解码过程的第一级。例如如在上面对于图3A-3B所讨论的那样收集了像素强度数据之后，所述像素强度数据被用来计算直方图。对于每个像素强度值，该直方图计算具有该特定强度的像素的数目、百分比或分数。为了分析的目的，所述过程只需要计算必要的数据；所述过程没有必要构造如在附图中所示出的图形直方图。一旦计算出所述直方图数据之后，就对所述数据应用阈值处理算法，以便确定上强度阈值IL和下强度阈值ID。在一个实施例中，可以使用诸如bottom-hat算法之类的公知的光学阈值处理算法，尽管在其他实施例中也可以应用其他类型的算法。在计算出所述上阈值IL和下阈值ID之后，可以对所述像素进行初始分类。强度低于ID的像素被分类为暗像素，强度高于IL的像素被分类为亮像素，并且强度处于ID与IL之间的像素被分类为灰像素。
图4B说明在对像素的初始分类之后发生的第二轮阈值处理的一个实施例。该第二轮的目的是进一步观察所述灰像素，以便看看是否可以将它们重新分类为亮像素或暗像素。在一个实施例中，可以使用诸如bottom-hat算法之类的公知的光学阈值处理算法，尽管在其他实施例中也可以应用其他类型的算法。此外，该第二轮阈值处理不需要使用与在第一轮中所使用的相同的阈值处理算法。在该第二轮中，仅仅对所述直方图的表示灰像素的该部分应用阈值处理算法，也就是，仅仅对强度处于ID与IL之间的像素应用阈值处理算法。在所示出的实施例中，在所述灰像素当中的强度分布近似是双峰的(bi-modal)，并且所述第二阈值处理导致单个阈值G。在建立了该阈值G之后，基本上可以对所有灰像素进行重新分类。强度低于G的灰像素被重新分类为暗像素，而强度高于G的灰像素被重新分类为亮像素。
图4C说明应用于灰像素的第二轮阈值处理的另一个实施例。第二阈值处理的该实施例类似于在图4B中应用的第二轮阈值处理，但是在本实施例中，灰像素的强度分布不是双峰的，这意味着所述阈值处理将无法建立允许把所有灰像素重新分类为亮像素或暗像素的一个阈值。当无法建立一个阈值时，所述灰像素保持未解析，并且所述过程必须继续进行试探性分析，以便确定所述条形码图像中的什么单元组合产生了所述灰像素。图4B和4C中示出的分布表示极端情况，其中所有灰像素都可以通过阈值处理而被重新分类(图4B)，或者没有灰像素可以通过阈值处理而被重新分类(图4C)。在其他实施例中，灰像素的强度分布可以使得一些灰像素可以被重新分类而一些不能；在这种情况下，可以对保持未解析的任何灰像素应用所述试探性分析。
图5A-5C说明第二级分析的实施例，其中使用试探性过程来识别产生了在第一级分析之后保持未解析的任何灰像素串的条序列。一个灰像素串包括一个或多个相邻灰像素；例如，在图1B中，两像素的灰区域114是一个两像素串，三像素的区域116是一个三像素串。在所示出的实施例中，所述试探性分析考虑到以下因素：限定所述灰像素串的边界的条形码单元、用于窄条形码单元的图像的最大和最小像素宽度、关于各条之间的过渡对比度的知识、以及关于黑条必须总与白条交替的知识。例如，所示出的试探性分析考虑到以下因素：限定灰像素串的边界的条形码单元、用于窄条形码单元的图像的1像素的最小宽度和2像素的最大宽度、关于各条之间的过渡对比度的知识、以及关于黑条必须总与白条交替的知识。各图说明用于1、2和3像素的串的过程的各实施例，但是原理可以扩展到更长的串。
图5A说明用于解析1像素的灰串的过程的一个实施例。该灰像素的边界由首单元(LE)和尾单元(TE)限定。像素上面的表说明LE和TE的可能组合以及该灰像素的相应分辨率。例如，该表的顶行说明其中LE为亮(L)并且TE为暗(D)的情况。在这种情况下，不可能解析该1像素的灰区域，并且其被认为是所述LE或TE或二者的延伸；但是由于不可能确定其是什么，因此该表中的X表示该像素被忽略。该表的第三行说明其中LE为暗(D)并且TE也为暗(D)的情况。在这种情况下，该1像素的灰串可以被解析为一个亮像素。
图5B说明用于解析2像素的灰串的过程的一个实施例。与上面一样，该2像素的灰串的边界由首单元(LE)和尾单元(TE)限定，并且该像素串上面的表说明LE和TE的不同可能组合以及该灰像素的相应分辨率。例如，该表的顶行说明其中LE为亮(L)并且TE为暗(D)的情况。在这种情况下，该2像素的灰串可以被解析为暗像素后面跟着亮像素，因为这一结果满足所述交替、过渡对比度以及最小宽度要求。该表的第三行说明其中LE为亮(L)并且TE也为亮(L)的情况。在这种情况下，该2像素的灰串可以被解析为一个暗条，因为这一结果满足用于所述条的所述交替、过渡对比度以及最小和最大宽度要求。
图5C说明用于解析3像素的灰串的过程的一个实施例。与上面一样，该3像素的灰串的边界由首单元(LE)和尾单元(TE)限定，并且像素上面的表说明LE和TE的不同可能组合以及该3像素的灰串的相应分辨率。例如，该表的顶行说明其中LE为亮(L)并且TE为暗(D)的情况。在这种情况下，该3像素的灰串可以被解析为暗条后面跟着亮条，因为这一结果满足所述交替、过渡对比度以及最小和最大宽度要求。该表的第三行说明其中LE为亮(L)并且TE也为亮(L)的情况。在这种情况下，该3像素的灰串可以被解析为暗-亮-暗(D-L-D)条序列，因为这一组合满足所述交替、过渡对比度以及最小和最大宽度要求。
图6说明本发明的视觉系统600的一个实施例。该视觉系统600包括耦合到解码器608的照相机602。该解码器被耦合到非易失性存储器/存储装置610和易失性存储器612。照相机602包括图像传感器606和聚焦光学装置604，所述聚焦光学装置604把条形码104的图像聚焦到传感器606上。在一个实施例中，所述聚焦光学装置是折射的，但是在其他实施例中，所述聚焦光学装置可以是折射的、衍射的、反射的或者这些的组合或其某一子集。一旦光学装置604把图像聚焦到图像传感器606上，该传感器就捕获所述条形码的一维或二维图像。在一个实施例中，该图像传感器是电荷耦合器件(CCD)阵列，但是在其他实施例中可以使用不同类型的图像传感器。
解码器608被耦合到图像传感器606的输出端，并且包括处理从该传感器接收的图像信息的处理器。该解码器还被耦合到非易失性存储器或存储装置610，该存储器或存储装置610尤其存储指导该解码器执行其功能的指令。在一个实施例中，存储器或存储装置610例如可以在其中存储有指导该解码器实施在上面结合图2、3A-3B、4A-4C以及5A-5C所述的过程的指令。该解码器还被耦合到易失性存储器612，从而它可以在其解码光学符号的同时存储及检索数据。在所示出的实施例中，存储器612以及存储器/存储装置610被显示为与该解码器物理地分开，但是在其他实施例中，存储器612和存储器/存储装置610的其中之一或全部二者可以与该解码器被集成在相同的单元上。此外，在所示出的实施例中，解码器608是与图像传感器606物理地分开的单元，尽管在其他实施例中，图像传感器606和解码器608可以被集成在相同的设备上。该解码器还可以用硬件或软件来实施。
在视觉系统600的操作的一个实施例中，照相机602使用其光学装置604把条形码104的图像投射到图像传感器606上。图像传感器606捕获该条形码的一维或二维数字图像，并且该数字图像被传送给解码器608。解码器608与存储器612相结合并且利用从存储器/存储装置610检索的指令来处理所述条形码的图像，其中使用在上面结合图2、3A-3B、4A-4C以及5A-5C所述的过程。
上面对本发明的所示实施例的描述(包括在摘要中描述的内容)并不打算是穷举性的，也不打算把本发明限制到所公开的确切形式。虽然出于说明的目的在此描述了本发明的特定实施例和例子，但是本领域技术人员将认识到，在本发明的范围内各种等同修改是可能的。可以根据上面的详细描述对本发明进行这些修改。
在后面的权利要求书中使用的术语不应被解释成把本发明限制到在说明书和权利要求书中所公开的特定实施例。更确切地说，本发明的范围将完全由后面的权利要求书来确定，所述后面的权利要求书应当根据已建立的权利要求解释的原则来解释。

Claims (24)

1.一种过程，包括：
计算从包括具有变化宽度的亮单元和暗单元的光学可读符号的数字图像中收集的像素强度数据的直方图；
对该直方图进行阈值处理，其中对该直方图进行阈值处理包括：
对该直方图进行阈值处理，以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素；并且
仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理，以便把所述灰像素重新分类为暗像素、亮像素或未解析灰像素；并且
试探性地分析每个未解析灰像素串，以便确定产生该未解析灰像素串的该光学可读符号的各单元。
2.权利要求1所述的过程，还包括：从扫过所述光学可读符号的所述数字图像的一个或多个线扫描收集像素强度数据。
3.权利要求2所述的过程，还包括：对于每个像素，对在所述一个或多个线扫描当中的每一个期间所收集的强度求平均。
4.权利要求1所述的过程，其中，对该直方图进行阈值处理以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素包括：对所述像素强度数据应用bottom-hat算法。
5.权利要求1所述的过程，其中，仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理包括：对所述灰像素强度数据应用bottom-hat算法。
6.权利要求1所述的过程，其中，试探性地分析每个未解析灰像素串包括：基于该串中的像素数目以及限定该串的边界的符号单元来分析每个串。
7.权利要求6所述的过程，其中，所述试探性分析还基于所述光学可读符号的单元的图像的以像素衡量的最小和最大宽度。
8.权利要求7所述的过程，其中，所述最小窄单元宽度近似处于1个像素与2个像素之间。
9.一种设备，包括：
包括处理器的解码器，该处理器利用执行以下操作的指令进行编程：
计算从包括具有变化宽度的亮单元和暗单元的光学可读符号的数字图像中收集的像素强度数据的直方图；
对该直方图进行阈值处理，以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素，以及
仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理，以便把所述灰像素重新分类为暗像素、亮像素或未解析灰像素；以及
试探性地分析每个未解析灰像素串，以便确定产生该未解析灰像素串的该光学可读符号的各单元。
10.权利要求9所述的设备，其中，进一步利用执行以下操作的指令对所述处理器进行编程：从扫过所述光学可读符号的所述数字图像的一个或多个线扫描收集像素强度数据。
11.权利要求10所述的设备，其中，进一步利用执行以下操作的指令对所述处理器进行编程：对于每个像素，对在所述一个或多个线扫描当中的每一个期间所收集的强度求平均。
12.权利要求9所述的设备，其中，用来对该直方图进行阈值处理以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素的所述指令包括：用来对所述像素强度数据应用bottom-hat算法的指令。
13.权利要求9所述的设备，其中，用来仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理的所述指令包括：用来对所述灰像素强度数据应用bottom-hat算法的指令。
14.权利要求9所述的设备，其中，用来试探性地分析每个未解析灰像素串的所述指令包括：用来基于该串中的像素数目以及限定该串的边界的符号单元来分析每个未解析灰像素串的指令。
15.权利要求14所述的设备，其中，用来试探性地分析每个未解析灰像素串的所述指令还包括：用来基于所述光学可读符号的窄单元的图像的以像素衡量的最小和最大宽度来分析每个未解析灰像素串的指令。
16.权利要求15所述的设备，其中，所述最小窄单元宽度近似处于1个像素与2个像素之间。
17.一种系统，包括：
用来捕获光学可读符号的数字图像的照相机，其中该光学可读符号包括具有变化宽度的亮单元和暗单元；
耦合到该照相机的解码器；
耦合到该解码器的存储装置或存储器，该存储装置或存储器具有在其上存储的指令，所述指令在由该解码器执行时使得该解码器执行以下操作：
计算从包括亮单元和暗单元的光学可读符号的数字图像中收集的像素强度数据的直方图；
对该直方图进行阈值处理，以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素，以及
仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理，以便把所述灰像素重新分类为暗像素、亮像素或未解析灰像素；以及
试探性地分析每个未解析灰像素串，以便确定产生该未解析灰像素串的该光学可读符号的各单元。
18.权利要求17所述的系统，其中，所述指令还包括：用来从扫过所述光学可读符号的所述数字图像的一个或多个线扫描收集像素强度数据的指令。
19.权利要求18所述的系统，其中，所述指令还包括：用来为每个像素对于在所述一个或多个线扫描当中的每一个期间所收集的强度求平均的指令。
20.权利要求17所述的系统，其中，用来对该直方图进行阈值处理以便把各单独的像素分类为亮像素、暗像素或灰像素的所述指令包括：用来对所述像素强度数据应用bottom-hat算法的指令。
21.权利要求17所述的系统，其中，用来仅仅对该直方图的对应于灰像素的该部分进行阈值处理的所述指令包括：用来对所述灰像素强度数据应用bottom-hat算法的指令。
22.权利要求17所述的系统，其中，用来试探性地分析每个未解析灰像素串的所述指令包括：用来基于该串中的像素数目以及限定该串的边界的符号单元来分析每个未解析灰像素串的指令。
23.权利要求22所述的系统，其中，用来试探性地分析每个未解析灰像素串的所述指令还包括：用来基于所述光学可读符号的各单元的图像的以像素衡量的最小和最大宽度来分析每个未解析灰像素串的指令。
24.权利要求17所述的系统，其中，所述最小窄单元宽度近似处于1个像素与2个像素之间。
CN2006800180008A 2005-03-23 2006-03-17 用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程 Expired - Fee Related CN101198961B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/088,643 2005-03-23
US11/088,643 US7213761B2 (en) 2005-03-23 2005-03-23 Apparatus and process for two-stage decoding of high-density optical symbols
PCT/US2006/009640 WO2006102031A1 (en) 2005-03-23 2006-03-17 Apparatus and process for two-stage decoding of high-density optical symbols

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101198961A true CN101198961A (zh) 2008-06-11
CN101198961B CN101198961B (zh) 2011-08-03

Family

ID=36603630

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2006800180008A Expired - Fee Related CN101198961B (zh) 2005-03-23 2006-03-17 用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程

Country Status (9)

Country Link
US (1) US7213761B2 (zh)
EP (1) EP1861810B1 (zh)
JP (1) JP2008535058A (zh)
KR (1) KR100920764B1 (zh)
CN (1) CN101198961B (zh)
AT (1) ATE480832T1 (zh)
AU (1) AU2006227490B2 (zh)
DE (1) DE602006016749D1 (zh)
WO (1) WO2006102031A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI423246B (zh) * 2009-08-21 2014-01-11 Primax Electronics Ltd 圖像處理方法及其相關裝置
US8970640B2 (en) 2010-09-15 2015-03-03 E Ink Holdings Inc. Electronic paper display drive method and apparatus thereof
CN102881259B (zh) * 2009-09-16 2015-05-20 致伸科技股份有限公司 图像处理方法及装置
CN109791623A (zh) * 2016-09-28 2019-05-21 3M创新有限公司 用于机器读取制品的分级光学元素

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7213761B2 (en) * 2005-03-23 2007-05-08 Microscan Systems Incorporated Apparatus and process for two-stage decoding of high-density optical symbols
JP5115131B2 (ja) * 2007-10-11 2013-01-09 株式会社デンソーウェーブ 光学的情報読取装置
JP5119853B2 (ja) * 2007-10-19 2013-01-16 株式会社デンソーウェーブ 光学的情報読取装置
JP5349504B2 (ja) * 2009-02-05 2013-11-20 株式会社オプトエレクトロニクス 光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法
US8162223B2 (en) * 2010-03-08 2012-04-24 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for creating pixel tokens from machine-readable symbols to improve decoding accuracy in low resolution images
US8267322B2 (en) * 2010-03-08 2012-09-18 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for correcting decoding errors in machine-readable symbols
JP5807602B2 (ja) * 2012-03-29 2015-11-10 株式会社デンソーウェーブ 情報コード読取装置
US10057498B1 (en) 2013-03-15 2018-08-21 Cognex Corporation Light field vision system camera and methods for using the same
KR102588687B1 (ko) * 2017-10-30 2023-10-12 한국전자통신연구원 영상 기반 바코드 인식 장치 및 방법
DK3789906T3 (da) * 2019-09-05 2021-08-23 Sick Ag Bestemmelse af modulstørrelsen for en optisk kode

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4364089A (en) * 1979-10-31 1982-12-14 Westinghouse Electric Corp. Binary correlation video tracker
US4339745A (en) * 1980-05-14 1982-07-13 General Electric Company Optical character recognition
JPH0731717B2 (ja) * 1985-08-27 1995-04-10 住友電気工業株式会社 光学読取装置
JPH0477978A (ja) * 1990-07-20 1992-03-12 Nitsuko Corp バーコードの読取り方法
CN1046169C (zh) * 1992-09-30 1999-11-03 欧林巴斯光学工业股份有限公司 条型码数字化信号处理电路
CN1036808C (zh) * 1993-05-11 1997-12-24 欧林巴斯光学工业股份有限公司 可改变工作范围的条形码译码器及其译码方法
US5979763A (en) * 1995-10-13 1999-11-09 Metanetics Corporation Sub-pixel dataform reader with dynamic noise margins
ES2152076T3 (es) 1997-08-01 2001-01-16 Datalogic Spa Procedimiento para la exploracion de un codigo de barras.
US6628808B1 (en) * 1999-07-28 2003-09-30 Datacard Corporation Apparatus and method for verifying a scanned image
US6577757B1 (en) * 1999-07-28 2003-06-10 Intelligent Reasoning Systems, Inc. System and method for dynamic image recognition
JP2001307013A (ja) * 2000-04-20 2001-11-02 Oki Electric Ind Co Ltd バーコード読取装置
US20020176001A1 (en) * 2001-05-11 2002-11-28 Miroslav Trajkovic Object tracking based on color distribution
DE10123406A1 (de) * 2001-05-15 2002-11-21 Sick Ag Verfahren zum Erfassen von zweidimensionalen Codes
US7154515B2 (en) * 2001-06-15 2006-12-26 Perkinelmer, Inc. Method and apparatus for reducing printing artifacts of stitched images
US7331523B2 (en) * 2001-07-13 2008-02-19 Hand Held Products, Inc. Adaptive optical image reader
JP2004045356A (ja) * 2002-05-20 2004-02-12 Jfe Steel Kk 表面欠陥検出方法
US6845914B2 (en) 2003-03-06 2005-01-25 Sick Auto Ident, Inc. Method and system for verifying transitions between contrasting elements
AU2003227506A1 (en) * 2003-04-15 2004-11-04 Fujitsu Limited Code recognizing method and device
CN100481117C (zh) * 2004-03-15 2009-04-22 武汉矽感科技有限公司 一种二维条码编解码方法
US7303131B2 (en) * 2004-07-30 2007-12-04 Symbol Technologies, Inc. Automatic focusing system for imaging-based bar code reader
US7213761B2 (en) * 2005-03-23 2007-05-08 Microscan Systems Incorporated Apparatus and process for two-stage decoding of high-density optical symbols

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI423246B (zh) * 2009-08-21 2014-01-11 Primax Electronics Ltd 圖像處理方法及其相關裝置
CN102881259B (zh) * 2009-09-16 2015-05-20 致伸科技股份有限公司 图像处理方法及装置
US8970640B2 (en) 2010-09-15 2015-03-03 E Ink Holdings Inc. Electronic paper display drive method and apparatus thereof
CN109791623A (zh) * 2016-09-28 2019-05-21 3M创新有限公司 用于机器读取制品的分级光学元素
CN109791623B (zh) * 2016-09-28 2022-06-28 3M创新有限公司 具有包括物理表面的基底的制品及其构造方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2008535058A (ja) 2008-08-28
ATE480832T1 (de) 2010-09-15
EP1861810B1 (en) 2010-09-08
WO2006102031A1 (en) 2006-09-28
DE602006016749D1 (de) 2010-10-21
EP1861810A1 (en) 2007-12-05
AU2006227490A1 (en) 2006-09-28
CN101198961B (zh) 2011-08-03
AU2006227490B2 (en) 2009-10-01
US7213761B2 (en) 2007-05-08
US20060213998A1 (en) 2006-09-28
KR100920764B1 (ko) 2009-10-09
KR20070117681A (ko) 2007-12-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101198961B (zh) 用于对高密度光学符号进行两级解码的设备和过程
US5616905A (en) Two-dimensional code recognition method
JP4323328B2 (ja) 取り込み画像データから文字列を識別して抜出するシステムおよび方法
US6193158B1 (en) High speed image acquisition system and method
DE69838714T2 (de) Optische abtastvorrichtung und bildleser zum bildlesen und dekodieren optischer informationen mit ein- und zweidimensionalen symbolen bei veränderlicher tiefenschärfe
EP1836646B1 (en) Bar code scanner decoding
US20020044689A1 (en) Apparatus and method for global and local feature extraction from digital images
CN103198443B (zh) 图像处理装置和直线检测方法
Sidhwa et al. Text extraction from bills and invoices
US6367698B1 (en) Bar code reader for decoding a four state bar code
US5902987A (en) Apparatus and method of rapidly locating edges of machine-readable symbols or other linear images
Jiju et al. OCR text extraction
CN116306731A (zh) 一种识别条形码的方法、装置、电子设备和存储介质
US20220207320A1 (en) System and method for counting aquatic creatures
CN115272143A (zh) 一种条形码的视觉增强方法、装置、设备及存储介质
JP7200793B2 (ja) 二次元コード読取装置
DE202012102113U1 (de) Optoelektronischer Codeleser
CN111680691A (zh) 文字检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN116563237B (zh) 一种基于深度学习的鸡胴体缺陷高光谱图像检测方法
CN101840501B (zh) 一种条码图像的解码方法及装置
EP1178665A2 (en) Optical scanner and image reader including one and two dimensional symbologies at variable depth of field
JP3567904B2 (ja) ２次元コード読み取り装置
JP2008186124A (ja) 画像データ処理方法、画像データ処理プログラム及び画像データ処理装置
US8376234B2 (en) Method of and reader for electro-optically reading symbols on curved surfaces
WO2015181580A1 (en) Automated review of forms through augmented reality

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20110803

Termination date: 20150317

EXPY Termination of patent right or utility model