CN109492453A - 一种基于几何定位的dm码定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种基于几何定位的DM码定位方法及装置，方法包括输入待读码的图像；加载训练模型，根据训练模型确定DM码的几何定位特征信息；根据DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位待读码的图像，得到DM码备选区域；采用直线拟合法精确定位DM码备选区域；滤除DM码备选区域中的非DM码区域。几何特征定位的方法主要与DM码的模式边边缘信息相关，对于数据及边缘区域的干扰很难构成与模式边信息类似的模式，因此很难对定位产生干扰。本申请通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

Description

一种基于几何定位的DM码定位方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理与识别技术领域，特别涉及一种基于几何定位的DM码定位方法及装置。

背景技术

DataMatrix码(DM码)识别是机器学习中重要的应用，其最大特点是尺寸小、储存信息量大。此外，Data Matrix码采用复杂的纠错技术，使其具有超强的抗干扰能力。所以特别适用于小零件标识，或者直接印刷在实体上，例如，印在电路板的零组件上，手机零件部件上作为信息标识等。

DM码是二维矩阵图像，DM码组成方式如图1所示，包括“L”模式边1、时钟模式边2、数据区3和静音区4。数据区3是由大小尺寸基本一致的模块5所组成的区域，信息储存方式是深浅不同的模块5的不同排列组合，以二进制码方式来编码数据，计算机可直接读取。其中，L模式边1和时钟模式边2共同可组成DM码的定位模式。同一版本DM码定位模式相同，但数据区随着表达数据不同而变化。

进行DM码解码的一般流程包括：Step1、DM码检测：确定DM码所在区域；Step2、信号提取：获得DM码二值矩阵；Step3、解码：根据DM码二值矩阵进行解码。在进行DM码信号提取和解码之前，首先要确定DM码所在区域，之后才能对检测到区域进行信号提取和解码操作，得到最终读码结果。

在工业生产线上一般需要进行同一批器件上同一规格DM码的读码工作，具有如下特点：DM码大小(在图像上所占像素个数)基本一致，DM码的模块大小一致，DM码的版本相同。而工业生产线上的DM码由于会出现在不同器件上，其DM码质量不一，造成DM码定位和识别困难。因此，现有的工业生产线对图像质量要求比较高。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于几何定位的DM码定位方法及装置，以解决现有工业生产线对图像质量要求高的问题。

第一方面，根据本申请的实施例，提供了一种基于几何定位的DM码定位方法，包括：

输入待读码的图像；

加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，所述的方法还包括获取训练模型；

所述获取训练模型的步骤，包括：

输入待训练图像；

在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

设置训练参数；

在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第二种可实现方式中，输入待训练图像的步骤之后，还包括：

检测所述待训练图像的质量；

如果所述待训练图像的质量小于预设质量参数，选取预处理方法处理。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第三种可实现方式中，所述训练区域为在DM码实际边缘外部0.3-1.0模块尺寸，所述掩膜区域为DM码实际边缘内部0.3-1.0模块尺寸。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第四种可实现方式中，所述训练参数包括下采样大小参数、梯度幅值阈值，以及，梯度幅值和阈值。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第五种可实现方式中，所述预处理方法包括平滑滤波、畸变校正和对比度转换。

结合第一方面，在第一方面的第二种可实现方式中，所述几何定位工具的搜索参数包括：搜索码个数，搜索区域设置，旋转角度范围设置和接受阈值。

第二方面，根据本申请的实施例，提供了一种基于几何定位的DM码定位装置，包括：

输入单元，用于输入待读码的图像；

加载单元，用于加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

粗定位单元，用于根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

精确定位单元，用于采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

滤除单元，用于滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

结合第二方面，在第二方面的第一种可实现方式中，所述装置还包括获取单元，用于获取训练模型；

所述获取单元包括：

输入子单元，用于输入待训练图像；

第一设置子单元，用于在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

第二设置子单元，用于设置训练参数；

训练子单元，用于在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

结合第二方面的第一种可实现方式，在第二方面的第二种可实现方式中，所述获取单元还包括：

检测子单元，用于检测所述待训练图像的质量；

选取子单元，用于如果所述待训练图像的质量小于预设质量参数，选取预处理方法处理。

由以上技术方案可知，本申请的实施例提供了一种基于几何定位的DM码定位方法及装置，所述方法包括：输入待读码的图像；加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。几何特征定位的方法主要与DM码的模式边边缘信息相关，对于数据及边缘区域的干扰很难构成与模式边信息类似的模式，因此很难对定位产生干扰。本申请实施例通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位。本申请对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为DM码基本组成图；

图2为根据本申请实施例示出的一种基于几何定位的DM码定位方法的流程图；

图3为DM码各边缘直线拟合边缘精确定位示意图；

图4为检测出非DM码区域示意图；

图5为根据本申请实施例示出的获取训练模型的方法流程图；

图6为获取图像训练模式中输入到几何定位中的训练区域示意图；

图7为获取图像训练模式中输入到几何定位中的掩膜区域示意图；

图8为根据本申请实施例示出的一种基于几何定位的DM码定位装置的结构框图。

图示说明：

其中，1-“L”模式边，2-时钟模式边，3-数据区，4-静音区，5-模块，6-矩形框，7-非DM码区域，8-训练区域，9-掩码区域，10-获取单元，11-输入单元，12-加载单元，13-粗定位单元，14-精确定位单元，15-滤除单元。

具体实施方式

参阅图2，本申请提供一种基于几何定位的DM码定位方法的第一实施例，包括：

步骤S11、输入待读码的图像；

步骤S12、加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

步骤S13、根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

需要说明的是，在利用几何定位工具粗定位之前，需要确定几何工具的搜索参数。

本申请中采用遍历搜索的方式给出可能区域，由于本申请需要实现-180～+180旋转范围内的DM码定位，因此，本申请设定的搜索参数主要与搜索范围相关，参考搜索参数如下：平移搜索范围，全图或者感兴趣区域，旋转范围-180～+180。此外，本申请还需要给出与训练特征相匹配程度的接受阈值，与训练特征相匹配的程度可通过训练几何特征和实时搜索位置几何特征之间的差距进行衡量。例如，综合考虑各边缘点位置差距、梯度方向和梯度幅值。

步骤S14、采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

直线拟合作为一种基本的数学算法，在不同领域都有广泛应用。直线拟合是对于给定的若干数据点，他们是离散的，从中找到这些点的规律，做出一条穿过尽可能多的点的直线，使得这些数据和直线上所的估计的点的方差最小。

步骤S15、滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

由于根据几何定位工具进行粗定位的区域很有可能存在非DM码区域，需要滤除DM码备选区域中的非DM码区域。

DM码定位过程的原理为根据几何定位的训练模型进行全图遍历搜索获取所有可能为DM码的备选区域，之后使用直线拟合方法精确确定备选区域中DM码的四条边，最后根据DM码的一些特征进行非DM码的滤除。

本申请的核心思想是充分利用DM码的定位模式信息，使用几何定位搜索方法进行DM码的检测，确定其位置和角度。其中几何定位搜索方法是指：在实时图像中搜索，找到与训练区域的几何特征信息相似的位置；几何特征指图像边缘特征等类似信息。

由以上实施例可知，本申请的一种基于几何定位的DM码定位方法的第一实施例，所述方法包括：输入待读码的图像；加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。几何特征定位的方法主要与DM码的模式边边缘信息相关，对于数据及边缘区域的干扰很难构成与模式边信息类似的模式，因此很难对定位产生干扰。本申请实施例通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位。本申请对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

以边缘特征作为几何特征为例，本申请考虑到DM码数据区边缘特征会随着数据变化，而定位模式的边缘特征在理想情况下是保持不变的，因此，选用定位模式的边缘特征作为几何定位的特征模式。

本申请提供一种基于几何定位的DM码定位方法的第二实施例，该实施例与第一实施例不同之处在于，第二实施例具体是以边缘特征作为几何特征，具体步骤包括：

步骤一、输入待读码的图像；

步骤二、加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

几何定位特征信息是L模式边和时钟边的边缘信息。几何定位特征信息可以理解为训练部分得到的模型保存的内容，主要是对训练区域的边缘描述。几何特征信息的用处是作为训练模板进行实时图像的定位使用。

步骤三、根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

在利用几何定位工具粗定位之前，需要确定几何工具的搜索参数。

以边缘特征作为几何特征时，几何定位工具的搜索参数包括：搜索码个数，搜索区域设置，旋转角度范围设置和接受阈值。

其中，搜索码个数是指同一幅图像中有几个同类型码；搜索区域设置是指搜索全图或部分roi区域；旋转角度范围设置是指实时图像DM码相对训练DM码旋转多少度范围内可以检测出来。接受阈值是指实时图像中DM码与训练图像DM码相似度为多少时认为是定位到结果。

步骤四、采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

主要考虑到一般信号提取需要给出DM码所在较精确位置，因此我们采用直线拟合方法对DM码四个边缘进行拟合。本申请中通过对粗定位给出区域边界进行各边区域扩展，参阅图3，对矩形框6位置进行边缘点提取、直线拟合操作得到精确边缘。

步骤五、滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

由于根据几何定位工具进行粗定位的区域很有可能存在非DM码区域，如图4所示，非DM码区域7的边缘特征与训练边缘特征类似，但是属于非DM码区域。因此需要对此种情况进行滤除。本申请中使用L边和时钟边边缘分部特点以及DM码内数据区分布特点进行滤除，除此之外还能使用其他能够方法进行滤除，只要能够满足能够区分DM码区域和非DM码区域即可，例如DM区域内对比度等信息。

由以上实施例可知，本申请的一种基于几何定位的DM码定位方法的第二实施例，包括：输入待读码的图像；加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息，几何定位特征信息是L模式边和时钟边的边缘信息；根据DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；本申请实施例通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位，对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

同一类型的码共同使用一个训练模型，即一个批次的产品使用同一个训练模型。训练模型可以在已有的训练模型中选择。但对于新类型的码或是新一批次的产品，需要重新获取训练模型。

本申请提供一种基于几何定位的DM码定位方法的第三实施例，该实施例与第一实施例不同之处在于，所述的方法还包括步骤S10、获取训练模型；

参阅图5，所述获取训练模型的步骤，包括：

步骤S101、输入待训练图像；

待训练图像可选取产线一个批次质量较好的一幅图像中DM码区域进行训练。

步骤S102、在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

以边缘特征作为几何特征为例，获取训练模型的关键是获取DM码的L模式边和时钟边的边缘特性，并且忽略数据区内部特征。具体实现方式是通过设置训练区域的掩膜进行实现。掩膜作用为：在进行几何定位训练过程中掩膜下的图像特征不参与训练。

参阅图6和图7，训练区域8及掩膜区域9设置方法可参考如下方式：所述训练区域为在DM码实际边缘外部0.3-1.0模块尺寸，所述掩膜区域为DM码实际边缘内部0.3-1.0模块尺寸。根据实际情况选择合适的模块尺寸，保证几何定位训练得到特征与数据区无关即可。

可选地，训练区域8在DM码实际边缘外部0.5模块尺寸，掩膜区域9在DM码实际边缘内部0.5模块尺寸。

步骤S103、设置训练参数；

根据选取不同的几何特征定位方法进行必要参数的设置。选取几何特征定位方法不同，参数亦不同。部分参数由几何特征定位工具生成，部分参数可自动和手动设置。

手动设置参数：训练区域类型，采用何种预处理方法及预处理对应参数，例如，如果采用高斯滤波，则会有高斯滤波对应参数。

可选地，以边缘特征作为几何特征为例，本申请中几何定位生成参数包括：下采样大小参数、梯度幅值阈值，以及，梯度幅值和阈值。

其中，设置梯度幅值阈值可以将小于多少梯度大小的边缘不进行考虑；设置梯度幅值和阈值可以使同一条边缘中边缘点的梯度幅值和小于多少时不考虑此边缘的匹配，主要用于限制过短边缘。本申请使用几何定位方法中为了提升定位效率，增加了下采样大小参数，通过减小图像的大小提升定位速率。

步骤S104、在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

根据不同几何定位方法进行对应训练即可。我们采用的几何定位方法中对符合要求的边缘点进行了描述，用于后续定位过程中的几何特征匹配使用。

由以上实施例可知，本申请的一种基于几何定位的DM码定位方法的第三实施例，所述的方法还包括获取训练模型，所述获取训练模型包括：输入待训练图像；在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；设置训练参数；在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。本实施例主要是针对新类型的码或是新一批次的产品，通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位，对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

本申请提供一种基于几何定位的DM码定位方法的第四实施例，该实施例与第一实施例不同之处在于，输入待训练图像的步骤之后，还包括：

检测所述待训练图像的质量；

待训练图像可选取产线一个批次质量较好的一幅图像中DM码区域进行训练获取，但是也存在待训练图像的质量普遍都比较差的情况。

如果所述待训练图像的质量低于预设质量参数，选取预处理方法处理。

寻找质量较好的图像比较费时费力，因此，可以将质量低的待训练图像进行预处理。

待训练图像的质量是否低于预设质量参数可以通过人的肉眼观察DM码的矩形规则程度和对比度，观察DM码是否出现不为矩形、存在畸变(例如类似梯形的外形)、或整体对比度较低等情况。

预设质量参数包括DM码对比度预设值。检测待训练图像中DM码的对比度，从而判断DM码是否出现整体对比度较低等情况。判断方式主要通过测出的数据与对比度预设值进行比对，如果所述待训练图像的对比度低于DM码对比度预设值，则说明待训练图像的质量低，需要选取预处理方法处理。

根据待训练图像的质量情况选择合适的预处理方法，所述预处理方法包括平滑滤波、畸变校正和对比度转换。

针对实际DM码的矩形规则程度小于矩形规则程度预设值，即存在畸变的DM码，可以选择畸变校正的预处理方法；针对DM码的对比度小于对比度预设值，即DM码整体对比度较低时，可以选择对比度转换的预处理方法。需要说明的是，待训练图像可能存在多种质量问题，因此，可以选择一种或几种预处理方法进行。

由以上实施例可知，本申请的一种基于几何定位的DM码定位方法的第四实施例，输入待训练图像的步骤之后，还包括：检测所述待训练图像的质量；如果所述待训练图像的质量低于预设质量参数，选取预处理方法处理。本申请实施例可以缩短寻找质量较好的图像的时间，将质量低的图像经过合适的预处理方法，以提高DM码信息的准确性，获取更为准确的训练模型，从而提高DM码定位的准确性。

由以上技术方案可知，本申请的实施例提供了一种基于几何定位的DM码定位方法包括：输入待读码的图像；加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；根据DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。几何特征定位的方法主要与DM码的模式边边缘信息相关，对于数据及边缘区域的干扰很难构成与模式边信息类似的模式，因此很难对定位产生干扰。本申请实施例通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位，对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

参阅图8，根据本申请的实施例，提供了一种基于几何定位的DM码定位装置，包括：

输入单元11，用于输入待读码的图像；

加载单元12，用于加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

粗定位单元13，用于根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

精确定位单元14，用于采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

滤除单元15，用于滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

进一步地，所述装置还包括获取单元10，用于获取训练模型；

所述获取单元10包括：

输入子单元，用于输入待训练图像；

第一设置子单元，用于在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

第二设置子单元，用于设置训练参数；

训练子单元，用于在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

进一步地，所述获取单元还包括：

检测子单元，用于检测所述待训练图像的质量；

选取子单元，用于如果所述待训练图像的质量低于预设质量参数，选取预处理方法处理。

由以上技术方案可知，本申请的实施例提供了一种基于几何定位的DM码定位方法及装置，所述方法包括：输入待读码的图像；加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。几何特征定位的方法主要与DM码的模式边边缘信息相关，对于数据及边缘区域的干扰很难构成与模式边信息类似的模式，因此很难对定位产生干扰。本申请实施例通过使用基于几何定位的DM码定位方法，能够检测出同一规格的DM码位置，支持有无间隔，方阵和点阵同规格DM码的定位。本申请对码的质量要求不高，对低对比度，噪声干扰的DM码区域能够更好的定位，对数据区、L模式边、时钟边的干扰或部分缺失不敏感。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于几何定位的DM码定位方法，其特征在于，包括：

输入待读码的图像；

加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括获取训练模型；

所述获取训练模型的步骤，包括：

输入待训练图像；

在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

设置训练参数；

在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，输入待训练图像的步骤之后，还包括：

检测所述待训练图像的质量；

如果所述待训练图像的质量小于预设质量参数，选取预处理方法处理。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练区域为在DM码实际边缘外部0.3-1.0模块尺寸，所述掩膜区域为DM码实际边缘内部0.3-1.0模块尺寸。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练参数包括下采样大小参数、梯度幅值阈值，以及，梯度幅值和阈值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预处理方法包括平滑滤波、畸变校正和对比度转换。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述几何定位工具的搜索参数包括：搜索码个数，搜索区域设置，旋转角度范围设置和接受阈值。

8.一种基于几何定位的DM码定位装置，其特征在于，包括：

输入单元，用于输入待读码的图像；

加载单元，用于加载训练模型，根据所述训练模型确定DM码的几何定位特征信息；

粗定位单元，用于根据所述DM码的几何定位特征信息，利用几何定位工具粗定位所述待读码的图像，得到DM码备选区域；

精确定位单元，用于采用直线拟合法精确定位所述DM码备选区域；

滤除单元，用于滤除所述DM码备选区域中的非DM码区域。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括获取单元，用于获取训练模型；

所述获取单元包括：

输入子单元，用于输入待训练图像；

第一设置子单元，用于在所述待训练图像上设置训练区域和掩膜区域；

第二设置子单元，用于设置训练参数；

训练子单元，用于在所述训练参数下，通过几何定位训练设置训练区域和掩膜区域后的待训练图像，得到训练模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元还包括：

检测子单元，用于检测所述待训练图像的质量；

选取子单元，用于如果所述待训练图像的质量小于预设质量参数，选取预处理方法处理。