CN110245530B - 一种条码信息录入方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种条码信息录入方法、装置及存储介质，方法包括如下步骤：获取灰度图像，灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的特征图案与条码对应，且特征图案的位置相对于对应的条码的位置固定；根据预设的模板确定特征图案在灰度图像中的位置；选取任意一个特征图案为基准图案，在灰度图像中确定与基准图案对应的条码所在的第一检测区域，根据基准图案的位置和其它特征图案的位置确定变换矩阵；根据变换矩阵和第一检测区域确定其它条码所在的第二检测区域；识别第一检测区域和第二检测区域中的条码，获得所有货物的条码信息。本发明的技术方案能够同时识别多个货物的条码，大幅提高了录入条码信息的效率，并且降低了人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及物流入库技术领域，尤其涉及一种条码信息录入方法、装置及存储介质。
背景技术
随着电子商务等行业的迅速发展，需要配送的货物越来越多，对物流的效率要求越来越高。目前，在物流入库环节，工作人员常通过扫码枪挨个扫描货物上的条码，才能获得条码信息，再将条码信息录入到管理系统，但是，人工手动录入的方式效率很低，并且人力成本高。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供一种条码信息录入方法、装置及存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种条码信息录入方法，所述方法包括如下步骤：
获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定。
基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置。
选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵。
根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域。
识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息。
第二方面，本发明提供了一种条码信息录入装置，包括：
获取模块，用于获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定。
第一处理模块，用于基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置。
第二处理模块，用于选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵。
第三处理模块，用于根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域。
识别模块，用于识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息。
第三方面，本发明提供了一种条码信息录入装置，所述装置包括处理器和存储器。
所述存储器，用于存储计算机程序。
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如上所述的条码信息录入方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的条码信息录入方法。
本发明的条码信息录入方法、装置及存储介质的有益效果是：获取线扫相机采集的灰度图像，灰度图像中每个货物的特征图案与条码对应，每个货物的特征图案与条码的相对位置固定，例如：每个货物的条码均在对应的特征图案正下方3cm处，基于模板匹配的方法，通过预设的模板确定所有特征图案在灰度图像中的位置，在灰度图像中确定第一检测区域，第一检测区域包括一个条码，确定从该条码对应的特征图案转换到其它特征图案的变换矩阵，根据变换矩阵和第一检测区域，通过仿射变换就可以获得第二检测区域，由于特征图案的位置与对应的条码的位置相对固定，所以第二检测区域包括了与其它特征图案对应的条码，识别第一检测区域和第二检测区域中的条码，就可以获得所有货物的条码信息。本发明的技术方案能够同时识别多个货物的条码，自动化程度高，大幅提高了录入条码信息的效率，能够减少工作人员的工作量，并且降低了人力成本。
附图说明
图1为本发明实施例的一种条码信息录入方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的一种条码信息录入装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的一种条码信息录入方法，所述方法包括如下步骤：
110，获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定。
具体地，每个货物上均粘贴有面单，特征图案和条码设置在面单上，特征图案和条码在面单上的位置固定，特征图案可包括图案、数字和表示货物型号的字母等。线扫相机采集灰度图像时，将多个货物堆放在一起，货物上粘贴有面单的一面朝向线扫相机，线扫相机从上往下运动，扫描拍摄堆放在一起的多个货物，获得灰度图像。线扫相机是采用线阵图像传感器的相机，可采用型号为Dalsa 16K的线扫描相机，通过松下A5电机带动线扫相机上下移动。
120，基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置。
具体地，模板匹配是在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。本实施例中，在灰度图像中搜寻目标，目标为特征图案，可采用基于Halcon的模板匹配方法来确定特征图案在灰度图像中的位置，Halcon是德国Mvtec公司开发的机器视觉软件，具有灵活的架构，便于机器视觉、医学影像和图像分析应用的快速开发。
130，选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵。
具体地，特征图案可通过手动框选的方法在灰度图像中框选出第一检测区域，根据已经通过模板匹配确定的特征图案的位置，可采用仿射变换，确定在灰度图像中从基准图案到其它特征图案的变换矩阵。
140，根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域。
具体地，仿射变换，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。由于灰度图像中条码所在位置相对于对应的特征图案的位置是固定的，并且每个货物的条码和特征图案的相对位置相同，所以第一检测区域根据该变换矩阵变换后得到的第二检测区域包括与其它特征图案对应的条码，由此就可确定所有条码在灰度图像中的位置。其中，其它特征图案为除基准图案以外的特征图案，其它条码为与其它特征图案对应的条码。
150，识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息。
本实施例中，获取线扫相机采集的灰度图像，灰度图像中每个货物的特征图案与条码对应，每个货物的特征图案与条码的相对位置固定，例如：每个货物的条码均在对应的特征图案正下方3cm处，基于模板匹配的方法，通过预设的模板确定所有特征图案在灰度图像中的位置，在灰度图像中确定第一检测区域，第一检测区域包括一个条码，确定从该条码对应的特征图案转换到其它特征图案的变换矩阵，根据变换矩阵和第一检测区域，通过仿射变换就可以获得第二检测区域，由于特征图案的位置与对应的条码的位置相对固定，所以第二检测区域包括了与其它特征图案对应的条码，识别第一检测区域和第二检测区域中的条码，就可以获得所有货物的条码信息。本发明的技术方案能够同时识别多个货物的条码，自动化程度高，降低了工作人员的工作量，大幅提高了录入条码信息的效率，并且降低了人力成本。
优选地，所述根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置的步骤之前，所述方法还包括如下步骤：若所有货物的特征图案相同，则提取任意一个所述特征图案的轮廓，根据所述轮廓制作所述模板。若货物的特征图案包括多种不同的样式，则分别提取每种样式的特征图案的轮廓，根据多个轮廓分别制作模板。
具体地，以所有货物的面单上均包括的特征图案制作模板，对于同一批货物，通常货物的型号是一样的，因此可采用表征货物型号的字母或数字等特征图案制作模板，例如：若堆放在一起的货物均为华为P30手机，则可以货物面单上的型号HUAWEI P30字母和数字组合为特征图案制作模板，提取HUAWEI P30的轮廓制作模板，可采用Mvtec Halcon视觉算法库中的create_shape_model函数来创建模板。若堆放在一起的货物不仅包括华为P30手机，还包括华为MATE20手机，则先以HUAWEI P30为特征图案制作模板，识别货物中所有的华为P30手机的条码，再以HUAWEI MATE20为特征图案制作模板，识别货物中所有的华为MATE20手机的条码。
优选地，所述根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置的具体实现为：
根据模板匹配的方法，在所述灰度图像中从左到右、从上到下移动所述模板，确定与所述模板匹配的所述特征图案，并确定所述特征图案的位置。
具体地，在灰度图像中依次移动模板，以从左到右、从上到下的路线控制模板移动，使模板从左上到右下覆盖灰度图像中的每个像素点，找到与模板匹配的特征图案，可采用Mvtec Halcon视觉算法库中的find_shape_model函数来进行模板匹配，定位灰度图像中特征图案的位置。
优选地，所述在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵具体包括如下步骤：
在所述灰度图像中框选出所述第一检测区域，所述第一检测区域包括与所述基准图案对应的所述条码。
具体地，在灰度图像中手动框选ROI(region of interest，感兴趣区域)区域，即第一检测区域，或通过Mvtec Halcon视觉算法库中gen_rectangle函数框选ROI区域，第一检测区域需包括与基准图案对应的条码，同时还可框选出货物的面单所在面单区域。
根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置，通过仿射变换确定所述基准图案变换到其它所述特征图案的所述变换矩阵。
具体地，特征图案的位置包括特征图案在灰度图像中的坐标和方向，根据两个特征图案的坐标和方向，通过仿射变换确定两个特征图案之间的变换矩阵，由于条码相对于对应的特征图案的位置固定，且每个货物的条码与特征图案的相对位置相同，因此该变换矩阵也为基准图案对应的条码的位置到其它条码的位置的变换矩阵。根据该变换矩阵和第一检测区域就可确定其它条码所在的第二检测区域。
优选地，以面单区域为单位切割灰度图像，获得每个货物的面单图像，识别每个面单图像中第一检测区域和第二检测区域的条码，获得所有货物的条码信息。
优选地，在所述获得所有货物的条码信息的步骤之后，所述方法还包括如下步骤：
比对所述条码信息的长度和预设长度，并检查所述条码信息中是否存在乱码信息。
根据比对结果和检查结果，删除长度错误的所述条码信息和所述乱码信息。
具体地，对获得的条码信息进行判断，删除信息错误的条码信息，避免出错，影响后续入库和出库等。
在数据库中确定是否已存在所述条码信息，若存在，则删除重复的条码信息，将处理后的条码信息存储至数据库。
具体地，在数据库中进行条码信息查重，避免数据库中条码信息的重复。
优选地，在所述获得所有货物的条码信息的步骤之后，所述方法还包括如下步骤：
比对所述条码信息的数量和所述货物的数量，若所述条码信息的数量少于所述货物的数量，则重新获取所述灰度图像，补录所述条码信息。
若所述条码信息的数量多于所述货物的数量，则确定所述条码信息是否重复和/或错误。
具体地，通过检查条码信息的数量和补录能够避免遗漏条码信息。
如图2所示，本发明实施例提供的一种条码信息录入装置，包括：
获取模块，用于获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定。
第一处理模块，用于基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置。
第二处理模块，用于选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵。
第三处理模块，用于根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域。
识别模块，用于识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息。
优选地，所述装置还包括检查模块，所述检查模块用于：
比对所述条码信息的长度和预设长度，并检查所述条码信息中是否存在乱码信息。
根据比对结果和检查结果，删除长度错误的所述条码信息和所述乱码信息。
在数据库中确定是否已存在所述条码信息，若存在，则删除重复的条码信息，将处理后的条码信息存储至数据库。
本发明另一实施例提供的一种条码信息录入装置包括处理器和存储器。所述存储器，用于存储计算机程序。所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如上所述的条码信息录入方法。该装置可以为服务器等。
本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的条码信息录入方法。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种条码信息录入方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定；
基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置；
选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，并根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵；
根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域；
识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息；
在所述获得所有货物的条码信息的步骤之后，所述方法还包括如下步骤：
比对所述条码信息的长度和预设长度，并检查所述条码信息中是否存在乱码信息；
根据比对结果和检查结果，删除长度错误的所述条码信息和所述乱码信息；
在数据库中确定是否已存在所述条码信息，若存在，则删除重复的条码信息；
在所述获得所有货物的条码信息的步骤之后，所述方法还包括如下步骤：
比对所述条码信息的数量和货物的数量，若所述条码信息的数量少于货物的数量，则重新获取所述灰度图像，补录所述条码信息；
若所述条码信息的数量多于货物的数量，则确定所述条码信息是否重复和/或错误。
2.根据权利要求1所述的条码信息录入方法，其特征在于，在所述根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置的步骤之前，所述方法还包括如下步骤：提取任意一个所述特征图案的轮廓，根据所述轮廓制作所述模板。
3.根据权利要求1所述的条码信息录入方法，其特征在于，所述根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置的具体实现为：
根据模板匹配的方法，在所述灰度图像中从左到右、从上到下移动所述模板，确定与所述模板匹配的所述特征图案，并确定所述特征图案的位置。
4.根据权利要求3所述的条码信息录入方法，其特征在于，所述在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵具体包括如下步骤：
在所述灰度图像中框选出所述第一检测区域，所述第一检测区域包括与所述基准图案对应的所述条码；
根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置，通过仿射变换确定所述基准图案变换到其它所述特征图案的所述变换矩阵。
5.一种条码信息录入装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取线扫相机采集的灰度图像，所述灰度图像包括多个货物的特征图案和条码，每个货物的所述特征图案与所述条码对应，且所述特征图案的位置相对于对应的所述条码的位置固定；
第一处理模块，用于基于模板匹配的方法，根据预设的模板确定所述特征图案在所述灰度图像中的位置；
第二处理模块，用于选取任意一个所述特征图案为基准图案，在所述灰度图像中确定与所述基准图案对应的所述条码所在的第一检测区域，根据所述基准图案的位置和其它所述特征图案的位置确定变换矩阵；
第三处理模块，用于根据所述变换矩阵和所述第一检测区域，通过仿射变换确定其它所述条码所在的第二检测区域；
识别模块，用于识别所述第一检测区域和所述第二检测区域中的所述条码，获得所有货物的条码信息；
所述装置还包括检查模块，所述检查模块用于：
比对所述条码信息的长度和预设长度，并检查所述条码信息中是否存在乱码信息；
根据比对结果和检查结果，删除长度错误的所述条码信息和所述乱码信息；
在数据库中确定是否已存在所述条码信息，若存在，则删除重复的条码信息；
在所述获得所有货物的条码信息的步骤之后，还包括如下步骤：
比对所述条码信息的数量和所述货物的数量，若所述条码信息的数量少于所述货物的数量，则重新获取所述灰度图像，补录所述条码信息；
若所述条码信息的数量多于所述货物的数量，则确定所述条码信息是否重复和/或错误。
6.一种条码信息录入装置，其特征在于，所述装置包括处理器和存储器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4任一项所述的条码信息录入方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4任一项所述的条码信息录入方法。
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