CN110276226A - 一种点阵码检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种点阵码检测方法及系统,包括:对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,其中,预设二值化处理表征根据灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理;对二值化图像进行滤波处理;依据确定的滑动窗口对滤波处理后的二值化图像进行遍历,并计算滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据能量密度阈值,确定若干个第一区域;计算第一区域的各个子框之间的能量密度与第一区域的整体能量密度,确定目标区域;对目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。能够满足不同的点阵定位需求,提高了解码正确率。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域,特别是涉及一种点阵码检测方法及系统。
背景技术
随着技术的发展,点阵码作为通过印刷与纸面上的多个微细点的排列形成点阵码形式以表现数值或信息的技术正在广泛普及。目前在自动印刷检测系统中点阵码识读的方法是先对目标图像进行图像处理,将图像中所有的点阵码点进行标记,然后计算各个点之间的举例,从而得出点阵码对,通过点阵码对的排列规律计算出相应的码值,从而达到解码的目的。
但是,当目标图像的背景图案复杂或者图像质量较差的情况下,采用上述的方法进行点阵码识读时会将图像背景中的某些非码点误判断成码点,影响解码的正确率。
发明内容
针对于上述问题,本发明提供一种点阵码检测方法及系统,能够排除图片质量的干扰,确定准确的点阵码区,提高了解码正确率。
为了实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种点阵码检测方法,该方法包括:
对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的处理方式;
对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像;
依据应用系统的参数,确定滑动窗口;
依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;
对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域;
对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域;
对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
可选地,所述对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,包括:
判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
可选地,所述对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像,包括:
基于所述应用系统的参数,计算获得码点大小尺寸参数;
基于所述码点大小尺寸参数,对所述二值化图像中的噪声点进行滤波处理;
对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像。
可选地,所述应用系统为自动印刷检测系统,所述依据应用系统的参数,确定滑动窗口,包括:
根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小;
依据所述点阵码区的大小,确定滑动窗口,其中,所述滑动窗口的大小匹配所述点阵码区的大小。
可选地,所述对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域,包括:
对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
计算各个子框的能量密度;
将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
一种点阵码检测系统,该系统包括:
二值化单元,用于对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的处理方式;
滤波单元,用于对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像;
窗口确定单元,用于依据应用系统的参数,确定滑动窗口;
遍历单元,用于依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;
第一区域确定单元,用于对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域;
目标区域确定单元,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域;
合并单元,用于对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
可选地,所述二值化单元包括:
全局处理子单元,用于判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
灰度计算子单元,用于如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
阈值确定子单元,用于根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
局部处理子单元,用于基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
可选地,所述滤波单元包括:
参数计算子单元,用于基于所述应用系统的参数,计算获得码点大小尺寸参数;
滤波子单元,用于基于所述码点大小尺寸参数,对所述二值化图像中的噪声点进行滤波处理;
膨胀子单元,用于对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像。
可选地,所述窗口确定子单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小;
窗口确定子单元,用于依据所述点阵码区的大小,确定滑动窗口,其中,所述滑动窗口的大小匹配所述点阵码区的大小。
可选地,所述目标区域确定单元包括:
划分子单元,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
第二计算子单元,用于计算各个子框的能量密度;
区域确定子单元,用于将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
相较于现有技术,本发明提供了一种点阵码检测方法及系统,在对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理时,由于预设二值化处理表征根据所述灰度图像采用全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的方式,可以满足不用清晰度的图像处理需求,然后再通过依据应用系统参数确定出来的滑动窗口,以及利用了能量密度进行有效的码区位置的筛选,可以在确定有效点阵码区域过程中排除客观因素的干扰,提高解码正确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述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发明的实施例,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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种点阵码检测方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的一种点阵码检测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象,而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有设定于已列出的步骤或单元,而是可包括没有列出的步骤或单元。
在本发明实施例中提供了一种点阵码检测方法,该方法可以应用于对点阵码进行识读的领域,参见图1,该方法可以包括以下步骤:
S101、对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像;
其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像采用全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的方式。
在本发明实施例中对图像进行二值化处理时采用了全局和自适应局部二值化处理的相结合,具体的,在本发明的另一实施例中还包括了一种二值化处理方法,包括:
S1011、判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
S1012、如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
S1013、根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
S1014、基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
目标图像为包括点阵码并且需要识读的图像,若其为灰度图像则进行直接处理,若不是灰度图像则先要进行灰度处理,在获得了灰度图像后,对灰度图像进行二值化处理:在实际应用中分两种情况,一种所拍图片比较清晰,干扰因素较少,此时码点会相对较清晰,与背景相差比较大,此种情况采用全局阈值效果较好,并且耗时低;阈值的大小通过大量的不同类型不同场景的样本实验得出,通过一定的增量进行迭代;另一种所拍图片有一定的干扰因素(如码点上印有背景、周围图案影响,噪声、阴影、曝光等),此时采用一种自适应局部二值化效果较好,先通过快速能量密度方法求当前像素领域内的灰度值,根据均值确定阈值系数(根据不同的灰度级设定不同的阈值区间),因此每一块领域内阈值系数均与当前块内的灰度有关,为自适应阈值,灰度均值与阈值系数的乘积来确定当前的二值阈值,此种方法较传统的固定系数的方式可以很好的处理码点有复杂背景、阴影、曝光等情况,同时因为采用快速能领密度的方式避免了重复计算,耗时低,通过上面两种二值化方式的结合,效果显著。
S102、对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像。
其中,滤波处理包括了两方面:对所述二值化图像中的小于计算获得的码点大小的尺寸参数的码点进行滤波处理;对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像,其中,该码点大小的尺寸参数是根据应用系统的参数计算获得的。
即对二值化图像采用一种改进的复合形态学滤波,在二值化产生的图像中会有少量的图像含有噪声点,此种噪声点相比码点小很多而且分布不规则,先利用一次开运算可以消除这部分噪声同时保持码点不变,同时再进行一次膨胀运算,可以使码点区的码点变得重试显著,将两次的结果进行复合可以消除噪声同时得到清晰的码点。
S103、根据应用系统的参数,确定滑动窗口。
若所述应用系统为自动印刷检测系统,根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小及码点的大小;依据所述点阵码区的大小从而确定滑动窗口的尺寸,即确定的滑动窗口的窗口大小与计算获得的点阵码区的大小相匹配。
其中,自动印刷检测系统也被称为D40(Detect 4)以单片机/CPLD作为主控制器,接收光纤传感器的探测信号以及光电编码器的定位脉冲,触发多个(1-4个)CCD摄像头同步采集博码图像,并配有专门的印刷照明系统,相机采集的图像通过千兆网传送给工控机,工控机根据图像进行解码,输出缺陷产品信息并发出报警信号,在剔废点控制板控制继电器对缺陷产品进行在线剔除。控制板通过串口与工控机进行通信。
参见表1,其为D40系统的硬件组成及相关参数。
表1
根据D40安装的硬件参数(安装高度、焦距、图片分辨率等),计算出码区的大小及码点大小,在上述获得的处理后的二值化图像的基础上,其中,滑动窗口的面积大小最好等于图中码区的大小,最优方式是长与宽及面积均约等于,同时也能计算出图中码点的大小(码点的直径、单位像素)。
S104、依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域。
在利用滑动窗口进行遍历的时候,可以获得多个与滑动窗口尺寸相匹配的区域,然后计算各个选定区域的平均能量密度,即该区域的像素的灰度平均值,然后依据该平均能量密度与能量密度阈值进行比较,该能量密度阈值可以包括上限阈值和下限阈值,即该阈值范围内的选定区域为候选区域。
S105、对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域。
在得到候选区域后,对候选区域进行二次腐蚀操作,再付腐蚀后的区域计算其平均能量密度,依据能量密度阈值,确定若干个第一区域,即第一区域为候选区域中的一个或多个。需要说明的用获得的滑动窗口对二值化图像进行遍历,通过积分能量计算方法计算滑动窗口区域的平均能量及能量密度,并且基于现有技术可以计算获得一个标准码区的码点能领及能量密度,并通过大量样本(不同种类不同场景等)加以校正,设定阈值上下线,二次腐蚀的形态学元素大小通过计算获得,腐蚀操作过后码区中的码点会全被腐蚀,能量会降到某个阈值一下,因此,可以基于该条件确定第一区域。
S106、对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域。
该过程可以包括:
对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
计算各个子框的能量密度;
将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
对于上述步骤获得的第一区域需要进行再次判断,在本发明实施例中采用了通过划分后的子区域的能量进行判断。由于现有的点阵码图像多是圆形或者椭圆形,并且会在码中心印有图案,因此在本发明实施例中将初始区域分为五部分,即将初始区域对应的框分成四个子框外加取中间部分作为五个子框,判断每一个子框的能量密度与整体框(第一区域)区域能量密度是否相近,且判断子框之间能量密度是否相近,子框间的差异可用阈值进行判断,阈值大小通过大量实验样本获得。
S107、对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
获得的目标区域会被临时记下,每一个新产生的目标区域与已经产生的目标区域进行对比,只要在水平、竖直、倾斜的方向有交集即可进行合并。若不能进行合并会被作为一个单独的目标区域记录下来。
传统的点阵码解码方式为不进行检测而直接解码,在D40系统传送平台中直接使用的时候由于带速影响导致抓拍图像影响因素过多,效果很不理想,本文提出在识别前加入的检测方法以福码在线应用需求为出发点,结合图像处理中的基本技术原理,自发创新产生,经过D40在线平台七万余张随机样本测试,检测率正确率达到99.996%,解码正确率达到99.67%,平均耗时70ms左右,克服了某些场景下的带速限制。
本发明提供了一种点阵码检测方法,在对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理时,由于预设二值化处理表征根据所述灰度图像采用全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的方式,可以满足不用清晰度的图像处理需求,然后再通过依据应用系统参数确定出来的滑动窗口,以及利用了能量密度进行有效的码区位置的筛选,可以在确定有效点阵码区域过程中排除客观因素的干扰,提高解码正确率。
在本发明实施例中还提供了一种点阵码检测系统,参见图2,该系统包括:
二值化单元10,用于对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的处理方式;
滤波单元20,用于对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像;
窗口确定单元30,用于依据应用系统的参数,确定滑动窗口;
遍历单元40,用于依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;
第一区域确定单元50,用于对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域;
目标区域确定单元60,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域;
合并单元70,用于对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
在上述实施例的基础上,所述二值化单元包括:
全局处理子单元,用于判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
灰度计算子单元,用于如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
阈值确定子单元,用于根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
局部处理子单元,用于基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
在上述实施例的基础上,所述滤波单元包括:
参数计算子单元,用于基于所述应用系统的参数,计算获得码点大小尺寸参数;
滤波子单元,用于基于所述码点大小尺寸参数,对所述二值化图像中的噪声点进行滤波处理;
膨胀子单元,用于对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像。
在上述实施例的基础上,所述窗口确定子单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小;
窗口确定子单元,用于依据所述点阵码区的大小,确定滑动窗口,其中,所述滑动窗口的大小匹配所述点阵码区的大小。
在上述实施例的基础上,所述目标区域确定单元包括:
划分子单元,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
第二计算子单元,用于计算各个子框的能量密度;
区域确定子单元,用于将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
本发明提供了一种点阵码检测系统,二值化单元在对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理时,由于预设二值化处理表征根据所述灰度图像采用全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的方式,可以满足不用清晰度的图像处理需求,然后再通过滤波单元、确定单元、遍历单元、筛选单元和合并单元依据应用系统参数确定出来的滑动窗口,以及利用了能量密度进行有效的码区位置的筛选,可以在确定有效点阵码区域过程中排除客观因素的干扰,提高解码正确率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种点阵码检测方法,其特征在于,该方法包括:
对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的处理方式;
对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像;
依据应用系统的参数,确定滑动窗口;
依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;
对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域;
对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域;
对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,包括:
判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像,包括:
基于所述应用系统的参数,计算获得码点大小尺寸参数;
基于所述码点大小尺寸参数,对所述二值化图像中的噪声点进行滤波处理;
对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述应用系统为自动印刷检测系统,所述依据应用系统的参数,确定滑动窗口,包括:
根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小;
依据所述点阵码区的大小,确定滑动窗口,其中,所述滑动窗口的大小匹配所述点阵码区的大小。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域,包括:
对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
计算各个子框的能量密度;
将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
6.一种点阵码检测系统,其特征在于,该系统包括:
二值化单元,用于对目标图像的灰度图像进行预设二值化处理,获得二值化图像,其中,所述预设二值化处理表征根据所述灰度图像的清晰度采用的全局迭代阈值二值化处理和/或采用自适应局部二值化处理的处理方式;
滤波单元,用于对所述二值化图像进行滤波处理,获得处理后的二值化图像;
窗口确定单元,用于依据应用系统的参数,确定滑动窗口;
遍历单元,用于依据所述滑动窗口对所述处理后的二值化图像进行遍历,并计算所述滑动窗口选定区域的平均能量密度,依据能量密度阈值,确定候选区域;
第一区域确定单元,用于对所述候选区域进行腐蚀处理,计算腐蚀后的候选区域的平均能量密度,并依据所述能量密度阈值,确定若干个第一区域;
目标区域确定单元,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框,计算各个子框之间的能量密度与所述第一区域的整体能量密度,确定目标区域;
合并单元,用于对所述目标区域进行合并处理,获得目标点阵码区。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述二值化单元包括:
全局处理子单元,用于判断目标图像的灰度图像是否满足预设清晰度,如果是,则采用全局迭代阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像,其中,所述全局迭代阈值是通过不同类型不同场景的样本和指定增量进行迭代确定的;
灰度计算子单元,用于如果所述灰度图像不满足预设清晰度,计算获得所述灰度图像的灰度均值;
阈值确定子单元,用于根据所述灰度均值确定阈值系数,并基于所述灰度均值和所述阈值系数确定局部二值化的二值化阈值;
局部处理子单元,用于基于所述二值化阈值对所述灰度图像进行二值化处理,获得二值化图像。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述滤波单元包括:
参数计算子单元,用于基于所述应用系统的参数,计算获得码点大小尺寸参数;
滤波子单元,用于基于所述码点大小尺寸参数,对所述二值化图像中的噪声点进行滤波处理;
膨胀子单元,用于对滤波处理后的码点进行膨胀处理,获得处理后的二值化图像。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述窗口确定子单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述自动印刷检测系统的硬件参数,计算出点阵码区的大小;
窗口确定子单元,用于依据所述点阵码区的大小,确定滑动窗口,其中,所述滑动窗口的大小匹配所述点阵码区的大小。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述目标区域确定单元包括:
划分子单元,用于对所述第一区域进行划分,得到若干个子框;
第二计算子单元,用于计算各个子框的能量密度;
区域确定子单元,用于将满足预设能量密度条件的第一区域,确定为目标区域;
其中,所述预设能量密度条件,包括:
所述第一区域的每一个子框的能量密度与所述第一区域的整体能量密度相匹配,且所述第一区域的各个子框之间的能量密度相匹配。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110245538A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-17 | 北京慧眼智行科技有限公司 | 一种点阵码定位方法及系统 |
CN110348267A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-18 | 北京慧眼智行科技有限公司 | 一种点阵码检测定位方法及装置 |
CN114492496A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-05-13 | 三维码(厦门)网络科技有限公司 | 一种点阵码快速识读方法、设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104463795A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-25 | 高韬 | 一种点阵式dm二维码图像处理方法及装置 |
CN105260694A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-01-20 | 佛山科学技术学院 | 一种基于多级骨干提取与分析的二维码区域定位方法 |
CN105488448A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-04-13 | 杭州晟元数据安全技术股份有限公司 | 一种条码和二维码的区分方法 |
CN107423653A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-01 | 上海动联信息技术股份有限公司 | 一种二维码预处理方法、系统及解码方法 |
CN109800615A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-24 | 新大陆数字技术股份有限公司 | 二维码区域的检测定位方法及系统 |
-
2019
- 2019-06-26 CN CN201910561187.5A patent/CN110276226A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104463795A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-25 | 高韬 | 一种点阵式dm二维码图像处理方法及装置 |
CN105260694A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-01-20 | 佛山科学技术学院 | 一种基于多级骨干提取与分析的二维码区域定位方法 |
CN105488448A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-04-13 | 杭州晟元数据安全技术股份有限公司 | 一种条码和二维码的区分方法 |
CN107423653A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-01 | 上海动联信息技术股份有限公司 | 一种二维码预处理方法、系统及解码方法 |
CN109800615A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-24 | 新大陆数字技术股份有限公司 | 二维码区域的检测定位方法及系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110245538A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-17 | 北京慧眼智行科技有限公司 | 一种点阵码定位方法及系统 |
CN110348267A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-18 | 北京慧眼智行科技有限公司 | 一种点阵码检测定位方法及装置 |
CN114492496A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-05-13 | 三维码(厦门)网络科技有限公司 | 一种点阵码快速识读方法、设备和存储介质 |
CN114492496B (zh) * | 2022-01-20 | 2023-04-14 | 三维码(厦门)网络科技有限公司 | 一种点阵码快速识读方法、设备和存储介质 |
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