CN114065797B - 一种异步影像式高速条码识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种异步影像式高速条码识别方法，包括第一步，建立多线程图像识别缓存队列；第二步，从图像传感器获取实时图像信息并持续加入第一线程缓存队列，得到与当前操作指令关联的全部图像信息；第三步，根据操作指令信息，处理第一线程缓存队列图像信息，得到指定数目图像信息；第四步，将指定数目图像信息加入第二线程缓存队列，得到识别成功的条码信息，输出。通过将顺序执行的图像采集和算法识别条码两个步骤改为异步实现，即设置多线程同时工作，一个线程负责采集图像，另一个线程负责执行算法识别条码，从而使得阅读器以图像传感器最高帧率采集图像，具备提高捕获到高速运动条码的概率以及提高条码识别的成功率的特性。

Description

一种异步影像式高速条码识别方法
技术领域
本发明涉及物联网条码数据识别采集技术领域，具体为一种异步影像式高速条码识别方法。
背景技术
条码识别技术在物联网数据采集中广泛应用，特别是在工业自动化生产中，可以自动识别条码并采集其中的产品信息，这不仅可以提高生产效率还可以节约成本。条码识别技术包括影像技术和激光技术等，其中影像式条码识别是一种重要的条码识别方式，其优点包括：全向读取一维码、堆栈、复合、矩阵、邮政和OCR码，能用于图像捕捉，高耐用性等，其缺点有：对CPU要求高，对运动条码识别能力有限。
而影像式条码识别的工作原理是：利用CMOS或者CCD等图像传感器采集实时图像数据，然后图像数据经过必要的图像处理后由算法进行解码，最终输出条码数据。
在实际应用中，由于外界环境的不确定性，比如光照的变化，条码位置的变化等，可能需要多次采集图像才可以解出条码数据。
常规影像式条码识别流程是为：1)图像传感器采集实时图像数据；2)算法处理图像数据并识别其中可能存在的条码，进行解码；3)如果条码解码成功，则输出条码数据；如果条码解码失败将重复以上步骤，直到条码解码成功或者条码识别流程被终止。
当前自动化生产广泛使用的是固定式条码阅读器，即阅读器固定在某一位置，捕获并识别运动的条码。由于众多企业可能需要通过调高流水线的速度来提高生产率，这就产生了识别高速条码的需求，因此对条码识别的各个环节都有更高的要求。
现有的条码识别一般采用上述顺序流程，也可称为同步方式，即先采集实时图像数据，然后处理图像数据并识别条码，如果识别条码失败则循环顺序执行以上步骤。
然而图像传感器采集图像需要数十毫秒，图像数据处理也需要时间，由于条码小型化，而为了可以识别高密度的条码，势必需要提高图像数据的像素值，这就大大增加的单幅图像的数据量，进而增加了图像处理和识别条码的时间。若采用上述顺序流程，当单幅图像解码失败需要再次采集实时图像时，对于高速运动的条码，可能已产生较大位移，另外，由于阅读器的视野范围有限，将可能导致错失最佳的阅读位置甚至条码已经消失在阅读器的视野中，严重影响阅读器识别成功率，不能满足生产需要。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种异步影像式高速条码识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题，本发明通过将顺序执行的图像采集和算法识别条码两个步骤改为异步实现，即设置多线程同时工作，一个线程负责采集图像，另一个线程负责执行算法识别条码，从而使得阅读器以图像传感器最高帧率采集图像，提高捕获到高速运动条码的概率，以及提高条码识别的成功率，解决了现有技术中的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种异步影像式高速条码识别方法，包括以下步骤：
第一步，建立多线程图像识别缓存队列；
第二步，从图像传感器获取实时图像信息并持续加入第一线程缓存队列，得到与当前操作指令关联的全部图像信息；
第三步，根据操作指令信息，处理第一线程缓存队列图像信息，得到指定数目图像信息；
第四步，将所述指定数目图像信息加入第二线程缓存队列，并基于图像识别算法得到识别成功的条码信息，输出。
作为对本发明中所述一种异步影像式高速条码识别方法的改进，第二步中，第一线程缓存队列对从图像传感器获取的实时图像信息处理方式为：
步骤S2-1，依据动态管理图像信息先入先出原则，将所述图像信息分为多个缓存数据结点，其中，每个所述缓存数据结点均包括同一类型的子图像信息；
步骤S2-2，寻找多个所述缓存数据结点中的缓存数据表头结点，并以缓存数据表头结点为起点，向第一线程缓存队列区域内与所述起点相邻的剩余缓存数据结点作适应性连接，其中，
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接成功，则更新相邻于所述缓存数据表头结点的缓存数据结点为连接起点，继续执行向剩余缓存数据结点作适应性连接指令；
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接失败，则选取缓存数据表头结点邻域内的次缓存数据结点为新适应性结点，并持续执行由缓存数据表头结点向新适应性结点作适应性连接指令；
步骤S2-3，重复步骤S2-2，使得分为多个的缓存数据结点形成一环形双向链表队列，直至第一线程缓存队列中加入的图像信息为当前操作指令关联的全部图像信息，
其中，所述环形双向链表队列中的缓存数据表头结点始终为固定地址，用于快速定位到环形双向链表队列列头和列尾。
作为对本发明中所述一种异步影像式高速条码识别方法的改进，第二步中，还包括步骤S2-4，在缓存数据表头结点向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接时，同时检查连接线路是否出现了数据交叉传输的问题，若出现，则将所涉及到的连接线路进行拆分，并返回至步骤S2-2重新匹配，直至缓存数据表头结点邻域连接线路不存在任何数据交叉传输情况。
作为对本发明中所述一种异步影像式高速条码识别方法的改进，步骤S2-2中，在所述缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接失败时，此时将连接失败的缓存数据结点加入所述第一线程缓存队列的次线程缓存队列，且对处于所述次线程缓存队列中的缓存数据结点顺序执行步骤S2-1、步骤S2-2、步骤S2-3、步骤S2-4指令，其中，
所述第一线程缓存队列对图像信息的处理流程优先于次线程缓存队列。
作为对本发明中所述一种异步影像式高速条码识别方法的改进，若缓存数据结点经第一线程缓存队列以及次线程缓存队列处理后仍无法向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接又或该连接线路上的缓存数据结点信息遗失，则将此缓存数据结点重新拉回至缓存数据表头结点处，从而构成一个闭合回路，在当前操作指令结束后直接淘汰此闭合回路中的缓存数据结点。
作为对本发明中所述一种异步影像式高速条码识别方法的改进，第四步中，第二线程缓存队列对指定数目图像信息处理，得到条码信息的具体方式为：
步骤S4-1，提取第一线程缓存队列的缓存数据表头结点，其中，所述缓存数据表头结点连接有邻域内的其他剩余缓存数据结点；
步骤S4-2，判断所提取的缓存数据表头结点为第一线程缓存队列的队列头结点；
步骤S4-3，构建图像信息识别算法模型；
步骤S4-4，基于所述图像信息识别算法模型对所述指定数目图像信息进行条码信息识别指令，其中，
若条码信息识别成功，则直接输出此条码信息，并结束当前操作指令信息；
若条码信息识别失败，则返回步骤S4-1，直至条码信息识别成功结束当前操作指令信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明通过将顺序执行的图像采集和算法识别条码两个步骤改为异步实现，即设置多线程同时工作，一个线程负责采集图像，另一个线程负责执行算法识别条码，从而使得阅读器以图像传感器最高帧率采集图像，具备提高捕获到高速运动条码的概率以及提高条码识别的成功率的特性；
2、通过设置异步影像式高速条码识别方法达到了异步实现图像采集和算法识别条码，以此区别于现有技术提高采集图像的帧率，同时，得到采集实时图像数据无需等待算法处理图像的结果，以图像传感器的最高帧率采集图像，最大化保障待识别条码位于阅读器视野范围内时尽可能多的采集图像数据，提阅读器捕获条码的概率，进一步提高了识别条码的成功率。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制，在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
图1为本发明一实施例中所提出一种异步影像式高速条码识别方法的整体流程框图；
图2为本发明一实施例中所提出的第一线程缓存队列中建立的单个环形双向链表队列示意图。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
如图1所示，作为本发明的一个实施例，本发明提供技术方案：一种异步影像式高速条码识别方法，包括以下步骤：
第一步，建立多线程图像识别缓存队列，用于异步实现图像采集和算法识别条码两个步骤；可以理解的是，通过设置异步影像式高速条码识别方法达到了异步实现图像采集和算法识别条码，以此区别于现有技术提高采集图像的帧率，同时，得到采集实时图像数据无需等待算法处理图像的结果，以图像传感器的最高帧率采集图像，最大化保障待识别条码位于阅读器视野范围内时尽可能多的采集图像数据，提阅读器捕获条码的概率，进一步提高了识别条码的成功率；
第二步，从图像传感器获取实时图像信息并持续加入第一线程缓存队列，得到与当前操作指令关联的全部图像信息，可以理解的是，获取的实时图像信息为最高帧率采集图像；
需要说明的是，基于第二步，第一线程缓存队列对从图像传感器获取的实时图像信息处理方式为：
步骤S2-1，依据动态管理图像信息先入先出原则，接着将图像信息分为多个缓存数据结点，其中，每个缓存数据结点均包括同一类型的子图像信息，此时单个缓存数据结点组成一个图像信息，或由多个缓存数据结点组成一个图像信息；
步骤S2-2，寻找多个缓存数据结点中的缓存数据表头结点，并以缓存数据表头结点为起点，向第一线程缓存队列区域内与起点相邻的剩余缓存数据结点作适应性连接，其中，
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接成功，则更新相邻于缓存数据表头结点的缓存数据结点为连接起点，继续执行向剩余缓存数据结点作适应性连接指令；
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接失败，则选取缓存数据表头结点邻域内的次缓存数据结点为新适应性结点，并持续执行由缓存数据表头结点向新适应性结点作适应性连接指令；
步骤S2-3，重复步骤S2-2，使得分为多个的缓存数据结点形成一环形双向链表队列，直至第一线程缓存队列中加入的图像信息为当前操作指令关联的全部图像信息；
步骤S2-4，在缓存数据表头结点向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接时，同时检查连接线路是否出现了数据交叉传输的问题，若出现，则将所涉及到的连接线路进行拆分，并返回至步骤S2-2重新匹配，直至缓存数据表头结点邻域连接线路不存在任何数据交叉传输情况；
需要说明的是，如图2所示，示出了第一线程缓存队列中建立的环形双向链表队列，环形双向链表队列中的缓存数据表头结点始终为固定地址，用于快速定位到环形双向链表队列列头和列尾，如，自定义从图像传感器获取的实时第一个图像信息形成了三个缓存数据节点，即，“图像缓存结点A”为此缓存队列头结点；“图像缓存结点B”为与列头结点相邻的中间缓存数据结点；“图像缓存结点C”为此缓存队列尾结点，此时，以环形双向链表队列中的缓存数据表头结点为起点，向“图像缓存结点A”、“图像缓存结点B”以及“图像缓存结点C”做适应性连接；若缓存数据表头结点依次与“图像缓存结点A”、“图像缓存结点B”以及“图像缓存结点C”连接成功，则，将“图像缓存结点A”、“图像缓存结点B”以及“图像缓存结点C”作为第一线程缓存队列；
可以理解的是，每次新的图像信息加入第一线程缓存队列时，此新的图像信息都将添加到队列尾结点之后成为新的队列尾结点；
在本发明的一实施例，步骤S2-2中，在缓存数据表头结点与下一缓存数据结点，即，缓存数据表头结点依次与“图像缓存结点A”或“图像缓存结点B”或“图像缓存结点C”连接失败时，此时将连接失败的缓存数据结点，(“图像缓存结点A”或“图像缓存结点B”或“图像缓存结点C”)，加入第一线程缓存队列的次线程缓存队列，且对处于次线程缓存队列中的缓存数据结点顺序执行步骤S2-1、步骤S2-2、步骤S2-3、步骤S2-4指令，得到“图像缓存结点A1”、“图像缓存结点B1”以及“图像缓存结点C1”，此时的“图像缓存结点A1”、“像缓存结点B1”以及“图像缓存结点C1”纳入次线程缓存队列，继续执行第二步，需要说明的是，第一线程缓存队列对图像信息的处理流程优先于次线程缓存队列，后续形成的线程缓存队列，依次类推。
以此同时，基于上述技术构思，在本发明的一实施例，步骤S2-2中，若缓存数据结点(图像缓存结点A”或“图像缓存结点B”或“图像缓存结点C”)经第一线程缓存队列以及次线程缓存队列处理后仍无法向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接又或该连接线路上的缓存数据结点信息遗失，则将此缓存数据结点(图像缓存结点A”或“图像缓存结点B”或“图像缓存结点C”)重新拉回至缓存数据表头结点处，从而构成一个闭合回路，在当前操作指令结束后直接淘汰此闭合回路中的缓存数据结点(图像缓存结点A”或“图像缓存结点B”或“图像缓存结点C”)，则此时，由缓存数据表头结点向下一缓存数据结点(即，从图像传感器获取的实时第二个图像信息所分成的“缓存数据结点D”)做适应性连接，直至当前操作指令结束。
第三步，根据操作指令信息，处理第一线程缓存队列第一图像信息，得到指定数目图像信息；
第四步，将指定数目图像信息加入第二线程缓存队列，并基于图像识别算法得到识别成功的条码信息，输出；
需要说明的是，第四步中，第二线程缓存队列对指定数目图像信息处理，得到条码信息的具体方式为：
步骤S4-1，提取第一线程缓存队列的缓存数据表头结点，其中，缓存数据表头结点连接有邻域内的其他剩余缓存数据结点；
步骤S4-2，判断所提取的缓存数据表头结点为第一线程缓存队列的队列头结点；
步骤S4-3，构建图像信息识别算法模型；
步骤S4-4，基于图像信息识别算法模型对指定数目图像信息进行条码信息识别指令，其中，
若条码信息识别成功，则直接输出此条码信息，并结束当前操作指令信息；
若条码信息识别失败，则返回步骤S4-1，直至条码信息识别成功结束当前操作指令信息。
可以理解的是，本发明通过将顺序执行的图像采集和算法识别条码两个步骤改为异步实现，即设置多线程同时工作，一个线程负责采集图像，另一个线程负责执行算法识别条码，从而使得阅读器以图像传感器最高帧率采集图像，具备提高捕获到高速运动条码的概率以及提高条码识别的成功率的特性。
作为本发明的第二实施例，在改变上述整体技术构思的情况下，在第二步中，将原有以缓存数据表头结点为起点，向第一线程缓存队列区域内与起点相邻的单个剩余缓存数据结点作适应性连接的方式，改为以缓存数据表头结点为起点，第一线程缓存队列区域内与起点相邻的多个剩余缓存数据结点作适应性连接，即允许缓存数据表头结点同时向邻域内的多个剩余缓存数据结点作适应性连接，以形成线程缓存队列。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种异步影像式高速条码识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步，建立多线程图像识别缓存队列；
第二步，从图像传感器获取实时图像信息并将其持续加入第一线程缓存队列，得到与当前操作指令关联的全部图像信息；其中，
第一线程缓存队列对从图像传感器获取的实时图像信息处理方式为：
步骤S2-1，依据动态管理图像信息先入先出原则，将所述图像信息分为多个缓存数据结点，其中，每个所述缓存数据结点均包括同一类型的子图像信息；
步骤S2-2，寻找多个所述缓存数据结点中的缓存数据表头结点，并以缓存数据表头结点为起点，向第一线程缓存队列区域内与所述起点相邻的剩余缓存数据结点作适应性连接，其中，
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接成功，则更新相邻于所述缓存数据表头结点的缓存数据结点为连接起点，继续执行向剩余缓存数据结点作适应性连接指令；
若缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接失败，则选取缓存数据表头结点邻域内的次缓存数据结点为新适应性结点，并持续执行由缓存数据表头结点向新适应性结点作适应性连接指令；
步骤S2-3，重复步骤S2-2，使得分为多个的缓存数据结点形成一环形双向链表队列，直至第一线程缓存队列中加入的图像信息为当前操作指令关联的全部图像信息，所述环形双向链表队列中的缓存数据表头结点始终为固定地址，用于快速定位到环形双向链表队列列头和列尾；
步骤S2-4，在缓存数据表头结点向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接时，同时检查连接线路是否出现了数据交叉传输的问题，若出现，则将所涉及到的连接线路进行拆分，并返回至步骤S2-2重新匹配，直至缓存数据表头结点邻域连接线路不存在任何数据交叉传输情况；
第三步，根据操作指令信息，处理第一线程缓存队列图像信息，得到指定数目图像信息；
第四步，将所述指定数目图像信息加入第二线程缓存队列，并基于图像识别算法得到识别成功的条码信息，输出。
2.根据权利要求1所述的一种异步影像式高速条码识别方法，其特征在于：步骤S2-2中，在所述缓存数据表头结点与下一缓存数据结点连接失败时，此时将连接失败的缓存数据结点加入所述第一线程缓存队列的次线程缓存队列，且对处于所述次线程缓存队列中的缓存数据结点顺序执行步骤S2-1、步骤S2-2、步骤S2-3、步骤S2-4指令，其中，
所述第一线程缓存队列对图像信息的处理流程优先于次线程缓存队列。
3.根据权利要求2所述的一种异步影像式高速条码识别方法，其特征在于：若缓存数据结点经第一线程缓存队列以及次线程缓存队列处理后仍无法向邻域内的其他缓存数据结点做适应性连接又或该连接线路上的缓存数据结点信息遗失，则将此缓存数据结点重新拉回至缓存数据表头结点处，从而构成一个闭合回路，在当前操作指令结束后直接淘汰此闭合回路中的缓存数据结点。
4.根据权利要求1所述的一种异步影像式高速条码识别方法，其特征在于：第四步中，第二线程缓存队列对指定数目图像信息处理，得到条码信息的具体方式为：
步骤S4-1，提取第一线程缓存队列的缓存数据表头结点，其中，所述缓存数据表头结点连接有邻域内的其他剩余缓存数据结点；
步骤S4-2，判断所提取的缓存数据表头结点为第一线程缓存队列的队列头结点；
步骤S4-3，构建图像信息识别算法模型；
步骤S4-4，基于所述图像信息识别算法模型对所述指定数目图像信息进行条码信息识别指令，其中，
若条码信息识别成功，则直接输出此条码信息，并结束当前操作指令信息；
若条码信息识别失败，则返回步骤S4-1，直至条码信息识别成功结束当前操作指令信息。
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