CN114548140B - 二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法 - Google Patents

二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法 Download PDF

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CN114548140B CN202210440843.8A CN202210440843A CN114548140B CN 114548140 B CN114548140 B CN 114548140B CN 202210440843 A CN202210440843 A CN 202210440843A CN 114548140 B CN114548140 B CN 114548140B
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Abstract

本发明公开了一种二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法，二维码解码方法包括获取二维码所在区域的原始图像，以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值；获取三分量对应的图像直方图；统计每个灰度值的频率；获取原始图像的最佳二值化阈值；获取子图像的三分量对应的图像直方图；计算每个子图像的最佳二值化子阈值；对原始图像进行纵向遍历和横向遍历，并获得纵向遍历的黑白图像和横向遍历的黑白图像，并综合获得最优图像；一种基于解码方法的数据关联方法，一种关联装置；关联装置的使用方法；本发明通过设置二维码识别算法，解决复杂光照环境下的二维码识别问题；并将识别后的二维码进行信息绑定，实现产品与二维码关联。

Description

二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法
技术领域
本发明涉及生产领域，具体涉及一种二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法。
背景技术
二维码已广泛应用于各类产品中，酒类产品的瓶盖、盒盖、酒箱二维码已在各酒类品牌厂商中应用，在酒品生产中，需要进行二维码识别，在进行二维码识别操作中，由于光照的关系，可能存在部分二维码的显示效果不佳，且因为一般的酒瓶、酒盒均需要进行包装设计，其存在一定的彩色图案，二维码在进行采集时，会同时采集到背景图案以及二维码，可能会造成二维码解码困难，从而影响生产线的正常工作。
同时现阶段在进行生产的过程中，将酒瓶、酒盒和酒箱分别与产品信息进行关联，即通过产品信息来实现酒瓶、酒盒和酒箱之间的关联，因此可能因为装盒、装箱的失误而导致酒盒与酒瓶、酒盒与酒箱的二维码不匹配的情况。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是酒瓶、酒盒和酒箱的二维码可能出现不匹配的情况，目的在于提供一种二维码解码方法、数据关联方法、关联装置及使用方法，解决了因包装失误而导致的关联错误问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种酒品生产中的二维码解码方法，包括以下步骤：
获取二维码所在区域的原始图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值；
确定图像的尺寸
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，并获取三分量对应的图像直方图，根据图像直方图统计每个灰度值的频率；
获取原始图像的三分量对应的三个最佳二值化阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
对原始图像进行分块处理，将原始图像分成n个子图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值；
确定每一个子图像的尺寸
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，并获取子图像的三分量对应的图像直方图，获得子图像的直方图的每个灰度值的频率；
计算每个子图像的三分量对应的最佳二值化子阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
判断
Figure DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，若均为是，则对子图像进行二值化，若至少一个为否，则将子图像设定为白色；
获取二值化后的黑白图像；
对原始图像进行纵向遍历和横向遍历，并获得纵向遍历的黑白图像和横向遍历的黑白图像，并综合获得最优图像。
具体地，根据图像直方图统计每个灰度值的频率的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
Figure DEST_PATH_IMAGE026
Figure DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为在
Figure DEST_PATH_IMAGE036
处的对应分量的灰度值；
Figure DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为对应分量的k灰度值时的出现频率；
Figure 791165DEST_PATH_IMAGE036
位于
Figure 708305DEST_PATH_IMAGE002
内；
获得子图像的直方图的每个灰度值的频率的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
、
Figure DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为在
Figure DEST_PATH_IMAGE052
处的对应分量的灰度值；
Figure DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure DEST_PATH_IMAGE056
、
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为对应分量的k灰度值时的出现频率；
Figure 861944DEST_PATH_IMAGE052
位于
Figure 257153DEST_PATH_IMAGE010
内。
具体地，最佳二值化阈值
Figure 884574DEST_PATH_IMAGE004
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE060
，则目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE062
，非目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE064
；
目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE066
；
目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE068
；
非目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE070
；
非目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE072
；
图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE074
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE076
；
最佳二值化阈值
Figure 80938DEST_PATH_IMAGE006
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE078
，则目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE080
，非目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE082
；
目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE084
；
目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE086
；
非目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE088
；
非目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE090
；
图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE092
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE094
；
最佳二值化阈值
Figure 223338DEST_PATH_IMAGE008
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE096
，则目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE098
，非目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE100
；
目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE102
；
目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE104
；
非目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE106
；+
非目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE108
；
图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE110
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE112
。
具体地，最佳二值化子阈值
Figure 858456DEST_PATH_IMAGE012
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE114
，则子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE116
，非子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE118
；
子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE120
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE122
；
非子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE124
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE126
；
子图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE128
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE130
；
最佳二值化子阈值
Figure 402701DEST_PATH_IMAGE014
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE132
，则子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE134
，非子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE136
；
子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE138
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE140
；
非子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE142
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE144
；
子图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE146
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE148
；
最佳二值化子阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE150
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure DEST_PATH_IMAGE152
，则子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE154
，非子目标图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE156
；
子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE158
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE160
；
非子目标图像所占比例为：
Figure DEST_PATH_IMAGE162
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE164
；
子图像总灰度均值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE166
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE168
。
一种酒品生产中的数据关联方法，基于上述的一种酒品生产中的二维码解码方法，包括以下步骤：
S1、在控制系统中确定酒品的产品信息；
S2、采集酒瓶上的第一二维码，并对第一二维码进行解码，获得第一解码结果；
S3、将第一解码结果传输至控制系统，控制系统将第一二维码与产品信息关联；
S4、同时采集酒瓶上的第一二维码和酒盒上的第二二维码，并对第二二维码进行解码，获得第二解码结果；对第一二维码解码，获得第一解码结果；
S5、将第一解码结果和第二解码结果传输至控制系统，获得与第一解码结果关联的产品信息，将第二二维码与产品信息关联；
S6、同时采集酒盒上的第二二维码和酒箱上的第三二维码，并对第三二维码进行解码，获得第三解码结果；对第二二维码解码，获得第二解码结果；
S7、将第二解码结果和第三解码结果传输至控制系统，获得与第二解码结果关联的产品信息，将第三二维码与产品信息关联；
S8、将关联的第一二维码、第二二维码、第三二维码和产品信息传输至数据中心，并储存。
具体地，步骤S3与步骤S4之间设置有转运步骤，步骤S5与步骤S6之间设置有转运步骤。
进一步，在步骤S3之后，还包括：
根据关联的第一解码结果和产品信息生成酒瓶激光码；
雕刻酒瓶激光码至酒瓶的瓶身；
判断瓶身上的酒瓶激光码是否可识别，若可识别，则将酒瓶激光码与第一二维码关联后进行步骤S4；
若不可识别，则将该酒瓶判定为NG产品，并将其剔除，同时将酒瓶NG信息与第一二维码关联。
具体地，在步骤S5之后，还包括：
根据关联的第一解码结果、第二解码结果和产品信息生成酒盒激光码；
雕刻酒盒激光码至酒盒的盒体；
判断盒体上的酒盒激光码是否可识别，若可识别，则将酒盒激光码与第二二维码关联后进行步骤S6；
若不可识别，则将该酒盒判断为NG产品，并将其剔除，同时将酒盒NG信息与第二二维码关联。
一种酒品生产中的数据关联装置，用于实施上述的一种酒品生产中的数据关联方法，所述装置包括：
酒瓶运输线，其水平设置，且所述酒瓶运输线上竖直放置有多个酒瓶，所述酒瓶运输线上设置有用于识别所述酒瓶的瓶盖上的第一二维码的酒瓶扫码装置；
酒盒运输线，其水平设置，且所述酒盒运输线上竖直放置有多个酒盒，所述酒盒运输线上设置有用于识别所述酒盒的盒身上的第二二维码的酒盒扫码装置；
酒箱运输线，其水平设置，且所述酒盒运输线上放置有多个酒箱，所述酒盒运输线上设置有用于识别所述酒箱的箱体上的第三二维码的酒箱扫码装置。
一种酒品生产中的数据关联装置的使用方法，基于上述的一种酒品生产中的数据关联装置，包括以下步骤：
第一二维码设置在酒瓶的瓶盖上，将酒瓶置于酒瓶运输线上，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别；
将第一二维码与产品信息关联；
第二二维码设置在酒盒的盒盖上，将酒瓶置入酒盒内，并将酒盒置于酒盒运输线，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别，通过酒盒扫码装置对第二二维码进行识别；
将第二二维码与第一二维码和产品信息关联；
第三二维码设置在酒箱上，将酒盒置入酒箱内，并将酒箱置于酒箱运输线，通过酒盒扫码装置对第二二维码进行识别，通过酒箱扫码装置对第三二维码进行识别；
将第三二维码与第一二维码、第二二维码和产品信息关联。
一种酒品生产中的数据关联终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
在进行二维码的识别过程中，可能因为酒瓶、酒盒或酒箱的光照角度、二维码位置以及二维码倾斜度等问题造成二维码不易识别，本发明通过设置二维码识别算法，解决复杂光照环境下的二维码识别问题。
本发明通过在酒品生产的包装过程中，将酒瓶的第一二维码与产品信息关联，然后将酒瓶装入酒盒后，同时对第一二维码和第二二维码进行识别，然后将第二二维码与第一二维码对应的产品信息关联，再然后将酒盒装入酒箱后，同时对第二二维码和第三二维码进行识别，然后将第三二维码与第二二维码对应的产品信息关联，从而实现了第一二维码、第二二维码、第三二维码和产品信息的准确绑定；
并通过设置激光打印装置和剔除装置，可以激光码打印在瓶身和盒身上，如果激光码无法识别，则将其剔除，并且将与之对应的二维码和产品信息进行取消关联。
附图说明
附图示出了本发明的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本发明的原理，其中包括了这些附图以提供对本发明的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。
图1是根据本发明所述的一种酒品生产中的数据关联方法的流程图。
图2是根据本发明所述的一种酒品生产中的数据关联方法的实施例二的流程图。
图3是根据本发明所述的二维码解码方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于解释相关内容，而非对本发明的限定。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分。
在不冲突的情况下，本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本发明。
本发明中的控制系统可以是一个工控机、一台服务器，或者由若干台服务器组成的服务器集群，或是一个云计算服务中心。控制系统用于与酒品的生产装备交互提供数据输入与输出功能。
实施例一
本实施例解决的问题是，酒瓶、酒盒和酒箱的二维码可能出现不匹配的问题。
在实际生产中，酒瓶A、酒盒A和酒箱A本来为一个关联的组合，在进行生产中，将酒瓶A与产品信息A、酒盒A与产品信息A、酒箱A与产品信息A进行绑定，实际上酒瓶A、酒盒A和酒箱A在生产中是相互独立的。
因此可能出现，在包装的过程中，误将已经与产品信息B绑定的酒瓶B，装入酒盒A中，则在内部系统中，A和B的包装并未出现错误，但是在实际出厂后，A和B存在错误。
因此，本实施例提供解决上述问题的一种酒品生产中的数据关联方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、在控制系统中确定酒品的产品信息；产品信息包括但不限于：酒品名称、厂家、生产地、生产日期、度数、原料供应商、保值日期、出厂日期、指导价格、酒瓶外观、酒盒外观、配料表等应该或可以向消费者公开并供消费者查询的信息。
S2、采集酒瓶上的第一二维码，并对第一二维码进行解码，获得第一解码结果，采集方式可以为人工扫描，也可以为自动化扫描，获得第一二维码后，对其进行解码。
S3、将第一解码结果传输至控制系统，控制系统将第一二维码与产品信息关联，将第一二维码与产品信息关联后，可以通过扫描第一二维码，直接获得相关的产品信息。
S4、同时采集酒瓶上的第一二维码和酒盒上的第二二维码，并对第二二维码进行解码，获得第二解码结果；对第一二维码解码，获得第一解码结果，同步骤S2，采集到第一二维码和第二二维码后，并分别进行解码。
S5、将第一解码结果和第二解码结果传输至控制系统，获得与第一解码结果关联的产品信息，将第二二维码与产品信息关联，通过第一二维码获得相关的产品信息，然后在将第一二维码、第二二维码和产品信息关联，从而使第一二维码和第二二维码处于直接关联状态，第二二维码与产品信息直接关联。可以通过扫描第一二维码或者第二二维码获得产品信息。
S6、同时采集酒盒上的第二二维码和酒箱上的第三二维码，并对第三二维码进行解码，获得第三解码结果；对第二二维码解码，获得第二解码结果；同步骤S2，采集到第三二维码和第二二维码后，并分别进行解码。
S7、将第二解码结果和第三解码结果传输至控制系统，获得与第二解码结果关联的产品信息，将第三二维码与产品信息关联；通过第二二维码获得相关的产品信息，然后在将第三二维码、第二二维码和产品信息关联，从而使第二二维码和第三二维码处于直接关联状态，因此此时酒瓶已经放置在酒盒内，并已封装，因此不必要强关联第一二维码和第二二维码，最终使得第三二维码与产品信息直接关联。可以通过扫描第二二维码或者第三二维码获得产品信息。
S8、将关联的第一二维码、第二二维码、第三二维码和产品信息传输至数据中心，并储存。储存后，二维码成为访问途径，用户可以通过扫码第一二维码、第二二维码或第三二维码直接访问数据中心，通过数据中心调取相关的产品信息，实现三码合一。
在进行上述步骤时，具体地，步骤S3与步骤S4之间设置有转运步骤（即将酒瓶装入酒盒内，此时酒盒未封闭，可以同时扫码到第一二维码和第二二维码），步骤S5与步骤S6之间设置有转运步骤（即将酒盒装入酒箱内，此时酒盒已封闭，酒瓶和酒盒已经绑定不会出现错误，可以同时扫码到第二二维码和第三二维码）。
实施例二
上述实施例一中进行了酒瓶、酒盒和酒箱的三码合一操作，但是在进行出场生产中，需要在酒瓶、酒盒上打上激光码，用以标识必须要标注的信息，包括产品批号、生产日期、有效期等。
因此，在步骤S3之后，进行酒瓶瓶身打码操作。
根据关联的第一解码结果和产品信息生成酒瓶激光码；
雕刻酒瓶激光码至酒瓶的瓶身，通过激光打码器进行打码操作，如图2所示。
判断瓶身上的酒瓶激光码是否可识别，若可识别，则将酒瓶激光码与第一二维码关联后进行步骤S4；
若不可识别，则将该酒瓶判定为NG产品，并将其剔除，同时将酒瓶NG信息与第一二维码关联。
即在激光打码器的后侧设置一个激光码的识别装置，并通过激光码识别装置对酒瓶激光码进行识别，如果能够识别，则证明打码正常，可以进行S4的步骤。
如果无法识别激光码，则证明打码可能异常，将酒瓶从流水线中剔除（即通过机械手或者推杆等结构，将该酒瓶从流水线上取下，并存放在缓存区）。
此时将打码异常的信息与第一二维码关联，可以通过扫描第一二维码获得相关的产品信息以及打码异常的信息。
同理，在步骤S5之后，进行酒盒盒身打码操作。
根据关联的第一解码结果、第二解码结果和产品信息生成酒盒激光码；
雕刻酒盒激光码至酒盒的盒体；
判断盒体上的酒盒激光码是否可识别，若可识别，则将酒盒激光码与第二二维码关联后进行步骤S6；
若不可识别，则将该酒盒判断为NG产品，并将其剔除，同时将酒盒NG信息与第二二维码关联。
此步骤与上述步骤相似，均是通过激光打码器、激光码识别装置以及剔除装置实现酒盒打码。
实施例三
本实施例是针对实施例一中的二维码识别操作，在进行二维码识别操作中，由于光照的关系，可能存在部分二维码的显示效果不佳，且因为一般的酒瓶、酒盒均需要进行包装设计，其存在一定的彩色图案，二维码在进行采集时，会同时采集到背景图案以及二维码，在识别时，需要对二维码和背景图像进行区分。
例如在步骤S4中，为了能同时识别第一二维码和第二二维码，一般是将第一二维码设置在瓶盖的正上方，在酒瓶装入酒盒后，将酒盒的盒盖打开对第一二维码进行识别。
在步骤S6中，为了能同时识别第二二维码和第三二维码，一般是将第二二维码设置在盒盖的正上方（盒盖为翻盖式结构），在酒盒装入酒箱后，将酒箱的箱盖打开进行第二二维码识别。
综合上述要求，可以看出，需要将第二二维码设置在盒盖的正上方，因此在进行步骤S4时，盒盖的打开角度不统一，可能存在二维码被阴影遮挡的情况。
因此本实施例提供针对特殊环境下的二维码识别，提供一种二维码解码方法。
在执行步骤S2、步骤S4和步骤S6时，如图3所示，对第一二维码、第二二维码和第三二维码的识别方法包括：
获取二维码所在区域的原始图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值：
Figure 956917DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 711246DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 510575DEST_PATH_IMAGE034
为在
Figure 33960DEST_PATH_IMAGE036
处的对应分量的灰度值；确定每个像素点处，三个原色分别对应开亮度，并将其设定为灰度值。
确定图像的尺寸
Figure 463805DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 705430DEST_PATH_IMAGE036
位于
Figure 793603DEST_PATH_IMAGE002
内，并获取三分量对应的图像直方图；
根据图像直方图统计每个灰度值的频率：
Figure 437074DEST_PATH_IMAGE024
Figure 772240DEST_PATH_IMAGE026
Figure 501162DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 642293DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 140271DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 911918DEST_PATH_IMAGE042
为对应分量的k灰度值时的出现频率，设定k属于0~255中的任意值，计算某一个灰度值出现的频率。
获取原始图像的三分量对应的三个最佳二值化阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE169
、
Figure 174141DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 56646DEST_PATH_IMAGE008
；
对原始图像进行分块处理，将原始图像分成n个子图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值：
Figure 409130DEST_PATH_IMAGE046
、
Figure 413995DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure 851929DEST_PATH_IMAGE050
，其为在
Figure 272547DEST_PATH_IMAGE052
处的对应分量的灰度值；
确定每一个子图像的尺寸
Figure 745116DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 858566DEST_PATH_IMAGE052
位于
Figure 596846DEST_PATH_IMAGE010
内，并获取子图像的三分量对应的图像直方图；
获得子图像的直方图的每个灰度值的频率：
Figure DEST_PATH_IMAGE170
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE172
、
Figure 821154DEST_PATH_IMAGE056
、
Figure 944967DEST_PATH_IMAGE058
为对应分量的k灰度值时的出现频率；
计算每个子图像的三分量对应的最佳二值化子阈值
Figure 229318DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 641845DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 669844DEST_PATH_IMAGE016
；
判断
Figure 163011DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 352684DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 252507DEST_PATH_IMAGE022
，若均为是，则对子图像进行二值化（其使用Otsu算法对子图像进行二值化），若至少一个为否，则认定为不明显，将子图像设定为白色；
获取二值化后的黑白图像。
对原始图像进行纵向遍历和横向遍历，并获得纵向遍历的黑白图像和横向遍历的黑白图像，并综合获得最优图像。
实施例四
本实施例对最佳二值化阈值的获取方法进行说明。
Figure 818617DEST_PATH_IMAGE169
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure 182603DEST_PATH_IMAGE060
，其值可以根据经验进行设定，也可以通过计算机的遍历算法对值进行轮换确定，因为阈值在0~255内，所以可以根据有限次的试验获得，则目标图像为
Figure 543177DEST_PATH_IMAGE062
，非目标图像为
Figure 930296DEST_PATH_IMAGE064
；
目标图像所占比例为：
Figure 300097DEST_PATH_IMAGE066
；
目标图像的灰度均值为：
Figure 3742DEST_PATH_IMAGE068
；
非目标图像所占比例为：
Figure 800797DEST_PATH_IMAGE070
；
非目标图像的灰度均值为：
Figure 409633DEST_PATH_IMAGE072
；
图像总灰度均值为：
Figure 583125DEST_PATH_IMAGE074
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE173
。
对
Figure 656123DEST_PATH_IMAGE060
值进行遍历，从而获得最佳二值化阈值。
最佳二值化阈值
Figure 624079DEST_PATH_IMAGE006
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure 720211DEST_PATH_IMAGE078
，则目标图像为
Figure 431815DEST_PATH_IMAGE080
，非目标图像为
Figure 608588DEST_PATH_IMAGE082
；
目标图像所占比例为：
Figure 747445DEST_PATH_IMAGE084
；
目标图像的灰度均值为：
Figure 330873DEST_PATH_IMAGE086
；
非目标图像所占比例为：
Figure 580589DEST_PATH_IMAGE088
；
非目标图像的灰度均值为：
Figure 628179DEST_PATH_IMAGE090
；
图像总灰度均值为：
Figure 937938DEST_PATH_IMAGE092
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure DEST_PATH_IMAGE174
。
最佳二值化阈值
Figure 8662DEST_PATH_IMAGE008
的获取方法为：
设基础阈值为
Figure 875118DEST_PATH_IMAGE096
，则目标图像为
Figure 714898DEST_PATH_IMAGE098
，非目标图像为
Figure 195558DEST_PATH_IMAGE100
；
目标图像所占比例为：
Figure 487999DEST_PATH_IMAGE102
；
目标图像的灰度均值为：
Figure 407413DEST_PATH_IMAGE104
；
非目标图像所占比例为：
Figure 101700DEST_PATH_IMAGE106
；
非目标图像的灰度均值为：
Figure 753261DEST_PATH_IMAGE108
；
图像总灰度均值为：
Figure 798578DEST_PATH_IMAGE110
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
Figure 505371DEST_PATH_IMAGE112
。
同理，可对其余两种分量进行的最佳二值化阈值进行计算。
另外的，将整个图像分为n个子图像，并对n个子图像按照整个图像的方法进行最佳二值化子阈值进行计算。
最佳二值化子阈值
Figure 54164DEST_PATH_IMAGE012
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure 142206DEST_PATH_IMAGE114
，则子目标图像为
Figure 409239DEST_PATH_IMAGE116
，非子目标图像为
Figure 608140DEST_PATH_IMAGE118
；
子目标图像所占比例为：
Figure 73756DEST_PATH_IMAGE120
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure 332699DEST_PATH_IMAGE122
；
非子目标图像所占比例为：
Figure 87028DEST_PATH_IMAGE124
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure 824040DEST_PATH_IMAGE126
；
子图像总灰度均值为：
Figure 160475DEST_PATH_IMAGE128
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure 590319DEST_PATH_IMAGE130
。
最佳二值化子阈值
Figure 566365DEST_PATH_IMAGE014
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure 107068DEST_PATH_IMAGE132
，则子目标图像为
Figure 812856DEST_PATH_IMAGE134
，非子目标图像为
Figure 148022DEST_PATH_IMAGE136
；
子目标图像所占比例为：
Figure 876944DEST_PATH_IMAGE138
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure 955758DEST_PATH_IMAGE140
；
非子目标图像所占比例为：
Figure 765320DEST_PATH_IMAGE142
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure 271388DEST_PATH_IMAGE144
；
子图像总灰度均值为：
Figure 487606DEST_PATH_IMAGE146
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure 370111DEST_PATH_IMAGE148
。
最佳二值化子阈值
Figure 784912DEST_PATH_IMAGE150
的获取方法为：
设基础子阈值为
Figure 727460DEST_PATH_IMAGE152
，则子目标图像为
Figure 165395DEST_PATH_IMAGE154
，非子目标图像为
Figure 586012DEST_PATH_IMAGE156
；
子目标图像所占比例为：
Figure 58581DEST_PATH_IMAGE158
；
子目标图像的灰度均值为：
Figure 719501DEST_PATH_IMAGE160
；
非子目标图像所占比例为：
Figure 644732DEST_PATH_IMAGE162
；
非子目标图像的灰度均值为：
Figure 869040DEST_PATH_IMAGE164
；
子图像总灰度均值为：
Figure 196116DEST_PATH_IMAGE166
；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
Figure 542783DEST_PATH_IMAGE168
。
实施例五
本实施例提供用于实施上述的一种酒品生产中的数据关联方法，的一种酒品生产中的数据关联装置，包括酒瓶运输线、酒盒运输线、酒箱运输箱。
酒瓶运输线，其水平设置，且酒瓶运输线上竖直放置有多个酒瓶，酒瓶运输线上设置有用于识别酒瓶的瓶盖上的第一二维码的酒瓶扫码装置；
酒盒运输线，其水平设置，且酒盒运输线上竖直放置有多个酒盒，酒盒运输线上设置有用于识别酒盒的盒身上的第二二维码的酒盒扫码装置；
酒箱运输线，其水平设置，且酒盒运输线上放置有多个酒箱，酒盒运输线上设置有用于识别酒箱的箱体上的第三二维码的酒箱扫码装置。
并且在酒瓶运输线与酒盒运输线之间设置能够将酒瓶装入酒盒的装置，在酒盒运输线与酒箱运输箱之间设置能够将酒盒装入酒箱的装置。
其可以为机械臂也可以人工装载。
实施例六
本实施例提供的是基于实施例五的的一种酒品生产中的数据关联装置的一种酒品生产中的数据关联装置的使用方法，包括以下步骤：
第一二维码设置在酒瓶的瓶盖上，将酒瓶置于酒瓶运输线上，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别，即实施例一中的步骤S2。
将第一二维码与产品信息关联，即实施例一中的步骤S3。
第二二维码设置在酒盒的盒盖上，将酒瓶置入酒盒内，并将酒盒置于酒盒运输线，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别，通过酒盒扫码装置对第二二维码进行识别，即实施例一中的步骤S4。
将第二二维码与第一二维码和产品信息关联，即实施例一中的步骤S5。
第三二维码设置在酒箱上，将酒盒置入酒箱内，并将酒箱置于酒箱运输线，通过酒盒扫码装置对第二二维码进行识别，通过酒箱扫码装置对第三二维码进行识别，即实施例一中的步骤S6。
将第三二维码与第一二维码、第二二维码和产品信息关联，即实施例一中的步骤S7。
实施例七
一种酒品生产中的数据关联终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的一种酒品生产中的数据关联方法的步骤。
存储器可用于存储软件程序以及模块,处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块,从而执行终端的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的执行程序等。
存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件,闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的一种酒品生产中的数据关联方法的步骤。
不失一般性，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令数据结构,程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术,CD-ROM、DVD或其他光学存储﹑磁带盒﹑磁带﹑磁盘存储或其他磁性存储设备。当然,本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器和大容量存储设备可以统称为存储器。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例/方式”、“一些实施例/方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例/方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例/方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例/方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例/方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例/方式或示例以及不同实施例/方式或示例的特征进行结合和组合。
此外，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。在本申请的描述中，“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。
本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本发明，而并非是对本发明的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述发明的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本发明的范围内。

Claims (9)

1.一种酒品生产中的二维码解码方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取二维码所在区域的原始图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值；
确定图像的尺寸a×b，并获取三分量对应的图像直方图，根据图像直方图统计每个灰度值的频率；
获取原始图像的三分量对应的三个最佳二值化阈值tR、tG、tB；
对原始图像进行分块处理，将原始图像分成n个子图像，并以彩色图像的三分量的亮度建立图像像素的灰度值；
确定每一个子图像的尺寸c×d，并获取子图像的三分量对应的图像直方图，获得子图像的直方图的每个灰度值的频率；
计算每个子图像的三分量对应的最佳二值化子阈值tr、tg、tb；
判断tR＜tr、tG＜tg、tB＜tb，若均为是，则对子图像进行二值化，若至少一个为否，则将子图像设定为白色；
获取二值化后的黑白图像；
对原始图像进行纵向遍历和横向遍历，并获得纵向遍历的黑白图像和横向遍历的黑白图像，并综合获得最优图像。
2.根据权利要求1所述的一种酒品生产中的二维码解码方法，其特征在于，根据图像直方图统计每个灰度值的频率的方法为：
Figure FDA0003712572480000021
Figure FDA0003712572480000022
Figure FDA0003712572480000023
其中R(i，j)、G(i，j)、B(i，j)为在(i，j)处的对应分量的灰度值；PR、PG、PB为对应分量的k灰度值时的出现频率；(i，j)位于a×b内；
获得子图像的直方图的每个灰度值的频率的方法为：
Figure FDA0003712572480000024
Figure FDA0003712572480000025
Figure FDA0003712572480000026
其中，R(q，p)、G(q，p)、B(q，p)为在(g，p)处的对应分量的灰度值；Pr、Pg、Pb为对应分量的k灰度值时的出现频率；(q，p)位于c×d内。
3.根据权利要求2所述的一种酒品生产中的二维码解码方法，其特征在于，最佳二值化阈值tR的获取方法为：
设基础阈值为t1，则目标图像为R(i，j)＞t1，非目标图像为R(i，j)≤t1；
目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000031
目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000032
非目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000033
非目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000041
图像总灰度均值为：GrayR＝mRnR+xRyR；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
tR＝max0≤t≤255[mR(nR-GrayR)2+xR(yR-GrayR)2]；
最佳二值化阈值tG的获取方法为：
设基础阈值为t2，则目标图像为G(i，j)＞t2，非目标图像为G(i，j)＜t2；
目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000042
目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000043
非目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000044
非目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000051
图像总灰度均值为：GrayG＝mGnG+xGyG；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
tG＝max0≤t≤255[mG(nG-GrayG)2+xG(yG-GrayG)2]；
最佳二值化阈值tB的获取方法为：
设基础阈值为t3，则目标图像为B(i，j)＞t3，非目标图像为B(i，j)＜t3；
目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000052
目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000053
非目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000054
非目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000061
图像总灰度均值为：GrayB＝mBnB+xByB；
根据局部阈值法，获得最佳二值化阈值：
tB＝max0≤t≤255[mB(nB-GrayB)2+xB(yB-GrayB)2]。
4.根据权利要求3所述的一种酒品生产中的二维码解码方法，其特征在于，最佳二值化子阈值tr的获取方法为：
设基础子阈值为t4，则子目标图像为R(q，p)＞t4，非子目标图像为R(q，p)＜t4；
子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000062
子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000063
非子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000064
非子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000065
子图像总灰度均值为：Grayr＝mrnr+xryr；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
tr＝max0≤t≤255[mr(nr-Grayr)2+xr(yr-Grayr)2]；
最佳二值化子阈值tg的获取方法为：
设基础子阈值为t5，则子目标图像为G(q，p)＞t5，非子目标图像为G(q，p)＜t5；
子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000071
子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000072
非子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000073
非子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000074
子图像总灰度均值为：Grayg＝mgng+xgyg；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
tg＝max0≤t≤255[mg(ng-Grayg)2+xg(yg-Grayg)2]；
最佳二值化子阈值tb的获取方法为：
设基础子阈值为t6，则子目标图像为B(q，p)＞t6，非子目标图像为B(q，p)＜t6；
子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000081
子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000082
非子目标图像所占比例为：
Figure FDA0003712572480000083
非子目标图像的灰度均值为：
Figure FDA0003712572480000084
子图像总灰度均值为：Grayb＝mbnb+xbyb；
根据局部阈值法，获得最佳二值化子阈值：
tb＝max0≤t≤255[mb(nb-Grayb)2+xb(yb-Grayb)2]。
5.一种酒品生产中的数据关联方法，其特征在于，基于如权利要求1-4中任一项所述的一种酒品生产中的二维码解码方法，包括以下步骤：
S1、在控制系统中确定酒品的产品信息；
S2、采集酒瓶上的第一二维码，并对第一二维码进行解码，获得第一解码结果；
S3、将第一解码结果传输至控制系统，控制系统将第一二维码与产品信息关联；
S4、同时采集酒瓶上的第一二维码和酒盒上的第二二维码，并对第二二维码进行解码，获得第二解码结果；对第一二维码解码，获得第一解码结果；
S5、将第一解码结果和第二解码结果传输至控制系统，获得与第一解码结果关联的产品信息，将第二二维码与产品信息关联；
S6、同时采集酒盒上的第二二维码和酒箱上的第三二维码，并对第三二维码进行解码，获得第三解码结果；对第二二维码解码，获得第二解码结果；
S7、将第二解码结果和第三解码结果传输至控制系统，获得与第二解码结果关联的产品信息，将第三二维码与产品信息关联；
S8、将关联的第一二维码、第二二维码、第三二维码和产品信息传输至数据中心，并储存；
其中，在步骤S3与步骤S4之间设置有转运步骤，步骤S5与步骤S6之间设置有转运步骤。
6.根据权利要求5所述的一种酒品生产中的数据关联方法，其特征在于，在步骤S3之后，还包括：
根据关联的第一解码结果和产品信息生成酒瓶激光码；
雕刻酒瓶激光码至酒瓶的瓶身；
判断瓶身上的酒瓶激光码是否可识别，若可识别，则将酒瓶激光码与第一二维码关联后进行步骤S4；以及
若不可识别，则将该酒瓶判定为NG产品，并将其剔除，同时将酒瓶NG信息与第一二维码关联。
7.根据权利要求6所述的一种酒品生产中的数据关联方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括
根据关联的第一解码结果、第二解码结果和产品信息生成酒盒激光码；
雕刻酒盒激光码至酒盒的盒体；
判断盒体上的酒盒激光码是否可识别，若可识别，则将酒盒激光码与第二二维码关联后进行步骤S6；以及
若不可识别，则将该酒盒判断为NG产品，并将其剔除，同时将酒盒NG信息与第二二维码关联。
8.一种酒品生产中的数据关联装置，其特征在于，用于实施如权利要求5-7中任一项所述的一种酒品生产中的数据关联方法，所述装置包括：
酒瓶运输线，其水平设置，且所述酒瓶运输线上竖直放置有多个酒瓶，所述酒瓶运输线上设置有用于识别所述酒瓶的瓶盖上的第一二维码的酒瓶扫码装置；
酒盒运输线，其水平设置，且所述酒盒运输线上竖直放置有多个酒盒，所述酒盒运输线上设置有用于识别所述酒盒的盒身上的第二二维码的酒盒扫码装置；
酒箱运输线，其水平设置，且所述酒盒运输线上放置有多个酒箱，所述酒盒运输线上设置有用于识别所述酒箱的箱体上的第三二维码的酒箱扫码装置。
9.一种酒品生产中的数据关联装置的使用方法，其特征在于，基于如权利要求8所述的一种酒品生产中的数据关联装置，包括以下步骤：
第一二维码设置在酒瓶的瓶盖上，将酒瓶置于酒瓶运输线上，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别；
将第一二维码与产品信息关联；
第二二维码设置在酒盒的盒盖上，将酒瓶置入酒盒内，并将酒盒置于酒盒运输线，通过酒瓶扫码装置对第一二维码进行识别，通过酒盒扫码装；对第二二维码进行识别；
将第二二维码与第一二维码和产品信息关联；
第三二维码设置在酒箱上，将酒盒置入酒箱内，并将酒箱置于酒箱运输线，通过酒盒扫码装置对第二二维码进行识别，通过酒箱扫码装置对第三二维码进行识别；
将第三二维码与第一二维码、第二二维码和产品信息关联。
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