KR20110042557A - Apparatus and method for recognizing barcord - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A barcode recognizing device and method are provided to guarantee high image improvement performance. CONSTITUTION: A binarization unit(120) binarizes an image. A searcher pattern detecting section(130) successively searches the image. The searcher pattern detecting section detects a searcher pattern. By using the relative position relation of the detected searcher pattern, an alignment pixel detecting unit(140) detects a queue pixel. A decoding unit(150) decodes data of a data area.

Description

바코드 인식 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING BARCORD}Barcode Recognition Apparatus and Method {APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING BARCORD}

아래의 실시예들은 바코드 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.The following embodiments are related to a barcode recognition device and method.

바코드 기술은 흑백으로 출력된 가시형 바코드(visual barcode)를 일반 조명 또는 특수 조명(예를 들어, 적외선, 레이저)에 반사된 영상을 분석함으로써 그 아이디 값을 읽는 기술이다. 2차원 바코드 기술은 1차원 바코드의 용량적 한계를 극복하기 위해 1차원 바코드를 적층한(stacked) 2차원 바코드와 행렬(matrix) 형태로 설계된 2차원 바코드가 사용된다. 이러한 가시형 바코드는 주어진 일정 공간에 출력되는 바코드를 이용하므로 바코드 출력을 위한 일정한 면적의 공간이 필요함에 따라 바코드가 출력될 대상 객체에 대한 디자인의 수정이 불가피하다. 또한 이러한 가시형 바코드가 기계뿐만 아니라 사람에게도 인지되므로 인해 문화적, 종교적 터부가 존재할 수 있고, 바코드의 외형적 모습이 심미적으로 떨어져서 전체적으로 제품의 디자인에 대한 완성도를 떨어뜨리고 이질감을 제공한다.Barcode technology is a technology that reads the ID value by analyzing the image reflected in the normal or special lighting (for example, infrared, laser) the visual barcode output in black and white. Two-dimensional barcode technology uses a two-dimensional barcode and a two-dimensional barcode designed in the form of a matrix stacked with the one-dimensional barcode to overcome the capacities of the one-dimensional barcode. Since the visible bar code uses a bar code that is output in a given space, it is inevitable to modify the design of the target object to which the bar code is output as a space of a certain area is required for the bar code output. In addition, since these visible barcodes are recognized by humans as well as machines, cultural and religious taboos may exist, and the appearance of the barcodes may be aesthetically deteriorated, thereby reducing the completeness of the product design and providing a sense of heterogeneity.

한편 비가시형 바코드 기술은 가시형 바코드의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방안으로서 전자기 스펙트럼 상에서 가시광선의 양 외곽단에 존재하는 자외선 또는 적외선을 대역에 반응하는 도료나 필름 등을 이용하여 바코드를 출력하여 이 를 인지하는 기술이다. 자외선 기반 비가시형 바코드는 도료에 조사된 광자가 반사되면서 에너지 준위가 낮아지는 현상으로 도료의 소자가 광자의 에너지를 흡수하고 낮은 에너지의 광자만 반사되는 빛의 다운-컨버젼(down-conversion) 현상을 이용하여 반사된 가시광선 영역의 빛을 인식하는 방식으로 일방적인 상황에서 비가시적 성격을 띄나 인식 시점에서 가시적인 성격을 띄게 된다. 적외선 기반 비가시형 바코드는 적외선에 반응하는 도료로 출력된 바코드를 적외선 카메라를 이용하여 인식하는 형태이다. 이러한 적외선 기반 비가시형 바코드는 제한적인 성능의 적외선 도료와 카메라를 사용하여 구현되므로 적은 데이터 볼륨이나 부정확한 마커 영역 검출 등의 한계가 있다. On the other hand, invisible bar code technology is proposed to solve the problem of visible bar code. The bar code is printed by using a paint or film that reacts to the band of ultraviolet or infrared rays on both ends of visible light in the electromagnetic spectrum. It is a technology to recognize. UV-based invisible barcodes reduce the energy level by reflecting the photons irradiated onto the paint. The components of the paint absorb the energy of the photons, and down-conversion of light is reflected by only the low energy photons. By using this method, the reflected light is reflected in the visible light region, which is invisible in one-sided situation, but becomes visible at the point of recognition. Infrared-based invisible barcode is a form that recognizes the barcode output by the paint in response to infrared rays using an infrared camera. Since the infrared-based invisible barcode is implemented using a limited performance infrared paint and a camera, there are limitations such as low data volume and inaccurate marker area detection.

본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 장치는, 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 영상을 이진화하는 이진화부와, 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴(finder pattern)을 검출하는 탐색자 패턴 검출부와, 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀(alignment pixel)을 검출하는 정렬 픽셀 검출부 및 상기 탐색자 패턴과 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터를 디코딩하는 디코딩부를 포함한다. The barcode recognition apparatus according to an embodiment of the present invention includes a binarization unit for binarizing an image by sequentially substituting one of a preset number of binarization boundary values, and sequentially searching the image using one of the binarization boundary values. A searcher pattern detector for detecting a finder pattern, an alignment pixel detector for detecting an alignment pixel using a relative positional relationship of the detected searcher pattern, and the searcher pattern and the alignment pixel And a decoding unit for decoding the data of the identified data area.

본 발명의 일측면 따르면, 상기 탐색자 검출부는 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the searcher detector may detect a searcher pattern having a ratio of a marker area and an internal space.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 정렬 픽셀 검출부는 상기 탐색자 패턴을 이용하여 데이터 영역의 방향을 측정하기 위한 정렬 픽셀을 검출할 수 있다. 여기서, 상기 정렬 픽셀은 상기 탐색자 패턴에서 내부 선분의 연장선에 위치된 독립 픽셀일 수 있다. According to an aspect of the present invention, the alignment pixel detector may detect an alignment pixel for measuring a direction of a data area using the searcher pattern. Here, the alignment pixel may be an independent pixel positioned at an extension line of an internal line in the searcher pattern.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 이진화부는 상기 탐색자 패턴 또는 정렬 패턴에 대한 검출을 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 상기 영상을 이진화할 수 있다. According to an aspect of the invention, the binarization unit may binarize the image by setting a next binarization value when the detection of the searcher pattern or the alignment pattern fails.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 바코드는 상기 탐색자 패턴과 상기 데이터 영역간의 경계를 구분하는 경계 구분 영역을 포함할 수 있다. According to an aspect of the present disclosure, the barcode may include a boundary dividing area for dividing a boundary between the searcher pattern and the data area.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법은, 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 영상을 이진화하는 단계와, 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴을 검출하는 단계와, 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀을 검출하는 단계 및 상기 탐색자 패턴과 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터를 디코딩하는 단계를 포함한다.In addition, the barcode recognition method according to an embodiment of the present invention, the step of binarizing the image by sequentially substituting one of a preset number of binarization boundary value, and sequentially using the one of the binarization boundary value Detecting a searcher pattern by searching, detecting an alignment pixel by using the relative positional relationship of the detected searcher pattern, and decoding data of a data region determined by using the searcher pattern and the alignment pixel. Include.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 탐색자를 검출하는 단계는 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the detecting of the searcher may detect a searcher pattern having a ratio of a marker area and an internal space.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 정렬 픽셀을 검출하는 단계는 상기 탐색자 패턴을 이용하여 데이터 영역의 방향을 측정하기 위한 정렬 픽셀을 검출할 수 있다.According to an aspect of the present disclosure, the detecting of the alignment pixel may detect the alignment pixel for measuring the direction of the data area using the searcher pattern.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 탐색자 패턴에 대한 검출에 대한 성공 여부를 판단하는 단계 및 상기 정렬 패턴에 대한 검출에 대한 성공 여부를 판단하는 단계를 더 포함하고, 상기 영상을 이진화하는 단계는 상기 탐색자 패턴 또는 정렬 패턴에 대한 검출을 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 상기 영상을 이진화할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the method may further include determining whether the detection of the searcher pattern is successful or not, and determining whether the detection of the alignment pattern is successful. When the detection of the searcher pattern or the alignment pattern fails, the next binarization value may be set to binarize the image.

본 발명의 실시예는 각 검출 단계에서 검출 여부를 확인하여 검출에 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 자동으로 이진화 경계 값을 결정하여 높은 영상 향상 성능을 보장하는 바코드 인식 장치 및 방법을 제공할 수 있다. An embodiment of the present invention can provide a barcode recognition apparatus and method for ensuring a high image enhancement performance by determining whether a detection is detected at each detection step and automatically determining a binarization boundary value by setting a next binarization value when detection fails. .

이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, with reference to the contents described in the accompanying drawings will be described in detail an embodiment according to the present invention. However, the present invention is not limited to or limited by the embodiments. Like reference numerals in the drawings denote like elements.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 장치의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a view showing the configuration of a bar code recognition device according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 바코드 인식 장치(100)는 영상 획득부(110), 이진화부(120), 탐색자 검출부(130), 정렬 픽셀 검출부(140) 및 디코딩부(150)를 포함한다. Referring to FIG. 1, the barcode recognition apparatus 100 includes an image acquisition unit 110, a binarization unit 120, a searcher detector 130, an alignment pixel detector 140, and a decoder 150.

영상 획득부(100)는 인식하고자 하는 바코드가 포함된 영상을 획득한다. 즉, 영상 획득부(100)는 탐색자 패턴(finder pattern), 정렬 픽셀(alignment pixel), 데이터 영역 및 경계 구분 영역을 포함하는 구조로 이루어지는 바코드가 포함된 영상을 획득한다. The image acquisition unit 100 obtains an image including a barcode to be recognized. That is, the image acquisition unit 100 acquires an image including a barcode having a structure including a finder pattern, an alignment pixel, a data area, and a boundary division area.

이진화부(120)는 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 상기 획득된 영상을 이진화한다. 즉, 이진화부(120)는 이진화 경계 값을 미리 설정하고, 상기 획득된 영상에 대해 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 어느 하나를 대입하여 상기 획득된 영상을 이진화한다. The binarization unit 120 binarizes the obtained image by sequentially assigning one of a preset number of binarization boundary values. That is, the binarization unit 120 presets a binarization boundary value, and binarizes the obtained image by substituting any one of a preset number of binarization boundary values for the obtained image.

탐색자 패턴 검출부(130)는 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 획득된 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴을 검출한다. 즉, 탐색자 검출부(130)는 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 획득된 영상을 순차적으 로 탐색하여 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출한다. 일례로 탐색자 검출부(130)는 상기 이진화 경계 값 중 어느 하나를 이용하여 상기 획득된 영상을 순차적으로 탐색한 결과로서 마커 영역: 내부 공백 영역: 마커 영역이 일정한 비율로 이루어진 사각형 큐브 형태인 탐색자 패턴을 검출할 수 있다.The searcher pattern detector 130 detects the searcher pattern by sequentially searching the acquired image using one of the binarization boundary values. That is, the searcher detector 130 sequentially searches the obtained image using one of the binarization boundary values to detect a searcher pattern having a ratio of a marker area and an internal space. For example, the searcher detector 130 sequentially searches for the acquired image using any one of the binarization boundary values. The searcher pattern 130 may include a searcher pattern having a rectangular cube having a constant ratio. Can be detected.

이진화부(120)는 탐색자 패턴 검출부(130)에서 상기 탐색자 패턴의 검출을 실패한 경우, 다음 이진화 값을 설정하여 상기 획득된 영상을 이진화한다. When the searcher pattern detector 130 fails to detect the searcher pattern, the binarization unit 120 sets a next binarization value to binarize the obtained image.

정렬 픽셀 검출부(140)는 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀을 검출한다. 즉, 정렬 픽셀 검출부(140)는 상기 탐색자 패턴의 검출을 성공한 경우, 상기 검출된 탐색자 패턴을 이용하여 데이터 영역의 방향을 측정하기 위한 정렬 픽셀을 검출할 수 있다. 상기 정렬 픽셀은 상기 탐색자 패턴에서 내부 선분의 연장선에 위치한 독립 픽셀일 수 있다. The alignment pixel detector 140 detects the alignment pixel by using the relative positional relationship of the detected searcher pattern. That is, when the detection of the searcher pattern is successful, the alignment pixel detection unit 140 may detect the alignment pixel for measuring the direction of the data area using the detected searcher pattern. The alignment pixel may be an independent pixel positioned on an extension line of an internal segment in the searcher pattern.

이진화부(120)는 정렬 픽셀 검출부(140)에서 상기 정렬 픽셀의 검출을 실패한 경우, 다음 이진화 값을 설정하여 상기 획득된 영상을 이진화한다. When the alignment pixel detector 140 fails to detect the alignment pixel, the binarization unit 120 sets a next binarization value to binarize the obtained image.

디코딩부(150)는 상기 탐색자 패턴 및 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터를 디코딩한다. 즉, 디코딩부(150)는 상기 탐색자 패턴 및 상기 정렬 패턴에 대한 검출에 성공한 경우, 상기 검출된 탐색자 패턴 및 정렬 픽셀의 상대적 위치 관계를 이용하여 데이터 영역을 파악하고, 상기 파악된 데이터 영역에 포함된 데이터를 디코딩한다. The decoding unit 150 decodes data of the data area determined using the searcher pattern and the alignment pixel. That is, when the detection unit 150 and the alignment pattern are successfully detected, the decoding unit 150 identifies the data area using the relative positional relationship between the detected searcher pattern and the alignment pixel and includes the data area in the identified data area. The decoded data.

이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 장치(100)는 미리 정의 된 영상 패턴을 이용하여 바코드 인식률을 향상시킬 수 있다. As such, the barcode recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may improve the barcode recognition rate by using a predefined image pattern.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 기반 바코드의 구조를 나타내는 도면이다.2 is a view showing the structure of an infrared based barcode according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 기반 바코드는 탐색자 패턴(211, 212), 데이터 영역(221, 222), 정렬 픽셀(231, 232) 및 경계 구분 영역(240)을 포함하는 구조이다. Referring to FIG. 2, an infrared based barcode according to an embodiment of the present invention includes a searcher pattern 211 and 212, data regions 221 and 222, alignment pixels 231 and 232, and a boundary dividing region 240. It is a structure.

일례로 탐색자 검출부(130)는 마커 영역: 내부 공백: 마커 영역의 비율이 1:2:1로 이루어진 사각형 큐브 형태인 탐색자 패턴(211, 212)을 검출할 수 있다.For example, the searcher detector 130 may detect the searcher patterns 211 and 212 having a rectangular cube shape having a marker area: internal space: marker area ratio of 1: 2: 1.

일례로 데이터 영역(221, 222)은 흑백으로 이루어진 32개의 셀로 구성되어 32비트(4바이트)의 데이터를 포함할 수 있다. For example, the data regions 221 and 222 may include 32 cells in black and white, and may include 32 bits (4 bytes) of data.

정렬 픽셀(231, 232)은 탐색자 패턴(211, 212)에서 내부 선분의 연장선에 위치한 독립된 픽셀로서 데이터 영역(221, 222)의 방향을 측정하기 위해 사용된다. 일례로 제1 정렬 픽셀(231)은 제1 탐색자 패턴(211)에서 내부 선분의 연장선에 위치된 독립된 픽셀로서 제1 데이터 영역(221)의 방향을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 다른 일례로 제2 정렬 픽셀(232)은 제2 탐색자 패턴(212)에서 내부 선분의 연장선에 위치된 독립된 픽셀로서 제2 데이터 영역(222)의 방향을 측정하기 위해 사용될 수 있다. Alignment pixels 231 and 232 are independent pixels located in the extension lines of the inner line segments in the searcher patterns 211 and 212 and used to measure the direction of the data regions 221 and 222. For example, the first alignment pixel 231 may be used to measure the direction of the first data area 221 as an independent pixel located at an extension line of the inner line segment in the first searcher pattern 211. As another example, the second alignment pixel 232 may be used to measure the direction of the second data area 222 as an independent pixel located at an extension line of the inner line segment in the second searcher pattern 212.

경계 구분 영역(240)은 탐색자 패턴(211, 212)과 데이터 영역(221, 222)간의 경계를 구분하기 위한 영역이다. 일례로 경계 구분 영역(240)은 제1 탐색자 패턴(211), 제2 탐색자 패턴(212), 제1 데이터 영역(221), 제2 데이터 영역(222)와 같은 각 구조의 경계를 구분하기 위해 백색의 영역으로 이루어질 수 있다. The boundary dividing area 240 is an area for dividing the boundary between the searcher patterns 211 and 212 and the data areas 221 and 222. For example, the boundary dividing area 240 may distinguish the boundary of each structure such as the first searcher pattern 211, the second searcher pattern 212, the first data area 221, and the second data area 222. It may consist of white areas.

일례로 정렬 픽셀 검출부(140)는 제1 탐색자 패턴(211)에서 내부 선분의 연장선에 위치한 제1 정렬 픽셀(231)을 검출하고, 제2 탐색자 패턴(212)에서 내부 선분의 연장선에 위치한 제2 정렬 픽셀(232)을 검출할 수 있다. For example, the alignment pixel detector 140 detects the first alignment pixel 231 positioned on the extension line of the internal line segment in the first searcher pattern 211, and the second alignment pixel detected on the extension line of the internal line segment in the second searcher pattern 212. The alignment pixel 232 can be detected.

일례로 디코딩부(150)는 제1 탐색자 패턴(211) 및 제1 정렬 픽셀(232)을 이용하여 파악된 제1 데이터 영역(221)의 데이터를 디코딩하고, 제2 탐색자 패턴(212) 및 제2 정렬 픽셀(232)을 이용하여 파악된 제2 데이터 영역(222)의 데이터를 디코딩할 수 있다. For example, the decoding unit 150 decodes the data of the first data region 221 determined using the first searcher pattern 211 and the first alignment pixel 232, and decodes the second searcher pattern 212 and the second searcher pattern 212. The data of the identified second data area 222 may be decoded using the second alignment pixel 232.

이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 장치(100)는 탐색자 패턴, 정렬 픽셀, 데이터 영역 등과 같은 미리 정의된 영상 패턴을 포함하는 적외선 기반 바코드를 이용하여 영상 인식 성능을 높일 수 있다. As such, the barcode recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may increase image recognition performance by using an infrared based barcode including a predefined image pattern such as a searcher pattern, an alignment pixel, and a data area.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating an operation flow of a barcode recognition method according to an embodiment of the present invention.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 단계(S310)에서 바코드 인식 장치(100)는 바코드를 인식하기 위한 영상을 획득한다. 즉, 단계(S310)에서 바코드 인식 장치(100)는 영상 획득부(110)를 통해 상기 바코드를 인식하기 위한 영상을 획득한다. 일례로 단계(S310)에서 바코드 인식 장치(100)는 도 2에 도시된 것과 같이 미리 정의된 영상 패턴의 바코드 구조가 포함된 영상을 획득할 수 있다.1 to 3, in operation S310, the barcode recognition apparatus 100 acquires an image for recognizing a barcode. That is, in operation S310, the barcode recognition apparatus 100 obtains an image for recognizing the barcode through the image acquisition unit 110. For example, in operation S310, the barcode recognition apparatus 100 may acquire an image including a barcode structure of a predefined image pattern as illustrated in FIG. 2.

단계(S320)에서 바코드 인식 장치(100)는 이진화 값을 설정하고, 미리 설정된 이진화 경계 값 중 어느 하나를 순차적으로 대입하여 상기 획득된 영상을 이진 화한다. 즉, 단계(S320)에서 바코드 인식 장치(100)는 이진화부(120)를 통해 상기 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 상기 획득된 영상을 이진화한다.In operation S320, the barcode recognition apparatus 100 sets a binarization value, and sequentially substitutes any one of the preset binarization boundary values to binarize the obtained image. That is, in operation S320, the barcode recognition apparatus 100 binarizes the obtained image by sequentially assigning one of the preset number of binarization boundary values through the binarization unit 120.

단계(S330)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴을 검출한다. 즉, 단계(S330)에서 바코드 인식 장치(100)는 탐색자 패턴 검출부(130)을 통해 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색한 결과를 이용하여 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출한다. 일례로 단계(S330)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 영상을 순차적으로 탐색한 결과에 따라 도 2에 도시된 것과 같이 코드 영역: 내부 영역: 코드 영역의 배치가 1:2:1의 구조를 가지는 탐색자 패턴(211, 212)을 검출할 수 있다. In operation S330, the barcode recognition apparatus 100 sequentially searches the image using one of the binarization boundary values to detect a searcher pattern. That is, in operation S330, the barcode recognition apparatus 100 determines a ratio of the marker region and the internal space by using the result of sequentially searching the image using one of the binarization boundary values through the searcher pattern detector 130. The searcher pattern is formed. For example, in operation S330, the barcode recognition apparatus 100 may have a structure in which a code area: an internal area: an arrangement of code areas is 1: 2: 1 according to a result of sequentially searching the image. The branch may detect the searcher patterns 211 and 212.

단계(S340)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 탐색자 패턴 검출을 성공하였는지 여부를 판단한다. 일례로 단계(S340)에서 바코드 인식 장치(100)는 도 2에 도시된 것과 같은 탐색자 패턴(211, 212)에 대한 검출을 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다. In operation S340, the barcode recognition apparatus 100 determines whether the searcher pattern detection is successful. For example, in operation S340, the barcode recognition apparatus 100 may determine whether the detection of the searcher patterns 211 and 212 as illustrated in FIG. 2 is successful.

상기 탐색자 패턴에 대한 검출을 성공하지 못한 경우, 바코드 인식 장치(100)는 단계(S320)부터의 동작을 다시 수행함으로써 다음 이진화 값을 설정하여 자동으로 이진화 경계 값을 결정할 수 있다. If the detection of the searcher pattern is not successful, the barcode recognition apparatus 100 may automatically determine the binarization boundary value by setting the next binarization value by performing the operation from step S320 again.

상기 탐색자 패턴에 대한 검출을 성공한 경우, 단계(S350)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀을 검출한다. 일례로 단계(S350)에서 바코드 인식 장치(100)는 도 2에 도시된 것과 같은 제1 탐색자 패턴(211)에서 내부 선분의 연장선에 위치되는 독립 픽셀인 제1 정렬 픽셀(231)을 검출하고, 제2 탐색자 패턴(212)에서 내부 선분의 연장선에 위치되는 독립 픽셀인 제2 정렬 픽셀(232)을 검출할 수 있다. When the detection of the searcher pattern is successful, in operation S350, the barcode recognition apparatus 100 detects an alignment pixel by using the relative positional relationship of the detected searcher pattern. For example, in operation S350, the barcode recognition apparatus 100 detects a first alignment pixel 231, which is an independent pixel located at an extension line of an internal line, in the first searcher pattern 211 as illustrated in FIG. 2, In the second searcher pattern 212, a second alignment pixel 232, which is an independent pixel positioned on an extension line of the internal line segment, may be detected.

단계(S360)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 정렬 픽셀에 대한 검출을 성공하였는지 여부를 판단한다. 일례로 단계(S360)에서 바코드 인식 장치(100)는 제1 정렬 픽셀(231) 또는 제2 정렬 픽셀(232)에 대한 검출을 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다.In operation S360, the barcode recognition apparatus 100 determines whether the detection of the alignment pixel is successful. For example, in operation S360, the barcode recognition apparatus 100 may determine whether detection of the first alignment pixel 231 or the second alignment pixel 232 is successful.

상기 정렬 픽셀에 대한 검출을 성공하지 못한 경우, 바코드 인식 장치(100)는 단계(S320)부터의 동작을 다시 수행함으로써 다음 이진화 값을 설정하여 자동으로 이진화 경계 값을 결정할 수 있다. If the detection of the alignment pixel is not successful, the barcode recognition apparatus 100 may automatically determine the binarization boundary value by setting the next binarization value by performing the operation from step S320 again.

상기 정렬 픽셀에 대한 검출을 성공한 경우, 단계(S370)에서 바코드 인식 장치(100)는 상기 탐색자 패턴과 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터에 대한 디코딩을 수행한다. 일례로 단계(S370)에서 바코드 인식 장치(100)는 도 2에 도시된 것과 같은 제1 탐색자 패턴(211)과 제1 정렬 픽셀(231)을 이용하여 파악된 데이터 영역(221)의 데이터에 대한 디코딩을 수행하고, 제2 탐색자 패턴(212)과 제2 정렬 픽셀(232)을 이용하여 파악된 데이터 영역(222)의 데이터에 대한 디코딩을 수행할 수 있다.If the detection of the alignment pixel is successful, in operation S370, the barcode recognition apparatus 100 decodes data of the data area determined using the searcher pattern and the alignment pixel. For example, in operation S370, the barcode recognition apparatus 100 may determine data about the data of the data area 221 determined using the first searcher pattern 211 and the first alignment pixel 231 as shown in FIG. 2. Decoding may be performed, and decoding of the data of the identified data area 222 may be performed using the second searcher pattern 212 and the second alignment pixel 232.

이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법은 영상 획득, 이진화 값 설정, 탐색자 패턴 검출, 정렬 픽셀 검출 및 디코딩의 순서로 수행되는 코 드 인식 알고리즘에 따라 바코드를 인식할 수 있다. As described above, the barcode recognition method according to an embodiment of the present invention may recognize a barcode according to a code recognition algorithm performed in the order of image acquisition, binarization value setting, searcher pattern detection, alignment pixel detection, and decoding.

따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법은 탐색자 패턴 또는 정렬 픽셀에 대한 검출 여부를 확인하여 검출에 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 자동으로 이진화 경계 값을 결정하여 바코드 인식 성능을 향상시킬 수 있다.Accordingly, the barcode recognition method according to an embodiment of the present invention improves barcode recognition performance by automatically determining a binarization boundary value by determining a detection pattern of a searcher pattern or an alignment pixel and setting a next binarization value. Can be.

본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Bar code recognition method according to an embodiment of the present invention is implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means may be recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 장치의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a view showing the configuration of a bar code recognition device according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 바코드의 구조를 나타내는 도면이다.2 is a view showing the structure of a barcode according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바코드 인식 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating an operation flow of a barcode recognition method according to an embodiment of the present invention.

Claims (10)

미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 영상을 이진화하는 이진화부;A binarization unit for binarizing an image by sequentially assigning one of a preset number of binarization boundary values; 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴(finder pattern)을 검출하는 탐색자 패턴 검출부; A searcher pattern detector configured to sequentially search the image using one of the binarization boundary values to detect a searcher pattern; 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀(alignment pixel)을 검출하는 정렬 픽셀 검출부; 및An alignment pixel detector configured to detect an alignment pixel by using the relative positional relationship of the detected searcher pattern; And 상기 탐색자 패턴과 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터를 디코딩하는 디코딩부A decoding unit for decoding data of a data region determined using the searcher pattern and the alignment pixel 를 포함하는 바코드 인식 장치.Bar code recognition device comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 탐색자 검출부는,The searcher detector, 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출하는, 바코드 인식 장치.The barcode recognition device which detects the searcher pattern which consists of a ratio of a marker area and an internal space. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 정렬 픽셀 검출부는,The alignment pixel detector, 상기 탐색자 패턴을 이용하여 상기 데이터 영역의 방향을 측정하기 위한 상 기 정렬 픽셀을 검출하고,Detecting the alignment pixels for measuring a direction of the data area using the searcher pattern; 상기 정렬 픽셀은, The alignment pixel, 상기 탐색자 패턴에서 내부 선분의 연장선에 위치된 독립 픽셀인, 바코드 인식 장치.And an independent pixel positioned at an extension line of an internal segment in the searcher pattern. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 이진화부는,The binarization unit, 상기 탐색자 패턴 또는 정렬 패턴에 대한 검출을 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 상기 영상을 이진화하는, 바코드 인식 장치.And if the detection of the searcher pattern or the alignment pattern fails, set a next binarization value to binarize the image. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 바코드는,The barcode is, 상기 탐색자 패턴과 상기 데이터 영역간의 경계를 구분하는 경계 구분 영역을 포함하는, 바코드 인식 장치.And a boundary dividing area for dividing a boundary between the searcher pattern and the data area. 미리 설정된 개수의 이진화 경계 값 중 하나를 순차적으로 대입하여 영상을 이진화하는 단계;Binarizing the image by sequentially assigning one of a preset number of binarization boundary values; 상기 이진화 경계 값 중 하나를 이용하여 상기 영상을 순차적으로 탐색하여 탐색자 패턴을 검출하는 단계; Detecting the searcher pattern by sequentially searching the image using one of the binarization boundary values; 상기 검출된 탐색자 패턴의 상대적 위치 관계를 이용하여 정렬 픽셀을 검출 하는 단계; 및Detecting an alignment pixel using the relative positional relationship of the detected searcher pattern; And 상기 탐색자 패턴과 상기 정렬 픽셀을 이용하여 파악되는 데이터 영역의 데이터를 디코딩하는 단계Decoding data of a data region determined using the searcher pattern and the alignment pixel 를 포함하는 바코드 인식 방법.Barcode recognition method comprising a. 제6항에 있어서,The method of claim 6, 상기 탐색자 패턴을 검출하는 단계는,Detecting the searcher pattern, 마커 영역과 내부 공백이 정해진 비율로 이루어지는 탐색자 패턴을 검출하는, 바코드 인식 방법.The barcode recognition method of detecting the searcher pattern which consists of a ratio of a marker area | region and internal space. 제6항에 있어서,The method of claim 6, 상기 정렬 픽셀을 검출하는 단계는,Detecting the alignment pixel, 상기 탐색자 패턴을 이용하여 데이터 영역의 방향을 측정하기 위한 정렬 픽셀을 검출하는, 바코드 인식 방법.And detecting an alignment pixel for measuring a direction of a data area using the searcher pattern. 제6항에 있어서,The method of claim 6, 상기 탐색자 패턴에 대한 검출에 대한 성공 여부를 판단하는 단계; 및Determining whether or not the detection of the searcher pattern is successful; And 상기 정렬 패턴에 대한 검출에 대한 성공 여부를 판단하는 단계를 더 포함하고,Determining whether the detection of the alignment pattern is successful; 상기 영상을 이진화하는 단계는,Binarizing the image, 상기 탐색자 패턴 또는 정렬 패턴에 대한 검출을 실패한 경우 다음 이진화 값을 설정하여 상기 영상을 이진화하는, 바코드 인식 방법.And if the detection of the searcher pattern or the alignment pattern fails, set a next binarization value to binarize the image. 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of any one of claims 6 to 9.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040014336A (en) * 2002-08-07 2004-02-14 셴젠 시스칸 테크놀러지 코오퍼레이션 리미티드 Methods and systems for encoding and decoding data in 2d symbology
US20070152060A1 (en) * 2005-12-16 2007-07-05 Pisafe Method and system for creating and using barcodes

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040014336A (en) * 2002-08-07 2004-02-14 셴젠 시스칸 테크놀러지 코오퍼레이션 리미티드 Methods and systems for encoding and decoding data in 2d symbology
US20070152060A1 (en) * 2005-12-16 2007-07-05 Pisafe Method and system for creating and using barcodes

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942773A (en) * 2013-01-21 2014-07-23 浙江大华技术股份有限公司 Method and device for obtaining queuing length through image analysis
CN103942773B (en) * 2013-01-21 2017-05-10 浙江大华技术股份有限公司 Method and device for obtaining queuing length through image analysis

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