面向轮胎制造的Code128条码识别系统
日期:2016-10-22 / 人气: / 来源:
面向轮胎制造的Code128条码识别系统
系统可实时采集任意位置的Code128条码图像,并进行快速定位、旋转、解码等处理,最终获取正确的码值传输给工控端,工控端可根据码值进行信息化管理等。本系统可进行自由组网,增大扫描区域,适用于各类工业自动化生产的应用。 主要应用有如下几个方面: (1)生产流程管控与产品溯源(轮胎制造业) 为加强质量管控,目前众多生产企业在产品上标有条码等永久性符号,在产品的整个生命周期内可实现追踪溯源。我们提供的读码器对LED光源和识别算法进行了高度优化,可应对工业现场应用的众多挑战,实现如下功能: 标记符号质量验证:可适应在金属、塑料、橡胶或玻璃表面上通过点刻或激光/化学蚀刻所形成的条形码、二维码。 制造检测过程追踪识别:在零部件特定制造与检测环节,对其标识进行自动识别,并与其制造、检测参数实现数据关联,确保在整个制造、流通和应用各个环节对每个产品进行管控和追踪溯源。 (2)物流业应用 在物流业应用中,物品从揽件到分拔中心、从分拔中心到派件过程中的多个环节均需要对单据上的条码进行扫描。我们提供的读码器无须人工操作,通过在自动化流水线上安装固定式读码器,实现对条码的自动定位和解码,可实现如下功能: 流程跟踪:在物流全程的关键环节读取物品的条码,确定物品的出入库。可实现物流状态跟踪查询、定位服务、流程异常处理与物品缺失责任认定等。 自动化分拣:在揽件或入库环节,建立条码与物品目的地址的一一对应关系,进入分拣线后,全方位的条码扫描器,识读、鉴别包裹,并将它们分拣到相应的出口溜槽,这样可以提高工作效率,降低成本,减少差错。 总体设计方案及关键模块 面向轮胎制造的Code128条码识别系统,是典型的光电一体化系统,涉及光源设计、图像采集、算法处理、现场总线与通信等多学科交叉。整个系统包括如下四个部分: (1)LED光源控制模块:负责LED光源驱动,对光源进行PWM实时控制,达到图像曝光与光源同步; (2)CCD成像模块:主要由CCD感光器件ICX274(黑白)、电平转换芯片以及AD采样芯片构成; (3)FPGA时序管理与图像预处理模块:主要负责CCD成像模块的时序控制;图像的采集与传输;图像的曝光、增益等参数控制;以及DigitalI/O的功能实现。 (4)多核DSP高速图像处理模块:负责图像算法处理、串口通信、485总线通信、以太网通信、系统参数配置等功能。 解决的关键核心技术 基于FPGA+DSP的图像采集与处理硬件系统 基于FPGA+DSP的图像采集与处理硬件系统主要由两大部分组成:①基于FPGA的图像采集前端;②基于DSP的图像处理后端。图像采集前端使用的Altera公司的CycloneII系列的FPGA器件,具有低成本、低功耗、高性价比等优点。图像处理后端采用的是TI公司的达芬奇(DaVinciTM)处理器TMS320DM6467,主要技术特性为: (1)内置ARM926EJ-STMRISC和TMS320C64x+TMDSP两个核; (2)内置On-ChipL2Cache128KB(DSP); (3)内置On-ChipL1Cache56KB(ARM9),64KB(DSP); (4)DSP核可达720M的处理能力。 面向轮胎制造的Code128条码识别技术 通过计算机视觉技术识别Code128条码具有非接触、效率高、真实直观等显著优点。但是,计算机视觉能否在条码识别领域成功应用,需要面对如下难点问题: 背景的复杂度:在识别过程中,待识别条码周围通常会伴有文字、图形、纹理等无关的背景信息,这些因素会影响条码在图像中的定位和分割; 系统的实时性:为了保证识别系统的工作效率,从理论上来说,需要系统在保证精度的前提下采集和处理图像的速度越快越好; 不同条码的适应性:识别系统具有非约束性,应该可以适应各种不同样式、外观和大小的条码,并且可以适应随时更换不同类型的条码。 目前国内已有基于计算机视觉技术的条码识别系统,但是这些系统存在的问题是:(1)侧重于实验环境中的条码识别,与工厂生产实际差距较大;(2)系统识别速度较低,识别精度较差,无法有效改善生产效率;(3)无法实现采集和识别一体化,系统结构及接口冗杂,系统的安装、调试和维护较困难。 为克服这些不足,我们自主设计了新的视觉检测系统。首先,为简化系统复杂度,减轻算法实现的难度,通过光电开关来同步视觉系统,即每过一个轮胎,光电开关触发一次相机拍摄一系列图片,传至DSP进行处理识别,一旦检测并识别到条码,相机结束拍摄,并开始等待下一次光电触发信号。这样每个条码只会被识别一次,保证了轮胎与条码的一一对应关系,避免重复识别和误识别所造成的混乱问题,在提高识别效率的同时也降低了系统的能耗。 再次,我们设计了基于计算机视觉技术的图像算法实现框架,其流程如下图所示: (1)基于梯度方向特征匹配的条码定位算法 由于条码通常由黑白两色构成,黑白符号之间没有亮度渐变,且具有呈栅栏式平行分布的特点,所以在条码区域有很多亮度突变的像素点,反映到数值上就是这些像素点具有较大的亮度梯度值,且这些像素点应该具有统一的梯度方向。利用条码的这一特点我们可以构建一个基于梯度方向特征的匹配模型,图像中具有条码特征的区域与该模型拟合可以形成高匹配度,这是条码定位算法的基础。 给出了图像中不同区域(由红色框标记)的大梯度像素点(由蓝色点标记)、区域整体梯度方向(由绿色线段标出),以及梯度方向直方图特征。 可以看到,同为条码区域的图像中,具有大值的梯度像素点数量较多,整体梯度方向较为一致,皆为垂直于条码标识线的方向,并且其梯度方向直方图分布趋势较为一致,匹配度较高;而背景区域(包括背景中的反光区域)图像中,具有大值的梯度像素点数量较少,整体梯度方向相比条码区域有明显不同,其梯度方向直方图分布也有很大差别,与条码区域直方图匹配度较低。总的来说,条码区域图像的梯度方向直方图、大梯度像素点数量、梯度方向特征可以明显地与背景区域图像的特征区别开来。 (2)条码倾斜校正 由于条码可能以任意角度出现在图像中,而后续的条码分割及识别无法在条码倾斜的情况下进行,所以需要先对倾斜的条码做水平校正。 首先,需要精确度量条码的倾斜角度。通常可以通过测量条码内部黑白条的倾斜角度来计算整个条码的倾角,但是由于条码内部黑白条往往较短,测量所得的角度难以保证精确,所以计算出的条码倾角总是与实际条码的倾角存在偏差,导致后续操作难以进行。因此,这里我们采用了基于特定掩模扫描的方法,使用特定的图像掩模扫描确定整个条码的上边缘线和下边缘线,使用霍夫变换进行直线拟合。由于条码上下边缘线较长,且边缘线的倾角与条码倾角一致,所以测得的条码倾角更具有准确性和直观性。 然后,在测得条码倾角之后,便可以对条码区域图像进行仿射变换,将条码方向由倾斜校正为水平。 (3)条码分割和图像增强 在条码识别之前,我们需要对条码的边界进行准确分割。利用条码区域图像水平梯度在水平和垂直方向上的投影,可以惟一地确定条码的上下界及左右界,根据确定的边界将条码部分准确地从图像中分割出来。 另外,由于轮胎的厚度不同,条码与相机的相对距离可能发生改变,这样条码难以保证总是处于相机的对焦平面之上,图像中的条码可能会出现一定程度的失焦模糊,这对于识别是不利的。因此在识别之前,需要对条码图像进行一些增强处理。我们使用了基于图像灰度直方图调整的对比度自适应算法来改善条码图像的质量,并使用参数自适应的USM锐化算法解决图像模糊的问题,将条码图像增强至可识别程度。 (4)条码识别 条码识别就是将分析出来的条码宽度与该类别的条形码字符表进行比对和匹配,来确定条码所表示的字符,所以条码识别的过程也被称为条形码理解。一般来说,条码内容的匹配常常使用计算方差或标准差的办法来衡量实际条码宽度与编码表的偏差。但是由于码表较长,每个码字都要与码表中的各个元素进行方差的计算和比较,计算复杂度较高,所以通常这种方法的耗时很长。为了改善这一问题,我们摒弃了传统的最小方差匹配算法,改用绝对距离匹配算法,在降低算法复杂度、减少运算时间的同时,也弥补了最小方差匹配法误识别无法纠错的缺陷,令识别率大大上升。 此外,我们还设计了多重互补识别算法,条形码被分段进行识别,各个识别结果之间进行比对和互校验,必要时进行重组和组合读码。即使条码中存在瑕疵和干扰,甚至条码被部分遮盖,算法也能给出正确识别结果。 最后,对读出的码字进行条码校验位校验,将通过校验的读码内容作为最终的识别结果输出。 达到的技术性能指标 本项目产品是我国第一台实现面向轮胎制造的Code128条码识别系统。项目产品通过国家级科研院所与地方企业历时2年的联合科技攻关,突破了多项关键性技术,形成了稳定可靠的产品,并成功地推向了市场,在国内外众多轮胎制造工厂中得到实际使用,产品各项性能指标遥遥领先于国内同类产品,主要技术指标达到了的国际同类产品的先进水平,而价格不到国际先进同类产品的65%。具体来说,本产品具有如下特点和优势: 快速的读码速度:可实现50us~500us以内的快速曝光时间,可清晰采集运动速度低于2.5米/秒的物品图像,每秒可完成15次读码速度。 超高的识别正确率:精准高效的识别算法,可实现复杂背景、印刷质量差、局部损坏、变形、严重透视畸变、低高度、模糊、带划痕等干扰条件下的条码读取,识别准确率接近99%。 超大的景深(DOF):轮胎制造中,有各种种类、大小不同的轮胎,轮胎的高度也有高有低。为了适应不同高度的轮胎,本系统的景深可达到350mm~380mm。 一键学习和动态识别功能:本系统可对某一位宽的Code128码一键自学习,自动获取Code128码的各个参数并永久保存,一键自学习后便可对不同位宽的Code128码进行识别解码。 通信灵活方便:本系统支持以太网与485总线等多种通信方式,以太网可进行TCP/UDP、客户端/服务器自由切换,485支持组网通信,最多支持32台相机级联。另外系统还可自定义条码的起始符与结束符。 灵活的DigtalI/0功能:系统的DigtalI/O接口可灵活设置,支持光电信号、PLC信号等;触发模式支持启动、停止信号源设置,如可设置成外部INPUT1、INPUT2、以太网、485等方式启动,而且触发停止信号源还可设成解码成功即停止相机触发。另外,DigtalI/O中的输出OUTPUT1/OUTPUT2还支持各种状态指示设置,如解码成功、未发现条码等。 嵌入式处理系统:核心处理模块全部采用嵌入式DSP处理器,脱离使用windows操作系统,避免产权纠纷,并提高了系统可靠性。 维护升级便捷:采用分布式、模块化设计,方便故障排查与修复,同时也便于系统软硬件的功能升级。
系统可实时采集任意位置的Code128条码图像,并进行快速定位、旋转、解码等处理,最终获取正确的码值传输给工控端,工控端可根据码值进行信息化管理等。本系统可进行自由组网,增大扫描区域,适用于各类工业自动化生产的应用。 主要应用有如下几个方面: (1)生产流程管控与产品溯源(轮胎制造业) 为加强质量管控,目前众多生产企业在产品上标有条码等永久性符号,在产品的整个生命周期内可实现追踪溯源。我们提供的读码器对LED光源和识别算法进行了高度优化,可应对工业现场应用的众多挑战,实现如下功能: 标记符号质量验证:可适应在金属、塑料、橡胶或玻璃表面上通过点刻或激光/化学蚀刻所形成的条形码、二维码。 制造检测过程追踪识别:在零部件特定制造与检测环节,对其标识进行自动识别,并与其制造、检测参数实现数据关联,确保在整个制造、流通和应用各个环节对每个产品进行管控和追踪溯源。 (2)物流业应用 在物流业应用中,物品从揽件到分拔中心、从分拔中心到派件过程中的多个环节均需要对单据上的条码进行扫描。我们提供的读码器无须人工操作,通过在自动化流水线上安装固定式读码器,实现对条码的自动定位和解码,可实现如下功能: 流程跟踪:在物流全程的关键环节读取物品的条码,确定物品的出入库。可实现物流状态跟踪查询、定位服务、流程异常处理与物品缺失责任认定等。 自动化分拣:在揽件或入库环节,建立条码与物品目的地址的一一对应关系,进入分拣线后,全方位的条码扫描器,识读、鉴别包裹,并将它们分拣到相应的出口溜槽,这样可以提高工作效率,降低成本,减少差错。 总体设计方案及关键模块 面向轮胎制造的Code128条码识别系统,是典型的光电一体化系统,涉及光源设计、图像采集、算法处理、现场总线与通信等多学科交叉。整个系统包括如下四个部分: (1)LED光源控制模块:负责LED光源驱动,对光源进行PWM实时控制,达到图像曝光与光源同步; (2)CCD成像模块:主要由CCD感光器件ICX274(黑白)、电平转换芯片以及AD采样芯片构成; (3)FPGA时序管理与图像预处理模块:主要负责CCD成像模块的时序控制;图像的采集与传输;图像的曝光、增益等参数控制;以及DigitalI/O的功能实现。 (4)多核DSP高速图像处理模块:负责图像算法处理、串口通信、485总线通信、以太网通信、系统参数配置等功能。 解决的关键核心技术 基于FPGA+DSP的图像采集与处理硬件系统 基于FPGA+DSP的图像采集与处理硬件系统主要由两大部分组成:①基于FPGA的图像采集前端;②基于DSP的图像处理后端。图像采集前端使用的Altera公司的CycloneII系列的FPGA器件,具有低成本、低功耗、高性价比等优点。图像处理后端采用的是TI公司的达芬奇(DaVinciTM)处理器TMS320DM6467,主要技术特性为: (1)内置ARM926EJ-STMRISC和TMS320C64x+TMDSP两个核; (2)内置On-ChipL2Cache128KB(DSP); (3)内置On-ChipL1Cache56KB(ARM9),64KB(DSP); (4)DSP核可达720M的处理能力。 面向轮胎制造的Code128条码识别技术 通过计算机视觉技术识别Code128条码具有非接触、效率高、真实直观等显著优点。但是,计算机视觉能否在条码识别领域成功应用,需要面对如下难点问题: 背景的复杂度:在识别过程中,待识别条码周围通常会伴有文字、图形、纹理等无关的背景信息,这些因素会影响条码在图像中的定位和分割; 系统的实时性:为了保证识别系统的工作效率,从理论上来说,需要系统在保证精度的前提下采集和处理图像的速度越快越好; 不同条码的适应性:识别系统具有非约束性,应该可以适应各种不同样式、外观和大小的条码,并且可以适应随时更换不同类型的条码。 目前国内已有基于计算机视觉技术的条码识别系统,但是这些系统存在的问题是:(1)侧重于实验环境中的条码识别,与工厂生产实际差距较大;(2)系统识别速度较低,识别精度较差,无法有效改善生产效率;(3)无法实现采集和识别一体化,系统结构及接口冗杂,系统的安装、调试和维护较困难。 为克服这些不足,我们自主设计了新的视觉检测系统。首先,为简化系统复杂度,减轻算法实现的难度,通过光电开关来同步视觉系统,即每过一个轮胎,光电开关触发一次相机拍摄一系列图片,传至DSP进行处理识别,一旦检测并识别到条码,相机结束拍摄,并开始等待下一次光电触发信号。这样每个条码只会被识别一次,保证了轮胎与条码的一一对应关系,避免重复识别和误识别所造成的混乱问题,在提高识别效率的同时也降低了系统的能耗。 再次,我们设计了基于计算机视觉技术的图像算法实现框架,其流程如下图所示: (1)基于梯度方向特征匹配的条码定位算法 由于条码通常由黑白两色构成,黑白符号之间没有亮度渐变,且具有呈栅栏式平行分布的特点,所以在条码区域有很多亮度突变的像素点,反映到数值上就是这些像素点具有较大的亮度梯度值,且这些像素点应该具有统一的梯度方向。利用条码的这一特点我们可以构建一个基于梯度方向特征的匹配模型,图像中具有条码特征的区域与该模型拟合可以形成高匹配度,这是条码定位算法的基础。 给出了图像中不同区域(由红色框标记)的大梯度像素点(由蓝色点标记)、区域整体梯度方向(由绿色线段标出),以及梯度方向直方图特征。 可以看到,同为条码区域的图像中,具有大值的梯度像素点数量较多,整体梯度方向较为一致,皆为垂直于条码标识线的方向,并且其梯度方向直方图分布趋势较为一致,匹配度较高;而背景区域(包括背景中的反光区域)图像中,具有大值的梯度像素点数量较少,整体梯度方向相比条码区域有明显不同,其梯度方向直方图分布也有很大差别,与条码区域直方图匹配度较低。总的来说,条码区域图像的梯度方向直方图、大梯度像素点数量、梯度方向特征可以明显地与背景区域图像的特征区别开来。 (2)条码倾斜校正 由于条码可能以任意角度出现在图像中,而后续的条码分割及识别无法在条码倾斜的情况下进行,所以需要先对倾斜的条码做水平校正。 首先,需要精确度量条码的倾斜角度。通常可以通过测量条码内部黑白条的倾斜角度来计算整个条码的倾角,但是由于条码内部黑白条往往较短,测量所得的角度难以保证精确,所以计算出的条码倾角总是与实际条码的倾角存在偏差,导致后续操作难以进行。因此,这里我们采用了基于特定掩模扫描的方法,使用特定的图像掩模扫描确定整个条码的上边缘线和下边缘线,使用霍夫变换进行直线拟合。由于条码上下边缘线较长,且边缘线的倾角与条码倾角一致,所以测得的条码倾角更具有准确性和直观性。 然后,在测得条码倾角之后,便可以对条码区域图像进行仿射变换,将条码方向由倾斜校正为水平。 (3)条码分割和图像增强 在条码识别之前,我们需要对条码的边界进行准确分割。利用条码区域图像水平梯度在水平和垂直方向上的投影,可以惟一地确定条码的上下界及左右界,根据确定的边界将条码部分准确地从图像中分割出来。 另外,由于轮胎的厚度不同,条码与相机的相对距离可能发生改变,这样条码难以保证总是处于相机的对焦平面之上,图像中的条码可能会出现一定程度的失焦模糊,这对于识别是不利的。因此在识别之前,需要对条码图像进行一些增强处理。我们使用了基于图像灰度直方图调整的对比度自适应算法来改善条码图像的质量,并使用参数自适应的USM锐化算法解决图像模糊的问题,将条码图像增强至可识别程度。 (4)条码识别 条码识别就是将分析出来的条码宽度与该类别的条形码字符表进行比对和匹配,来确定条码所表示的字符,所以条码识别的过程也被称为条形码理解。一般来说,条码内容的匹配常常使用计算方差或标准差的办法来衡量实际条码宽度与编码表的偏差。但是由于码表较长,每个码字都要与码表中的各个元素进行方差的计算和比较,计算复杂度较高,所以通常这种方法的耗时很长。为了改善这一问题,我们摒弃了传统的最小方差匹配算法,改用绝对距离匹配算法,在降低算法复杂度、减少运算时间的同时,也弥补了最小方差匹配法误识别无法纠错的缺陷,令识别率大大上升。 此外,我们还设计了多重互补识别算法,条形码被分段进行识别,各个识别结果之间进行比对和互校验,必要时进行重组和组合读码。即使条码中存在瑕疵和干扰,甚至条码被部分遮盖,算法也能给出正确识别结果。 最后,对读出的码字进行条码校验位校验,将通过校验的读码内容作为最终的识别结果输出。 达到的技术性能指标 本项目产品是我国第一台实现面向轮胎制造的Code128条码识别系统。项目产品通过国家级科研院所与地方企业历时2年的联合科技攻关,突破了多项关键性技术,形成了稳定可靠的产品,并成功地推向了市场,在国内外众多轮胎制造工厂中得到实际使用,产品各项性能指标遥遥领先于国内同类产品,主要技术指标达到了的国际同类产品的先进水平,而价格不到国际先进同类产品的65%。具体来说,本产品具有如下特点和优势: 快速的读码速度:可实现50us~500us以内的快速曝光时间,可清晰采集运动速度低于2.5米/秒的物品图像,每秒可完成15次读码速度。 超高的识别正确率:精准高效的识别算法,可实现复杂背景、印刷质量差、局部损坏、变形、严重透视畸变、低高度、模糊、带划痕等干扰条件下的条码读取,识别准确率接近99%。 超大的景深(DOF):轮胎制造中,有各种种类、大小不同的轮胎,轮胎的高度也有高有低。为了适应不同高度的轮胎,本系统的景深可达到350mm~380mm。 一键学习和动态识别功能:本系统可对某一位宽的Code128码一键自学习,自动获取Code128码的各个参数并永久保存,一键自学习后便可对不同位宽的Code128码进行识别解码。 通信灵活方便:本系统支持以太网与485总线等多种通信方式,以太网可进行TCP/UDP、客户端/服务器自由切换,485支持组网通信,最多支持32台相机级联。另外系统还可自定义条码的起始符与结束符。 灵活的DigtalI/0功能:系统的DigtalI/O接口可灵活设置,支持光电信号、PLC信号等;触发模式支持启动、停止信号源设置,如可设置成外部INPUT1、INPUT2、以太网、485等方式启动,而且触发停止信号源还可设成解码成功即停止相机触发。另外,DigtalI/O中的输出OUTPUT1/OUTPUT2还支持各种状态指示设置,如解码成功、未发现条码等。 嵌入式处理系统:核心处理模块全部采用嵌入式DSP处理器,脱离使用windows操作系统,避免产权纠纷,并提高了系统可靠性。 维护升级便捷:采用分布式、模块化设计,方便故障排查与修复,同时也便于系统软硬件的功能升级。
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