标签检测和识别技术研究

11 绪论1.1 机器视觉概述机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科 l。美国制造工程协会 (SME ，society of Manufacturing Engineers) 机器视觉分会和美国机器人工业协会 (RIA ，Robotic Industries Association) 的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需要信息或用于控制机器人运动的装置” 。简单地说，机器视觉是指采用机器代替人眼来进行测量和判断，即首先利用图像摄取装置 (主要分 CMOS 和 CCD 两种) 获取图像，然后将该图像传送至处理单元，由其根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行尺寸、形状、颜色等的判别、测量，进而据此控制现场的设备动作。机器视觉的起源可以追溯到 1951 年利用计算机对显微图片的分析。在该阶段 ，机器视觉主要应用在二维图像的分析和识别上，如光学字符识别、工件表面和航空图片的分析和解释等。2 0 世 纪 6 0 年代，Roberts 2 通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行了描述。 Robert s 的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉系统，研究的范围从边缘、交点等特征提取，到线条、平面、曲面等集合要素的分析，一直到图像明暗、纹理、运动及成像几何等，并建立了各种数据结构和推理原则。到 70 年代，已经出现了一些视觉应用系统。20 世纪 70 年代中期，以 Marr3，4 ，Barrow 和 Tenebaum 等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程其核心是从图像恢复物体的三维形状。在视觉研究的理论上，以 Marr 的理论影响最为深远。Marr 提出的视觉计算理论 5，系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面己取得的所有重要成果，是视觉研究中迄今为止最为完善的视觉理论，使计算机视觉研究有了一个比较明确的体系，至今仍是目前计算机视觉研究的基本框架，并大大推动了计算机视觉研究的发展。Marr 将视觉系统的研究分为三个层次：2l) 计算理论层次：处理中通过检测灰度变化、根据纹理等信息恢复表面方向等运算得到本征图像；2) 表示与算法层次：视觉处理则根据本征图像提供的信息将图像分割成不明确含义的区域 ；3) 硬件实现层次：依靠和应用与领域有关的先验知识构成三维景物的描述 5。同时 ，按视觉信息的表示，Marr 将视觉信息处理分为三个阶段，如图 1.1 所示：l) 初始简图 (primal sketch)检测亮度的变化，表示并分析局部的几何结构，以及检测光源、强光部和透明等照明效应等，这一步得到的表示称为初始简图 ；2)2.5 维简图建立包括表面朝向、观察者的距离、以及朝向和距离的不连续、表面的反射情况、以及对主要照明情况的某种粗略的描述。初始简图和 2.5 维简图都是在以观察者为中心的坐标系中构成的；3) 三维模型被观察形状的三维结构组织在以物体为中心的坐标系中表示，以及在这种坐标系下对物体表面性质的一些描述。图 1.1 视觉系统的三个表示层次80 年代之后，开始了全球性的研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新理论、新概念不断的涌现。90 年代后，机器视觉在工业生产中得以应用。现在，机器视觉应经成为了一个非常活跃的研究领域，涉及图像处理、模式识别、人工智能、神经网络等学科。31.2 标签识别和定位技术研究国内外现状及发展趋势（1）国外现状与趋势国际上，从上个世纪 70 年代至今，标签条码技术及应用都取得了长足的发展：符号表示已由一维条码发展到二维条码，目前又出现了将一维条码和二维条码结合在一起的复合码；标签条码介质由纸质发展到特殊介质；标签条码的应用已从商业领域拓展到物流、金融等经济领域，并向纵深发展，面向企业信息化管理的深层次的集成；标签条码技术产品逐渐向高、精、尖和集成化方向发展。目前，国际上条码技术的发展呈如下特点。1标签条码技术产业迅猛发展根据美国的专业研究机构 VDC (Venture DevelopmentCorp) 5的统计，全球条码市场规模一直在持续稳步增长。到 2008 年，全球条码技术装备的市场规模将从2003 年的 90 亿美元增长到 155 亿美元，其中美洲地区年平均增长率将超过 6，欧洲、中东和非洲地区年平均增长率接近 7，亚太地区年平均增长率将达到 12。国际标签条码技术产业的前景方兴未艾。随着应用的深入，标签条码技术装备也朝着多功能、远距离、小型化、软件硬件并举、安全可靠、经济适用方向发展，出现了许多新型技术装备。具体表现为：条码识读 设备向小型化，与常规通用设备的集成化、复合化发展；条码数据采集终端设备向多功能、便携式、集成多种现代通讯技术和网络技术的设备一体化方到更加广泛和 深入的应用。条码生成设备向专用和小批量印制方向发展；条码生成设备向专用和小批量印制方向发展。例如，基于 GPRS、CDMA 的标签条码通讯终端，使标签条码手段。2标签条码技术与其他自动识别技术趋于集成由于各种自动识别技术都有一定的局限性，多种技术共存既可充分发挥各自的优势，又可以有效互补。当前，发达国家都积极开展条码技术与射频识别技术等的集成 研究，如：条码符号和射频标签的生成和识读设备一体化的研发。美国的InteHnec 公司已经研发出了 900MHz 的条码射频一体化识读设备，条码行业的 领头羊 美国 symbol 公司也正在积极投入到该类设备的研发中。3标签条码技术标准体系逐渐完善条码技术作为信息自动化采集的基本手段，随着应用的深人，新的条码技术标准不断出现，标准体系逐渐完善。国际上，条码技术标准化已经成为一个独立的标准4化 工作领域。国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)的联合工作组 JTC16于1996 年成立的第 31 分委会(SC31)，是国际上开展自动识别 与数据采集技术标准化研究的专门机构。4标签条码自动识别技术应用向纵深发展1)积极建立基于条码技术应用的全球产品与服务分类编码标准标签条码作为信息采集的手段，必须以信息的分类编码为基础。但当前国际上，不同的行业，针对不同的用途，采用不同的分类编码体系，各体系互不兼容，信息系统无法通信和共享。2)积极致力于基于标签条码技术应用的电子商务用公共信息平台的构建在电子商务时代，商品基础数据在供应链各贸易伙伴的信息系统或信息平台的一致性和适时同步，是实现贸易伙伴间连续顺畅的数据交换，信息有效共享的基础，同 时也是流通领域现代化的前提。因此，全球许多国家均发起了商品数据同步倡议。美国、英国、德国、澳大利亚、韩国等国家，正在积极建设本国基于现有条码技术 的用于电子商务的商品数据库，对这些国家的国内贸易的电子化起到了非常大的作用。各国都在关注条码技术在供应链管理、电子商务中的作用，和如何实现多行 业、多地区、多层次的信息资源的连通与共享，致力于建立基于条码技术应用的电子商务用公共信息平台的构建。3)条码技术在产品溯源、物流管理等重点领域得到更深层次的应用当前，标签条码技术的应用向纵深发展，面向企业信息化管理的深层次的集成。其中以条码技术在食品安全方面的应用尤为突出。采用标签条码技术可对食品原料的生长、加 工、储藏及零售等供应链环节进行管理，实现食品安全溯源。联合国欧洲经济委员会(UNECE) 7已经正式推荐运用条码技术进行食品的跟踪与追溯，建5Z 可 追溯系统。包括法国、澳大利亚、日本在内的全球 20 多个国家和地区，都采用条码技术建立食品安全系统。此外，建立基于条码技术应用的高度自动化的现代物流 系统，是目前国际上物流发展的一大趋势，也是当前标签条码技术推广应用的一个重点。（2）国内现状与趋势我国条码技术的推广和应用自上个世纪八十年代开始。十多年来，我国条码技术的推广应用坚持以发展为核心，以服务求巩固，以标准促应用，条码技术已从商业零售领域向运输、物流、电子商务和产品追溯等多领域拓展，并带动了条码产业的形成和发展。5我国的零售业是条码技术最先广泛应用的领域。目前，我国商品条码用户有十余万家，使用条码标识的产品超过 100 万种，条码自动扫描商店(P0s)数万家， 大大提高了我国商品在国内外市场上的竞争力，促进了我国经济的发展。但目前我国商品条码用户主要集中在食品、日化行业，商品条码在医疗保健、服装服饰、农 副产品、化工、建材、家具、玩具、机械与电子、服务等行业的应用，仍有很大的发展空间。另外，在对国民经济有重大影响，对条码技术有迫切应用需求的食品行业、服装行业、家电行业、汽车行业，条码技术的应用只是初步的，大都仅用于供应链末端的 POS 零售。在欧美发达国家的工业制造领域，条码技术的应用已相当普遍。而在我国，条码技术在制造业的应用刚刚起步，只有少数制造业企业在生产、销售、供 应和仓储管理等环节应用条码技术，而且应用的层次较低。条码技术尚未发挥其食品安全溯源、供应链管理、产品召回等方面的重要作用。当前，食品安全问题日益受到老百姓和政府部门的关注，预计条码技术在食品安全溯源方面的应用将会加强。中国物品编码中心将协同中国食品工业协会、农业部、 药监局等相关部门，建立基于条码技术应用的我国食品安全与溯源体系。该体系以“农田到餐桌 ”的食品供应链过程为对象，以食品安全溯源中的信息编码技术、标 签标识技术、信息交换用电子单证的内容及格式等为关键技术，提供一个完善的物流与信息流同步的食品安全溯源方案，以对食品的生产、加 T 、包装、储存、运输、销售等环节进行有效标识，从而保障消费者的健康和安全。国外发达国家条码的应用大致分为三个阶段。第一阶段是自动结算；第二阶段是应用于企业的内部管理；第三阶段是应用于整个供应链管理、物流配送、连锁经营和 电子商务。在我国，条码技术的应用目前基本上处于第二阶段或第三阶段的初期，与国外发达国家差距很大。近年来中国物流业飞速发展，预计未来 10 年中国物流 业的规模将以每年 20的速度增长。条码作为物流信息化的核心技术，其应用正从起步阶段走向快速发展阶段。标签条码产业经过十六年的发展，从小到大，从无到有，目前已具雏形。目前，我国从事条码识别技术的企业和科研院所已超过 1000 多家，部分企业还开发出了具有 自主知识产权的条码识别技术设备，并在利用国外先进技术和产品进行二次开发和集成应用等方面也取得重大突破。虽然，我国在低端条码设备上获得了一些技术突 破和竞争优势，但是，拥有自主知识产权的条码技术和产品非常有限，大部分产品的核心技术还被国外企业所掌握。我国在条码技术与射频技术等的集成研究方面，6尚属空白，一体化的生成和识读设备的研发尚未开始，已经落在发达国家之后。总之，我国条码技术产业目前还处于初级阶段，产业规模偏小，在国际市场上所占份 额偏低，并且也与我国巨大的条码技术应用市场不相匹配。据有关资料统计分析显示，2004 年条码识别技术装备在我国市场的销售额总计约为 30 亿元人民币， 而且每年将以 35左右的速度增长，我国已成为全球条码技术装备市场增长最快的国家。这对国内的条码产业即是机遇又是挑战。党的十六大报告明确指出：“以信息化带动工业化，优先发展信息产业，在经济和社会领域广泛应用信息技术。”，条码技术推广应用工作是我国信息化建设的重要 基础工作之一，在国家“ 十一五 ”科技中长期发展规划中，也明确指出，要大力推广条码自动识别技术的应用。这为我国条码自动识别技术应用提出了更高的要求， 也为条码技术产业实现跨越式发展，赶上并超过西方发达国家带来了契机， 1.3 课题的意义、内容和任务1.3.1 课题提出的意义标签自动识别技术是一种快速、实时、准确收集、储存、处理信息的高新技术，是实现国民经济现代化建设大市场，搞活大流通、发展大贸易，建立信息网络，实行电子数据交换，开展安全检测，增强竞争能力不可缺少的技术工具和手段。下面鹭源条码科技网要介绍的四大条码识别技术，他们都有相关的联系，不是绝对分开的，比如智能卡技术，也可能还是生物识别技术、声音识别技术，而声音识别技术从属于生物识别技术。世界上约有 225 种以上的一维条码，每种一维条码都有自己的一套编码规格，规定每个字母(可能是文字或数字或文数字)是由几个线条(Bar)及几个空白 (Space)组成，以及字母的排列。一般较流行的一维条码有 39 码、EAN码、UPC 码、128 码，以及专门用於书刊管理的 ISBN、ISSN 8等。在今后的科技发展中，条码字符检测将发挥举足轻重的作用1.3.2 本文的研究内容和组织安排本论文主要从图像的预处理开始，研究如何对图像图像进行定位，介绍了多种图像定位与分割方法，将字符成功地分割开来，从而进行字符检测。在光学字符检测上，采用人工神经网络系统，实现字符的检测。7本论文研究了光学字符检测系统中所应用到的相关图像处理技术。各章安排如下：第一章：对机器视觉技术的研究现状及其发展趋势进行了简要的分析，并对选题的目的和意义进行说明，最后对论文的结构进行安排。第二章：介绍了图像预处理的方法，如灰度均衡及滤波的基本模型，还有均值滤波、中值滤波和自适应滤波等三种滤波技术。用真实的标签图片进行了仿真实验，得到了实验结果并对其进行了比较分析。第三章：主要研究图像定位的方法，图像的分割技术，如阀值分割技术，减法运算分割法。还重点介绍了定位中的二值化方法。用标签图片进行试验，得到结果并加以分析。第四章：本文的重点实现字符检测。介绍了其重要性，对字符进行分割，运用人工神经网络法实现检测，检测结果与标签对比，分析其准确性。第五章：对以上介绍的图像处理技术进行整合，应用 MATLAB 软件进行图像用户接口界面的设计，即 GUI 设计。并用真实的标签图片对软件进行实用性检测。第六章：对基于机器视觉的光学字符检测方案中的机器视觉与图形图像技术进行了总结并对所做的软件系统实用性进行分析，最后是对未来工作的展望。82 标签图像预处理图像的预处理主要包括了图像的增强，其中有灰度变换；研究了标签去噪的多种方法及其滤波方法。并通过实验进行方案方法的检测，最后确定方法。2.1 标签图像增强图像增强 9是数学图像处理中经常用的一种方法。为了改善视觉效果或便于热能和机器对图新像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。图像增强的目的是采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适应人眼观察的机器分析、识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。图像增强的基本方法可分为两大类：空间域方法和频域方法。空间域是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础的。频率域处理技术是以修改图像的傅里叶变换为基础的。两者的具体方法包括如下内容：1、空间域处理：点处理（包括灰度变换、直方图修正法等） 、模板处理。2、频率域处理：高、低通滤波、同态滤波等。2.1.1 灰度调整的目的和意义灰度调整是图像增强技术中一种比较简单但又十分重要的方法。这种方法是按一定的规则修改输入图像每一个像素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。它可以使灰度动态范围扩展，也可以使其压缩，或者是对灰度进行分段处理，根据图像特点和要求在某段区间中进行压缩而在另外区间中进行扩展。设输入图像为 f(x,y),处理后的图像为 g(x,y),则灰度增强可以表示为以下变换式：g（X,Y)=Tf(X,Y) （2.1）其中 T 表示输入图像和输出图像对应点的灰度映射关系。实际中由于曝光不足或成像系统非线性的影响，通常照片或电子系统生成的图像对比度不良，利用灰度调整可以有效地改善图像的质量。9如果原图像 f(x,y)的灰度范围是m,M, 我们希望调整后的图像 g(x,y）的灰度范围是n.M, 那么下述公式变换： g(x,y)=(N-n)/(M-m)f(x,y)-m+n （2.2）Imadjuest 函数的语法格式为：J=imadjust(I,low high,bottom top ,gamma)newmap=imadjust(map,low hign,bottom top ,gamma)J=imadjust(I,low high,bottom top ,gamma)返回图像 I 经过直方图调整后的图像 J。gamma 为为矫正量。low hign为原图像中要变换的灰度范围，bottom top 指定了变换后的灰度范围。例如下面调整图像的对比度，对比调整前后的图像，下图所示：图 1.1 原图 图1.2调整后的图像通过对图像的调整，它可以使灰度动态范围扩展，也可以使其压缩，或者是对灰度进行分段处理，根据图像特点和要求在某段区间中进行压缩而在另外区间中进行扩展。2.2 标签图像去噪2.2.1 滤波去噪的目的与意义消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图