高清成像處理技術是將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機進行處理的過程，屬于機器視覺范疇。其優點是處理精度高、處理內容豐富，可進行復雜的非線性處理。高清成像處理技術的發展涉及信息科學、計算機科學、數學、物理學等學科，現在廣泛應用于空間檢測、遙感、生物醫學、人工智能、以及工業檢測等諸多領域。

高清成像條碼檢測是一種基于條碼識別技術和機器視覺測量的光電自動化檢測方法。國際上，少數幾家公司在機器視覺產品的領域處于壟斷地位，出于保護知識產權的原因，相關研究的理論方法還未公布；國內視覺檢測領域研究起步較晚，還沒有基于圖像式的條碼檢測設備。因此，高清成像條碼檢測研究以此為背景，通過對圖像處理、模式識別理論研究，找到適合條碼圖像的檢測方法，這不僅對線性條碼及二維條碼的檢測、識讀有重要的理論價值，也對條碼在移動互聯網中的應用具有指導意義。研究流程圖如圖1所示。

圖像采集

圖像的分辨率是影響圖像處理的一個重要因素。分辨率過低，獲取的信息少，丟失的圖像信息多，會達不到處理要求。為實現多元化圖像采集，需采用高性能單反相機、單色/彩色工業相機（CCD）和千兆級的高分辨率攝像頭作為圖像采集器，要求采集設備鏡頭像素不低于1.3Mpix，視野范圍63mm×46mm，掃描分辨率0.05；高亮度環狀/條狀的紅色LED光源。

圖像處理

受實驗環境限制，圖像采集鏡頭的安裝可能發生偏置，受暗室環境產生的雜光及傳輸過程中引入噪聲的影響導致采集的圖像質量下降，會對圖像質量分析結果產生嚴重影響，因此需要對圖像進行處理。根據條碼印刷品的特點及檢測經驗，結合數學、圖形學知識，用相關圖像處理方法對圖像進行處理，達到既能去除光照及外來噪聲影響，又能保留樣品原本屬性的效果。其中涉及圖像灰度化、幾何校正、濾波、二值化等方面的研究，如圖2所示。

圖像分析

經過處理得到的二值化圖像是進行條碼分析的基礎。利用測量、計算、轉換等方式得到條碼樣品的譯碼、最小模塊寬度、放大系數以及光學特性等參數，計算方法按照GB/T 18348《商品條碼 條碼符號印制質量的檢驗》標準執行。

識讀
條碼識讀可采用以下幾種方法：
（1）寬度測量法：在基于高清圖像方式的譯碼過程中，寬度的測量不再采用傳統的脈沖測量法，而是通過記錄每個條或空的寬度中所含像素的個數來確定實際的條/空寬度，從而確定整個條碼符號所代表的信息。
（2）平均值法：對條碼符號圖像從起始符到終止符整個寬度進行測量，然后除以標準寬度95，求出單位模塊所含的像素列寬，再分別測量各個條空的實際寬度。
（3）相似邊距測量方法：通過對符號中相鄰元素的相似邊之間距離的測量來判別字符的邏輯值，而不是由各元素寬度的實際測量值來判別。
前兩種方法對條碼圖像質量要求非常高，第三種是領域內常用方法。
單元邊緣
單元邊緣的位置在圖像上鄰接單元（包括空白區）空、條反射率中間值，（Rs+Rb）/2。
譯碼正確性
根據GB 12904中參考譯碼算法對條碼符號進行譯碼，并核對結果與該條碼符號所標識的數字代碼是否一致。

光學特性
（1）最低反射率：找到圖像的最高反射率和最低反射率，計算其比值，Rmin/Rmax。
（2）符號反差：通過最高和最低反射率判斷符號反差，SC=Rmax-Rmin。
（3）邊緣反差：鄰接單元條、空反射率的差值就是邊緣反差，多次測量邊緣反差的最小值即最小邊緣反差，ECmin=Rs-Rb。
（4）調制比：最小邊緣反差與符號反差的比值，即調制比，MOD= ECmin/SC
（5）缺陷度：計算每次測量單元中最高峰、最低谷反射率之差，即單元反射率非均勻度（ERN）,其中多次計算的最大值為ERNmax，缺陷度Defects=ERNmax/SC

可譯碼度
可譯碼度計算比較復雜，根據單元邊緣確定方法，確定各單元邊界，然后測量相應單元邊緣間距離，之后根據標準中所列算法進行計算。

放大系數
被檢樣品條碼符號長度與放大系數為1時條碼長度的比值，M=L/L0（mm）。

條高和空白區寬度
分析軟件可自動完成條碼圖像的條高和空白區寬度的測量。

數據對比
實驗過程中，需借助Matlab等軟件處理圖像、計算數據。以C42A檢測結果為標準，對比實驗數據與標準數據，如果偏差較大，則需重新調整技術方案，找出圖像處理、分析方法中存在的問題，總結經驗，反復試驗，直到獲得滿意的數據。

 （作者單位：中國物品編碼中心大連辦事處）

2016年《中國自動識別技術》第2期總第59期