條形碼識別算法研究與設計

本設計的目的是在AOI(Automatic Optical Inspection，自動光學檢測)設備提供的PCB板圖片中對PCB板的條形碼信息進行識別，應用于電子通訊產(chǎn)品的生產(chǎn)線上，進行PCB板的錯誤檢測。AOI通過攝像頭自動掃描PCB、采集圖像、測試的焊點與數(shù)據(jù)庫中的合格參數(shù)進行比較，經(jīng)過圖像處理，檢查出PCB上的缺陷，并通過顯示器把缺陷顯示、標識出來，供維修人員修正。PCB上所貼的條形碼記錄了該PCB的身份信息，通過識別該條形碼字符來認證PCB板。

　　本文主要解決的問題是條形碼的編碼規(guī)則如何轉換為實際獲得的像素點的參照標準，如何分割條形碼以及如何以后臺數(shù)據(jù)庫為基準識別條形碼。

　　1 條形碼識別的算法研究及其實現(xiàn)

　　1.1 條碼識別算法步驟

　　條形碼識別算法的過程主要分為以下這三個步驟：

　　(1) 對于一個條形碼圖像，要識別的是從靜區(qū)開始的有效區(qū)域，算法中考慮了判別是否到達靜區(qū)，以此作為條碼識別工作的開始標志;

　　(2) 算法中總體上采用把整個條形碼按照39碼型的編碼規(guī)則進行分割，再依次找尋每個條形碼字符的邏輯值在數(shù)據(jù)庫中的匹配字符來輸出。

　　1.2 算法分析

　　在條形碼識別的算法分析過程中必須要解決三個比較關鍵的問題：1)條碼的長寬在圖像文件中用什么來衡量;2)條碼的碼字是不是要在識別之前分割出來，如果要分割出來，那么如何分割;3)分割后要怎么把對應的碼字進行處理。

　　在設計之前理解了這三個問題，整個設計就會獲得良好的解決。首先明確，所要處理的碼型是39碼。39碼的一個重要的特點就是，具有不可伸縮性，也就是說，一個條碼字符就是由占一定長度的，9個元素組成的，其中3個寬元素6個窄元素。39碼符號均以*號開始和結尾，即木號是39碼的起始，終止字符，并且39碼是離散碼，符號中兩個相鄰字符之間用一個位空分開。假設把條形碼抽取9個元素，然后跳過1個往下抽取9個，依次類推，把抽取獲得的每9個元素組成條形碼的每個字符，只要檢測到前9條元素(由條和空組成，為了更好說明，文中把條說成黑條，而把空說成白條)是*就開始進行條碼字符的識別，如果不是則放棄。

　　對于掃描得到的條碼BMP文件其白條和黑條的寬度及幾何長度已經(jīng)失去意義，必須用另一種方法來表示。此時可以給出問題1)的答案：長寬用像素的個數(shù)來表示。對一個BMP文件，其像素的數(shù)據(jù)包含對應的RGB值，用以表征它的顏色。因此可以通過該像素的RGB值來辨認出是白色還是黑色。在理想的狀況下，白顏色的RGB值為(255，255，255)而黑顏色的RGB值為(0，0，0)，但是實際條件下，一個條碼圖像不會達到那樣標準的RGB值，也就是有模糊的狀況，規(guī)定這樣一個判決準則：把RGB值大于(125，125，125)的像素認為是白色像素，而把RGB值小于(12 5，125，125)的像素認為是黑色的像素。在程序中采用列表PixelList=[]來存儲這些像素。然后基于以上的判決原則，程序實現(xiàn)“掃描”X軸，獲得每個像素，如果該當前的像素值符合是黑色的條件，就記錄到BlackCount，這時如果下一個的像素值還是黑色的就累加，如果下一個像素值符合是白色的條件，則把存儲黑色像素個數(shù)的變量BlackCount清空，以方便來記錄下一個黑條的像素個數(shù)。同樣地，對于白色像素也有類似的操作。至此得到了一個列表GeneralList=[]，里面存放著掃描X軸每個被認為是黑條或是白條其對應的像素個數(shù)。

　　通過上面一步，把實際的條形碼轉換為用計算機所能運算和操作的方式，這里必須解決第(2)個問題，即在開始條碼識別的時候，要不要進行碼字分割。顯然，這一點對簡化整個識別工作是個很大的幫助，如果能夠正確地把條碼的各個碼字分離出來，那么剩下的工作就僅僅是把獨立的碼字的邏輯值和數(shù)據(jù)庫相匹配，找尋到數(shù)據(jù)庫中匹配的字符，再把它輸出來，實現(xiàn)這一點是容易的。因此，條碼分割是整個識別工作的難點和核心，整個算法重心也在此。

　　首先定義一個大列表CharList=[]，由于列表中的元素可以為小列表，所以創(chuàng)建這個列表來放碼字，每個碼字為每個小列表，小列表里的元素是對應的黑條和白條的像素個數(shù)。如何實現(xiàn)碼字分割，首先考慮到39碼的特點：一個碼字為9個元素，每個碼字中間用一個白條隔開。所以只要在GeneralList=[]進行操作，把需要的那個元素抽取存放到新的列表中即可。

　　其次是判斷是寬條還是窄條。先計算出黑條的平均像素個數(shù)，之所以考慮采用計算平均像素個數(shù)的方法，是為了解決條形碼出現(xiàn)小角度傾斜依然能夠成功識別這樣的況。寬條或窄條的判斷原則是：對黑條而言，如果其像素個數(shù)大于這個平均值就是寬條，如果小于這個平均值就是窄條。如果是寬條就賦邏輯值1，如果是窄條就賦邏輯值0。把這些邏輯值都放到列表中，這個時候的列表，也是列表的列表，大列表的元素是單個條碼字符的黑條的邏輯值列表，小列表里的元素是01010這樣的邏輯值，用來表示寬窄。同樣地，對于白條而言，也有類似操作。至此，獲得了兩個大列表。一個是放黑條邏輯值的列表：BLogicList;一個是放白條邏輯值的列表WLogicList。大列表中的元素是每個碼字的邏輯值列表，這樣實現(xiàn)了碼字的分割工作。

　　對于第3)個問題：分割之后要對碼字如何處理。首先，可以建立一個數(shù)據(jù)庫，將條碼規(guī)則的信息放入數(shù)據(jù)庫中。然后，只要在條形碼識別軟件中把數(shù)據(jù)庫和相應的程序相連接，查找匹配值即可。在Access 2000數(shù)據(jù)庫中，黑條邏輯值和白條邏輯值都是以文本的數(shù)據(jù)類型來存放，但是在列表中各個0101都是整型。因此把列表里面元素進行數(shù)據(jù)類型轉換，列表里的數(shù)字轉換為字符，成為一個字符串作為列表的元素存儲。