二維條碼識讀技術(shù)及其應(yīng)用研究畢業(yè)論文

1、<p>　　二維條碼識讀技術(shù)及其應(yīng)用研究</p><p><b>　　中文摘要</b></p><p>　　二維條碼具有密度高、信息量大、可靠性高、糾錯能力強、可表示多種信息、保密防偽性好、使用成本低廉等諸多優(yōu)點。近年來，二維條碼識別技術(shù)與射頻識別（RFID）等自動識別技術(shù)一樣，在國防、海關(guān)、稅務(wù)、公共安全、交通運輸、郵政、醫(yī)療等許多領(lǐng)域獲得了非常廣泛的應(yīng)用

2、。論文工作深入地研究了二維條碼識讀技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于DSP的二維條碼識讀終端。論文，針對Data Matrix等二維條碼識讀中的圖像預(yù)處理及條碼定位等關(guān)鍵技術(shù)，提出了多個核心算法，又輔以條碼識讀必須的幾何變換、譯碼和糾錯等算法，形成了一套完整的二維條碼識讀算法，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計。論文在條碼圖像預(yù)處理方面的創(chuàng)新性工作包括：其一，提出了一種基于模糊推理的小波域圖像融合規(guī)則并設(shè)計了依據(jù)該規(guī)則進行圖像融合的圖像增強算法，解決了實際應(yīng)用中

3、因條碼圖像中的某些局部的對比度極低而難以正確解碼的問題；其二，提出了一種先用小波分析估計光照分布來消除光照不均的影響再用大津法進行二值化的方法，解決了工業(yè)應(yīng)用中出現(xiàn)的由于光照不均或背景過于復(fù)雜造成圖像二值化效果差而影響解碼的問題。論文在條碼定位方面的創(chuàng)新也有兩點：其一，提出了基于Gabor濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</p><p>　　關(guān)鍵詞：二維條碼、條碼識讀、Data Matrix、DSP</p>&l

4、t;p>　　畢業(yè)設(shè)計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明</p><p><b>　　原創(chuàng)性聲明</b></p><p>　　本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學(xué)位或

5、學(xué)歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。</p><p>　　作 者 簽 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 </p><p>　　指導(dǎo)教師簽名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 </p><p><b>　　使用授權(quán)說明</b>

6、</p><p>　　本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。</p><p>　　作者簽名：　　 　 　　

7、 日　 期：　　 　 　　 </p><p><b>　　目錄</b></p><p>　　第一章緒論..................................................................................................................1</

8、p><p>　　1.1條碼技術(shù)介紹...........................................................................................1</p><p>　　1.1.1一維條碼簡介...................................................................

9、..............2</p><p>　　1.1.2二維條碼簡介及與一維條碼的區(qū)別.............................................3</p><p>　　1.2典型的二維條碼碼制...............................................................................4&

10、lt;/p><p>　　1.3二維條碼技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀...........................................................7</p><p>　　1.3.1二維條碼的標(biāo)準(zhǔn)化.........................................................................7</p>

11、<p>　　1.3.2 Data Matrix的發(fā)展和應(yīng)用.............................................................8</p><p>　　1.3.3 PDF417的發(fā)展和應(yīng)用...................................................................9</p>&l

12、t;p>　　1.4二維條碼技術(shù)與其它自動識別技術(shù)的比較.........................................10</p><p>　　1.5論文的主要內(nèi)容.....................................................................................12</p><p>　　1.5.

13、1課題的提出和意義.......................................................................12</p><p>　　1.5.2主要工作和創(chuàng)新點.......................................................................13</p><p>　　1.5.3論

14、文的內(nèi)容安排...........................................................................15</p><p>　　1.6本章小結(jié).................................................................................................15</p&g

15、t;<p>　　第二章二維條碼識讀技術(shù)........................................................................................17</p><p>　　2.1二維條碼圖像采集......................................................................

16、...........17</p><p>　　2.1.1掃描式圖像采集...........................................................................17</p><p>　　2.1.2攝像式圖像采集............................................................

17、...............18</p><p>　　2.2條碼圖像預(yù)處理.....................................................................................19</p><p>　　2.2.1對比度增強..................................................

18、.................................19</p><p>　　2.2.2圖像去噪.......................................................................................20</p><p>　　2.2.3圖像二值化...............................

19、....................................................20</p><p>　　2.3條碼定位與解碼.....................................................................................20</p><p>　　2.4二維條碼識讀系統(tǒng)............

20、.....................................................................21</p><p>　　2.4.1二維條碼識讀系統(tǒng)分類...............................................................21</p><p>　　2.4.2二維條碼識讀系統(tǒng)的主要技術(shù)指標(biāo)...

21、........................................22</p><p>　　-2.4.3本文所設(shè)計實現(xiàn)的二維條碼識讀系統(tǒng)......................................22</p><p>　　2.5本章小結(jié)...............................................................

22、..................................23</p><p>　　第三章二維條碼圖像預(yù)處理...................................................................................25</p><p>　　3.1圖像對比度增強...............................

23、......................................................25</p><p>　　3.1.1常用的圖像對比度增強方法......................................................25</p><p>　　3.1.2基于圖像融合的條碼圖像對比度增強........................

24、..............30</p><p>　　3.2圖像去噪.................................................................................................38</p><p>　　3.3圖像二值化............................................

25、.................................................39</p><p>　　3.3.1常用的圖像二值化方法..............................................................39</p><p>　　3.3.2基于小波分解和大津法的圖像二值化方法.....................

26、.........42</p><p>　　3.4本章小結(jié).................................................................................................49</p><p>　　第四章 Data Matrix條碼定位與解碼...............................

27、........................................51</p><p>　　4.1 Data Matrix條碼符號簡介.....................................................................51</p><p>　　4.2 Data Matrix條碼區(qū)域提取...................

28、..................................................53</p><p>　　4.2.1現(xiàn)有條碼區(qū)域提取方法..............................................................53</p><p>　　4.2.2基于Gabor濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條碼區(qū)域提取方法...........54

29、</p><p>　　4.3 Data Matrix條碼精定位.........................................................................61</p><p>　　4.3.1邊緣檢測......................................................................

30、................62</p><p>　　4.3.2邊緣跟蹤和角點檢測..................................................................63</p><p>　　4.3.3 Radon變換及頂點坐標(biāo)計算......................................................

31、..66</p><p>　　4.3.4實驗結(jié)果......................................................................................68</p><p>　　4.4條碼圖像幾何校正..............................................................

32、...................69</p><p>　　4.4.1生成坐標(biāo)變換矩陣......................................................................69</p><p>　　4.4.2圖像校正...........................................................

33、...........................72</p><p>　　4.5 Data Matrix條碼譯碼.............................................................................74</p><p>　　4.5.1生成映射數(shù)據(jù)區(qū)的二進制位圖.............................

34、.....................74</p><p>　　4.5.2提取碼流......................................................................................77</p><p>　　4.5.3碼流糾錯.............................................

35、.........................................81</p><p>　　4.5.4碼流譯碼......................................................................................88</p><p>　　4.6本章小結(jié)...........................

36、......................................................................89</p><p>　　第五章 基于DSP的嵌入式二維條碼識讀終端的設(shè)計與實現(xiàn)..............................91</p><p>　　5.1終端概述................................

37、.................................................................91</p><p>　　-5.2終端硬件系統(tǒng)設(shè)計.................................................................................93</p><p>　　5.2.1 TMS320

38、C6713簡介......................................................................94</p><p>　　5.2.2硬件主要模塊設(shè)計及實現(xiàn)...........................................................96</p><p>　　5.3終端軟件系統(tǒng)設(shè)計.......

39、........................................................................106</p><p>　　5.3.1圖像預(yù)處理.................................................................................108</p><p>　　5.3.2

40、條碼區(qū)域提取.............................................................................108</p><p>　　5.3.3條碼精定位.................................................................................109</p><p

41、>　　5.3.4條碼解碼.....................................................................................109</p><p>　　5.4本章小結(jié).......................................................................................

42、........109</p><p>　　第六章 實驗結(jié)果......................................................................................................111</p><p>　　6.1實驗環(huán)境及方法.....................................

43、..............................................111</p><p>　　6.2識讀性能及與國外同類產(chǎn)品的比較...................................................112</p><p>　　6.3本章小結(jié)..............................................

44、.................................................115</p><p>　　第七章 總結(jié)和展望..................................................................................................117</p><p>　　7.1論文工作總結(jié).

45、......................................................................................117</p><p>　　7.2未來工作展望.......................................................................................119</p>

46、;<p>　　參考文獻....................................................................................................................121</p><p>　　發(fā)表論文和科研情況說明.................................................

47、.......................................127</p><p>　　致謝....................................................................................................................131</p><p><b>　　第一

48、章緒論</b></p><p>　　條碼技術(shù)是在計算機應(yīng)用實踐中形成的一種集編碼、印刷、識別、數(shù)據(jù)采集和處理于一體的新興的自動識別技術(shù)[1]。它自20世紀(jì)40年代的美國發(fā)起，70～80年代開始在國際上得到廣泛應(yīng)用[2][3]。因其具有輸入速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強等優(yōu)點，條碼技術(shù)己被廣泛地應(yīng)用在商業(yè)流通、倉儲、醫(yī)療衛(wèi)生、圖書情報、郵政、鐵路、交通運輸、生產(chǎn)自動化管理等領(lǐng)域，在當(dāng)今的自動識別技術(shù)中占有重

49、要的地位[4]。在當(dāng)代社會，條碼技術(shù)已經(jīng)深入人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，并與EDI和集裝箱技術(shù)共同成為國際貿(mào)易的三大標(biāo)準(zhǔn)貿(mào)易方式[5]。我國于70年代末到80年代初開始研究，并在部分行業(yè)完善了條碼管理系統(tǒng)，如郵電、銀行、圖書館、交通運輸及各大企事業(yè)單位等。1988年我國成立了“中國物品編碼中心”，并于1991年4月19日正式申請加入了國際編碼組織EAN協(xié)會[6]。近年來，我國的條碼事業(yè)發(fā)展迅速，條碼技術(shù)在商品零售、物品追蹤、控制庫存、記錄時

50、間和出勤、監(jiān)視生產(chǎn)過程、質(zhì)量控制、檢進檢出、分類、訂單輸入等方面已得到了廣泛的應(yīng)用[7][8]。但是，隨著現(xiàn)代的發(fā)展和高新技術(shù)的進步，信息量出現(xiàn)爆炸式增長，人們迫切需要用條碼在有限的幾何空間內(nèi)</p><p><b>　　1.1條碼技術(shù)介紹</b></p><p>　　條碼分為一維條碼和二維條碼。一維條碼是指通常所說的傳統(tǒng)條碼，包括39碼、ITF碼、EAN碼和UPC碼

51、等。由于受信息容量的限制，一維條碼只能充當(dāng)物品的代碼，而不能含有更多的物品信息，所以一維條碼的應(yīng)用不得不依賴數(shù)據(jù)庫的存在。在沒有數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)的情況下，一維條碼的應(yīng)用受到了很大的限制有時甚至變得毫無意義。另外，一維條碼表示漢字和圖像信息幾乎是不可能的，在很多場合的應(yīng)用效率很低。為了解決傳統(tǒng)條碼所存在的問題，出現(xiàn)了二維條碼技術(shù)，并且得到了廣泛的應(yīng)用，國內(nèi)不少公司也紛紛推廣自己研制的二維碼，為二維碼的發(fā)展起到了重要的促進作用。二維條碼除具有一

52、維條碼的優(yōu)點以外，還具有密度高、信息量大、可靠性高、可表示各種文字和圖像、保密防偽性強、使用成本低廉等優(yōu)點[9][10]。</p><p>　　1.1.1一維條碼簡介</p><p>　　一維條碼是由一組規(guī)則排列的條、空以及對應(yīng)的字符組成的標(biāo)記，這些條和空組成的數(shù)據(jù)表達一定的信息，并能夠用特定的設(shè)備識讀，轉(zhuǎn)換成與計算機兼容的二進制和十進制信息[11]。一維條碼只在一個方向上表達信息，一般是

53、在水平方向，垂直方向的高度通常是為了便于閱讀器的對準(zhǔn)。通常對于每一種物品，它的編碼是唯一的，對于普通的一維條碼來說，還要通過數(shù)據(jù)庫建立條碼與商品信息的對應(yīng)關(guān)系，當(dāng)條碼的數(shù)據(jù)傳到計算機上時，由計算機上的應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)進行操作和處理。因此，普通的一維條碼在使用過程中僅作為識別信息，它的意義是通過在計算機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中提取相應(yīng)的信息而實現(xiàn)的，由此，它對網(wǎng)絡(luò)資源和后臺數(shù)據(jù)庫表現(xiàn)出很強的依賴。世界上約有225種以上的一維條碼，每種一維條碼都有自己

54、的一套編碼規(guī)格，規(guī)定每個字母(可能是文字或數(shù)字或文數(shù)字)是由幾個線條(Bar)及幾個空白(Space)組成，以及字母的排列。目前，國際廣泛使用的條碼種類有EAN、UPC碼(商品條碼，用于在世界范圍內(nèi)唯一標(biāo)識一種商品，我們在超市中最常見的就是這種條碼)、Code39碼、Code128碼、Code93碼、交叉25碼(在物流管理中應(yīng)用較多)、Codebar碼(</p><p>　　1.1.2二維條碼簡介及與一維條碼的區(qū)

55、別</p><p>　　二維條碼技術(shù)的研究是近些年來興起的，它的興起主要是解決傳統(tǒng)一維條碼信息容量低，糾錯能力弱，在很多情況下使用受限的缺點[12]。二維條碼是在二維空間上由具有特殊結(jié)構(gòu)的幾何圖形元素按一定規(guī)律和順序組合成的圖形，巧妙地利用構(gòu)成計算機內(nèi)部邏輯基礎(chǔ)的“0”、“1”比特流的概念，使用若干個與二進制相對應(yīng)的幾何形體來表示文字數(shù)值信息[13]。它在水平和垂直方向上存儲信息，是一種高密度編碼，比普通一維條碼

56、信息容量高幾十倍以上。二維條碼的編碼范圍非常廣泛，它不僅可以像一維條碼那樣保存英文、數(shù)字等符號信息，還可以保存中文、圖片、聲音、指紋、簽字等多種數(shù)據(jù)類型[14]。二維條碼可加密，具有很高的保密性，且糾錯能力很強，當(dāng)糾錯等級提高時污損50%依然可以完整讀出信息。二維條碼可以用掃描儀掃描或用攝像頭直接讀取，無需像一維條碼那樣需要后臺數(shù)據(jù)庫支持，使用起來十分方便。同時它還具有條碼符號形狀、大小可變的特點。表1-1給出了二維條碼與一維條碼的比較

57、。二維條碼作為一種全新的自動識別和信息載體技術(shù)，其經(jīng)濟性和可靠性正被越來越多的人們所了解和認知。目前，國外先進發(fā)達國家已將此項技術(shù)廣泛應(yīng)用于國防、海關(guān)、稅務(wù)、公共安全、</p><p>　　1.2典型的二維條碼碼制</p><p>　　二維條碼可以分為堆疊式二維條碼和矩陣式二維條碼。</p><p><b>　　1.堆疊式二維條碼</b><

58、;/p><p>　　堆疊式二維條碼形態(tài)上是由多行短截的一維條碼堆疊而成，其編碼原理是建立在一維條碼基礎(chǔ)之上，按需要將一維條碼堆積成二行或多行。它在編碼設(shè)計、校驗原理、識讀方式等方面繼承了一維條碼的一些特點，識讀設(shè)備與條碼印刷與一維條碼技術(shù)兼容。但由于行數(shù)的增加，需要對行進行判定，其譯碼算法與軟件也不完全相同于一維條碼。有代表性的堆疊式二維條碼有：Code 16K、Code 49、PDF417等。</p>

59、<p><b>　　2.矩陣式二維碼</b></p><p>　　矩陣式二維條碼是在一個矩形空間通過黑、白像素在矩陣中的不同分布進行編碼。在矩陣相應(yīng)元素位置上，用點（方點、圓點或其他形狀）的出現(xiàn)表示二進制“1”，點的不出現(xiàn)表示二進制的“0”，點的排列組合確定了矩陣式二維條碼所代表的意義[18-23]。矩陣式二維條碼是建立在計算機圖像處理技術(shù)、組合編碼原理等基礎(chǔ)上的一種新型圖形符號

60、自動識讀處理碼制。具有代表性的矩陣式二維條碼有：Data Matrix、Maxi Code、QR Code、漢信碼等。圖1-2給出了幾種常見的二維條碼。下面將分別予以簡略介紹。(a)PDF417(b)MAXI CODE(c)QR Code(d)Data Matrix(e)漢信碼等。</p><p>　　1、Data Matrix碼。Data Matrix碼是一種矩陣式二維條碼，由美國國際資料公司的Dennis P

61、riddy和Robert S.Cymbalski發(fā)明，其發(fā)展的構(gòu)想是希望在較小的條碼標(biāo)簽上存入更多的資料量。Data Matrix條碼有兩種類型即ECC000-140和ECC200。ECC000-140具有幾種不同等級的卷積錯誤糾正功能，而ECC200則通過Reed-Solomon算法利用生成多項式計算錯誤糾正碼，不同尺寸的ECC200符號應(yīng)用不同數(shù)量的錯誤糾正碼?，F(xiàn)在的Data Matrix碼主要以對ECC200碼的研究與應(yīng)用為主，E

62、CC000-140的應(yīng)用很少，所以本文中，除特殊說明外，Data Matrix碼均特指ECC200碼。</p><p>　　2、Maxi Code碼。Maxi Code最初又稱為UPS Code，是一種有美國UPS快遞公司專門為郵件系統(tǒng)設(shè)計的專用二維條碼，后由美國自動識別協(xié)會制定了統(tǒng)一的符號規(guī)格，正式稱為Maxi Code，也稱USS-Maxi Code(Uniform SymbologySpecificatio

63、n-Maxi Code)。Maxi Code條碼是一種固定尺寸、具有高容量和糾錯能力的矩陣式二維條碼，共有7種模式（包括兩種作廢模式），可表示全部ASCII字符和擴展ASCII字符。Maxi Code符號由緊密相連的多行六邊形模塊和位于符號中央位置的定位圖形（三個黑色同心圓）組成，每個符號由884個六邊形模塊組成，分33層圍繞著中央定位圖形，每一層最多包含30個模塊。</p><p>　　3、QR Code。QR

64、 Code是由日本Denso公司研制的一種矩陣式二維條碼，它除了具有信息量大、可靠性高、可表示圖像及多種文字信息、保密防偽性強等優(yōu)點外，還具有能高速全方位識讀、能有效表示漢字等主要特點。每個QR碼符號由名義上的正方形模塊構(gòu)成，組成一個正方形陣列。它由編碼區(qū)和包括尋像圖形、分隔符、定位圖形和校正圖形在內(nèi)的功能圖形組成。符號四周有空白區(qū)包圍。</p><p>　　4、PDF417碼。PDF417碼是由美國Symbol

65、 Technologies公司的美籍華人王寅君博士發(fā)明的。PDF(Portable Data File)意思是“便攜數(shù)據(jù)文件”。因為組成條碼的每一個條碼字符都是由4個條和4個空共17個模塊構(gòu)成，故稱為PDF417碼。PDF417碼是一種多層、可變長度、具有高容量和錯誤糾錯能力的堆疊式二維條碼。其條碼符號是一個多行結(jié)構(gòu)，符號的四周為空白區(qū)，上下空白區(qū)之間為多行結(jié)構(gòu)，每行數(shù)據(jù)符號字符數(shù)相同，行與行左右對齊直接銜接。其最小行數(shù)為3，最大行數(shù)為

66、90。每一個PDF417符號可以表示高達1108個字節(jié)、或1850個ASCII字符或2710個數(shù)字的信息。</p><p>　　5、漢信碼。漢信碼是由中國物品編碼中心牽頭，于2005年研發(fā)完成的我國擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的新型二維條碼，是我國“十五”重要技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究專項《二維條碼新碼制開發(fā)與關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究》課題的研究成果。它是目前漢字編碼效率最高的二維條碼，且支持全部GB 18030字符集漢字以及未來的擴展。此外

67、，它還具有信息容量大、密度高、抗畸變、抗污損能力強等特點，達到了國際先進水平。每個漢信碼符號是由正方形模塊組成的一個正方形陣列構(gòu)成，包括信息編碼區(qū)和功能圖形區(qū)，其中功能圖形區(qū)包括尋像圖形、尋像圖形分隔區(qū)與校正圖形。</p><p>　　1.3二維條碼技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀</p><p>　　二維條碼作為一種高容量信息存儲、傳遞和識別的技術(shù)，自誕生之日起就得到了世界上許多國家的關(guān)注。美國、德

68、國、日本、墨西哥、埃及、哥倫比亞、巴林、新加坡、菲律賓、南非、加拿大等國，不僅已將二維條碼技術(shù)應(yīng)用于公安、外交、軍事等部門對各類證件的管理，而且也將二維條碼應(yīng)用于海關(guān)、稅務(wù)等部門對各類報表和票據(jù)的管理，商業(yè)、交通運輸?shù)炔块T對商品及貨物運輸?shù)墓芾?，郵政部門對郵政包裹的管理，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)I(yè)生產(chǎn)線的自動化管理等。</p><p>　　我國對二維條碼技術(shù)的研究開始于1993年。目前，二維條碼技術(shù)已在我國的汽車行業(yè)自動

69、化生產(chǎn)線、醫(yī)療急救服務(wù)卡、涉外專利案件收費、珠寶玉石飾品管理、高速公路收費管理及銀行匯票上得到了應(yīng)用。1999年3月在北京舉行的全國人大第九屆三次全體會議和全國政協(xié)第九屆三次會議期間，在隨行人員證件、記者證、旁聽證上成功地應(yīng)用了二維條碼技術(shù)，引起了與會代表和新聞界的極大關(guān)注。而漢信碼的研發(fā)成功，實現(xiàn)了我國自主知識產(chǎn)權(quán)二維條碼標(biāo)準(zhǔn)零的突破，必將有力地推動二維條碼在我國的應(yīng)用。</p><p>　　接下來將從二維條碼

70、的標(biāo)準(zhǔn)化，以及矩陣式和堆疊式這兩種二維條碼各自具有代表性的Data Matrix和PDF417的應(yīng)用現(xiàn)狀來詳細介紹二維條碼的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀。</p><p>　　1.3.1二維條碼的標(biāo)準(zhǔn)化</p><p>　　二維條碼相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)兩大方面。其中技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)包括碼制標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)一致性標(biāo)準(zhǔn)等幾個方面。</p><p>　　國際上，二維條碼標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)由國

71、際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO與國際電工委員會IEC成立的第1聯(lián)合委員會JTC1的第31分委員會，即自動識別與數(shù)據(jù)采集技術(shù)分委員會（ISO/IEC/JTC1/SC31）負責(zé)組織制定。目前，已完成PDF417，QR Code，Maxi Code，Data Matrix等二維條碼碼制標(biāo)準(zhǔn)的制定，另有Aztec Code等碼制標(biāo)準(zhǔn)正在研究制定中。系統(tǒng)一致性方面的標(biāo)準(zhǔn)已完成二維條碼符號印制質(zhì)量的檢驗（ISO/IEC 15415）、二維條碼識讀器測試規(guī)范（I

72、SO/IEC 15426-2）。二維條碼的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)由ISO相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化委員會負責(zé)組織制定，如包裝標(biāo)簽二維條碼應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO包裝標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會（TC122）負責(zé)制定，目前已完成包裝標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)的制定。另外，國際自動識別制造商協(xié)會（AIM）、美國標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（ANSI）也已完成了PDF417，QR Code，Code 49，Code 16K，Code One等碼制的符號標(biāo)準(zhǔn)。我國的二維條碼標(biāo)準(zhǔn)化工作起步較晚，但已取得了一

73、定的進展。中國物品編碼中心已于2003年3月制定完成了二維條碼標(biāo)準(zhǔn)體系，給出了我國二</p><p>　　1.3.2 Data Matrix的發(fā)展和應(yīng)用</p><p>　　Data Matrix是現(xiàn)有條碼中信息密度最大的一種，由于Data Matrix是點陣式的符號結(jié)構(gòu)，因此它可以被印刷得非常小，整個符號最小可以小到0.0002平方英寸以內(nèi)，是目前一維與二維條碼中尺寸最小的，非常適合在各

74、種實體產(chǎn)品上或電路板的零組件上進行印刷、點陣刻印或激光刻印等。加之Data Matrix二維條碼具有很強的糾錯能力，因此很適合應(yīng)用在條碼容易受損的場所，例如印在暴露于高熱、化學(xué)清潔劑、機械剝蝕等特殊環(huán)境的零件上。這一切都使得Data Matrix的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛[22]。</p><p>　　國外在Data Matrix方面投入研發(fā)較早，技術(shù)也相當(dāng)成熟，就目前國外應(yīng)用來看，主要應(yīng)用于電子、機械等制造業(yè)的產(chǎn)品和生

75、產(chǎn)過程中，舉例如下：</p><p>　　1、在美國的波音、麥道公司，采用Data Matrix二維條碼刻在精密的機器零件上面用于識別零件信息，由于其刻印技術(shù)可以使Data Matrix條碼在零件表面保留很長時間不至被損毀。</p><p>　　2、著名的通用CPU廠商AMD和Intel公司在其開發(fā)的各系列CPU背面印制Data Matrix二維條碼，采用Data Matrix條碼保存芯片

76、信息。兩大顯卡公司ATI和Nvidia公司的部分顯示芯片(GPU)也采用了同樣的技術(shù)。</p><p>　　3、德津豐根、仙童、摩托羅拉、德州儀器等一些著名的芯片公司采用DataMatrix條碼標(biāo)識其芯片信息。</p><p>　　4、通用、雪弗蘭等一批著名的汽車生產(chǎn)公司將Data Matrix條碼廣泛應(yīng)用其生產(chǎn)線上，提高產(chǎn)品生產(chǎn)率和合格率。</p><p>　　5

77、、著名手機生產(chǎn)公司，芬蘭的Nokia公司在其全系列的手機及其配件(充電器、電池、耳機等)均采用Data Matrix二維條碼作為產(chǎn)品標(biāo)識。</p><p>　　我國有關(guān)二維條碼的研究和應(yīng)用開始于1993年，相對一些發(fā)達國家起步較晚，大部分技術(shù)及設(shè)備目前仍是從國外引進，導(dǎo)致二維條碼使用成本較高，實際使用范圍較小，從而嚴(yán)重制約了二維條碼在我國的廣泛應(yīng)用。Data Matrix二維條碼作為一種全新的二維條碼技術(shù)在我國還

78、處于研究和推廣狀態(tài)，各種相關(guān)配套設(shè)施都還沒有到位，目前的應(yīng)用范圍還很狹隘，僅限于在少數(shù)電子、汽車等行業(yè)的企業(yè)流水線中使用。但是，由于Data Matrix二維條碼在電子產(chǎn)品、IT信息技術(shù)、機械和航天等領(lǐng)域的應(yīng)用，能大大增加中國產(chǎn)品在國際上的競爭實力，能夠幫助減少生產(chǎn)成本，增強產(chǎn)品管理水平，開拓海外市場，因此該項技術(shù)受到了國家有關(guān)部門的高度重視，目前有關(guān)部門正在制定具體實施方案，盡快在國內(nèi)的一些行業(yè)進行試點及推廣應(yīng)用，國內(nèi)的許多學(xué)者、科研

79、人員也開始對Data Matrix進行廣泛深入的研究，發(fā)表了一些有關(guān)Data Matrix的論文[21][22][23]，對Data Matrix的發(fā)展前景、應(yīng)用領(lǐng)域、編/解碼以及識別方法進行了討論和研究。</p><p>　　由此可以看出，Data Matrix二維條碼技術(shù)作為一種先進的自動識別技術(shù)，在國內(nèi)發(fā)展的條件已逐步成熟，逐漸開始在實際生活和生產(chǎn)中得到應(yīng)用，發(fā)展前景十分廣闊，在中國大行其道指日可待。<

80、;/p><p>　　1.3.3 PDF417的發(fā)展和應(yīng)用</p><p>　　作為成熟的條碼技術(shù)，PDF417條碼已經(jīng)或者正在被許多政府部門、工業(yè)團體所采納。TCIF(美國電信工業(yè)論壇)將PDF417條碼作為重要電訊產(chǎn)品的標(biāo)識標(biāo)準(zhǔn)。美國國防部在其新的軍人證上采用PDF417條碼作為機讀標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)在全球700多個美軍基地投入使用。</p><p>　　1、身份識別方面的應(yīng)

81、用。AAMVA(美國機動車管理局)將PDF417條碼選定為所有駕駛員和機動車管理的二維條碼標(biāo)準(zhǔn)。美國亞利桑那州等二十多個州的駕駛證、美國軍人證、軍人醫(yī)療證等幾年前就已采用了PDF417技術(shù)。此外，加拿大、新西蘭、哥倫比亞、南非、埃及、菲律賓、巴林、黎巴嫩等許多國家也已在身份證或駕駛證上采用二維條碼。香港97回歸后，香港居民新發(fā)放的特區(qū)護照上用的就是PDF417技術(shù)。</p><p>　　2、貨運運輸方面的應(yīng)用。A

82、IAG/ODETTE(北美和歐洲汽車組織)將PDF417條碼選定為EDI(電子數(shù)據(jù)交換)標(biāo)準(zhǔn)。發(fā)貨商將發(fā)貨單據(jù)中的大量信息編成一張PDF417條碼標(biāo)簽提交給貨運商，通過掃描條碼，信息立即傳入貨運商的計算機系統(tǒng)，使得整個運輸過程的效率大大提高。</p><p>　　3、文件和表格應(yīng)用。日本Seimei保險公司的每個經(jīng)紀(jì)人在制作保單的同時將保單內(nèi)容編成一個PDF417條碼，打印在單據(jù)上，這樣當(dāng)他們回到辦公室就可以使用

83、二維條碼閱讀器掃描條碼將數(shù)據(jù)錄入主機，提高了數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確性和速度。墨西哥也將PDF417條碼應(yīng)用在報關(guān)單據(jù)與證件上，從而防止仿造及犯罪。</p><p>　　4、資產(chǎn)跟蹤。美國鋼管公司在各地擁有不同種類的管道需要維護。為了跟蹤每根管子，他們將管子的各種信息編成一個PDF417條碼，制成標(biāo)簽后貼在管子上。當(dāng)管子移走或安裝時，操作員掃描條碼標(biāo)簽，數(shù)據(jù)庫信息得到及時更新。</p><p>　　

84、PDF417條碼是目前在中國發(fā)展較好的二維條碼，這是由于PDF417屬于堆疊式條碼，可以作為傳統(tǒng)一維條碼的替代品，PDF417已在國內(nèi)的證件管理，海關(guān)、稅務(wù)、銀行等部門對各類報表和票據(jù)的管理，商業(yè)、交通運輸?shù)炔块T對商品及貨物運輸?shù)墓芾恚]政部門對郵政包裹的管理以及圖書，印刷等行業(yè)都有廣泛而深入的應(yīng)用[16][17]。</p><p>　　1.4二維條碼技術(shù)與其它自動識別技術(shù)的比較</p><p

85、>　　自動識別技術(shù)是指不使用鍵盤，即可將信息數(shù)據(jù)自動輸入計算機、微處理器、邏輯控制器等信息系統(tǒng)的技術(shù)。自動識別技術(shù)是以計算機技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)的綜合性科學(xué)技術(shù)，近幾十年在全球范圍內(nèi)得到了迅猛發(fā)展。除了條碼技術(shù)以外，常用的自動識別技術(shù)還包括：磁卡識別技術(shù)、接觸式IC卡識別技術(shù)及射頻識別技術(shù)等等。</p><p>　　磁卡識別技術(shù)應(yīng)用了物理學(xué)和磁力學(xué)的基本原理。磁卡使用磁條記錄信息，磁條就是一層薄薄的由

86、定向排列的鐵性氧化粒子組成的材料（也稱為涂料），用樹脂粘合在一起并粘在諸如紙或塑料這樣的非磁性基片上。其優(yōu)點是數(shù)據(jù)可讀寫，即具有現(xiàn)場改變數(shù)據(jù)的能力；數(shù)據(jù)存儲量能滿足大多數(shù)需要，便于使用，成本低廉；還具有一定的數(shù)據(jù)安全性；能粘附于許多不同規(guī)格和形式的基材上；這些優(yōu)點使之在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，如信用卡、銀行ATM卡、機票、公共汽車票、自動售貨卡、會員卡、現(xiàn)金卡（如電話磁卡）等。磁卡識別技術(shù)是接觸式識讀，它與條碼有3點不同：一是其數(shù)據(jù)可作部

87、分讀寫操作而條碼技術(shù)只能讀不能寫；二是相同面積上的編碼容量比一維條碼大，但比二維條碼小；三是對于物品逐一標(biāo)示成本比條碼高，而且由于接觸性識讀造成靈活性差，而條碼技術(shù)屬于非接觸性識讀，靈活性好。另外其抗污染和抗干擾的能力較差，使用壽命短。</p><p>　　接觸式IC卡使用存儲器芯片存儲信息，存儲容量大；存儲的數(shù)據(jù)可讀寫；屬于接觸式識讀，通過電路接口讀寫信息；具有數(shù)據(jù)保密性和智能性；有一定的抗環(huán)境污染和抗干擾能力

88、；使用壽命長，但成本較高。接觸式IC卡應(yīng)用廣泛，如公共電話卡、現(xiàn)金卡、會員卡等等。</p><p>　　射頻識別（Radio Frequency Identification,RFID）技術(shù)的基本原理是電磁理論。射頻系統(tǒng)的優(yōu)點是不局限于視線，識別距離比光學(xué)系統(tǒng)遠，射頻識別卡具有可讀寫能力，可攜帶大量的數(shù)據(jù)，難以偽造和具有智能等。射頻識別標(biāo)簽基本上是一種標(biāo)簽形式，將特殊的信息編碼進電子標(biāo)簽，并將標(biāo)簽粘貼于需要識別或

89、追蹤的物品上，如貨架、汽車、動物等。射頻識別標(biāo)簽?zāi)軌蛟谌藛T、地點、物品和動物上使用，其適用領(lǐng)域包括物料跟蹤、運載工具和貨架識別等要求非接觸數(shù)據(jù)采集和交換的場合，由于射頻識別標(biāo)簽具有可讀寫能力，對于需要頻繁改變數(shù)據(jù)內(nèi)容的場合尤為適用。目前，最流行的應(yīng)用是在交通運輸（汽車和貨箱身份驗證）、路橋收費、保安（進出控制）、自動生產(chǎn)和動物標(biāo)簽等方面。其他應(yīng)用包括自動存儲和補充、工具識別、人員監(jiān)控、包裹和行李分類、車輛監(jiān)控和貨架識別。其缺點是成本高，

90、而且一般不能隨意扔掉，而多數(shù)條碼掃描壽命結(jié)束時即可扔掉。表1-2給出了二維條碼與磁卡、IC卡和射頻識別等技術(shù)的對比。作為常用的自動識別技術(shù)，這幾種技術(shù)在一定程度上具有可替代性，但由于二維條碼具有的一些顯著優(yōu)點，也使其具有較大的市場競爭力。</p><p>　　1.5論文的主要內(nèi)容</p><p>　　1.5.1課題的提出和意義</p><p>　　目前在國際上，條碼

91、識讀設(shè)備是讀取各類條碼的主要設(shè)備，隨著二維條碼的推廣，社會對條碼識讀器的需求也越來越多，常見的條碼識讀器類型[24][25]有：</p><p>　　1、線性CCD和線性圖像式識讀器(Linear Imager)：可閱讀一維條碼和線性堆疊式二維條碼(如PDF417)，在閱讀二維條碼時候需要沿條碼的垂直方向掃過整個條碼，可稱之為“掃動式閱讀”。這類產(chǎn)品比較便宜，有很好的性價比。</p><p&g

92、t;　　2、帶光柵的激光識讀器：可以閱讀一維條碼和線性堆疊式二維條碼。閱讀二維條碼時將光線對準(zhǔn)條碼，由光柵元件完成垂直掃描，不需要手工移動。</p><p>　　3、攝像式識讀器(Image Reader)：采用攝像方式將條碼圖像攝取后進行分析和譯碼，可閱讀一維條碼和所有類型的二維條碼，是一種高端設(shè)備。</p><p>　　上述的三種識讀器被廣泛應(yīng)用于條碼的識讀，其中前兩種識讀器均屬于掃描

93、式識讀，被廣泛應(yīng)用于一維條碼及堆疊式二維條碼的識讀，但是對于Data Matrix等矩陣式二維條碼則無能為力。攝像式識讀器卻可以用于所有一維及二維條碼的識讀，但目前基于圖像處理與計算機視覺的攝像式二維條碼識讀器處于發(fā)展階段，產(chǎn)品本身有很大的局限性，且被少數(shù)國外企業(yè)壟斷。具體表現(xiàn)在以下幾個方面。</p><p>　　(l)使用專用設(shè)備，造價高(一萬元左右)，且加密性受限于制造商。二維條碼識讀器的制造長期被個別國外廠

94、商所壟斷。盡管國內(nèi)也有少數(shù)幾家公司或者研究機構(gòu)也研發(fā)類似的二維條碼的識讀設(shè)備，但是識讀設(shè)備的識讀率、識讀速度等性能尚與國外的同類產(chǎn)品有很大的差距。</p><p>　　(2)通用性差。盡管是一個圖像采集器，由于各碼制識讀方法的專用性，不能達到一種硬件多種使用的目的。</p><p>　　(3)識讀功能有局限性。對光照不均、幾何畸變、形變、散焦模糊等狀況下的條碼圖像識讀率不高。</p&

95、gt;<p>　　(4)使用不便。以Data Matrix條碼為例，不同版本的符號(最大的144x144符號比10x10大百倍)，要用不同范圍的景深，而采用自動對焦裝置可以實現(xiàn)可變景深，但會造成造價過于昂貴，可靠性降低。</p><p>　　針對上面的問題，本文研究二維條碼識讀及應(yīng)用技術(shù)并開發(fā)出相應(yīng)產(chǎn)品，形成一套基于DSP的成本低廉、適應(yīng)性好、性能良好的二維條碼識讀終端，可在同一硬件平臺上快速準(zhǔn)確地

96、完成多種二維條碼和一維條碼的自動識讀，達到或超過國外同類產(chǎn)品性能，有利于提高我國在條碼方面的競爭力，推動我國乃至世界的信息化水平，提高社會管理效率和經(jīng)濟效益。因此對二維條碼的識讀技術(shù)及其應(yīng)用的研究有著重要的現(xiàn)實意義和使用價值。</p><p>　　1.5.2主要工作和創(chuàng)新點</p><p>　　論文深入地研究了二維條碼技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于DSP的二維條碼識讀終端。論文針對Data Mat

97、rix等二維條碼識讀中的圖像預(yù)處理及條碼定位等關(guān)鍵技術(shù)，提出了多個核心算法，輔以條碼識讀所必須的幾何變換、譯碼和糾錯等算法，形成了一套完整的二維條碼自動識讀算法，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計，能有效完成二維條碼自動識讀任務(wù)。此外，本文還設(shè)計并實現(xiàn)了一種新型的基于DSP的高速二維條碼識讀終端。該終端的硬件平臺包括以高性能浮點DSPTMS320C6713為核心的數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)和以FPGA為控制中心的圖像采集子系統(tǒng)。而識讀終端的軟件設(shè)計則基于上述提出

98、的創(chuàng)新性的圖像預(yù)處理和條碼定位算法。創(chuàng)新的識讀算法與獨自設(shè)計的硬件平臺共同構(gòu)成了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的二維條碼識讀終端，可以在不同環(huán)境條件下快速準(zhǔn)確地完成Data Matrix、PDF417、Code39及Code128等多種二維條碼和一維條碼自動識讀任務(wù)，其識讀速度和精準(zhǔn)度均達到國內(nèi)領(lǐng)先和國際先進水平。</p><p><b>　　本文創(chuàng)新點如下：</b></p><p&g

99、t;　　規(guī)則進行圖像融合的圖像增強算法以及一種先用小波分析估計光照分布來消除光照不均的影響再用大津法進行二值化的方法：</p><p>　　*提出了一種基于模糊推理的小波域圖像融合規(guī)則并設(shè)計了依據(jù)該規(guī)則進行圖像融合的圖像增強算法，解決了實際應(yīng)用中因條碼圖像中的某些局部對比度極低而難以正確解碼的問題。該算法通過融合多幅條碼信息互補的條碼圖像來增強圖像，使圖像信息完整清晰以利于解碼。由于融合規(guī)則的設(shè)計對融合效果的好壞

100、至關(guān)重要，本文提出了一種基于模糊推理的小波域圖像融合規(guī)則。該規(guī)則保留了現(xiàn)有小波域圖像融合規(guī)則融合圖像清晰的優(yōu)點，同時又引入了模糊推理，解決了圖像融合中的不確定性問題，克服了現(xiàn)有規(guī)則存在的信息不完全和易受噪聲干擾的缺點。實驗結(jié)果證明，基于模糊推理的小波域圖像融合規(guī)則更加有效的融合了源圖像的信息，具有更好的魯棒性，尤其在源圖像受到噪聲污染的情況下，其優(yōu)勢更加明顯。</p><p>　　*提出了一種先用小波分析估計光照

101、分布來消除光照不均的影響再用大津法進行二值化的方法，解決了工業(yè)應(yīng)用中出現(xiàn)的由于光照不均或背景過于復(fù)雜造成圖像二值化效果差而影響解碼的問題。該方法首先利用小波分解提取條碼圖像的低頻信息估計物體表面光照的近似分布；然后用圖像函數(shù)除以得到的近似光照分布函數(shù)消除光照不均的影響；最后再用大津法計算全局閾值并實現(xiàn)二值化。實驗表明，這一方法能夠有效消除光照不均的影響，取得使用全局閾值法無法達到的二值化效果，同時又可以避免采用局部閾值法可能會出現(xiàn)的塊效

102、應(yīng)，具有較好的性能和實用性，計算量的增加也是完全可以接受的。</p><p>　　2、在條碼定位方面，本文提出了一種基于Gabor濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DataMatrix二維條碼區(qū)域提取方法(GF-BPNN)以及一種基于邊緣跟蹤和Radon變換相結(jié)合的Data Matrix條碼精定位方法：</p><p>　　*提出了基于Gabor濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維條碼區(qū)域提取方法(GF-BPNN)

103、，解決了復(fù)雜背景下，完整準(zhǔn)確地提取條碼區(qū)域的難題，克服了通過版面分析來提取條碼區(qū)域的方法存在的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)體難以選擇和虛警率比較高的缺點。GF-BPNN首先由不同尺度不同方向的Gabor濾波器對圖像進行濾波提取其紋理特征；再進行特征變換，使所得特征具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性；然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照前述特征對像素進行分類；最后經(jīng)過形態(tài)學(xué)后處理提取Data Matrix條碼區(qū)域。實驗結(jié)果證明，本文提出的GF-BPNN方法，可以很好地提取出復(fù)雜背景