一种用于工件3D条码识别的图象综合预处理方法_朱虹

332　西安理工大学学报Jo urna l o f X i'an U n ive rsity o f T e chno log y(2002)V o l.18N o.4 文章编号:1006-4710(2002)04-0332-05一种用于工件3D条码识别的图象综合预处理方法朱虹1,周健1,李晗1,苏建华2,李心义2(1.西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048;2.西安三桥机电设备有限公司,陕西西安710075)摘要:针对汽车零件金属蜂窝载体催化剂在线质量自动检测的需要,根据工件表面光学特性差、检测系统从高温处理前后的工件上所获信号的差别及所受干扰都很大的实际情况,利用条码结构自身的特点和相关性,提出一种3D条码图象综合预处理方法。

即用配有辅助光源的工业摄像机摄取3D条码图象,经直方图均衡化、图象投影变换、自适应阈值法条空信号提取、条空信息真伪校正等处理后,按国标译码而最终得到工件编号。

应用该方法对100幅实际的工件条码图象进行实验,识别准确率达到97%,表明了该方法的有效性。

关键词:3D条码信息;直方图均衡化;灰度投影;自适应阈值曲线;金属蜂窝载体催化剂中图分类号:TP391.41 文献标识码:AA3D Barcode Preprocessing Sche m e Based on I m age Recogn itionZHU H ong1,ZHOU Jian1,L I H an1,SU Jian-hu a2,L I X i n-y i2(1.X i'an U n i v er sity o f T echno l o gy,X i'an710048,C hina;2.X i'an S anqiao M achine and E lectron ic Co rpo ra tion,X i'an710075,C hina)Abstract:In th is paper,a no ve l3D barcode pre-p ro cessing m e thod is sugg ested w ith an ai m a t the need s o f on line qua lity au to-de tec tion o f the m eta llic ho ney co m b ca taly st o f au-tom o bil parts,ba sed on the op tica l pe rfo r m ance diffe ren ce o f w o rk p iece su rface in fo r m a-tion d ifference ob tained from the w o rk piece s be fo re and a fte r being trea ted by h igh te m pe r-a ture i n the m o nito ring o r detecting sy ste m and using the cha recter istics and co r re la tion o fba rco de itse lf.A n i n du str ial ca m era equ iped w ith an aux iliary illum ination takes3D ba r-code i m ages.T hey are p ro cessed v ia the h istog ra m equalization,i m age pro jecti o n transfo r-m ation,the ex traction o f ba r and space i n fo r m ation by self-adap tive th resho ld m e thod and co rrec tion o f bar and space in fo r m ation tru th and fa lse,and then,th e se ria l num ber o f w o rk ing pieces are decoded in acco rdance w ith the na tiona l standard.T h is m e thod is used to exper i m en t100barcode actua l w o rk ing i m age s,w ith the accu rate rate o f reco gn ition ou tcom es reaching97%,w hereby i n dica ting the av ailab ility o f th is m e thod.K ey wor ds:3D ba rco de;the h istog ra m equa liza ti o n;pro jection o f g ray in fo r m a tion;the se lf-adap tive thresho ld cu rve;the m e tallic honey com b cata ly st由于条码信息具有自动识读的方便性,目前也被用于一些工件的识别之中。

由于工件在加工过程中,需要经过多道工序,因此我们所熟悉的胶贴纸式的标签(白色背景中的黑条)根本无法适应冷却喷雾处理、溶液清洗、加热处理及别的坚硬的金属部件所要进行的过程。

更多的时候是使用激光蚀刻的方法将条码蚀刻在工件的表面。

这时,只能根据条码在工件表面蚀刻的条码条空的深浅信息进行识读,所以又称为是3D条码的识读技术[1]。

工件上的3D条码识读存在下面几个方面的问题:①工收稿日期:2002-03-27作者简介:朱虹(1963-),女,西安理工大学教授,研究方向为图象处理与应用、图象自动识别技术、图象压缩编码以及模式识别等。

件表面的粗糙,导致在识读时对条码的条空深浅有很大的干扰;②工件表面本身所具有的形状(如凸状)会产生光照不均;③工件在生产线上传输过程中进行实时拍摄,有时会产生一定程度的运动模糊;④工件在加工过程中在条码部位产生划痕等。

因此,虽然是一维条码,但由于条码中的条空对比度太小,用普通的激光识读器已经没办法进行识读了。

针对这些问题,笔者提出了一种基于图象识别技术[2～4]的条码信息预处理方法,经过预处理之后可得到正确的条空信息,再根据国标译码之后,便可得到工件的编号信息。

1　条码的识读算法图1所示是从一个金属蜂窝载体催化剂零件上得到的一幅放大后的条码图象。

在这幅图象中可以看到非常严重的表面划痕。

同时因工件自身的纹理和工件表面的划痕对条码信息产生了很大的干扰,所以直接从明暗差异来得到条码的原有条空信息是非常困难的。

在这里,笔者采用下面的算法步骤进行处理。

图1　金属蜂窝载体催化剂上的3D 条码图象示例1.1　增加条码的条空对比度如图1所示,因为画面上的差异来自于工件上条空的深浅不同所产生的信息,所以其明暗差比较小。

在这里,笔者采用直方图均衡化的处理方法[5]使对比度加大,图1所示条码图象经直方图均衡化处理之后的效果如图2所示。

图2　图1所示条码图象经直方图均衡化处理后的效果1.2　进行平滑处理如图2所示,工件上的划痕深度几乎与条码的雕刻深度相同,所以用阈值方法进行条码条空信息的增强时,会出现许多错误。

因为工件的纹理一般比较细,而所雕刻的条码为了增强其识别上的鲁棒性,在长度上及宽度上都有一定的尺寸。

因此,对图象进行平滑处理可以降低噪声的影响。

平滑处理后的效果如图3所示。

此处使用的平滑滤波为高斯滤波算法:设原图象为f (x ,y ),平滑处理后的图象为f s (x ,y ),则二者关系如式(1)所示。

f s (x ,y )=g (x ,y )*f (x ,y )(1)其中:g (x ,y )=12πeex p -x 2+y 2e 2(2)式中参数e 称为模糊参数,它确定了平滑的强度。

1.3　进行灰度投影考虑到条码图象的特点:工件上的划痕一般是没有规律的;工件本身纹理的粗糙度或纹理的方向一定与条码有所不同,否则,使用3D 条码对工件进行编号的做法就不能成立。

在此前提下,假设条333　朱虹等:一种用于工件3D 条码识别的图象综合预处理方法　图3　图2所示条码图象经高斯平滑滤波后的效果(e =10)码在工件上是按水平方向排列的有一定规律的条空(按照国标要求),那么经过水平方向上的投影之后,投影曲线上一定会反映出相应的规律。

如图4所示,图3所示条码图象经投影之后,“条”区域投影为峰值部分,“空”区域投影为谷值部分。

因为投影运算中的平均计算,相当于进行了垂直方向的再一次平滑滤波,所以抵抗了工件上纹理、划痕等的影响。

但因笔者进行的是单个方向上的滤波,所以无法完全解决背景影响在不同区域所表现的强弱不均的问题。

曲线的变化趋势如图4中的虚线所示。

图4　图3所示条码图象灰度水平方向的投影1.4　自适应阈值的确定经过灰度投影处理后,所得曲线包含了条空信息,因此,只要对图4所示曲线进行阈值的选择即可。

为了得出正确的条空信息,阈值曲线必须能够反映其灰度变化的趋势。

为此,笔者在此把对投影曲线进行高斯平滑处理之后的光滑曲线作为其自适应的阈值曲线。

设原投影曲线为l (x ),平滑曲线为l s (x ),则:l s (x )=g (x )*l (x )(3)其中:g (x )=12πeex p -x 2e 2(4) 经过高斯平滑滤波之后的曲线(如图5中的曲线②)可反映图象灰度的变化趋势。

将这条平滑曲线作为阈值曲线,可以得到二值脉冲曲线(如图5中的曲线③)。

由此得到的条码信息如图6下半部分所示。

从图6可以看出,除两处箭头所指的地方有误提取的条信息外,在条码区域中,其余条空信息的提取都是正确的。

图5　阈值曲线及其二值化结果334西安理工大学学报(2002)第18卷第4期　图6　原图与二值化条码图象1.5　条码信息的校正处理对得到的条码信息必须进行校正处理,以便对误信息进行校验和修正。

按照上述算法步骤对条码信息进行增强之后,一个常出现的问题就是在条码区域之外,有时因工件表面的某些噪声信息的叠加,会产生误提取的伪条信息。

由于伪条信息是随机噪声的叠加所产生的,其特点是在原图中相应区间内的亮度分布比较散,而真条信息在其相应区间内的分布比较集中(如图6中的两个虚线框中所分别对应的真伪条区间)。

因此,笔者提出了相对方差的概念,并用相对方差作为识别真伪条信息的评价参数。

设f k (x ,y )是二值图象中的第k 个白色(条)区域K k 所对应的原图中的相同位置的局部区域灰度分布,h k 为第k 个区域的平均灰度值,e k 为第k 个区域的灰度方差,e r k为第k 个区域的相对方差,第k 个区域的高度为m k ,宽度为n k ,则:h k =1m k n k ∑x ,y ∈K k f k (x ,y )(5)e k =1m k n k ∑x ,y ∈K k [f k (x ,y )-h k ]2(6)e r k=e k /h k (7) 图7给出了从图6所提取出的条信息的相对方差曲线,横轴是条区域的排序序号(指从左到右的顺序),纵轴是相对方差,可以看到只有两头的伪条信息所对应的相对方差大于0.1,而真条信息所对应的相对方差则小于0.05。