产品介绍

　　：古板条码识别编造无法餍足企业日眉月异的分娩处置需求，为此计划了一种可以批量识别且兼容多品种型的条码自愿识别编造。起初正在Linux开源编造上斥地编造软件，达成大华工业相机焦距调治，图像收罗等操作；其次行使OpenCV推算机视觉库对收罗图像举行滤波、二值化、特点提取等图像照料，竣事一维或二维条码的定位；最终行使QZING条码识别库解析条码中的产物SN新闻，并通过QT上位机软件将SN新闻上传至数据库竣事分娩处置。尝试验证编造拥有优秀的精确性和稳固性。

　　跟着工业4.0期间的到来，成立型企业向智能工场转型升级成为肯定趋向。智能工场的智能仓储、智能物流处置条件产物正在原料入库、分娩工艺、运输物流——供应链全流程都可视化、可追踪[1]，于是要正在供应来料、产物部件、分娩造品上打印识别码行动物料号举行分娩数据新闻存储和追溯。而条码自愿识别技巧能使物料号识别裁汰人为干扰、升高识别效劳及精确率、降酿本钱。古板的条码识别采用人为持枪扫描的办法，有兼容性差、精确率低，易漏检、效劳低等舛误，难以餍足产线满载运转的检码流程条件。

　　正在条码识别术的前期探求中：文件[2]针对QR码图像逮捕中的噪声题目，操纵图像预照料与中值滤波算法优化了古板算法。文件[3]基于Halcon条码高速识别算法和XLD边际检测识别法子构修了兼容一维和二维条码高速正在线m/s速率下运转的一维或二维条码。文件[4]提出一种基于褂讪矩和BP汇集贯串的条码识别法子，正在一维条码中的识别精确率为92.9%。文件[5]采用了几何定位与基于场所探测图形相贯串的法子构修了二维码批量识其余编造，正在0.296m/s的运转速率下识别率到达100%，但该编造只识别二维码。

　　本文以条码识别技巧为探求对象，通过图像照料技巧对收罗到的图像举行图像预照料、图像肢解、特点提取等。基于Linux开源编造，对工业摄像头调治焦距，行使Opencv推算机视觉库的算法对料号举行识别，再通过上位机QT软件上传料号，更新数据库原料，构修出一种可以兼容条形码、QR二维码，可以批量、精确、稳固、且速捷的料号识别编造。该编造可以裁汰企业人力本钱进入，擢升产线加工效劳，对企业有着一般的适用价钱和较高的经济价钱。

　　本文计划的多种条码批量识别编造由工业相机、辅帮光源、工控一体机、数据库效劳器构成，编造硬件框架如图1所示。工业相机选用大华2000W像素CMOS 工业相机，型号A3B00MG000；工控一体机选用NXP I.MX6ULL型号CPU，Cortex_A7架构，800MHZ主频，512MB内存。辅帮灯源抉择条形LED光源至于检测区域两侧，升高图像收罗懂得度。

　　编造运转时，贴有条码的产物由传送带输送至工业相机正下方的检测区域，工业相机拍摄照片并传输给工控一体机，由自决斥地的多码识别软件读取条码中产物SN新闻，同时将数据上传至SQL数据库竣事进出库、清点均分娩处置操作。

　　工控一体机是Linux编造架构，正在其上移用推算机视觉算法，达成条码识别以及相干性能，编造软件框架图如图2所示。此中QT软件斥地平台，用于竣事识别结果上位UI显示和相应创立操作；Opencv供给料号识其余开源算法；Linux开源编造为全部软件的运转供给须要的运转境遇。

　　古板的条码识别算法须要举行图像收罗、图像照料、边际检测、特点提取，条码定位等设施。正在本计划中，编造需兼容一维条码与二维码识别，算法流程图如图3所示。

　　灰度照料是将彩色原图转换成灰度直方图，即对图像内部每个像素的灰度品级举行统计并表述，使图像的全部灰度分散越发懂得，轻易后期照料。本计划采用OpenCV供给的cv2.calcHist（）函数竣事灰度直方图的推算。

　　灰度直方图平衡化是对灰度直方图举行图像亮度归一化和比照度加强照料。平衡化照料对后期边际与轮廓检测的结果有较大的擢升效用。本文采用cvEqualizeHist（）函数竣事该推算。

　　图像二值化是将上述灰度图中的每个像素点的灰度值设为0或255，使图像转化为是非图像，正在缩减图像数据量的同时，使条码的轮廓越发凸显。本文采用cvThreshold（）举行二值化。

　　边际检测用于检测图像中灰度值改变缓慢的像素点，将这些点连成线条就可能获得图像中物体的边际。一维条码与二维条码都是由是非色的条纹或矩形构成，边际检测可能速捷锁定条边际。本文采用Canny边际检测算子，拥有较高的精确度和稳固性。

　　轮廓检测是正在图像的边际检测根蒂上，提取与对象特点吻合的对象轮廓。本计划需兼容一维与二维条码，于是需创修两种差异的轮廓模子。此中一维条码的轮廓检测需对图像举行侵蚀与膨胀，然后查找一维条码的矩形区域轮廓，检测轮廓数目并绘造最幼表接矩形框。如数目为0，则检测二维条码轮廓，二维条码的榜样特点是用于定位的 “回”型框，再行使minAreaRect函数构修最幼的表接矩形框。

　　定位竣过后需解码提取SN新闻，本文采用QZXing达成解码。解码竣过后与前次解码新闻比对，避免重检。

　　依据编造计划举行尝试平台搭修，如图4所示。起初选用少量条码样本举行识别检测，验证算法准确性。

　　将2个差异的一维条码贴正在PCB板差异场所与差异倾向上，将PCB板安放到工业相机检测区域，触发检测流程，检测结果如图5所示。检测耗时13.5ms，提取出的2个SN新闻准确率100%。

　　将4个差异二维码贴正在PCB板的差异场所与差异倾向上，安放到检测区域举行识别，结果如图6所示。检测耗时24ms，提取出的4个SN新闻准确率100%。

　　将尝试平台装配至PCBA分娩线，举行批量条码检测。产线传送带以差异速率运输，将贴有差异类型条码的PCBA板送至检测区举行识别测试，尝试结果如表1所示。当传送带运转速率≤0.4m/s时，一维码、二维码的批量识别精确率可达100%，均匀识别韶华阔别为13.69ms与25.17ms。当传送带运转速率≥0.5m/s时，一维条码与二维码批量识其余精确率不达100%。分娩线正在分娩流程中实践运转速率正在0.1m/s～0.3m/s边界内，识别编造精确率餍足企业条件。

　　分娩处置编造是基于QT斥地的上位机软件，条码检测得回的SN新闻可正在其可视化界面上显示，并可举行进出库、盘问均分娩处置操作，同时可能天生数据报表便于直接查看物料状况，上位机界面如图7所示。点击入库或出库按钮，料号、工号、操作韶华等数据新闻将被上传至SQL数据库，达成入库或出库操作。点击盘问按钮可盘问该料号产物正在数据库内的备案新闻，如正在架数目、表借次数等，同时天生图表申报，达因素娩数据可视化。

　　本文计整齐种可以兼容一维二维条码批量检测编造，通过尝试验证，该编造可以达成对象性能，正在0.4m/s挪动速率边界内，准确率100%，检测耗时20ms操纵，可以餍足分娩线需求，对企业有着一般的适用价钱。

　　[3]李少波,王铮,杨静,朱书德,全华凤.基于机械视觉的一维和二维条码高速正在线识别[J].推算机集成成立编造,2020.