基于机器视觉的物流包装条码特征快速提取与识别方法研究

欧阳世波 王磊 张清友

摘 要：随着技术的进步，特别是机器视觉技术的迅猛发展，条码的读取与识别已经不再依赖于传統的条码扫描器。机器视觉为条码的快速、准确和自动化读取提供了新的技术路径。然而，复杂的物流环境、不同的包装材料以及各种环境因素（如光线、遮挡）会影响机器视觉系统的性能。文章对基于机器视觉的物流包装条码特征快速提取与识别方法展开深入研究，以期为实际物流场景中的条码识别提供一种更为高效和准确的技术手段。

关键词：机器视觉；物流包装条码；条码特征快速提取

中图分类号：F259.27文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.08.012

Abstract： With the advancement of technology， especially the rapid development of machine vision technology， the reading and recognition of barcodes no longer rely on traditional barcode scanners. Machine vision provides a new technological path for the fast， accurate， and automated reading of barcodes. However， complex logistics environments， different packaging materials， and various environmental factors （such as light and occlusion） can affect the performance of machine vision systems. This paper conducts in-depth research on the fast extraction and recognition methods of logistics packaging barcode features based on machine vision， hoping to provide a more efficient and accurate technical means for barcode recognition in practical logistics application scenarios.

Key words： machine vision; logistics packaging barcode; fast extraction of barcode features

0    引    言

条码作为一种数字或代表特定信息的视觉形式，可通过一系列线条和空隙或其他图形符号表示。这些代表信息的符号可以被专门的读取设备扫描并解码，从而实现自动数据捕获，大大提高了数据录入的速度和准确性。随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，机器视觉逐渐在条码识别领域崭露头角。不同于传统的激光扫描技术，机器视觉依赖摄像头或其他图像传感器来捕获物体的数字图像，并使用软件算法进行图像分析和处理。利用机器视觉进行条码识别在处理损坏、模糊或部分被遮挡的条码时具有明显优势。

从传统的激光扫描到基于机器视觉的智能识别，条码技术的演变反映了科技进步给现代社会带来的巨大变革。然而，也出现了新的挑战和问题，如何更好地利用机器视觉技术进行条码识别、实现更高的识别速度和准确性，将是该领域持续探索的方向。杨文科（2023）对条码技术与RFID技术的特点及应用方式展开阐述，并对物流行业中存在的问题进行阐述[1]。王永桐（2023）以自动识别技术作为研究对象，分析技术的分类及应用特点，探究自动识别技术在物流管理中的应用策略[2]。曾王平（2023）对物流仓储管理系统与RF系统的数据交互、仓储策略进行研究，探索了优化业务流程、优化拣选路径、保障仓储作业准确高效的方法[3]。孙东 （2022） 指出：引入4尺度检测、多尺度特征融合结构、GIOU损失数的新的深度学习算法与传统算法相比具有较大优势，同时在检测速率上满足实时性要求，有一定的实用性及有效性。[4]林雯（2014）针对物流过程中对物品包装严密程度检测的问题，提出使用计算机视觉检测的方法，以求突破传统检测方法的限制，提高物品包装检测的精度和速度[5]。本文对基于机器视觉的物流包装条码特征快速提取与识别方法展开研究，期望为相关工作人员提供一定的理论支持和实践指导。

1    机器视觉技术概述

1.1    机器视觉的基本原理

机器视觉技术正日益成为现代自动化系统中的核心组成部分，它的基本原理包括如何赋予机器“看”和“理解”环境的能力。机器视觉结合光学、电子、计算机科学、数学和生物学等多个领域的知识，意在将捕获到的图像数据转化为有意义的描述或决策。在这个过程中，会涉及图像捕捉设备的使用，如数字相机或其他传感器，以获得环境或目标物体的二维图像。这种图像其实是由大量的像素组成的，其中每个像素都记录了一个特定位置的亮度或颜色信息。为了从这些原始图像中提取有用的信息，通常需要进行图像预处理，如滤波、去噪和增强，以改进图像的质量。当图像预处理完成后，需要进行图像分析，识别图像中的关键特征。这些特征可以是明显的边缘、角点、纹理或其他明显的图像属性。随着特征的提取，图像的进一步识别和解释将成为可能。

1.2    机器视觉系统的主要组成部分

机器视觉系统作为一个综合性的技术体系，在实现图像数据的获取和解析中需涵盖多个核心组件。图像捕获设备，如数字相机、CCD（电荷耦合器件）或CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器，为系统提供了视觉信息来源。它们能够高效地捕捉到环境或目标物体的二维图像数据。照明系统同样是关键组成部分之一。这是因为适当的光线条件是获取清晰、高质量图像的先决条件。通过调控光源的类型、位置和强度，照明系统能够确保传感器可以在最佳条件下工作。

图像处理和分析软件能够将原始图像数据转换为有用的信息。这涉及使用各种算法和技术，如圖像增强、特征提取和模式匹配，识别图像中的关键信息。为了进行准确的图像分析，通常需要使用高性能的计算平台和存储系统。这些硬件能够支持机器视觉算法的实时运行，确保系统在各种应用环境中都能进行快速、准确的响应。系统通常还包括一个接口或控制单元，以实现与其他设备或系统的通信。这使机器视觉系统能够与自动化设备、机器人或其他信息系统协同工作，实现高度的自动化操作。主要组成部分如图1所示。

2    基于机器视觉的条码特征提取

2.1    图像预处理技术

2.1.1    去噪与增强

去噪与增强是图像预处理过程中的关键步骤，在物流包装条码特征提取环境下其作用尤为重要。机器视觉中处理的图像常常受到多种噪声源的影响，如传感器噪声、环境噪声或传输过程中的干扰。这些噪声不仅会降低图像的质量，更会导致后续的条码识别过程出现误差。

去噪的主要目的是减少或消除图像中的这些噪声。常用的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。中值滤波通过将每个像素的值替换为其邻域内的中值来消除噪声，尤其适用于处理椒盐噪声。高斯滤波则使用高斯函数对图像进行平滑处理，主要用于消除高斯噪声。双边滤波则结合空间滤波与灰度值相似性的考虑，能够在去噪的同时保留图像边缘信息。

图像增强旨在提高图像的可视性和可分辨性，通过调整图像的对比度、亮度或锐化来实现。直方图均衡化是一种常用的增强方法，它能够提高图像的对比度，使图像中的条码更突出。锐化处理通过加强图像中的边缘信息进一步提高条码的可识别性。

2.1.2    二值化与分割

二值化是将图像转化为仅包含两种像素值（通常是0和1或黑与白）的过程。在条码图像处理中，由于条码通常是由黑白条纹构成的，所以二值化能够明确地分离条码与背景，使后续处理变得简单而高效。常见的二值化方法有全局阈值法、局部阈值法和自适应阈值法。全局阈值法是为整个图像选择一个统一的阈值。局部阈值法则是为图像的不同区域选择不同的阈值，更加灵活。自适应阈值法则是根据图像的内容自动调整阈值，适用于光照不均匀的情况。

分割是在二值化后，将图像中的目标区域（如条码）从背景中分离出来的过程。这一步骤确保了仅条码部分被进一步分析，排除了其他可能的干扰元素。常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割。在条码处理中，由于条码具有固定的几何形状和结构特点，基于阈值和边缘的分割方法往往更为有效。

2.2    特征提取方法

2.2.1    边缘检测

边缘检测在机器视觉中是一个关键步骤，特别是在物流条码的特征提取中，它为正确识别条码中的信息提供了基础。边缘检测旨在识别图像中亮度快速的变化区域，这些区域通常代表物体的边界或其他重要的信息特征。条码通常由一系列的黑白条纹组成，这些条纹在亮度上有明显的变化。因此，边缘检测算法可以有效地揭示这些条纹的位置和结构，从而为后续的解码工作提供重要的信息。常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny边缘检测器和Prewitt算子。其中，Canny边缘检测器是一种多阶段算法，它使用高斯滤波来平滑图像，然后计算图像的梯度强度和方向。接下来，使用非最大值抑制来消除梯度值上的假响应，最后通过双阈值处理来确定真正的边缘。Canny算法具有高度的准确性和鲁棒性，常被用于条码边缘检测。

2.2.2    轮廓分析

轮廓可以被视为图像中对象的外部形状或边界，它能为对象的识别、分类和后续的特征提取提供有价值的信息。对于条码，轮廓分析的重要性在于，条码本身是由一系列精确的线条或块构成的，这些线条或块代表特定的信息编码。轮廓分析能够准确地检测、跟踪和测量这些线条或块的形状、位置和大小，从而为解码条码提供必要的数据。轮廓分析的流程如图2所示。

2.2.3    信息编码提取

信息编码提取在条码识别中起到关键作用，它将条码的视觉形式转化为可以被机器解读的数据。条码的设计原理是利用不同的线条宽度、间隔和排列来存储信息，准确地从条码图像中提取这些特征成为关键。首先，系统需要确保已经准确定位到条码的主体部分，这通常依赖前期的轮廓分析和边缘检测两个步骤。其次，针对条码中的每个线条（无论是黑色还是白色），系统会测量其像素宽度，这是因为不同的宽度往往代表不同的信息编码。最后，结合标准的条码解码规则，系统可以解析出代表的数字或字符，从而完成信息的解读。这一过程需要高度的准确性和速度，因为条码在很多实时应用中，如超市结账和物流追踪，都需要被快速地识别和解析。

3    条码识别方法与技术

3.1    模板匹配技术

模板匹配技术的核心思想是使用预定义的模板在一个大图像中搜索和定位特定的特征或对象。在条码识别的过程中，模板匹配可以定位条码的位置，特别是当条码与周围环境存在显著差异时。进行模板匹配首先需要一个参考模板，这通常是条码的一个特定部分或整体。通过在目标图像上滑动这个模板，模板与图像局部区域之间的相似度就能被计算出来，从而确定最佳的匹配位置。相似度的计算可以采用多种方法，如相关系数、均方误差或其他统计方法。对模板和图像进行预处理，如去噪、增强和标准化，可以提高模板匹配的鲁棒性和准确性。多尺度和多方向的模板匹配技术也得到了广泛的研究。

尽管模板匹配技术在很多应用中都表现良好，但它对图像中的噪声和畸变较为敏感。当目标对象的外观因光线、角度或遮挡发生变化时，匹配效果就会受到影响。因此，在复杂场景或高度变化的环境中，更先进的方法，如基于深度学习的技术，更适合用于条码识别。

3.2    深度学习方法

3.2.1    卷积神经网络 （CNN）

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种强大的模型，特别适用于进行图像分析和识别。其具有独特的结构和运算方式，因此CNN能从图像中自动提取出重要的特征，这在传统图像处理技术中通常需要进行手动设计。CNN的基础是卷积操作，该操作通过滑动窗口（或称为卷积核）在输入图像上执行，以检测特定的特征。这些窗口负责从图像中提取局部信息，并保留空间关系。随着网络深度的增加，卷积层能捕获从简单的边缘和纹理到更复杂的结构和模式的各种特征。

池化层常在连续的卷积层之间插入，用于减少数据的维度并提高网络的计算效率。此外，它还提供了某种程度的位置不变性，这对图像识别任务非常有利。全连接层位于网络的末端，将高级特征进行组合，并输出最终的分类结果或回归预测。

在条码识别的上下文中，CNN可以被训练用来识别各种类型的条码，无论是一维还是二维。通过学习大量的样本，网络能区分不同的条码编码，并准确地读取信息。与传统的特征工程方法相比，CNN的自动特征提取能力使其在面对各种扭曲、噪声或低分辨率的条码图像时仍具有出色的鲁棒性。

3.2.2    循环神经网络 （RNN）

循环神经网络（RNN）是一种为处理序列数据而特别设计的神经网络结构。与传统的神经网络不同，RNN具有处理时间序列或连续数据的能力，这归因于其内部的循环结构，使网络可以保存前一时刻的信息，并将其用于当前的计算中。这种特性使RNN特别适合被用于处理如文本、语音、时间序列数据等具有顺序性的任务。

RNN的基本单元接受当前时间步的输入和前一时间步的隐藏状态，并输出一个新的隐藏状态。这使RNN可以捕获序列中的时间依赖性和长期依赖关系。然而，传统的RNN在处理长序列时会遇到梯度消失和爆炸的问题，这限制了它们捕获长期依赖关系的能力。因此，RNN变体被研究人员提出，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些变体设计有特定的门控机制，可以更有效地学习和记住长序列中的依赖关系。

在条码识别的场景中，考虑到条码本质上是一串有序的编码，RNN及其变体可以在识别过程中考虑编码之间的顺序关系。例如，当处理横跨多个图像区域的长条码或连续读取流式视频中的条码时，RNN能够有效地捕获和利用这些连续性信息，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

4    性能评估与对比

4.1    实验设计

實验首先需要定义一个明确的目标，即验证所提出的条码特征提取与识别方法的有效性和准确性。为此，实验设计包括以下几个核心环节。

数据集选择：选择一个包含多种物流包装条码的数据集，确保数据集包含各种形态、大小、分辨率、清晰度、光照条件下的条码图像，以验证所提方法的鲁棒性。

预处理：对数据集中的图像进行必要的预处理，如去噪、大小调整、色彩平衡等，以准备进行特征提取和识别。

实验分组：将数据集随机分为训练集和测试集，确保二者分布均匀，通常可以采取80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

模型训练：使用训练集对提出的特征提取与识别方法进行训练，调整模型的参数直至达到最佳性能。

模型验证：使用独立的测试集对训练好的模型进行验证，记录其在各种条件下的识别准确率、速度、鲁棒性等关键指标。

对比实验：为了证明所提方法的优越性，可以选择一些现有的条码特征提取与识别算法作为基线，进行同样的实验流程，并与所提方法的实验结果进行对比。

4.2    实验数据集

本研究选择综合性的条码数据集进行测试。该数据集的具体描述如表1所示。

该数据集覆盖大部分实际应用中会遇到的各种场景和条件，从低分辨率到高分辨率，从不同的光照条件到多种条码类型，这样就可以在一个真实且具有代表性的环境中测试和验证所提出的条码特征提取与识别方法的效果。

4.3    评估指标

本研究选择以下主要指标（见表2）全面评价提出的条码特征提取与识别方法的性能。

其中，TP：True Positives，真正例；TN：True Negatives，真负例；FP： False Positives，假正例；FN：False Negatives，假负例。

4.4    结果与讨论

在实验过程中，本研究针对各种条码类型和不同图像质量进行了测试，实验结果如表3所示。

从表3可以看出，无论是对于一维条码、二维条码还是其他特定类型的条码，基于机器视觉的识别方法都达到了较高的准确性。其中，一维条码在所有评估指标上均达到了最优表现，这是由于其结构简单，信息量相对较少的特点。与此相比，二维条码和其他特定类型的条码的识别精度稍低，但仍在可接受范围内。

识别速度在各类条码中略有差异。一维条码的识别速度最快，这再次证明其具有结构简单、处理速度快的特点。二维条码和其他特定类型的条码的识别时间略长，这与它们复杂的结构和更大的信息量有关。

总的来说，本研究方法在多种条码类型的识别上均展现出了较好的稳定性和效率。可以考虑进一步优化算法，以提高其对更复杂条码的识别精度。同时针对具体的应用场景还可以对算法进行微调，以适应不同的环境和需求。

5    结    论

随着现代物流、零售和其他行业的迅猛发展，条码技术在商品管理、资产跟踪以及各种自动化操作中扮演着越来越重要的角色。本文深入探讨了机器视觉在条码特征提取与识别中的应用。从机器视觉的基本原理到其在条码识别中的实际应用，涵盖图像预处理、特征提取和深度学习等多个关键技术领域。实验部分对比了不同的识别方法，并在多种数据集上验证了其效果。经过深入研究，本文为如何利用机器视觉技术提高条码识别的准确性和速度提供了有益见解，期望这些研究成果能够为相关领域的实践者提供指导，并进一步推动条码技术与机器视觉的整合与创新。

参考文献：

[1] 杨文科．条码技术与RFID技术在物流中的应用前景分析[J]．科技资讯，2023，21（13）：27-30.

[2] 王永桐．自动识别技术在物流管理中的应用[J]．产业创新研究，2023（10）：101-103.

[3] 曾王平．基于企业的物流仓储信息化建设内容及思路研究[J]．现代信息科技，2023，7（8）：168-170，174.

[4] 孙东．快递包裹信息码视觉定位与识别技术研究[D]．哈尔滨：哈尔滨商业大学，2022.

[5] 林雯．基于计算机视觉的物流包装严密程度检测系统[J]．物流技术，2014，33（1）：332-335.