基于機(jī)器視覺(jué)的物流包裝條碼特征快速提取與識(shí)別方法研究

摘要：隨著技術(shù)的進(jìn)步，特別是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，條碼的讀取與識(shí)別已經(jīng)不再依賴于傳統(tǒng)的條碼掃描器。機(jī)器視覺(jué)為條碼的快速、準(zhǔn)確和自動(dòng)化讀取提供了新的技術(shù)路徑。然而，復(fù)雜的物流環(huán)境、不同的包裝材料以及各種環(huán)境因素（如光線、遮擋）會(huì)影響機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的性能。文章對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的物流包裝條碼特征快速提取與識(shí)別方法展開深入研究，以期為實(shí)際物流場(chǎng)景中的條碼識(shí)別提供一種更為高效和準(zhǔn)確的技術(shù)手段。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；物流包裝條碼；條碼特征快速提取0

引

言條碼作為一種數(shù)字或代表特定信息的視覺(jué)形式，可通過(guò)一系列線條和空隙或其他圖形符號(hào)表示。這些代表信息的符號(hào)可以被專門的讀取設(shè)備掃描并解碼，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)數(shù)據(jù)捕獲，大大提高了數(shù)據(jù)錄入的速度和準(zhǔn)確性。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)逐漸在條碼識(shí)別領(lǐng)域嶄露頭角。不同于傳統(tǒng)的激光掃描技術(shù)，機(jī)器視覺(jué)依賴攝像頭或其他圖像傳感器來(lái)捕獲物體的數(shù)字圖像，并使用軟件算法進(jìn)行圖像分析和處理。利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行條碼識(shí)別在處理?yè)p壞、模糊或部分被遮擋的條碼時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。從傳統(tǒng)的激光掃描到基于機(jī)器視覺(jué)的智能識(shí)別，條碼技術(shù)的演變反映了科技進(jìn)步給現(xiàn)代社會(huì)帶來(lái)的巨大變革。然而，也出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)和問(wèn)題，如何更好地利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行條碼識(shí)別、實(shí)現(xiàn)更高的識(shí)別速度和準(zhǔn)確性，將是該領(lǐng)域持續(xù)探索的方向。楊文科（2023）對(duì)條碼技術(shù)與RFID技術(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用方式展開闡述，并對(duì)物流行業(yè)中存在的問(wèn)題進(jìn)行闡述[1]。王永桐（2023）以自動(dòng)識(shí)別技術(shù)作為研究對(duì)象，分析技術(shù)的分類及應(yīng)用特點(diǎn)，探究自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在物流管理中的應(yīng)用策略[2]。曾王平（2023）對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)與RF系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互、倉(cāng)儲(chǔ)策略進(jìn)行研究，探索了優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、優(yōu)化揀選路徑、保障倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)準(zhǔn)確高效的方法[3]。孫東（2022）指出：引入4尺度檢測(cè)、多尺度特征融合結(jié)構(gòu)、GIOU損失數(shù)的新的深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法相比具有較大優(yōu)勢(shì)，同時(shí)在檢測(cè)速率上滿足實(shí)時(shí)性要求，有一定的實(shí)用性及有效性。[4]林雯（2014）針對(duì)物流過(guò)程中對(duì)物品包裝嚴(yán)密程度檢測(cè)的問(wèn)題，提出使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)的方法，以求突破傳統(tǒng)檢測(cè)方法的限制，提高物品包裝檢測(cè)的精度和速度[5]。本文對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的物流包裝條碼特征快速提取與識(shí)別方法展開研究，期望為相關(guān)工作人員提供一定的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。1

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概述1.1

機(jī)器視覺(jué)的基本原理機(jī)器視覺(jué)技術(shù)正日益成為現(xiàn)代自動(dòng)化系統(tǒng)中的核心組成部分，它的基本原理包括如何賦予機(jī)器“看”和“理解”環(huán)境的能力。機(jī)器視覺(jué)結(jié)合光學(xué)、電子、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，意在將捕獲到的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的描述或決策。在這個(gè)過(guò)程中，會(huì)涉及圖像捕捉設(shè)備的使用，如數(shù)字相機(jī)或其他傳感器，以獲得環(huán)境或目標(biāo)物體的二維圖像。這種圖像其實(shí)是由大量的像素組成的，其中每個(gè)像素都記錄了一個(gè)特定位置的亮度或顏色信息。為了從這些原始圖像中提取有用的信息，通常需要進(jìn)行圖像預(yù)處理，如濾波、去噪和增強(qiáng)，以改進(jìn)圖像的質(zhì)量。當(dāng)圖像預(yù)處理完成后，需要進(jìn)行圖像分析，識(shí)別圖像中的關(guān)鍵特征。這些特征可以是明顯的邊緣、角點(diǎn)、紋理或其他明顯的圖像屬性。隨著特征的提取，圖像的進(jìn)一步識(shí)別和解釋將成為可能。1.2

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的主要組成部分機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)作為一個(gè)綜合性的技術(shù)體系，在實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的獲取和解析中需涵蓋多個(gè)核心組件。圖像捕獲設(shè)備，如數(shù)字相機(jī)、CCD（電荷耦合器件）或CMOS（互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體）傳感器，為系統(tǒng)提供了視覺(jué)信息來(lái)源。它們能夠高效地捕捉到環(huán)境或目標(biāo)物體的二維圖像數(shù)據(jù)。照明系統(tǒng)同樣是關(guān)鍵組成部分之一。這是因?yàn)檫m當(dāng)?shù)墓饩€條件是獲取清晰、高質(zhì)量圖像的先決條件。通過(guò)調(diào)控光源的類型、位置和強(qiáng)度，照明系統(tǒng)能夠確保傳感器可以在最佳條件下工作。圖像處理和分析軟件能夠?qū)⒃紙D像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。這涉及使用各種算法和技術(shù)，如圖像增強(qiáng)、特征提取和模式匹配，識(shí)別圖像中的關(guān)鍵信息。為了進(jìn)行準(zhǔn)確的圖像分析，通常需要使用高性能的計(jì)算平臺(tái)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。這些硬件能夠支持機(jī)器視覺(jué)算法的實(shí)時(shí)運(yùn)行，確保系統(tǒng)在各種應(yīng)用環(huán)境中都能進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的響應(yīng)。系統(tǒng)通常還包括一個(gè)接口或控制單元，以實(shí)現(xiàn)與其他設(shè)備或系統(tǒng)的通信。這使機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠與自動(dòng)化設(shè)備、機(jī)器人或其他信息系統(tǒng)協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)高度的自動(dòng)化操作。主要組成部分如圖1所示。2

基于機(jī)器視覺(jué)的條碼特征提取2.1

圖像預(yù)處理技術(shù)2.1.1

去噪與增強(qiáng)去噪與增強(qiáng)是圖像預(yù)處理過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，在物流包裝條碼特征提取環(huán)境下其作用尤為重要。機(jī)器視覺(jué)中處理的圖像常常受到多種噪聲源的影響，如傳感器噪聲、環(huán)境噪聲或傳輸過(guò)程中的干擾。這些噪聲不僅會(huì)降低圖像的質(zhì)量，更會(huì)導(dǎo)致后續(xù)的條碼識(shí)別過(guò)程出現(xiàn)誤差。去噪的主要目的是減少或消除圖像中的這些噪聲。常用的去噪方法包括中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。中值濾波通過(guò)將每個(gè)像素的值替換為其鄰域內(nèi)的中值來(lái)消除噪聲，尤其適用于處理椒鹽噪聲。高斯濾波則使用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，主要用于消除高斯噪聲。雙邊濾波則結(jié)合空間濾波與灰度值相似性的考慮，能夠在去噪的同時(shí)保留圖像邊緣信息。圖像增強(qiáng)旨在提高圖像的可視性和可分辨性，通過(guò)調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度或銳化來(lái)實(shí)現(xiàn)。直方圖均衡化是一種常用的增強(qiáng)方法，它能夠提高圖像的對(duì)比度，使圖像中的條碼更突出。銳化處理通過(guò)加強(qiáng)圖像中的邊緣信息進(jìn)一步提高條碼的可識(shí)別性。2.1.2

二值化與分割二值化是將圖像轉(zhuǎn)化為僅包含兩種像素值（通常是0和1或黑與白）的過(guò)程。在條碼圖像處理中，由于條碼通常是由黑白條紋構(gòu)成的，所以二值化能夠明確地分離條碼與背景，使后續(xù)處理變得簡(jiǎn)單而高效。常見的二值化方法有全局閾值法、局部閾值法和自適應(yīng)閾值法。全局閾值法是為整個(gè)圖像選擇一個(gè)統(tǒng)一的閾值。局部閾值法則是為圖像的不同區(qū)域選擇不同的閾值，更加靈活。自適應(yīng)閾值法則是根據(jù)圖像的內(nèi)容自動(dòng)調(diào)整閾值，適用于光照不均勻的情況。分割是在二值化后，將圖像中的目標(biāo)區(qū)域（如條碼）從背景中分離出來(lái)的過(guò)程。這一步驟確保了僅條碼部分被進(jìn)一步分析，排除了其他可能的干擾元素。常用的圖像分割方法包括基于閾值的分割、基于邊緣的分割和基于區(qū)域的分割。在條碼處理中，由于條碼具有固定的幾何形狀和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于閾值和邊緣的分割方法往往更為有效。2.2

特征提取方法2.2.1

邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)在機(jī)器視覺(jué)中是一個(gè)關(guān)鍵步驟，特別是在物流條碼的特征提取中，它為正確識(shí)別條碼中的信息提供了基礎(chǔ)。邊緣檢測(cè)旨在識(shí)別圖像中亮度快速的變化區(qū)域，這些區(qū)域通常代表物體的邊界或其他重要的信息特征。條碼通常由一系列的黑白條紋組成，這些條紋在亮度上有明顯的變化。因此，邊緣檢測(cè)算法可以有效地揭示這些條紋的位置和結(jié)構(gòu)，從而為后續(xù)的解碼工作提供重要的信息。常用的邊緣檢測(cè)方法包括Sobel算子、Canny邊緣檢測(cè)器和Prewitt算子。其中，Canny邊緣檢測(cè)器是一種多階段算法，它使用高斯濾波來(lái)平滑圖像，然后計(jì)算圖像的梯度強(qiáng)度和方向。接下來(lái)，使用非最大值抑制來(lái)消除梯度值上的假響應(yīng)，最后通過(guò)雙閾值處理來(lái)確定真正的邊緣。Canny算法具有高度的準(zhǔn)確性和魯棒性，常被用于條碼邊緣檢測(cè)。2.2.2

輪廓分析輪廓可以被視為圖像中對(duì)象的外部形狀或邊界，它能為對(duì)象的識(shí)別、分類和后續(xù)的特征提取提供有價(jià)值的信息。對(duì)于條碼，輪廓分析的重要性在于，條碼本身是由一系列精確的線條或塊構(gòu)成的，這些線條或塊代表特定的信息編碼。輪廓分析能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)、跟蹤和測(cè)量這些線條或塊的形狀、位置和大小，從而為解碼條碼提供必要的數(shù)據(jù)。輪廓分析的流程如圖2所示。2.2.3

信息編碼提取信息編碼提取在條碼識(shí)別中起到關(guān)鍵作用，它將條碼的視覺(jué)形式轉(zhuǎn)化為可以被機(jī)器解讀的數(shù)據(jù)。條碼的設(shè)計(jì)原理是利用不同的線條寬度、間隔和排列來(lái)存儲(chǔ)信息，準(zhǔn)確地從條碼圖像中提取這些特征成為關(guān)鍵。首先，系統(tǒng)需要確保已經(jīng)準(zhǔn)確定位到條碼的主體部分，這通常依賴前期的輪廓分析和邊緣檢測(cè)兩個(gè)步驟。其次，針對(duì)條碼中的每個(gè)線條（無(wú)論是黑色還是白色），系統(tǒng)會(huì)測(cè)量其像素寬度，這是因?yàn)椴煌膶挾韧聿煌男畔⒕幋a。最后，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)的條碼解碼規(guī)則，系統(tǒng)可以解析出代表的數(shù)字或字符，從而完成信息的解讀。這一過(guò)程需要高度的準(zhǔn)確性和速度，因?yàn)闂l碼在很多實(shí)時(shí)應(yīng)用中，如超市結(jié)賬和物流追蹤，都需要被快速地識(shí)別和解析。3

條碼識(shí)別方法與技術(shù)3.1

模板匹配技術(shù)模板匹配技術(shù)的核心思想是使用預(yù)定義的模板在一個(gè)大圖像中搜索和定位特定的特征或?qū)ο?。在條碼識(shí)別的過(guò)程中，模板匹配可以定位條碼的位置，特別是當(dāng)條碼與周圍環(huán)境存在顯著差異時(shí)。進(jìn)行模板匹配首先需要一個(gè)參考模板，這通常是條碼的一個(gè)特定部分或整體。通過(guò)在目標(biāo)圖像上滑動(dòng)這個(gè)模板，模板與圖像局部區(qū)域之間的相似度就能被計(jì)算出來(lái)，從而確定最佳的匹配位置。相似度的計(jì)算可以采用多種方法，如相關(guān)系數(shù)、均方誤差或其他統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)模板和圖像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)和標(biāo)準(zhǔn)化，可以提高模板匹配的魯棒性和準(zhǔn)確性。多尺度和多方向的模板匹配技術(shù)也得到了廣泛的研究。盡管模板匹配技術(shù)在很多應(yīng)用中都表現(xiàn)良好，但它對(duì)圖像中的噪聲和畸變較為敏感。當(dāng)目標(biāo)對(duì)象的外觀因光線、角度或遮擋發(fā)生變化時(shí)，匹配效果就會(huì)受到影響。因此，在復(fù)雜場(chǎng)景或高度變化的環(huán)境中，更先進(jìn)的方法，如基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，更適合用于條碼識(shí)別。3.2

深度學(xué)習(xí)方法3.2.1

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強(qiáng)大的模型，特別適用于進(jìn)行圖像分析和識(shí)別。其具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和運(yùn)算方式，因此CNN能從圖像中自動(dòng)提取出重要的特征，這在傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)中通常需要進(jìn)行手動(dòng)設(shè)計(jì)。CNN的基礎(chǔ)是卷積操作，該操作通過(guò)滑動(dòng)窗口（或稱為卷積核）在輸入圖像上執(zhí)行，以檢測(cè)特定的特征。這些窗口負(fù)責(zé)從圖像中提取局部信息，并保留空間關(guān)系。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，卷積層能捕獲從簡(jiǎn)單的邊緣和紋理到更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和模式的各種特征。池化層常在連續(xù)的卷積層之間插入，用于減少數(shù)據(jù)的維度并提高網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率。此外，它還提供了某種程度的位置不變性，這對(duì)圖像識(shí)別任務(wù)非常有利。全連接層位于網(wǎng)絡(luò)的末端，將高級(jí)特征進(jìn)行組合，并輸出最終的分類結(jié)果或回歸預(yù)測(cè)。在條碼識(shí)別的上下文中，CNN可以被訓(xùn)練用來(lái)識(shí)別各種類型的條碼，無(wú)論是一維還是二維。通過(guò)學(xué)習(xí)大量的樣本，網(wǎng)絡(luò)能區(qū)分不同的條碼編碼，并準(zhǔn)確地讀取信息。與傳統(tǒng)的特征工程方法相比，CNN的自動(dòng)特征提取能力使其在面對(duì)各種扭曲、噪聲或低分辨率的條碼圖像時(shí)仍具有出色的魯棒性。3.2.2

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種為處理序列數(shù)據(jù)而特別設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有處理時(shí)間序列或連續(xù)數(shù)據(jù)的能力，這歸因于其內(nèi)部的循環(huán)結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)可以保存前一時(shí)刻的信息，并將其用于當(dāng)前的計(jì)算中。這種特性使RNN特別適合被用于處理如文本、語(yǔ)音、時(shí)間序列數(shù)據(jù)等具有順序性的任務(wù)。RNN的基本單元接受當(dāng)前時(shí)間步的輸入和前一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)，并輸出一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。這使RNN可以捕獲序列中的時(shí)間依賴性和長(zhǎng)期依賴關(guān)系。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)會(huì)遇到梯度消失和爆炸的問(wèn)題，這限制了它們捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系的能力。因此，RNN變體被研究人員提出，如長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）。這些變體設(shè)計(jì)有特定的門控機(jī)制，可以更有效地學(xué)習(xí)和記住長(zhǎng)序列中的依賴關(guān)系。在條碼識(shí)別的場(chǎng)景中，考慮到條碼本質(zhì)上是一串有序的編碼，RNN及其變體可以在識(shí)別過(guò)程中考慮編碼之間的順序關(guān)系。例如，當(dāng)處理橫跨多個(gè)圖像區(qū)域的長(zhǎng)條碼或連續(xù)讀取流式視頻中的條碼時(shí)，RNN能夠有效地捕獲和利用這些連續(xù)性信息，從而提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。4

性能評(píng)估與對(duì)比4.1

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)首先需要定義一個(gè)明確的目標(biāo)，即驗(yàn)證所提出的條碼特征提取與識(shí)別方法的有效性和準(zhǔn)確性。為此，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括以下幾個(gè)核心環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)集選擇：選擇一個(gè)包含多種物流包裝條碼的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集包含各種形態(tài)、大小、分辨率、清晰度、光照條件下的條碼圖像，以驗(yàn)證所提方法的魯棒性。預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，如去噪、大小調(diào)整、色彩平衡等，以準(zhǔn)備進(jìn)行特征提取和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)分組：將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，確保二者分布均勻，通?？梢圆扇?0%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集對(duì)提出的特征提取與識(shí)別方法進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型的參數(shù)直至達(dá)到最佳性能。模型驗(yàn)證：使用獨(dú)立的測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行驗(yàn)證，記錄其在各種條件下的識(shí)別準(zhǔn)確率、速度、魯棒性等關(guān)鍵指標(biāo)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)：為了證明所提方法的優(yōu)越性，可以選擇一些現(xiàn)有的條碼特征提取與識(shí)別算法作為基線，進(jìn)行同樣的實(shí)驗(yàn)流程，并與所提方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。4.2

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集本研究選擇綜合性的條碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。該數(shù)據(jù)集的具體描述如表1所示。該數(shù)據(jù)集覆蓋大部分實(shí)際應(yīng)用中會(huì)遇到的各種場(chǎng)景和條件，從低分辨率到高分辨率，從不同的光照條件到多種條碼類型，這樣就可以在一個(gè)真實(shí)且具有代表性的環(huán)境中測(cè)試和驗(yàn)證所提出的條碼特征提取與識(shí)別方法的效果。4.3

評(píng)估指標(biāo)本研究選擇以下主要指標(biāo)（見表2）全面評(píng)價(jià)提出的條碼特征提取與識(shí)別方法的性能。其中，TP：TruePositives，真正例；TN：TrueNegatives，真負(fù)例；FP：FalsePositives，假正例；FN：FalseNegatives，假負(fù)例。4.4

結(jié)果與討論在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本研究針對(duì)