一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法
【专利摘要】本申请公开了一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，包括：(1)、采用图像型条码扫描器采集条形码图像，获得图像的YUV数据；(2)、直接截取所述YUV数据中的Y分量；(3)、对图像进行二值化处理；(4)、基于梯度方向特征匹配算法定位出条形码区域。本发明可以实现自动化收取和分拣快递包裹的功能，实际解决物流快递行业日益增长的人工成本问题，切实提高物流快递行业的工作效率。
【专利说明】
一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法
技术领域
[0001] 本申请属于物流快递技术领域，特别是涉及一种基于梯度方向特征匹配算法定位 出快件上条形码区域的方法。
【背景技术】
[0002] 我国快递行业由于市场无章可循，加之小公司比较多，自动化水平比较低，在搬 运、装卸、包装、分拣、订单及数据处理等诸多快递作业环节人手工操作方式仍然占据着主 导地位。
[0003] 快递包裹从上门取件开始直至最终完成派送，对于人工的依赖性明显，这大大提 高了快递公司的成本。并且，随着日益增多的快递包裹，物流快递行业在快件的处理过程中 也将迎来更多的考验，如响应速度、包裹质量、送达时间和安全性等。快递作业的自动化是 提高快递效率的一个重要途径和手段，也是产业发展的一个重要趋势。为适应这一趋势，用 于客户的自助收件的快递智能收件箱已经问世并广泛应用在各类场所，但自助寄件问题仍 然无法解决。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法， 以克服现有技术中的不足。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0006] 本申请实施例公开一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，包 括：
[0007] (1)、采用图像型条码扫描器采集条形码图像，获得图像的YUV数据；
[0008] (2)、直接截取所述YUV数据中的Y分量；
[0009] (3)、对图像进行二值化处理；
[0010] (4)、基于梯度方向特征匹配算法定位出条形码区域。
[0011] 优选的，在上述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法中，所述二 值化处理之前还包括去噪处理步骤。
[0012] 优选的，在上述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法中，所述的 去噪处理采用中值滤波方法。
[0013] 优选的，在上述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法中，所述图 像型条码扫描器包括LED光源、C/CS镜头、C⑶成像模块、FPGA逻辑时序管理与图像预处理 模块、和DSP高速图像处理模块，所述的C/CS镜头、CCD成像模块、FPGA逻辑时序管理与图 像预处理模块、和DSP高速图像处理模块依次连接。
[0014] 优选的，在上述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法中，所述的 DSP高速图像处理模块选自处理器TMS320DM6467 (T)，其中内置了 ARM926EJ-STM RISC和 TMS320C64X+TM DSP 两个核。
[0015] 优选的，在上述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法中，所述 FPGA逻辑时序管理与图像预处理模块为Altera公司的Cyclone II系列的FPGA器件。
[0016] 与现有技术相比，本发明的优点在于：
[0017] 本发明的智能化快递投递箱可实现客户随时寄件、快递公司取件投递的功能；同 时，对于箱体内部的包裹存放情况进行监控，当箱体可用容量低于10%时，会及时通知相关 快递人员取件；并且，本箱体集成了安全监控功能，防止有人偷盗或蓄意损坏设施。
[0018] 本发明能化快递箱的优势功能集中在：
[0019] 1、智能收件，自动检测快递包裹的尺寸；
[0020] 2、自动化称重并具有缴费功能（方式为刷卡，支付宝，现金等）；
[0021] 3、将寄件地址打印成唯一的条码，用于快递公司自动化分拣，提高快递物流公司 的自动化水平与工作效率。
【附图说明】
[0022] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023] 图1所示为本发明具体实施例中智能快递箱系统的结构示意图；
[0024] 图2所示为本发明具体实施例中图像型固定式条码扫描器的原理示意图；
[0025] 图3所示为本发明具体实施例中图像中不同区域的大梯度像素点、区域整体梯度 方向、以及梯度方向直方图特征，其中（a)和（b)指的是条码区域，（c)和（d)指的是非条 码区域；
[0026] 图4所示为本发明具体实施例中条码检测区安装示意图。
【具体实施方式】
[0027] 快递属于高成本、低利润的行业。大多数快递企业利润率低于5%，且还在不断下 降，但人工、土地、资金等成本均明显上涨，人力成本已经占国内快递成本的四到五成。根据 目前的行业发展趋势，结合现阶段的技术水平，本发明技术方案产品可实现自动化收取和 分拣快递包裹的功能，实际解决物流快递行业日益增长的人工成本问题，切实提高物流快 递行业的工作效率。
[0028] 本技术方案的核心技术：
[0029] 1、对于快件的快递单号自动化识别，利用集成了光源、镜头、CCD图像采集、FPGA 逻辑管理、DSP处理器、读码算法和通信等功能固定式条码扫描器进行快件的条码动态识 别；
[0030] 2、对于快件的重量的在线测量，利用重量动态传感系统实现对快件的重量获取；
[0031] 3、对于快件的尺寸测量，利用计算机视觉技术结合光幕系统测量快件三维信息。
[0032] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实 施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据 附图描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的，并且本发明并不限于这些实施方式。
[0033] 在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅 示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大 的其他细节。
[0034] 参图1所示，智能快递箱系统包括箱体1以及安装于所述箱体上的触摸显示屏2， 所述箱体1具有一快件入口 6和一快件出口 7,所述箱体1的内部形成有快件识别区3和快 件存储区4,所述快件识别区3设置有输送带5,所述快件识别区3内还设置有条形码编号 识别装置、在线称重系统和尺寸测量系统。
[0035] 进一步地，快件识别区3沿箱体1的纵长方向延伸，快件入口 6和快件出口 7分别 位于输送带5的首尾两端。快件识别区3的上方还形成有分拣区8,该分拣区8于快件出口 7-端与快件识别区3连通。
[0036] 进一步地，快件存储区内设置有快件存量感应装置，该快件存量感应装置在快件 存储区容量低于设定值时自动触发取件信号至快递人员手机。优选的，当快件存储区可用 容量低于10 %时，会及时通知相关快递人员取件。
[0037] 进一步地，还包括安全监控装置。防止有人偷盗或蓄意损坏设施。相关视频将保 留三个月，以备后续查看。快件的安全检查除视频监控外，后续由快递公司后验，以保证安 全。
[0038] 进一步地，还包括缴费模块。缴费方式可以为刷卡、支付宝或现金等。
[0039] 进一步地，还包括条形码打印装置，该条形码记载有寄件地址信息。
[0040] 进一步地，所述的条形码编号识别装置采用图像型条码扫描器。图像型固定式条 码扫描器，实现具有可快速读取、抗畸变，抗污损、大景深等特点的条码识别技术。
[0041] 进一步地，所述尺寸测量系统采用计算机视觉技术结合光幕系统。
[0042] 本申请实施例还公开了一种智能快递箱寄件方法，包括：
[0043] (1)、寄件人通过触摸显示屏选择输入：寄件人电话和地址、收件人电话和地址；
[0044] (2)、打印装置将地址信息以及地址条码自动打印至快递单，寄件人将快递单签字 后贴至快件上，放入快件入口，通过输送带将快件传入快件识别区；
[0045] (3)、在快件识别区，在线实现快件的尺寸测量、称重、快递单号识别、自动计费，并 将所有信息录入系统，显示于寄件人所用的触摸显示屏，提示寄件人缴费；
[0046] (4)、寄件人确认后通过触摸屏签字，系统保存寄件人的签字信息，寄件人缴费成 功后，后台自动将快件放入快件存储区中；
[0047] (5)、若寄件人缴费前终止寄件行为，系统将快件传输至快件出口，归还寄件人。
[0048] 综上所述，本案的技术原理为：通过传输带从柜口传输到后台进行在线检测，首先 到达条码扫描区域，识读快件单号上的快递单号，接着进入称重区得到快件的重量，最后在 体积检测区域得到包裹的长宽高，进而完成对快件的检测。通过快件的相关信息计算邮寄 费用通知客户，当客户缴费成功后，触发控制信号，将快件放入合适的存放位置。
[0049] 快递单号为一维条码，通常采用c〇del28编码格式。因此快递单号可采用条码扫 描器来识别。目前常用的两种条码扫描器为激光扫描器和图像型扫描器，这两种扫描器的 区别见下表1 :
[0050] 表1 :两种扫描器的特点对比
[0051]
[0052] 由于本案系统采用全自动在线检测方式，激光扫描器无法满足本系统的需求，因 此我们采用图像型固定式条码扫描器，实现具有可快速读取、抗畸变，抗污损、大景深等特 点的条码识别技术，并建立网络通信、人机交互一体化软件平台。
[0053] 参图2所示，图像型条码扫描器主要包括LED光源、C/CS镜头、CCD成像模块、FPGA 逻辑时序管理与图像预处理模块和DSP高速图像处理模块。
[0054] 上述的扫描器中，DSP优选使用德州仪器（Texas Instrument)的达芬 奇（DaVinciTM)处理器 TMS320DM6467(T)，在其中内置了 ARM926EJ-STM RISC 和 TMS320C64X+TM DSP两个核，可达到720M处理能力。图像采集前端使用的是Altera公司 的Cyclone II系列的FPGA器件，其成本低、功耗低、性价比高。DSP+FPGA的高性能硬件支 持为算法的效率提供了保障。此外还安装了 LED外部光源，利用外部光源的强光，可以减低 环境光源对图像质量的影响，并且可以降低曝光时间，以防止长时间的曝光造成的拖影，极 大地提高了条形码的识别率。
[0055] 基于方向梯度特征匹配的条形码定位算法设计
[0056] 在相机采集了图像之后，由于生产环境中的环境光源、景深、传送速度、条形码区 域的噪点等影响，需要对图像进行预处理，提升图像质量。由于相机采集的原始数据是YUV 数据，而Y分量恰好等于图像的灰度图，因此只需直接截取原始数据的Y分量。对图像进行 二值化处理，而二值化处理需要选定合适的阈值，阈值的选取对二值化的结果非常关键，受 到图像中噪声的干扰，很难选择一个普适的阈值，因此在进行二值化处理前，需要进行去噪 处理。一般来说，去噪处理可选择线性滤波和非线性滤波。线性滤波（如均值滤波）使用滤 波器模板确定的邻域内像素的平均灰度值代替图像中的每个像素的值，这种处理降低了图 像灰度的"尖锐"变化，从而消除了灰度级急剧变化造成的随机噪声。然而在实际测试中发 现，均值滤波使得图像边缘模糊，定位效果更加差。经分析，条形码的边缘同样具有灰度级 的尖锐变化的特性，因此均值滤波对条形码定位起到了反作用。而非线性滤波中的中值滤 波方法可以有效解决这个问题。中值滤波通过对中心像素附近的像素进行排序统计，再按 照其结果决定的值代替中心像素的值。中值滤波既可以去除孤立噪声点又不会使边缘强度 损失，因此本实施例将采用中值滤波方法作为去噪方法。在完成中值滤波后，即可对图像进 行二值化处理。二值化处理后得到的图像中，只有黑白两种像素点，黑白像素之间没有亮度 渐变，因此会在条形码区域有很多灰度发生骤变的像素点。这些像素点具有统一的梯度方 向。利用这一特点，我们可以设计基于梯度方向特征匹配的算法。可以预见，在条码区域， 将会有大量具有较大灰度梯度值的点，并且这些大梯度点的梯度值趋向一致。由此可以定 位出条形码区域。
[0057] 图3给出了图像中不同区域（由红色框标记）的大梯度像素点（由蓝色点标记）、 区域整体梯度方向（由绿色线段标出），以及梯度方向直方图特征。
[0058] 可以看出，同为条码区域的图像中，具有大值的梯度像素点数量较多，整体梯度方 向较为一致，皆为垂直于条码标识线的方向，并且其梯度方向直方图分布趋势较为一致，匹 配度较高；而背景区域（包括背景中的反光区域）图像中，具有大值的梯度像素点数量较 少，整体梯度方向相比条码区域有明显不同，其梯度方向直方图分布也有很大差别，与条码 区域直方图匹配度较低。总的来说，条码区域图像的梯度方向直方图、大梯度像素点数量、 梯度方向特征可以明显地与背景区域图像的特征区别开来。
[0059] 本系统采用图像型固定式条码扫描器的安装图如图4所示，当快件到达拍摄区域 后，由光电开关触发扫描器多次扫码，直至该快件通过相机拍摄区域。扫描器将条码识别结 果发给上位机软件。
[0060] 上述高速实时的图像采集与处理系统、嵌入式DSP架构和高度优化的图像读码算 法，可确保连续读取处于高速运动状态下标识在物品表面的条码。
[0061] 最后，还需要说明的是，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他 性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且 还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的 要素。
【主权项】
1. 一种基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其特征在于，包括： (1) 、采用图像型条码扫描器采集条形码图像，获得图像的YUV数据； (2) 、直接截取所述YUV数据中的Y分量； (3) 、对图像进行二值化处理； (4) 、基于梯度方向特征匹配算法定位出条形码区域。2. 根据权利要求1所述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其特征 在于：所述二值化处理之前还包括去噪处理步骤。3. 根据权利要求2所述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其特征 在于：所述的去噪处理采用中值滤波方法。4. 根据权利要求1所述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其特征 在于：所述图像型条码扫描器包括LED光源、C/CS镜头、C⑶成像模块、FPGA逻辑时序管理 与图像预处理模块、和DSP高速图像处理模块，所述的C/CS镜头、CCD成像模块、FPGA逻辑 时序管理与图像预处理模块、和DSP高速图像处理模块依次连接。5. 根据权利要求4所述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其 特征在于：所述的DSP高速图像处理模块选自处理器TMS320DM6467(T)，其中内置了 ARM926EJ-STM RISC 和 TMS320C64X+TM DSP 两个核。6. 根据权利要求4所述的基于梯度方向特征匹配算法定位条形码区域的方法，其特征 在于：所述FPGA逻辑时序管理与图像预处理模块为Altera公司的Cyclone II系列的FPGA 器件。
【文档编号】G06Q50/28GK106033526SQ201510117534
【公开日】2016年10月19日
【申请日】2015年3月17日
【发明人】田原, 李功燕, 何亮, 刘益军, 赵政楠, 汤晖
【申请人】苏州长鼎兴智能科技有限公司