李媛媛

摘 要：当前，市场上使用的条码扫描设备种类很多。但是，这些设备基本上只能实现单次的检测，即每次只识别一条条码。国外的部分设备虽然一次可以识别几个条码，但仍无法自由的设定各个条码的识别顺序。因此，研制出一种适用于封印产品防伪条码的在线检测系统装置十分必要。该文主要探讨了基于机器视觉的封印产品防伪条码在线检测系统的检测原理及其检测过程，以期能够有效的提高封印产品防伪条码在线检测系统的应用，进而减少伪造产品的使用率。

关键词：机器视觉 封印产品 防伪条码 在线检测

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）02（c）-0014-01

近年来，各种造价现象日益严重。因此，做好封印产品防伪条码的检测工作十分重要。当前，很多电能的计量装置上均采用智能化的防伪封印产品，其主要是使用一维码和二维码等技术条码设置防伪特征。同时，使得手持终端和封印的管理系统相连接。之前此工序采用的是离线方式，多为人工检测。不仅效率低下，而且容易出现失误。检测系统则可有效的改变这一弊端，能够提高封印产品条码检测能力的同时实现数据录入的自动化。

1 在线检测系统的基本检测原理

在线检测系统的基本检测原理主要表现为以下几个方面。（1）在使用检测系统的软件时，根据所需要的条码识别顺序对所有条码的ROI（感兴趣区域）进行设置，并将之作为数组簇R[n]保存于硬盘内（n表示条码数量）[1]。（2）检测之前应该在软件中设置好所有待检产品的具体条码类型。比如，一维码、二维码等各种选择类型。（3）生产过程中的机器视觉系统随时处于等待触发的状态，当光电的检测装置开始探测到封印产品已经被传输在指定位置时，PLC控制器则开始机构定位、夹紧产品及产生机器视觉系统的外触发信号进行图像的采集。软件系统将调用所有ROI的信息和条码图像，识别函数依据ROI的设置顺序完成产品条码的识别。同时，将在软件的界面中显示出具体的识别结果。（4）在检测的过程中，会出现个别条码识别失败的情况，这主要是光照不均所造成的。针对此种情况，可以通过对ROI进行设置可以将各待识别条码进行科学的分割，在检测时自动的调节相机的增益值完成图像的采集。进而调整不同位置的条码光照条件，避免因光照不均所引起的个别条码难以识别的问题。（5）在全部产品的条码识别成功以后，应该对数据顺序进行检验，以检查所有的产品是否均按照要求的顺序完成了包装。条码的数据一般由1～3位的字母及7～9位的数字组成，要求字母在前面，数字在后面。进行顺序检验的基本原理为：首先，核对全部条码的数据情况。将数据中排在前面的字母进行部分的截取，再逐个的比较查看是否相同，如果出现不同的数据则属不良产品。其次，将数据中的数字进行部分截取后，再将数字的字符串转化成十进制的整数，比较各整数间是否按照增量1呈现递增，如果不是则属不良产品。再次，对顺序排列错误或者无法识别的条码产品均属不良产品。检验出不良产品时，检测系统会发出相关的警报信号，显示出不良产品的位置，并通过自动化的机构将其推送至不良品的专用储放区；对于检验合格的产品，则采用UDP的通信协议将合格产品的条码数据传输并录入至封印管理系统进行进一步的比对验证[2]。

2 防伪条码的具体识别过程

进行图像采集的系统所采集到的可变信息图像，在受到光源或图像采集传输等各种因素的影响时，便难以正确的识别可变信息。因此，要先对全部的印刷图像做好预处理工作。具体包括图像的定位、滤波的去噪、二值化处理等。然后对可变信息的条码进行定位分割，最终准确的对防伪条码实现识别。

2.1 图像的定位

在受到采集设备故障以及外界环境干扰等因素影响时，采集出的数字图像则会出现反转、旋转或者平移等现象。因此，需要先对采集的图像进行科学的定位处理。进行图像定位的基本操作步骤如下。（1）采用傅立叶变换将标准的图像与待定位图像从空间域转换至频率域。（2）计算出频率域中的两幅图像的互功率谱。（3）計算出频率域中的两幅图像的相位相关。（4）获得相位相关产生的第一峰值的坐标，即得出对应的平移参数。（5）获取旋转参数及缩放参数时，应该先将两幅图像从空间域转换至对数极的坐标内，再进行上述第二到第四步骤的重复操作。由于光照发生的变化一般是一个渐变过程，主要反映于图像的低频成分上，变换至频率域后其幅值不变，因此，相位相关方法对不同光照条件下所拍摄的图像定位尤为适用[3]。

2.2 图像噪声的去除

图像噪声一般情况下属于难以预测出的随机性信号，如果不做处理，将对图像处理的结果带来很多负面影晌。中值滤波的效果主要依赖滤波窗口的尺寸大小，窗口过大时图像边缘出现模糊，窗口过小时难以实现有效的去噪效果。为了避免窗口尺寸大小控制不当所产生的问题，应该逐行的扫描图像，在处理每一个像素时，需判断像素是否属于滤波窗口中邻域像素的极限值。如果是应使用中值滤波进行处理，如果不是则不处理。在实际操作中，这种方法可以有效地处理突发的噪声点。

2.3 二值化的图像处理

二值化的图像处理是按照图像的灰度程度，将图像具体分为背景及前景两个部分。背景与前景的类间方差相差越多，则表示构成图像的背景与前景差别越大。同时，应该注意的是部分前景会被误分为背景或者部分背景被误分为前景。这两种情况均会致使两部分间的差别变小。

2.4 区域定位的分割

在对可变信息的图像进行处理时，虽然每张图像可变信息的内容不同，但位置相对而言却是固定的。因此，应先确定可变信息的具体位置，才能进行后续可变信息的识别检测。对可变信息进行定位通常是采用相对位置实现，即先在标准的样张中至少通过人工标识出一处存在惟一性的固定性标记和可变信息的具体位置。在定位时，系统将先识别出较明显的固定性标记，再通过固定性标记的位置与可变信息的相对位置来确认其实际位置。

2.5 条码的识读

包装印品的可变信息主要包括一些号码以及条码信息，当条码的图像通过预处理后，则可对条码进行识读、译码和纠错。

3 结语

总之，基于机器视觉的封印产品防伪条码在线检测系统，可以有效的提高封印产品防伪条码的识别率。该检测系统十分适用于封印产品行业进行大批量的自动化检测生产线，改变了之前过多的依赖人工检测的落后状况。同时，通过采用可变信息的处理软件及设备，可以有效提高印刷企业在印刷市场的社会竞争力。因此，基于机器视觉的封印产品防伪条码在线检测系统值得在市场上进一步应用和推广。

参考文献

[1] 李博，李仕奇，谭振豪.基于机器视觉的封印字符编码与条码数据绑定系统[J]. 制造业自动化，2013，35（16）：151-153.

[2] 李博，李仕奇，谭振豪.基于机器视觉的封印产品防伪条码在线检测系统[J].制造业自动化，2013，35（13）：62-64.

[3] 张冬娟，唐万有，朱捷航.基于机器视觉的条码信息在线检测系统研究[J].中国印刷与包装研究，2013，5（6）：56.