February 2010作者简介：王烨青，常州信息职业技术学院电子与电气工程学院助教；研究方向：自动测试计量技术及仪器。
基于机器视觉的条码自动检测系统构成摘要：基于机器视觉的条码自动检测系统，可以完成从条码图像采集到对采集的条码图像进行图像处理、识读的系统流程。
针对条码检测的特点，结合各种硬件本身的特性，实现了条码自动检测系统的整体结构设计。
关键词：条码识读;机器视觉;结构设计■王烨青经过多年的发展，机器视觉技术已经在工业自动化检测方面具有了广泛的应用。
在大批量、高效率的工业生产过程中，用人工视觉检测产品，方法效率低且精度不高。
用机器视觉检测方法则可以大大提高检测效率和生产自动化程度。
1．机器视觉系统机器视觉系统一般采用CCD 摄像机获得检测图像，并利用计算机对数字图像信号进行处理，从而得到所需要的各种图像特征值。
机器视觉系统的基本组成主要包括：照明光源、图像获取及数字化设备、计算机系统、输出与外部接口设备。
其中照明光源主要有：荧光光源、LED 光源、光纤光源等。
图像获取及数字化设备主要用于获取图像，并将图像输入计算机，主要包括：CCD 相机、图像采集卡等。
CCD 相机获取的视频信号必须转换成为离散的数字量，才能被计算机所采集和显示。
图像采集卡起到把摄像机的模拟信号转换成离散的数字量的作用。
图像信息的处理和分析由计算机系统完成，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，衰减不需要的特征，从而达到识别、检测的目的。
完成检测之后的结果，可以通过输出与外部接口设备显示及输出。
2.条码自动检测系统视觉检测系统使用与计算机相联的摄像机来摄取图像，然后将图像转换成机器可读的形式，软件程序被用来处理这个数字化的图像，以取得需要的信息[1]。
基于机器视觉的条码自动检测系统利用设置在生产线上的高速CCD 摄像机直接得到被测条码的图像，摄像速度在30帧/s 以下，且可调。
CCD 摄像机将被测条码转换成图像信号，传送给图像处理系统。
图像系统对这些信号进行处理识别，得出识别结果。
系统构成主要考虑四个方面，即光源、CCD 摄像机、图像采集卡、计算机系统。
系统实验装置如图1所示。
（１）光源。
视觉检测系统中的光源应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与不重要部分之间，应尽可能地产生明显的区别，增加对比度。
同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。
光源设备的选择必须符合所需的几何形状，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性也必须符合实际的要求，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。
在本课题系统中，使用的是日本CCS 公司直接型条形方式LED 光源。
高密度的LED 阵列置于紧凑的、成直角的、可倾斜的发光照明单元内。
照明光源角度几乎可被自由地设成任意角度。
如图2所示。
图1系统实验装置图2直接型条形方式LED 光源照明新技术探讨40February 2010使用直接型条形方式LED 光源照明，所拍摄的图像受表面材料和背景影响较小，所得图像对比度好，图像质量较高。
尤其在对容易反光的表面材料拍摄时，能很好地抑制反光，避免了有用信息的丢失，有利于减少系统处理时间，加快识读速度，提高识读正确率。
图3为使用光源照明的二维条形码图像。
（２）ＣＣＤ摄像机。
在选择CCD 相机时，要考虑以下几个方面：①根据光敏像素的排列方式，CCD 可分为面阵CCD 和线阵CCD 两大类。
光敏元排成一行的称为线阵CCD ，面阵CCD 的光敏元排列为一个平面，它包含若干行和列的结合。
对于线阵CCD ，它直接接收一维光信息，不能直接将二维图像转换为视频信号输出。
为了得到整个二维图像的视频信号，就必须应用扫描的方法实现。
而面阵CCD 就能够直接将二维图像转换为视频信号输出。
线阵CCD 精度较高，主要用于产品外部尺寸的非接触检测、控制和分类，产品表面质量评定，自动化及机器人视觉中的精确定位等。
面阵CCD 主机用于图像记录、储存、计算机视觉测量等方面[2]。
对于机器视觉的应用，一般都使用面阵CCD 。
②按颜色，相机可以分为黑白和彩色。
其中，黑白相机比彩色相机的分辨率高，而且数据采集速度快。
彩色相机则可以提供更强的观察和区别能力，因此价格比黑白相机昂贵。
对于本课题的研究对象商品条码，由于不需要研究其色彩信息，因此选择黑白相机即可满足要求。
③相机的输出接口形式有RS422、RS644、USB 、IEEE1394以及Cameralink 等。
在选择相机时，要注意图像采集卡是否支持所选相机的输出形式。
CCD 器件是系统获得待处理信号的重要部分，直接影响到整个系统方案的成败。
在本课题系统中，根据系统的实际情况和具体要求，采用台湾敏通公司生产的MTV-1881EX 摄像机。
该摄像机使用的是SONY 面阵CCD ，ICX039DLA ，其光谱响应灵敏度的峰值约位于λ=518nm 处，与正常人眼的明视觉光谱光视效率峰值比较接近。
图4所示为其光谱响应灵敏度曲线。
图4敏通M TV -1881EX 用C C D 光谱响应灵敏度曲线（３）图像采集卡。
在选择图像采集卡时，需要考虑以下几个问题：①所支持的相机类型。
因为相机有面阵和线阵之分，所以在选择图像采集卡时要看它支持哪种扫描方式，最好是几种方式都支持。
此外，相机有黑白和彩色之分，且彩色相机还有8位、16位、24位和32位之分。
针对这些情况，选用图像采集卡时要主意其是否支持这些图像类型，是选择彩色卡还是单色卡及采用多少位数的彩色卡。
另外，相机的输出形式有RS422、RS644、USB 、IEEE1394以及Cameralink 等，图像采集卡要支持相机信号输出形式。
②数字I/O 口。
一套机器视觉系统中并不是只有一个相机。
当采用多相机方案时，就必须考虑多路视频信号的同步性。
即图像采集卡能同时给多个相机发出复合同步信号，从而保证不同设备输出的视频信号具有相同的帧起始时间[3]。
多个相机就会有多个输出信号，这就要求图像采集卡支持多路输入输出。
③数据流量。
大多数图像采集卡都是基于PCI 形式的，这就有一个数据流量大小的问题。
PCI 接口的最大理论带宽为132MB/S ，但在实际使用过程中通常只能达到50~90MB/S 。
如果瞬间数据流量太大，就可能导致数据丢失。
为了解决这个问题，图像采集卡上应该有数据缓存。
有的图像采集卡上有板上内存，可解决这个问题。
在本课题系统中，选用加拿大Ma －trox 公司的Orion 图像采集卡。
该图像采集卡兼容S -Video 、PAL/NTSC 、RGB 、RS-170/CCIR 等视频格式，支持8路视频输入，任意视频扫描，支持触发输入，支持显示分辨率1280×1024，32M 图形和显示缓存。
Matrox 公司的图像采集卡都有一个平台支持，即Inspector+MIL （Matrox Image Library ）。
（４）计算机系统。
在视觉测量系统中，摄像机所获取的图像受到种种条件的限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，而需要利用计算机软件系统对所采集的图像进行处理，再加以识别检测。
本课题的计算机软件系统主要包括Microsoft Visual C++6.0、Matrox Inspector3.0以及Wit8.1。
应用软件与被测对象直接相关，可贯穿整个视觉检测过程，主要包括图像输入程序、目标图像预处理程序、图像识别程序、结果显示程序、系统界面生成程序等。
加拿大Matrox 公司的Inspector 图像处理软件是基于Windows 的软件，其中包含了一些交互式的、基本的图像处理和分析技术，可自定义参数。
在开发本课题系统时，对于待识别的条码图像，利用Wit ，在不用编程的情图3二维条形码照明效果图新技术探讨41况下，选择和设计合适的处理和分析算法对图像进行处理分析实验，节省了研究时间。
同时，利用Visual C++开发自己的优秀图像处理与识别算法，嵌入到Wit中去，实现复杂环境中条码图像的自动检测。
3.结论基于机器视觉的条码自动识读系统，完成了从条码图像采集到对采集的条码图像进行图像处理、识读的系统流程。
根据特定的被测对象，结合各种硬件本身的特性，选用了直接型照明方式的条形LED光源、敏通公司生产的MTV-1881EX面阵CCD摄像机、加拿大Matrox公司的Orion图像采集卡等主要硬件设备。
在软件方面，确定了系统软件和应用软件开发平台，实现了条码自动检测系统的整体架构设计。
参考文献[1]王烨青，杨永跃．机器视觉在流水线条形码识别中的应用[J]．电子测量与仪器学报，2006，20（6）:102-105.[2]王庆友．CCD应用技术[M]．天津：天津大学出版社，2000.[3]刘焕军．机器视觉中的图像采集技术[J]．电脑与信息技术．2003（1）:18-21.（编辑蔡忆宁）江苏省专项资金项目承担企业囊获江苏省专利金奖获奖企业12月31日，江苏省知识产权局、江苏省财政厅联合发文对第六届江苏省专利奖获奖项目进行表彰。
这次共评选出10项江苏省专利金奖，100项江苏省专利优秀奖。
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