Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Применение штриховых кодов позволяет резко поднять производительность ввода данных в системах обработки информации, связанных с широким кругом задач в области автоматизации производства, документооборота и товарооборота, идентификацией личности, мобильными приложениями.
Проблемой обработки изображений штриховых кодов, занимается множество фирм по всему миру ("Aspose", "Axtel", "BarcodeLib", "DTK Software", "IDAutomation", "InLite", "Labelspirit", "LeadTools", "Moravia", "EymBarcode", "OmniPlanar", "Pegasus Imaging", "PrecisionID", "QualitySoft", "Softek"), в том числе и в России («Barcode Vision», «НПЦ «Интелком»), постоянно обновляя алгоритмы своих программных продуктов.
Широкое распространение получило семейство линейных штриховых кодов: Code39, Industrial ITF, 2 of 5, Codabar, EAN-8, EAN-13, Codel28. Наиболее яркими представителями, среди них, являются многоширинные коды: EAN-13, Codel28. Последний позволяет кодировать 128 знаков ASCII, 4 функциональных знака, 4 знака выбора кодового набора, 3 стартовых знака и стоповый знак. При этом длина кода ограничивается только его физическими размерами.
Для обеспечения высокого качества считывания штриховых кодов применяются дорогостоящие лазерные сканеры с прецизионной технологией изготовления. С другой стороны, в настоящее время для считывания штриховых кодов широкое распространение получили матричные фото приемные устройства (МФПУ). К недостаткам считывающей аппаратуры на основе МФПУ можно отнести шумы матрицы, аберрации оптической системы и конечное время автоматической фокусировки на объект. Устранение перечисленных недостатков конструктивными методами приводит к существенному удорожанию оборудования, что неприемлемо при его массовом использовании. В связи с этим, основная задача по обеспечению высокого качества считывания штриховых кодов перекладывается на программное обеспечение (ПО). При этом следует учитывать специфику изображений штриховых кодов, в частности, для линейных многоширинных штриховых кодов - необходимость определения границ элементов с допустимой погрешностью. В виду того, что многоширинные коды имеют четыре градации ширин элементов, то при значительных искажениях существует вероятность неправильного
определения границы элемента и, как следствие, неверного декодирования буквы кода.
Задача определения границ элементов решается на этапе демодуляции - процессе преобразования темных и светлых элементов изображения штрихового кода в элементы букв кода, выраженные в модулях.
Данная работа направлена на повышение качества автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов при наличии искажений, вносимых считывающей аппаратурой: шума и расфокусировки.
В области обработки изображений штриховых кодов следует отметить работы отечественных ученых - СЮ. Желтова, Ю.В. Визильтера, СИ. Ортюкова, Ю.И. Буряка, Б.С. Алешина, А.А. Краснобаева, а так же работы зарубежных авторов - Р. Палмера, А. Тропфа, Д. Шаи, С. Аронольда, ДжД. Аукока, Р. Томаса, Конгкиао Ванга, Хао Ванга, By Ксин-шенга, М. Куроки, Т. Йонеока, Т. Сатоу, Ю. Такажи, Т. Китамура, Р. Шамса, П. Садехи, Г. Беркетта, Г. Фрэйзера, Ю Лиу, Шу-Джен Лю, ЧжиЛю.
Однако, вопросы автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов в условиях сильных искажений, отражены в этих работах фрагментарно.
Настоящая работа предполагает разработку методики автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов, последовательно устраняющую влияние шумов и расфокусировки изображений кодов, выявляющую ложные элементы и уточняющую границы элементов кодов, на основе критериев качества, предложенных с учетом специфики изображений линейных штриховых кодов, что представляет собой актуальную научно-техническую задачу, имеющую важное практическое значение.
Основной целью работы является разработка и исследование методов повышения качества автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов при наличии сильных искажений вызываемых аппаратной частью: шумов и расфокусировки.
Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач, учитывающих специфику линейного многоширинного штрихового кода: 1. Исследование методов линейной и нелинейной фильтрации,
направленных на подавление шумов, выбор алгоритма и определение
его параметров на основе разработанного критерия качества.
Разработка метода автоматической оценки степени расфокусировки изображений линейных штриховых кодов с различным модулем.
Исследование методов коррекции и восстановления расфокусированных изображений и выбор алгоритма подавления расфокусировки на основе разработанного показателя качества.
Разработка алгоритма адаптивной пороговой обработки с целью уточнения границ элементов кода.
Экспериментальная проверка выбранной методики автоматической демодуляции на искусственной базе изображений, созданной на основе тестовой модели штрихового кода с искажениями в заданном диапазоне, и базе изображений штриховых кодов, полученных в реальных условиях (экспериментальной базе). Методы исследования основаны на положениях теории цифровой
обработки изображений, математической статистики, в частности -регрессионном и корреляционном анализе, теории планирования многофакторных экспериментов. Для практической реализации алгоритмов применялись методы объектно-ориентированного программирования на языке C++ и моделирование в системе MatLab.
Достоверность полученных научных результатов подтверждается сопоставлением полученных результатов с научными данными, известными из отечественной и зарубежной литературы, методами компьютерного моделирования, а так же экспериментальными результатами демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов, изображения которых получены с использованием считывающей аппаратуры.
Научная новизна работы:
Предложена модель автоматической оценки коэффициента нерезкости изображения линейного штрихового кода.
Предложен и исследован модифицированный восстанавливающий фильтр на основе масок и, с использованием введенного показателя качества, определены границы его применения для расфокусированных изображений линейных многоширинных штриховых кодов.
Предложен алгоритм адаптивного поиска границ элементов линейного многоширинного штрихового кода. Установлено, что алгоритм устраняет ложные перепады яркости и определяет границы элементов с субпиксельной точностью.
Разработана методика автоматической демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов, включающая:
ранговую фильтрацию, обеспечивающую улучшение качества считывания при подавлении шума на изображениях штриховых кодов;
автоматическую оценку коэффициента нерезкости на профиле расфокусированного изображения штрихового кода;
фильтрацию на основе масок, восстанавливающую элементы профиля расфокусированного изображения штрихового кода;
адаптивную пороговую обработку профиля штрихового кода, уточняющую границы элементов кода.
Практическая значимость работы:
На основе предложенной модифицированной оценки контраста, определены значения пороговых коэффициентов рангового фильтра, позволяющие проводить автоматическую демодуляцию линейных штриховых кодов без предварительной оценки параметров шума на изображении.
Предложен метод автоматической оценки коэффициента нерезкости изображений линейных штриховых кодов с различным модулем.
На языке C++, на основе предложенной в диссертации методики, разработан модуль для автоматической демодуляции изображений линейных многоширинных штриховых кодов с сильными искажениями. Использование модуля демодуляции в составе ПО «Barcode Vision» обеспечивает:
считывание кодов искусственной базы при среднеквадратичном отклонении шума йтах = 200 и коэффициенте нерезкости отах =3,1;
процент считанных кодов экспериментальной базы - 68%.
В сравнении с лучшими показателями ПО рассмотренных фирм максимальные значения параметров искажений, при которых происходит считывание кодов, возросли в 1,5 раза, процент считанных кодов повысился на 14%.
Личный вклад автора:
Все результаты получены автором лично. Главными из них являются:
Определение значений пороговых коэффициентов нелинейного рангового фильтра на основе модифицированной оценки контраста изображения линейного штрихового кода, искаженного шумом.
Разработка метода автоматической оценки коэффициента нерезкости изображения линейного штрихового кода.
Получение восстанавливающих масок, с использованием введенного показателя качества, и определение границ их
применения для расфокусированных изображений линейных многоширинных штриховых кодов.
Разработка алгоритма адаптивной пороговой обработки профиля линейного многоширинного штрихового кода, направленного на устранение ложных перепадов яркости и определение границ элементов с субпиксельной точностью.
Результаты экспериментов, полученные с использованием искусственной и экспериментальной базы изображений линейных много ширинных штриховых кодов.
На защиту выносится:
Метод автоматической оценки коэффициента нерезкости изображения линейного штрихового кода.
Модифицированный фильтр на основе масок для восстановления расфокусированного изображения линейного многоширинного штрихового кода.
Алгоритм адаптивной пороговой обработки профиля линейного многоширинного штрихового кода, обеспечивающий поиск границ элементов с субпиксельной точностью.
Методика автоматической демодуляции линейных много ширинных штриховых кодов и результаты, доказывающие преимущества ее использования, полученные на искусственной базе изображений, созданной на основе тестовой модели штрихового кода с искажениями в заданном диапазоне, и экспериментальной базе изображений штриховых кодов, полученных в реальных условиях. Апробация результатов работы
Результаты работы обсуждались на следующих научно-технических конференциях:
Одиннадцатой-семнадцатой всероссийской межвузовской научно-технической конференциях студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» - Москва, МИЭТ, 2004-2010 гг.
VIII-th International Scientific and Technical Conference: «Interactive Systems: Problems of Human-Computer Interaction» - Russia, Ulyanovsk, USTU, 2009.
Конференции молодых ученых и специалистов Московского отделения Международной общественной организации «Академия навигации и управления движением» - Москва, ЦНИИАГ, 2009г.
Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи "Проведение научных исследований в области
обработки, хранения, передачи и защиты информации"- Ульяновск, УлГТУ, 2009 г.
Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых "Информатика и вычислительная техника" (ИВТ-2010) - Ульяновск, УлГТУ, 2010 г.
Международной научно-практической конференции "Проблемы подготовки специалистов для гражданской авиации и повышения эффективности работы воздушного транспорта" - Ульяновск, УВАУ ГА, 2010 г.
Юбилейной всероссийской научно-технической конференции «Моделирование авиационных систем» - Москва, 2011 г.
XVII Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (СТТ-2011). -Томск, НИТТТУ, 2011 г.
Реализация результатов работы
Результаты работы реализованы в модуле демодуляции линейных многоширинных штриховых кодов программного обеспечения чтения штриховых кодов, что подтверждено соответствующим актом о внедрении ФГУП ГосНИИАС.
Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс МИЭТ в рамках дисциплины «Моделирование систем», что подтверждается соответствующим актом внедрения.
Публикации
По теме диссертации опубликованы 17 научных работ, из них: 1 статья в журнале, рекомендованном ВАК (сб. «Вопросы оборонной техники»), 3 статьи (одна в печати), 2 доклада в сборниках международных конференций, 2 доклада в сборниках научных трудов Всероссийских конференций, 8 тезисов в сборниках Всероссийских и международной конференциях, методические указания МИЭТ по курсу «Моделирование систем: Планирование эксперимента».
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии и приложений. Содержит 126 страниц основного текста, 51 рисунок, 22 таблицы и 127 библиографических ссылок.
