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二维码检测标准
2D识读技术以及产品介绍——2D检测技术以及产品介绍
1、符号质量检验概览
DPM方法的范围意味着标识的外观在不同的情况
下可能有很大的差异。除了所选的标识方法,原件有不
同的颜色或形状并可以用不同的材料来制成,表面类型
有光滑的、有沟痕的、有条纹的、有条痕的或粗糙的颗
粒状。任何验证方法必须在所有的情况下提供可靠和一
致的结果。
迄今为止,DPM应用的行业标准和最终用户对于判
定标识质量没有太多的选择。ISO/IEC16022国际规范
规定了如何印刷(或标识)数据矩阵码(代码结构、符
号格式、解码算法等)。虽然16022标准原本包含了一
些质量度量,该作者从未计划用它来进行验证。这项任
务留给了5年后的ISO/IEC 15415。
因为15415的设想目标是高对比度的白色标签上
的黑色标识,它只定义了一种照明方法。验证许多DPM
标识并同时遵循改限制,就好像是让一位摄影师进入一
个暗室,并尝试不用闪光灯拍照。如果照明不合适使检
测仪抓取一个好图像,用于评估标识质量的任何度量都
没有意义。如果从垃圾就入手,你最终得到的仍是垃圾。
15415标准要求在使用前用一张显示有已知的白
度值的白色卡片对验证器进行校准(如NIST认证的校
准卡)。校准涉及调整成像系统设置(例如,相机曝光
或增益),从而使校准卡上的白度值与已知值对应。一
旦校验后,这些设置(包括照明特性)从不变化,不管是何种标识方法、材料或表面特性。另外,该类要求可以产生纸质标签可接受的图像。但是,根据标识的方法以及该元件的反射性,由DPM元件固定设置所产生的图像,在大多数情况下会曝光不足或曝光过度。
代码的验证包括分析该代码的直方图。一个8-bit相机所抓取每个图像的像素,可以为256个灰度值得任何一个。直方图形象地描述了每个可能的灰度值下,图像中的像素数所呈现出的值分布的情况。一个标识清楚的代码直方图应显示两个明显并清楚分离的峰值。没有明显的峰值,区分1和0,并将存储在代码中的信息进行解码变得尤为困难,就像在雨中开车时辨认道路标志。(见图2和图4)
当应用15415标准单一的照明配置以及强制性固定的相机设置时,DPM标识(如一片金属上的一个蚀刻代码)出现的一个常见问题是图像更像是黑底灰字,而不是白底黑字。产生的直方图峰值要不免显得多。
一个标准的评估标准是符号的对比度—最低(“黑色”)和最高(“白色”)的直方图值之间的跨度。使用DPM标识上的固定设置使“白色”在衡量尺度上大打折扣,产生较低的对比度和不合格分。我们需要一个标准的自动曝光程序来如下描述优化该元件反射的光。
即使是优化的图像,当分析15415中的直方图时,会出现另一个问题。
因为它们是由独立过程创建的,实际DPM代码的直方图一般不显示前景和背景相同尺寸或对称的分布。
那么,你如何区分前景和背景呢?
ISO/IEC15415选择基于直方图最暗值(最小反射率)和其最亮值(最大反射率)之间中点的一种及其简单的方法。当然,该方法只有当两个峰值的分布相同时才会产生正确的阈值,而这种情况从来没有发生过,甚至连纸标签也没有。如果把所有像素包括在符号区域时,种种情况将会加剧。理想情况下,一个良好的代码的图像