田秋紅，孫政榮

（浙江理工大學(xué) 信息電子學(xué)院，浙江 杭州310018）

0 引 言

條碼技術(shù)是信息數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別和輸入的重要方法。在條碼技術(shù)中，條碼識(shí)別是條碼技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。目前流行的條形碼在外觀(guān)上有明顯區(qū)別：一維碼是縱向黑白條紋相間且條紋的粗細(xì)不同，通常條紋下還有英文字母或阿拉伯?dāng)?shù)字。二維碼通常為方形點(diǎn)陣形式，由橫向和縱向的條碼組成，且碼區(qū)內(nèi)還會(huì)有多邊形的圖案；應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)也不同：一維條碼是對(duì)物品類(lèi)型等基本信息進(jìn)行標(biāo)識(shí)，不能提供商品的詳細(xì)信息，要調(diào)用更多的信息，需要配合數(shù)據(jù)庫(kù)完成。二維條碼則是對(duì)物品進(jìn)行描述，可顯示更詳細(xì)的商品內(nèi)容，識(shí)別時(shí)不需要配合數(shù)據(jù)庫(kù)，操作簡(jiǎn)單方便。二維條碼比一維條碼包含的信息容量大，圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜［1－2］，故二維條碼被廣泛應(yīng)用到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、軍事和科技等領(lǐng)域。

目前，對(duì)于條形碼的識(shí)別，學(xué)者們己經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。其中邊緣檢測(cè)是簡(jiǎn)單有效的條形碼識(shí)別技術(shù)，王文豪等人根據(jù)QR碼圖形結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)提出了一種基于邊緣檢測(cè)和QR碼圖形特征的快速檢測(cè)算法［2］，該方法綜合運(yùn)用了圖像灰度化、二值化、去噪、邊緣檢測(cè)、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法實(shí)現(xiàn)條碼圖像的預(yù)處理、條碼定位、條碼分割和數(shù)據(jù)提取。實(shí)驗(yàn)表明：此方法大大提高了識(shí)讀的靈活性和可靠性。余芳等人提出了適合手機(jī)組成結(jié)構(gòu)的PDF417二維條形碼圖像識(shí)別算法，在極為有限的手機(jī)處理器資源下，針對(duì)手機(jī)攝像模組普遍存在的光學(xué)退化特性提出了圖像復(fù)原的方法，針對(duì)手機(jī)應(yīng)用處理器的特性設(shè)計(jì)了計(jì)算量小、內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)少的條形碼圖像識(shí)別算法。實(shí)測(cè)表明，對(duì)中小規(guī)模的PDF417條形碼圖像的識(shí)別速度和準(zhǔn)確度完全達(dá)到實(shí)用的水平。唐琎等人則提出了對(duì)PDF417二維碼進(jìn)行解碼時(shí)，將二維條碼的單元模塊寬度的求取和二維碼碼字的提取分割開(kāi)來(lái)進(jìn)行，在同等條件下，可以比較精確地提取出圖像碼字，實(shí)驗(yàn)證明此方法具有較高的檢測(cè)精度。

隨著智能手機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用智能手機(jī)作為條形碼的掃描輸入端的應(yīng)用場(chǎng)合越來(lái)越多，并利用手機(jī)的通信功能，可以使條形碼識(shí)別應(yīng)用于地域分散、數(shù)據(jù)集中、移動(dòng)性強(qiáng)的領(lǐng)域。由于在使用手機(jī)CMOS攝像頭獲取條形碼圖像時(shí)，很難保證攝像頭位置和被拍圖像位置完全相同，故由手機(jī)CMOS攝像頭抓拍的條形碼圖像存在旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等幾何失真現(xiàn)象，或條形碼圖像在拍攝獲取前可能存在磨損或噪聲等干擾［3］，這些干擾都會(huì)影響條形碼識(shí)別的準(zhǔn)確率。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種基于Hu不變矩和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條形碼識(shí)別方法。該方法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確率高，應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。

1 條形碼圖像識(shí)別系統(tǒng)

基于不變矩和BP網(wǎng)絡(luò)條形碼圖像識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。由具有2×1GHz雙核處理器和500萬(wàn)像素的攝像頭的Moto ATRIXTMME860手機(jī)對(duì)不同條形碼拍照，獲得不同真彩色條形碼圖像，由于每次拍攝時(shí)，攝像頭位置的遠(yuǎn)近不能保證完全一致，所拍圖像存在大小差異，故先對(duì)彩色條形碼圖像進(jìn)行剪裁完成大小歸一化處理，然后對(duì)歸一化的真彩色圖像進(jìn)行灰度化得到條形碼的灰度圖像，條形碼灰度圖像的邊緣信息在條形碼圖像定位與提取中是關(guān)鍵因素，故本文選擇了中值濾波［4］對(duì)圖像進(jìn)行去噪，去噪處理可以在有效地去除噪聲的同時(shí)，比較好的保留圖像邊緣細(xì)節(jié)，而且圖像也不會(huì)變模糊，對(duì)濾波后條形碼圖像進(jìn)行二值化處理得到訓(xùn)練樣本，計(jì)算原始圖像和存在各類(lèi)幾何失真圖像的Hu不變矩特征值，輸入BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，在不斷訓(xùn)練中調(diào)整權(quán)值、學(xué)習(xí)因子等參數(shù)，使BP網(wǎng)絡(luò)趨向穩(wěn)定狀態(tài)，最后利用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)各類(lèi)條形碼圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。

圖1 條形碼圖像識(shí)別系統(tǒng)

2 條形碼圖像識(shí)別基本原理

2.1 不變矩特征

Hu矩是1962年Hu最早提出的二維不變矩理論［5］，是提取圖像大小、旋轉(zhuǎn)情況等形態(tài)特征的方法。由于Hu不變矩概念簡(jiǎn)單、識(shí)別率穩(wěn)定，具有縮放、平移和旋轉(zhuǎn)不變性，故被廣泛的應(yīng)用在圖像識(shí)別的特征提取中。基于此本文選擇Hu不變矩作為BP網(wǎng)絡(luò)的特征輸入向量。設(shè)f（x，y）是圖像點(diǎn) （x，y）的灰度值，則整幅圖像的 （p＋q）階矩為［6－7］

為了使上述階矩在圖像平移、縮放和旋轉(zhuǎn)時(shí)保持不變性，求其中心矩，定義為［6－7］

其中，x0＝m10／m0［60－7］，y0＝m01／m0［60－7］，即整幅圖像的重心坐標(biāo)，（x0，y0）是目標(biāo)圖像區(qū)域的灰度質(zhì)心。顯然，中心矩upq是圖像平移的不變量。

對(duì)上述中心矩規(guī)范化，可得到具有圖像平移與縮放不變的矩

應(yīng)用代數(shù)不變矩理論，對(duì)f（x，y）的 （p＋q）階中心矩歸一化后，并進(jìn)行線(xiàn)性組合［8－9］如下式

這7個(gè)不變矩具有圖像平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變性，但由于這7個(gè)不變矩變化范圍很大，可能出現(xiàn)負(fù)值，因此實(shí)際采用的 不變矩為［10－11］

在實(shí)際應(yīng)用中圖像不僅存在位置和旋轉(zhuǎn)差別，而且還有可能存在尺度、對(duì)比度上的差別。對(duì)式 （5）中不變矩進(jìn)行組合運(yùn)算得到式 （6）的各不變矩具有尺度、位置和旋轉(zhuǎn)不變性［10－11］。

本文將式 （6）中的β1，β2，β3，β4，β5，β6作為條形碼圖像的不變性特征，具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變形。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)確定

1986年，Kumelhart等人提出的一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)BP網(wǎng)絡(luò) （back propagation），是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。其模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層，具體結(jié)構(gòu)如圖2［12］所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

BP算法其實(shí)質(zhì)上是把一組樣本輸入和輸出問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，理論證明，具有非線(xiàn)性Sigmoid函數(shù)的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近任何連續(xù)函數(shù)。而實(shí)踐中由于BP網(wǎng)絡(luò)存在以下一些缺陷：訓(xùn)練學(xué)習(xí)的速度非常慢、BP學(xué)習(xí)算法存在陷入局部極小點(diǎn)的問(wèn)題等，制約著B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和識(shí)別精度。但BP網(wǎng)絡(luò)無(wú)論在理論上還是實(shí)用上都已經(jīng)相當(dāng)成熟，故被廣泛的應(yīng)用在模式識(shí)別領(lǐng)域，本文選擇典型的三層BP網(wǎng)絡(luò)作為工具，對(duì)文中的提取的圖像6個(gè)不變矩進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置如下：

（1）輸入層與輸出層節(jié)點(diǎn)：BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層［12－13］神經(jīng)元的個(gè)數(shù)由圖像特征值決定，本文以改進(jìn)的6個(gè)不變矩作為圖像特征值，故輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6；BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定是根據(jù)所要分的類(lèi)別數(shù)來(lái)確定。實(shí)驗(yàn)中是針對(duì)3類(lèi)條形碼圖像進(jìn)行識(shí)別，所以輸出層［14］的節(jié)點(diǎn)數(shù)為3個(gè)；輸出模式即如果輸入為第j類(lèi)標(biāo)志，則輸出矢量Y＝ ［y0y1…yn－1］中的第j個(gè)分量為0.9，其余為0；當(dāng)?shù)趈個(gè)分量小于0.5，或?qū)嶋H輸出節(jié)點(diǎn)同時(shí)存在多個(gè)較大值時(shí)，則拒識(shí)別。

（2）隱含層節(jié)點(diǎn)：隱含層神經(jīng)元［12］的個(gè)數(shù)由式 （7）來(lái)確定

式中：n1、m、n——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層、輸入層、輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。α為1～10之間的整數(shù)。

（3）學(xué)習(xí)因子：BP網(wǎng)絡(luò)中影響收斂速度的關(guān)鍵因素之一是學(xué)習(xí)因子α［15］。學(xué)習(xí)因子大容易使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生振蕩，學(xué)習(xí)因子小收斂速度慢、誤差大。所以可以采用變步長(zhǎng)法對(duì)α自適應(yīng)調(diào)整

式中：c——學(xué)習(xí)次數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 圖像的預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)時(shí)先由具有2×1GHz雙核處理器和500萬(wàn)像素的攝像頭的Moto ATRIXTMME860手機(jī)獲得3類(lèi)不同的真彩色條形碼圖像，對(duì)其分別進(jìn)行大小歸一化處理、灰度化處理、中值去噪處理和二值化處理，以bmp文件格式存儲(chǔ)，圖像為150×130像素大小，如圖3所示。識(shí)別中對(duì)其灰度圖像進(jìn)行Hu不變矩特征值提取。

圖3 灰度一維和二維條形碼灰度原始圖像

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)對(duì)上述三類(lèi)圖像進(jìn)行了訓(xùn)練和分類(lèi)識(shí)別。分別對(duì)三類(lèi)條形碼圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放和平移共得到45幅圖像，對(duì)其提取Hu不便矩特征作為BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。圖4、圖5和圖6給出條形碼用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的部分圖像。

圖4 訓(xùn)練的一維條形碼旋轉(zhuǎn)部分圖像

實(shí)驗(yàn)中先分別計(jì)算了45幅圖像的Hu不變矩特征值，表1和表2分別給出了提取不同失真條件下條形碼圖像的Hu不變矩特征值的部分結(jié)果。從表1中可得，三類(lèi)條形碼圖像的6個(gè)不變矩特征值存在差別，可以作為分類(lèi)識(shí)別的依據(jù)；在表2中，行表示一幅條形碼圖像的6個(gè)不變矩特征值，列表示同一幅條形碼圖像在不同失真情況下的同一個(gè)不變矩特征，對(duì)于同幅圖像的不同失真情況下的同一個(gè)不變矩特征值差別很小，如此可得不變矩具有良好的不變性。圖7給出pdf417二維條形碼圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)20度、縮小0.9、放大1.1和下移等幾何失真時(shí)與原始圖像的Hu不變矩的對(duì)比結(jié)果，從圖7可以看到：產(chǎn)生幾何失真的Pdf417條形碼圖像與原始圖像的Hu不變矩誤差較小，由此可證明Hu不變矩具有很強(qiáng)的抗干擾能力，和平移、縮放和旋轉(zhuǎn)等不變性能好。

表3給出訓(xùn)練次數(shù)相同的情況下，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)不同對(duì)最小均方差的影響，從表中可得隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的多少對(duì)最小均方差的影響，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為13個(gè)時(shí)，得到的最小均方誤差最??；而表4給出隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)都為13個(gè)時(shí)，不同訓(xùn)練次數(shù)得到的對(duì)應(yīng)的最小均方差，從表4中可得在隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)相同情況下，學(xué)習(xí)次數(shù)對(duì)最小均方誤差的影響趨勢(shì)，可得當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為15000時(shí)，訓(xùn)練最小均方誤差最小。因此，實(shí)驗(yàn)中構(gòu)建BP時(shí)選取隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為13個(gè)，訓(xùn)練次數(shù)為15000次。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂后，再通過(guò)旋轉(zhuǎn)、平移和縮放增加30幅圖像，加上已有的樣本共75個(gè)測(cè)試樣本，分別用獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別。

表1 三類(lèi)條形碼不變矩特征提取結(jié)果

表2 Pdf417二維條形碼不變矩特征提取結(jié)果

圖7 原始圖與產(chǎn)生幾何失真圖像的Hu不變矩的對(duì)比

表3 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)收斂的影響

表4 訓(xùn)練次數(shù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)收斂的影響

表5中給出了基于Hu不變矩和BP網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法對(duì)三類(lèi)條形碼圖像的識(shí)別精度，從中可以看出在相同的學(xué)習(xí)次數(shù)和訓(xùn)練誤差基礎(chǔ)下，由于一維條形碼圖像結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，信息量少，所以識(shí)別效果優(yōu)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息量大的二維條形碼；但即使Pdf417和QR Code等二維條形碼結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息量大，應(yīng)用此算法的識(shí)別效果良好，準(zhǔn)確率較高。

表5 對(duì)三類(lèi)條形碼的識(shí)別精度對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

本文利用Hu不變矩作為條形碼的特征向量，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器對(duì)提取的特征向量作為輸入節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以不變矩代替圖像灰度作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，大大簡(jiǎn)化了BP網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，具有良好的分類(lèi)能力，并且對(duì)一維條形碼和二維條形碼可進(jìn)行同時(shí)識(shí)別處理，并且糾正了條形碼圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等幾何失真，識(shí)別效果良好，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單；對(duì)用智能手機(jī)作為條形碼識(shí)別的實(shí)現(xiàn)提供了有力的支持和實(shí)際的指導(dǎo)意義。

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