基于NiosII的二维条码识别系统设计

(2)行条码分割及行高确定

由于PDF417条码是层叠式条码，在对单行条码码字进行识别时，必须得到条码的行数，然后分离出每一行。首先对条码使用Sobel算子进行水平边缘检测，如图7所示，然后向水平方向投影，如图8所示。

已知p(x)对应投影的峰值，也就条码的边界，通过对投影下来的每个值求一次差分▽ p(x)，然后逐个判断各个差分值，如果连续两个投影的差分值前一个是负数而后一个是0或者正数，则说明此点是峰值。峰值处的坐标即为条码分层的地方，考虑到条码层与层连接的地方在二值化时会出现噪点，则取每层条码图像中间的50％作为有效图像。

(3)码字识别

分割出单个码字后，得到条空的像素个数，记为{M1，M2，…，M8}，因为4个条和4个空的总模块数为17，可以根据式(1)得出条模块数的集合{T1，T2，T3，T4)。同样，用Ki替代式(1)中的Ti，可得到空模块数的集合{K1，K2，K3，K4}。

因PDF417条码用了三个簇的数据来组成一个条码，三个簇的数据量较大，且每个簇中的数据与条空比无一致对应关系，所以就涉及把条空比转换成条码数据的问题。本算法采用的解决方案是：用哈希算法来查找：

F=Z×1400+K2×216+T3×36+K4×6+T (2)

式(2)中Z为空1模块数和条2模块数的组合，再利用F的值进行查找，实现数据流的译码。数据流译码不是本文重点，这里不再详细阐述。

3 系统软件设计

系统软件是在Nios II的μC／OSII操作系统下进行C语言编程的。系统初始化主要包括对采集芯片、射频传输控制模块、网络接口的初始化，整个系统动态扫描条码图像和实时译码。系统主要流程如图9所示。其中，系统初始化时利用函数IOWR(SIGNAL_CAP_O_BASE，O，1)将采集模块全局信号复位，然后使用函数alt_irq_register。(SIGNAL_CAP_0_IRQ，NULL，sig_cap_irq_proc)来建立一个用户中断程序，对按键中断响应进入中断服务程序sig_cap_irq_proc，向摄像头发送采集指令。当采集模块完成一幅条码图像采集后，产生一个硬件中断，将标志FLAG置1。当主循环程序判断FLAG为1时，就可以从外扩的SRAM中将图像数据读入SDRAM中，接着进行图像预处理和译码，其中包括用自定义用户指令和硬件模块实现的一些运算量大的部分。射频传输与NiosII的PIO口相连，通过函数IOWR_ALTERA_AVALON_PIO_DA_TA来实现。

4 实验与分析

本识别系统工作频率为100 MHz，图像采样分辨率为320×240，一幅条码图像识别时间为60 ms。本系统有如下几个特点：

①利用PDF417码本身的特点来定位分割条码，与传统的条码定位分割算法相比，大大提高了条码识别速率。传统二维条码定位分割多采用Hough变换来确定条码倾斜角度，不能满足手持式嵌入式条码识读器的实时性要求。

②在FPGA中嵌入NioslI软核处理器，简化硬件设计，同时使系统更加稳定。FPGA的可重配置以及SOPC的可裁减使系统具有很高的资源利用率，而且方便升级和维护。

③利用自定义模块、自定义指令、C2H硬件加速等方法刮对部分耗时算法进行优化，大大提高了整个系统识别速率。

笔者针对不同环境下采集的300幅条码图像进行了三次测试：第一次是在条码无破损的情况下，第二次是在条码有5％破损和污染的情况下，第三次随机识别100幅条码。本文所采用的算法平均识别率达96．7％，耗时60ms，如表1所列。

结 语

二维条形码诞生后，条码技术的应用领域更加广泛，不仅应用于物流运输，还渗透到生产、生活的各个领域。本文介绍了一种基于SOPC的二维条码识别系统的设计，提出了一种软硬件综合的解决方案，由于涉及底层的硬件系统设计和相应的软件设计，在系统性能优化方面有着很大的空间。