Data Matrix二维码图像处理与应用

这种方法的优点是既实现了实时性，又将采集和处理这两项进程分开，让CPU和摄像头分别独立并行地处理，充分利用了空闲时间。

3 识别结果统计与分析

通过编程，实现了对金属上的Data Matrix码进行识别，并统计了总的采集帧数（f）、帧率（f/s）、识别成功的总帧数、识别率等信息。实验证明在摄像头焦距以及光源都相当理想的情况下，识别率很高。

Data Matrix识别的成功率与很多因素有关，首先是Data Matrix符号本身，打印在纸上与打印在金属零件上的点阵式Data Matrix差异很大；其次是检测时的运动失真，会影响识别成功率；再次是背景图像的影响，Data Matrix符号与背景色反差越大，背景中干扰图像越少，识别成功率越高；光源、符号的旋转等都会对识别造成影响。

    3.1 运动检测的影响

Data Matrix检测常用在流水线上，这时需要考虑摄像头与被检测零件相对运动对识别的影响。在实验中用固定零件、移动摄像头的方法来模拟流水线中的运动检测，记录每次检测时摄像头的运动速度，以此找出零件上的Data Matrix能够被识别的最大相对运行速度。

现通过实验测得20组数据，以6mm×6mm的Data Matrix为考虑对象，结果如表1所示。

上结果，在光照和摄像头焦理想的情况下，最大识别的相对速度为2.00cm/s，比该速度再快可能会因运动失真导致Data Matrix无法识别。

3.2 干扰图像的影响

在相同条件下，背景干扰少的图像识别率较高，尤其当北京具有与Data Matrix类似矩形状图形时。在光照较好的条件下，测试金属零件上的Data Matrix识别率。在有背景干扰的情况和用子缓冲区屏蔽一些背景干扰的情况各测得10组数据，分别如表2所示。

表1 待测Data Matrix与摄像头的相对运动对识别的影响

表2 背景干扰对识别的影响

可见，用于缓冲区屏蔽一些无用的背景图像后，识别效果总体上要略好于未屏蔽。

3.3 光源的影响

光源对识别成功率的影响反映在图像整体的明暗对比度上。对金属零件上的Data Matrix而言，其更多的是影响符号的清晰程度。光源位置如果选取不得当，由于金属的反光特性，金属表面会形成一片亮度特别大的镜面反射区，给Data Matrix图像造成强烈的干扰。

一种比较好的方法是用侧光的方法。由于金属零件上的Data Matrix码是气动打印产生的，打印处会有高低起伏，这些区域的反光是温反射，不同于其他区域的镜面反射光，侧光助于把点阵与金属反光的背景分开，将摄像头避开了金属的镜面反光。图4对比了侧光和反射光下的二维码状态。

3.4 识别程序的适应性

识别程序的适应性指适应不同尺寸和打印类型Data Matrix的能力。本文中考虑的打印类型有金属表面气动打印、金属表面电动针式打印和标准纸面激光打印三种。实验结果表明，程序对气动式打印Data Matrix码的识别能力普遍好于同样是金属材质的电动针式打印Data Matrix码。不同尺寸的识别率基本相等。打印在纸上的标准Data Matrix由于图形标准、颜色稳定、分辨率高等因素无需作太多的图像增强和膨胀就能够被计算机识别，识别率非常高。