條形碼都包含以下幾個部分如表 所示。表 碼的組成 模組數(shù) 左起中終右側(cè)始系統(tǒng)碼左側(cè)數(shù)據(jù)符間左側(cè)數(shù)據(jù)符校驗(yàn)符止側(cè)空符 位符空白白國別碼商家代碼產(chǎn)品代碼 位實(shí)際上條形碼具有以下兩個特點(diǎn) 每個 類條形碼從左側(cè)空白區(qū)開始到右側(cè)空白區(qū)結(jié)束共包含個模組 一個條形碼符號的長度為 即每個模組的長度為 每個條形碼包含 的字碼每個字碼由七個模組組成兩個條兩個空。表 碼數(shù)據(jù)碼邏輯值對照表 一………——……一一一………………“字碼值邏輯值邏輯值 為空白為線條 碼的二進(jìn)制表示上面說到每個字碼由個模組組成的兩個條和兩個空交替排列而成 其實(shí)條和空的邏輯值可以用 個二進(jìn)制數(shù)字表示 例如邏輯值 代表數(shù)字 邏輯值 一細(xì)條。而且中間間隔符兩側(cè)的數(shù)據(jù)符編碼規(guī)則是不同的 左側(cè)為奇 右側(cè)為偶。這里奇偶對應(yīng)條的個數(shù) 也就說左側(cè)每個數(shù)據(jù)字碼中包含奇數(shù)個條 右側(cè)條的個數(shù)為偶。兩側(cè)數(shù)據(jù)字碼的邏輯值如表 所示。 碼的校驗(yàn)在 位字碼當(dāng)中最后一位是校驗(yàn)碼 條碼中的校驗(yàn)機(jī)制是保證條碼識讀時不會出現(xiàn)差錯的重要措施。 碼的校驗(yàn)算法如下 表示其中 表示校驗(yàn)位。則校驗(yàn)碼的計(jì)算步驟如下 取個位數(shù)。 校驗(yàn)碼 則取嵌入式系統(tǒng)根據(jù)英國電器工程師協(xié)會 的定義 嵌入式系統(tǒng)為控制、監(jiān)視或輔助設(shè)備、機(jī)器或用于工廠運(yùn)作的裝置 。
它與個人計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的不同之處是嵌入式系統(tǒng)通常執(zhí)行的是帶有特定要求的預(yù)先定義的任務(wù)。國內(nèi)針對嵌入式系統(tǒng)一個普遍認(rèn)同的定義是以應(yīng)用為中心、以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)、軟硬件可裁剪、適應(yīng)應(yīng)用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗嚴(yán)格要求的專用計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 系統(tǒng)現(xiàn)在人們通常說的操作系統(tǒng)是指 的發(fā)行版 是指基于 內(nèi)核的類 操作系統(tǒng)。通常說來發(fā)行版主要由 內(nèi)核、來自 的遞歸縮寫計(jì)劃的函數(shù)庫以及基于 的圖像桌面構(gòu)成嘲。然而有些發(fā)行版為了減小系統(tǒng)容量采用了一些輕量級的軟件 而不是預(yù)裝圖形桌面。由于開源以及 本身的特點(diǎn)現(xiàn)在發(fā)行版本的數(shù)量已經(jīng)超過 而且很大一部分正處于活躍的開發(fā)完善當(dāng)中。內(nèi)核指的是一個提供硬件抽象層、磁盤及文件系統(tǒng)控制、多任務(wù)等功能的系統(tǒng)軟件。一個內(nèi)核不是一套完整的操作系統(tǒng)。關(guān)于 系統(tǒng)的核心 也就是 內(nèi)核 最初其實(shí)是由芬蘭赫爾辛基大學(xué)的一個名叫 的大學(xué)生出于個人愛好而編寫的。 操作系統(tǒng)是 操作系統(tǒng)的一種克隆系統(tǒng)。它誕生于 這是第一次正式向外公布的時間。以后借助于 網(wǎng)絡(luò) 并經(jīng)過全世界各地計(jì)算機(jī)愛好者的共同努力下 現(xiàn)己成為今天世界上使用最多的一種 類操作系統(tǒng)。編寫語言是對標(biāo)準(zhǔn) 進(jìn)行擴(kuò)展了的 風(fēng)格。起初 是為嘗試編寫英特爾 架構(gòu)的類 操作系統(tǒng)。
發(fā)展至今 已經(jīng)成為全球最廣泛移植的操作系統(tǒng)內(nèi)核。 嵌入式操作系統(tǒng)隨著人類探索領(lǐng)域的拓展以及人民生活要求的提高 單片機(jī)時代的嵌入式系統(tǒng)已不能滿足各類需求 且有些領(lǐng)域傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法涉足。于是搭載著各類操作系統(tǒng)的嵌入式系統(tǒng)伴隨著集成電路的飛速發(fā)展進(jìn)入了迅猛發(fā)展期。嵌入式操作系統(tǒng)通常是比較專一的 拋棄了特定應(yīng)用程序之外的各項(xiàng)功能。從國內(nèi)和國外來看 嵌入式操作系統(tǒng)主要有 其詳細(xì)比例如圖所示 中可以明顯看出嵌入式占據(jù)了大約一般的市場份額 擁有絕對優(yōu)勢。這是因?yàn)榍度胧?除了成熟、穩(wěn)定外還有其它操作系統(tǒng)無可比擬的絕對優(yōu)勢。嵌入式 作為嵌入式操作系統(tǒng)的優(yōu)勢大概源于以下幾點(diǎn) 各種嵌入式軟件開發(fā)平臺分布模塊機(jī)制。 內(nèi)核使用了一種全新的機(jī)制——模塊 機(jī)制 用戶可以根據(jù)需要在不重新編譯內(nèi)核的情況下動態(tài)加載模塊到內(nèi)核或者從內(nèi)核中移除 很適合于嵌入式系統(tǒng)的需要。 開放源代碼。開放源代碼可以讓知識延續(xù)下去 公司或個人可以快速、廉價的建立專業(yè)能力 豐富市場競爭 防止獨(dú)霸軟件巨獸的存在 開放源代碼的 可以讓維護(hù)延續(xù)下去 可以讓軟件成熟度增加 不會有封閉源代碼軟件廠商倒閉而造成維護(hù)斷層、軟件孤兒的問題。 完善的參考文檔。
隨著 應(yīng)用領(lǐng)域的拓展和應(yīng)用的加深 網(wǎng)上關(guān)于 的技術(shù)文檔隨處都能找到 并且內(nèi)核開發(fā)維護(hù)人員在內(nèi)核本身也放置了很多參考文檔。 可移植性強(qiáng)。盡管 初衷并不是使 成為一個可移植的操作系統(tǒng) 但目前其已被廣泛移植到各種硬件平臺 功能強(qiáng)大。發(fā)展到現(xiàn)在可謂是無所不能 大到大型服務(wù)器 小到一塊嵌入式的手表 這都是由于其強(qiáng)大的功能支持 尤其是擁有強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)功能。 自由度高。廠商或者個人可以自己建立切合需要的系統(tǒng) 可根據(jù)硬件限制刪減內(nèi)核 這對于那些硬件資源有限的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)是一個理想的選擇。 本章小結(jié)’ 本章首先簡單的介紹了邊緣檢測的幾種經(jīng)典算子的理論以及各自性能的比較與評價 其次闡述了 碼與嵌入式系統(tǒng)相關(guān)的一些基本概念與定義。這為后面章節(jié)的條形碼的定位、解碼以及嵌入式條形碼圖像采集系統(tǒng)提供了理論基礎(chǔ)與恩路。第 章條形碼定位 已有條形碼定位方法所謂條形碼定位就是在待測圖像中找到條形碼 并把條形碼區(qū)域從背景圖像之中分離出來。針對低質(zhì)量的待測圖像 為了達(dá)到比較好的定位效果 通常要進(jìn)行一系列的預(yù)處理 比如 灰度化、去噪聲 消除光照不均勻 圖像去模糊化等。針對條形碼的定位國內(nèi)外學(xué)者提出了很多相關(guān)方法。 基于紋理特征方法陶。
應(yīng)用多通道濾波技術(shù) 分別對平整表面和非平整表面的條形碼定位方法進(jìn)行了研究 其提出方法具有監(jiān)督與非監(jiān)督兩種 二者都具有旋轉(zhuǎn)不變性。但是耗時長是該方法的最大缺陷 據(jù)文中提供數(shù)據(jù)顯示計(jì)算特征圖像實(shí)驗(yàn)大約需 特征分類也需要 。這顯然不能滿足條形碼識讀的實(shí)時性要求。 圖像分塊方法陽。 提出的方法思路比較清晰具體做法是先將待測圖像分塊 文獻(xiàn)中是分成 的小塊 然后對這些分塊進(jìn)行分類 分類依據(jù)每個小塊中平行線的角度 般而言包含條形碼區(qū)域的小塊具有近似的角度值。但是經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這種方法并不能適用于所有待測圖像。 離散余弦變換 方法 。文獻(xiàn)中提出的定位方法是在 域中進(jìn)行的。具體步驟如下 首先是將條形碼區(qū)域從背景中分離出來 這一步操作是基于 變換的性質(zhì)的 接著使形態(tài)學(xué)操作平滑分離出來的條形碼區(qū)域 提取出特征信息 最后利用這些特征信息確定條形碼的位置和方向。缺點(diǎn)是在條形碼區(qū)域估計(jì)時算法魯棒性有待增強(qiáng)。 壓縮圖像方法 。文中提出的定位方法是基于 編碼的特性。這種方法最大的優(yōu)點(diǎn)就是在定位過程中僅用到圖像壓縮數(shù)據(jù)的 部分 所以比起那些用整幅圖像像素定位算法的算法復(fù)雜度得到了大大的降低。這種定位方法的缺陷就比較明顯 其只能針對某種特定壓縮方式的圖像的 要想適用于其它壓縮方式的圖像還要進(jìn)行一系列的處理。
模板匹配方法 。算法思路簡單易懂 大概是三步 圖像腐蝕、中值濾波以及模板匹配。缺點(diǎn)是在采用模板匹配分割圖像時 計(jì)算量相當(dāng)大 導(dǎo)致計(jì)算時間比較長條碼最后一位算法代碼。 本文條形碼定位方法 上。下面以一個具體的例子來說明梯度方向角的量化步驟如圖 所示是一塊 像素塊區(qū)域 表格中的數(shù)值表示的是對應(yīng)位置像素點(diǎn)的灰度值。中心像素點(diǎn)的梯度方向角的計(jì)算方法為 先通過式 邊緣檢測算子算出該像素點(diǎn)在方向和 方向的偏導(dǎo) 然后運(yùn)用式 計(jì)算出梯度方向角。 像素塊區(qū)域計(jì)算過程中需要注意的是實(shí)際梯度的方向角范圍與反正切函數(shù)的角度范圍不在同一個區(qū)間。實(shí)際梯度方向角在區(qū)間【】內(nèi)而反正切函數(shù)在區(qū)間 】內(nèi)。解決辦法是綜合利用實(shí)際的梯度方向角的角度值日與一階導(dǎo)數(shù)的符號來確定該像素點(diǎn)的梯度方向角。確定像素點(diǎn)的梯度方向角之后就是對該角度進(jìn)行量化。式 為本文采用的量化處理公式條碼最后一位算法代碼。‘ 其它式中為圖像中像素點(diǎn) 力的量化值 表示圖像中像素點(diǎn)爿的梯度方向角 表示的是決定量化精度的量化步長 大量相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明當(dāng)量化步長不大于萬 時可適用于大多數(shù)場合 本文選取的就是萬 所示為其量化示意圖是為了抑制一些噪聲和低對比度點(diǎn)干擾而設(shè)定的一個閾值 取值大小與圖像的紋理特征有關(guān) 本文的實(shí)驗(yàn)中 的取值為 。
下面就圖 中的中心像素點(diǎn)來具體示例量化結(jié)果 首先對中心像素點(diǎn)用 算子計(jì)算出來梯度方向角為 再根據(jù)式可知其量化值為 梯度方向角量化不葸根據(jù)一維條形碼的符號表示可知在理想情況下條形碼邊緣附近像素點(diǎn)的灰度值應(yīng)該是表現(xiàn)為如圖 所示的階躍式變化的。但實(shí)際情況中攝像式采集的條形碼圖像并不理想 光照不均勻、運(yùn)動模糊 以及采集設(shè)備自身的問題導(dǎo)致邊緣點(diǎn)附近像素的灰度值出現(xiàn)緩變的現(xiàn)象 如圖 所示。從而使得在邊緣檢測過程中邊緣定位精確度較差 為了實(shí)現(xiàn)邊緣的精確定位需要進(jìn)行非極大值抑制 去除一些干擾像素點(diǎn)。式 所示是圖像的像素點(diǎn) 】位置的非極大值抑制算法公式。 其它邊緣提取邊緣檢測一般分為四個步驟 圖像濾波、圖像增強(qiáng)、圖像檢測以及圖像定位。濾波的原因是邊緣檢測一般是基于圖像導(dǎo)數(shù)運(yùn)算特性的 而導(dǎo)數(shù)的計(jì)算一般對噪聲敏感 因此在對圖像增強(qiáng)之前需要進(jìn)行一些濾波處理來改善邊緣檢測算子的性能 圖像增強(qiáng)是將灰度值變化顯著的的像素點(diǎn)凸顯出來。在本文中這兩步已經(jīng)通過式 的平滑 算子完成了。圖像檢測中 一般的做法是根據(jù)梯度幅值的變化設(shè)定閾值來提取邊緣。但是由于一些客觀或者主觀因素對圖像的影響 用設(shè)定梯度幅值閾值的方法往往容易丟失一些低強(qiáng)度的邊緣。
對此本文的做法利用基于梯度方向 這里所說的梯度方向是指量化后的梯度方向 下同 的方法來提取邊緣點(diǎn)。但這種法計(jì)算量太大 可以先使用設(shè)定梯度幅值閾值選取候選邊緣點(diǎn) 再根據(jù)上述方法進(jìn)行精確提取。那么 基于邊緣梯度方向的邊緣提取方法可描述為 輸入一幅灰度圖像 運(yùn)用式 計(jì)算出各像素點(diǎn)的梯度。 運(yùn)用式 去除 些干擾像素點(diǎn) 得到粗邊緣圖像 掃描粗邊緣圖像 的像素點(diǎn)尸【 將該像素點(diǎn)的幅值與設(shè)定的梯度幅度閾值進(jìn)行比較如果大于則繼續(xù) 反之 轉(zhuǎn)至步驟 掃描像素點(diǎn)尸 鄰域如果還存在其他粗邊緣點(diǎn)則也對其進(jìn)行步驟 操作 對于像素點(diǎn)尸 鄰域中滿足步驟的像素點(diǎn)乞 進(jìn)而判斷其梯度方向是否與刀相等 如果方向相同繼續(xù) 否則轉(zhuǎn)至步驟 將像素點(diǎn) 】以及滿足條件的像素點(diǎn)只 】都標(biāo)記為邊緣點(diǎn) 繼續(xù)掃描粗邊緣圖像 的其它像素點(diǎn) 如果沒被標(biāo)記為邊緣點(diǎn) 掃描 鄰域像素點(diǎn) 即轉(zhuǎn)至步驟 直到?jīng)]有未被標(biāo)記的粗邊緣點(diǎn)掃描結(jié)束 至此可獲得圖像的邊緣圖像 條形碼定位算法由于一維條形碼由一系列規(guī)則的黑白相間的條構(gòu)成且前后都有一段空白區(qū)域 又因?yàn)閳D像中的條形碼具有很強(qiáng)的邊緣性 并且還是單方向的。所以條形碼的定位方法可以考慮從這些特性入手。本文提出的定位算法是先對待測圖像進(jìn)行預(yù)處理、提取邊緣、定位條形碼區(qū)