一种条码自动识别方法、系统、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及条码识别，具体涉及一种基于条码自动识别方法、系统、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、条形码是由宽度不同、反射率不同的条（深色部分，通常是黑色）和空（浅色部分，通常是白色）组成的。这些条和空按照一定的编码规则（码制）排列，用以表达一组数字或字母符号信息。

2、现有技术中，针对移动式的条码，通过图像采集方式将会获取大量的条码图像，在其处理过程中，不能有效快速地对其条码图像进行筛选，得到质量最高的条码，进而限制条码识别的准确性；

3、以及，条码在移动时，速度的异常变化，将会大大影响到条码被识别，目前也不能根据其问题进行分析，与传输设备端进行相互联系，对条码传输速度进行自动控制，保证其条码识别的高效性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于条码自动识别方法、系统、存储介质及电子设备，本发明所解决的技术问题为：不能有效快速地对其条码图像进行筛选，得到质量最高的条码，进而限制条码识别的准确性。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于条码自动识别方法，包括以下步骤：

4、步骤1：获取条码采集图像的条码数据；

5、其中，条码数据包括每一帧条码图像的条码对比度；

6、步骤2：基于条码数据，获取条码采集图像的识别值，确定条码采集图像的质量；

7、其中，条码采集图像的识别值由数据合格率值和变化合格率值进行求和计算得到；

8、若条码采集图像的识别值大于等于条码采集图像的识别阈值时，则生成条码识别合格信号；

9、若条码采集图像的识别值小于条码采集图像的识别阈值时，则生成条码识别不合格信号；

10、步骤3：基于数据合格条码采集图像和变化合格条码采集图像，确定最优的条码，通过条码识别器完成自动识别工作；

11、其中，最优的条码确定过程为：

12、提取所有的数据合格条码采集图像，得到数据合格条码采集图像的集合；

13、再从数据合格条码采集图像的集合中提取变化合格条码采集图像，得到待选图像；

14、获取待选图像中条码对比度最大值，将其待选图像标记为选中图像。

15、作为本发明进一步的方案：在步骤2中，条码采集图像的数据合格率值的获取方式为：

16、获取数据合格条码采集图像，统计数据合格条码采集图像的个数，将数据合格条码采集图像的个数与条码采集图像的总个数进行比值计算，得到条码采集图像的数据合格率值。

17、作为本发明进一步的方案：条码采集图像的变化合格率值的获取方式为：

18、获取变化合格条码采集图像，统计变化合格条码采集图像的个数，将变化合格条码采集图像的个数与条码采集图像的总个数进行比值计算，得到条码采集图像的变化合格率值。

19、作为本发明进一步的方案：数据合格条码采集图像的获取过程为：

20、获取每一帧条码图像的条码对比度，若条码对比度大于条码对比度阈值时，则生成条码对比度好信号，将条码对比度好信号所对应的条码图像，标记为数据合格条码采集图像；

21、若条码对比度小于等于条码对比度阈值时，则生成条码对比度差信号，将条码对比度差信号所对应的条码图像，标记为数据不合格条码采集图像。

22、作为本发明进一步的方案：变化合格条码采集图像的获取过程为：

23、获取每一帧条码图像的条码对比度，并与相邻帧数的条码图像的条码对比度进行差值计算，得到条码变化对比度；

24、若条码变化对比度小于等于条码变化对比度阈值时，则生成条码变化对比度好信号，将条码变化对比度好信号所对应的条码图像，标记为变化合格条码采集图像。

25、作为本发明进一步的方案：还包括以下步骤：

26、基于条码识别不合格信号，获取移动因素分辨值，并进行判断，生成物件影响信号或物件不影响信号；

27、其中，通过对速度异常时间和信号异常时间进行分析，得到移动因素分辨值；

28、若移动因素分辨值大于等于移动因素分辨阈值时，则生成物件影响信号。

29、作为本发明进一步的方案：移动因素分辨值由时长对应比与时点对应比相加求和计算得到。

30、作为本发明进一步的方案：时长对应比的获取过程为：

31、将速度异常时间的总时长与信号异常时间的总时长进行差值计算，得到时长对应值，将时长对应值与异常总时长进行比值计算，得到时长对应比。

32、作为本发明进一步的方案：时点对应比的获取过程为：

33、获取速度异常时间的每个时间点和信号异常时间的每个时间点，提取速度异常时间的每个时间点与信号异常时间的每个时间点的非重合点，得到时点对应值，将时点对应值与异常总时点进行比值计算，得到时点对应比。

34、作为本发明进一步的方案：速度异常时间的获取过程为：

35、当得到条码识别不合格信号时，获取条码物件的异常速度，将异常速度的所对应时间，标记为速度异常时间。

36、作为本发明进一步的方案：信号异常时间的获取过程为：

37、获取数据不合格条码采集图像对应信号生成的时间，标记为信号异常时间。

38、作为本发明进一步的方案：还包括以下步骤：

39、步骤5：获取调控因子和预设速度值，输出得到速度调控值；将得到的速度调控值反馈至物件传输设备，按照速度调控值调整当前预设的传输速度。

40、作为本发明进一步的方案：调控因子的获取过程为：

41、获取条码不合格反映占比和速度不合格反映占比，将条码不合格反映占比与速度不合格反映占比进行加权处理，得到调控因子。

42、作为本发明进一步的方案：条码不合格反映占比的获取方式为：

43、将条码采集图像的数据不合格率值与条码采集图像的变化不合格率值进行均值计算，得到条码不合格反映占比。

44、作为本发明进一步的方案：条码采集图像的数据不合格率值的获取过程为：

45、获取数据不合格条码采集图像，统计数据不合格条码采集图像的个数，将数据不合格条码采集图像的个数与条码采集图像的总个数进行比值计算，得到条码采集图像的数据不合格率值。

46、作为本发明进一步的方案：条码采集图像的变化不合格率值的获取过程为：

47、统计变化不合格条码采集图像的个数，将变化不合格条码采集图像的个数与条码采集图像的总个数进行比值计算，得到条码采集图像的变化不合格率值。

48、作为本发明进一步的方案：速度不合格反映占比的获取方式为：

49、将异常速度偏差均值与实时移动速度阈值进行比值计算，得到速度不合格反映占比。

50、作为本发明进一步的方案：异常速度偏差均值的获取过程为：

51、将异常速度与实时移动速度阈值进行差值计算，得到异常速度偏差值，将速度异常时间的总时长内所有异常速度偏差值相加求和取均值，得到异常速度偏差均值；

52、作为本发明进一步的方案：该系统用于执行上述的方法，该系统包括：

53、条码采集模块：获取条码采集图像的条码数据；

54、其中，条码数据包括每一帧条码图像的条码对比度；

55、条码评估模块：基于条码数据，获取条码采集图像的识别值，确定条码采集图像的质量；

56、其中，条码采集图像的识别值由将数据合格率值和变化合格率值进行求和计算得到；

57、若条码采集图像的识别值大于等于条码采集图像的识别阈值时，则生成条码识别合格信号；

58、识别优化模块：基于数据合格条码采集图像和变化合格条码采集图像，确定最优的条码，通过条码识别器完成自动识别工作；

59、其中，最优的条码确定过程为：

60、提取所有的数据合格条码采集图像，得到数据合格条码采集图像的集合；

61、再从数据合格条码采集图像的集合中提取变化合格条码采集图像，得到待选图像；

62、获取待选图像中条码对比度最大值，将其待选图像标记为选中图像。

63、一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机软件程序，所述计算机软件程序被处理器执行时实现上述的条码自动识别方法。

64、一种电子设备，包括：

65、存储器，用于存储计算机软件程序；

66、处理器，用于读取并执行所述计算机软件程序，进而实现上述的条码自动识别方法。

67、本发明的有益效果：

68、（1）本发明获取条码采集图像的条码数据；基于条码数据，获取条码采集图像的识别值，确定条码采集图像的质量；基于数据合格条码采集图像和变化合格条码采集图像，确定最优的条码，通过条码识别器完成自动识别工作；本发明通过采集移动的包含条码的图像，利用包含条码变形度、条码对比度的条码数据，分析得到数据合格率值和变化合格率值，其一可以对条码采集质量进行有效评估，其二可以确定合格的条码图像，可以更加地对条码进行识别，将大大提高条码识别质量；

69、（2）本发明基于条码识别不合格信号，获取移动因素分辨值，并进行判断，生成物件是否影响信号；由于条码的移动速度过快，可能导致扫描枪无法及时捕捉并识别条码，本发明从物件异常速度与条码数据不合格之间的反映时间维度进行影响判断，从而可以有效且准确地分析出影响因素，便于根据反馈的影响因素，对条码识别效率差的因素进行精准调控；

70、（3）本发明当得到物件不影响信号时，安排技术人员优先对条码采集设备进行故障检查；当得到物件影响信号时，获取调控因子和预设速度值，输出得到速度调控值；将得到的速度调控值反馈至物件传输设备，按照速度调控值调整当前预设的传输速度；本发明基于上述造成条码难以被识别的因素，根据当前速度下条码不合格的程度占比和速度不合格占比，来分析所产生的影响程度，并对条码物件的传输速度进行控制，使得可以在合理的速度下，高质量地完成条码被自动识别的效果。